https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/geminiai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini for m in genai.list_models(): print(m.name) print(m.supported_generation_methods) 2Generative model的参数配置 以gemini-pro为例: # initialize the generative model model = genai.GenerativeModel(...
ai.configure(API_key=“YOUR_API_KEY”) 小心使用代码。 内容拷贝 List Available Models Python models = ai.list_models() print(models) Use code with caution. content_copy Python prompt =“写一首关于机器人探索月球的诗。“response = ai.generate_text(prompt=prompt,model=“models/text-gemini-1”...
用谷歌账号登录后,访问:https://makersuite.google.com/app/apikey然后点击Get API key。 示例:列出已有模型 genai软件包还支持PaLM系列模型,但只有Gemini模型支持该generateContent方法的通用多模态功能。 # 列出模型importgoogle.generativeaiasgenai genai.configure(api_key="你的appkey")formingenai.list_models()...
result = genai.embed_content( model="models/embedding-001", content=[ 'What is the meaning of life?', 'How much wood would a woodchuck chuck?', 'How does the brain work?'], task_type="retrieval_document", title="Embedding of list of strings") # A list of inputs > A list of ...
genai.configure(api_key="你的appkey") for m in genai.list_models(): if 'generateContent' in m.supported_generation_methods: print(m.name) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 我们可以看到的可用模型: gemini-pro:针对纯文本提示进行了优化。
class SearchResponse(BaseModel): page_summaries: list[PageSummary] def search_duck_duck_go(search_query: str) -> SearchResponse: """ 通过duckduckgo 页面进行搜索。 :参数search_query: 发送到 DuckDuckGo 搜索的查询。 每次只搜索一个项目,即使这意味着多次调用该工具。
vertexai.init()model=GenerativeModel("gemini-pro") 与其他语言模型一样,Gemini 有两种 API:文本生成和聊天补全。 我们先试试文本生成 API。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 response=model.generate_content("I have a Python in the backyard. What should I do?")print(response.text...
for model in genai.list_models(): print(model.name) 1. 2. 3. 此代码段列出了可通过 Gemini API 访问的所有模型,允许你为你的任务选择合适的模型。 将Gemini 与 LangChain 集成 基本设置 LangChain 简化了与 Gemini 模型的交互。以下是设置基本聊天界面的方法: ...
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) models=genai.list_models() forminmodels: print(m.name) 如您所见,我们可以访问 Gemini Pro 多模态模型。让我们初始化该模型。 model=genai.GenerativeModel('gemini-pro') 现在我们重复执行文本生成和聊天补全的步骤。
我修改了源代码中GOOGLE_API_KEY获取方式并加了登陆认证,还做了一点中文翻译 代码如下: importtimefromtypingimportList,Tuple,Optionalimportgoogle.generativeaiasgenaiimportgradioasgrfromPILimportImageprint("google-generativeai:", genai.__version__) TITLE ="""Gemini App"""SUBTITLE ="""仅做试玩,不定期...