在最简单的情况下,可以将Prompt字符串传递给GenerativeModel.generate_content方法: %%time response = model.generate_content("What is the meaning of life?") # 输出 CPU times: user 110 ms, sys: 12.3 ms, total: 123 ms Wall time: 8.25 s 在简单的情况下,response.text访问器就是您所需要的全部。...
向‘generate_content’函数提供一个提示,将输出显示为Markdown。 复制 from IPython.display import Markdown model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') response = model.generate_content("Who is the GOAT in the NBA?") Markdown(response.text) 这令人惊讶,但我不同意这个列表。然而,我明白这完全是个人...
import google.generativeai as genai GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api' genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') response = model.generate_content("你好") print(response.text) 运行一下: 图片也可以作为输入,比如让Gemini评价一下我的头像 import...
I tried all version 0.5.* but the same issue. The issue was fixed when I utilized version 0.4.0 Any other information you'd like to share? No response Mersanko added component:python sdk type:bug labels May 3, 2024 Mersanko mentioned this issue May 3, 2024 Gemini generate_content ...
response=model.generate_content(query)# 返回生成的文本returnresponse.text # 使用gemini图像模型生成文本 defgenerate_text_from_image_with_prompt(image_path,prompt_text):# 设置代理环境变量 os.environ['HTTP_PROXY']='http://127.0.0.1:7890'os.environ['HTTPS_PROXY']='http://127.0.0.1:7890'# 从环...
response = model.generate_content("你好") print(response.text) 图片也可以作为输入,比如让Gemini评价一下我的头像 打开网易新闻 查看精彩图片 import PIL.Imageimport google.generativeai as genaiimg = PIL.Image.open('img.png')GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'genai.configure(api_key=GOOGLE_AP...
generate_poetry 函数是这段代码的核心,它接受一个字符串类型的 prompt 作为输入,并使用初始化的模型生成与之相关的内容。函数内部通过调用 model.generate_content(prompt) 生成内容,然后返回生成的文本。这一过程演示了如何将 AI 模型应用于实际的创作任务中,将用户的输入转化为艺术作品。
importgoogle.generativeaiasgenaiGOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)model=genai.GenerativeModel('gemini-pro')response=model.generate_content("你好")print(response.text) 运行一下: 图片也可以作为输入,比如让Gemini评价一下我的头像 ...
img=PIL.Image.open('img.png')GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)model=genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')response=model.generate_content(["请评价一下这张照片",img])response.resolve()print(response.text) ...
response = model.generate_content("explain moore's law like I am 5") print(response.text) 在这里,我将模型定义为gemini-1.5-pro-latest,并使用了自己的 API 密钥。在下一行,你可以设置你的问题。 现在,保存扩展名为.py的文件,并在终端运行该文件。正如你所看到的,Gemini 1.5 Pro 按照我的要求正确解释...