st.title("Gemini Pro with Streamlit 聊天机器人")with st.sidebar: option = st.selectbox('选择您的模型', ('gemini-pro', 'gemini-pro-vision')) if 'model' not in st.session_state or st.session_state.model != option: st.session_state.chat = genai.GenerativeModel(option).start_...
目前，不管是Gemini Pro，还是Gemini Pro Vision，都可以免费体验。虽然每分钟最多支持60次请求，但基本上可以满足大多数应用程序开发的需求。而到了明年初上线时，谷歌将正式开启收费。API定价，也将和GPT-3.5看齐，都是0.001刀每千token输入，0.002刀每千token输出。Gemini Pro GPT-3.5 具体来说：- 目前支持...
models/gemini-pro models/gemini-pro-vision 在使用模型前,需要到google AI studio上申请API key,替换文章中的key。最后可以打印一下支持的模型,若没有模型,说明API key有问题。 model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') response = model.generate_content("你是谁") to_markdown(response.text) 首先第一...
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') prompt = "这张图像的颜色是什么,文本的颜色是什么?" response = model.generate_content([prompt, img]) print(response.text) 测试聊天功能 首先需要启动聊天会话类来管理会话。 model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') chat = model.start_chat(his...
2)进入页面后,选择右侧的Gemini Pro模型,然后用中文在输入框中测试一下,“能介绍一下中国最伟大大的诗人吗?”,再点击下方的“Run”。 3)我们可以看到,回答的完全没问题。 4)我们继续使用model选项,然后切换至Gemini Pro Vision模型,用图片来提问一下测试他的多模态能力。
谷歌表示，未来几周，MedLM 模型将正式入驻谷歌的开放 Model Garden，后续还将有更多基于 Gemini 的模型被纳入 MedLM 家族以提供更多功能。参考链接：https://blog.google/technology/ai/google-gemini-pro-imagen-duet-ai-update/ https://blog.google/technology/ai/gemini-api-developers-cloud/ https://www.the...
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) ...
Google Gemini识图模型gemini-pro-vision : û收藏 1 11 ñ74 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 微博原创视频博主 Ü 简介: 人俊鸟多情 更多a 微关系 他的关注(1083) 凹凸电波 癫癫疯疯赚大钱 郾烛凼酬鱮 于第不可说日来访...
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') response = model.generate_content(["what is the total calorie count?", img]) print(response.text) 确保粘贴您的 Gemini API 密钥。在这里,我们使用的是gemini-pro-vision模型,这是一种文本和视觉模型。
Gemini Pro Vision 将功能扩展到图像分析：from PIL import Imageimg = Image.open('match.jpg') #change this with your image# Setup for image analysisfrom langchain_core.messages import HumanMessagefrom langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAIllm = ChatGoogleGenerativeAI(model='gemini-pro-...