https://ai.google.dev/ 进入API申请界面,这里只需要点击get API key,就可以生成属于自己的API key了。得到API key 后就可以使用python代码来调用其API接口了。 !pip install -q -U google-generativeai 首先是安装generativeai库,此库可以直接跟Gemini模型沟通,且模型无需下载到本地,我们就可以使用API接口来调用。
步骤1:获取 API Key 要调用Google Gemini API,首先必须申请一个 API Key,有了 API Key 之后,便可访问它,API Key 的申请地址为https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn。登录进去后,点击“Create API Key”,然后创建一个新的 API Key,创建完毕后,记得把 API Key 复制下来。 步骤2:在 Apifox ...
步骤1:获取API Key 要调用Google Gemini API,首先必须申请一个 API Key,有了 API Key 之后,便可访问它,API Key 的申请地址为https://aistudio.google.com/app/apikey?hl=zh-cn。登录进去后,点击“Create API Key”,然后创建一个新的 API Key,创建完毕后,记得把 API Key 复制下来。 步骤2:在 Apifox 中...
创建Gemini API 密钥 同意协议,点击Continue 点击Create API key,复制保存生成的Key 使用Vercel 部署 点击Deploy 使用github登录。 点击create创建 点击Deploy开始部署 等待部署成功 部署成功 点击Continue to Dashboard 点击Visit,开始聊天 绑定域名 点击gemini-pro-chat -> Settings -> Domains,填写要绑定的域名 ...
os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "Your API Key" genai.configure(api_key = os.environ['GOOGLE_API_KEY']) # 定义模型为 gemini-pro model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') 生成文本回答 我们开始用Gemini AI生成文本响应吧。 创建一个名为app.py的文件,并在里面添加以下代码。
Google 已将Vertex AI Search与 Gemini 集成，为 LLM 提供 Grounding 功能。类似于函数调用，可以将模型指向 Search 中的数据存储索引以检索上下文信息。Gemini API 及其可自定义的参数（例如temperature、max_output_tokens、top_p和top_k）在根据特定需求定制 AI 生成的内容方面提供了无与伦比的灵活性，有效地平衡...
2.1 获取 API 密钥 在开始使用 Gemini API 之前,您需要: 访问Google AI Studio 创建 API 密钥 将密钥保存在环境变量中: export GOOGLE_API_KEY="Your_API_Key" 当然,在实际开发中方式有很多:Cloudflare 提供环境变量配置;服务器开发可以使用 config.php,再用 Nginx 或 Apache 设置为之内本地访问... ...
1)拿到API后,我们可以在网页版开发平台Google AI Studio中测试一下。 点击“Create new”,然后选择“Freeform prompt”自由提示。 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”。
pip install -q -U google-generativeai 如何获取 Gemini Pro API 密钥 接下来,前往 makersuite.google.com/app/apikey(访问)并使用 Google 账户登录。 在API 密钥下,点击 “Create API key in new project” 按钮。 复制API 密钥并保存。不要公开发布或共享 API 密钥。