什么是Gemini AI？

Gemini PRO是Google DeepMind推出的最新LLM系列成員，其性能遠超之前的PaLM模型。與同類模型相比，Gemini在多模態處理能力上表現尤為突出，能夠處理文本、圖像、音頻和視頻等多種數據類型。此外，它在物理、數學、代碼等技術領域的任務中也表現出色，甚至在多個領域超越了OpenAI的GPT-4。

目前，Gemini通過Google Pixel 8、Google Bard以及Gemini API提供服務。Google計劃未來將其集成到更多平臺中。

Gemini AI的主要特點

1. 多模態能力：支持多種數據類型處理。
2. 靈活性與可擴展性：支持多種平臺和架構，包括數據中心和移動設備。
3. 多種模型尺寸：根據不同需求提供Nano、Pro和Ultra三種版本。

Gemini模型版本詳解

Gemini Nano

Nano是Gemini系列中最小的版本，專為智能手機設計，例如Google Pixel 8。它能夠在設備端完成簡單任務，如文本摘要和建議回復，而無需連接外部服務器。

Gemini Pro

Pro版本比Nano更強大，運行在Google的數據中心，已集成到Google Bard中。它能夠處理復雜查詢并快速響應，適合需要高性能的任務。

Gemini Ultra

Ultra版本目前仍在開發中，預計將成為最強大的模型。根據Google的描述，Ultra在32個學術基準中有30個超越了當前的最先進技術（SoTA）。該模型計劃在完成測試后發布，具體時間尚未確定。

如何開始使用Gemini API

Gemini API的多模態能力使其成為構建LLM的理想工具。以下是開始使用的基本要求：

1. Google API密鑰：通過Google Makersuite免費獲取。
2. Python環境：建議使用Python 3.10或更高版本。
3. 必要的Python庫：包括google-generativeai、langchain-google-genai、streamlit等。
4. 代碼編輯器：如PyCharm、VSCode等。

使用Gemini API構建LLM

以下是使用Gemini API構建LLM的詳細步驟：

步驟1：創建項目目錄

首先，為項目創建一個新目錄并進入該目錄：

mkdir LLM_Project
cd LLM_Project

步驟2：安裝依賴項

安裝開發LLM所需的依賴庫：

pip install google-generativeai langchain-google-genai streamlit pillow

或者，使用虛擬環境管理依賴項：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Ubuntu
venvScriptsactivate     # Windows

步驟3：配置API密鑰

將Google API密鑰存儲在環境變量中，并通過代碼配置：

import os
import google.generativeai as genai

os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "Your API Key"
genai.configure(api_key=os.environ['GOOGLE_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

使用Gemini LLM生成文本

一旦模型配置完成，可以使用以下代碼生成文本：

from IPython.display import Markdown

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("List 5 planets each with an interesting fact")
Markdown(response.text)

Gemini模型版本對比

1. Gemini Pro：單模態模型，支持文本輸入和輸出，適合聊天應用。
2. Gemini Pro Vision：多模態模型，支持文本和圖像輸入，適合更復雜的任務。

探索Gemini的多模態能力

Gemini Pro Vision支持處理圖像輸入。例如，以下代碼根據圖像生成故事：

import PIL.Image

image = PIL.Image.open('random_image.jpg')
vision_model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response = vision_model.generate_content(["Write a 100 words story from the Picture", image])
Markdown(response.text)

通過進一步提示，模型還可以生成JSON格式的響應，識別圖像中的對象。

使用Langchain集成Gemini

Langchain提供了與Gemini的無縫集成，以下是一個簡單的示例：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Explain Quantum Computing in 50 words?")
print(response.content)

使用Streamlit和Gemini創建ChatGPT克隆

以下是使用Streamlit和Gemini構建類似ChatGPT應用的步驟：

1. 導入必要的庫。
2. 配置Google Gemini PRO API密鑰。
3. 創建GenerativeModel對象。
4. 初始化聊天會話歷史記錄。
5. 創建用戶輸入窗口。

總結

Gemini API的多模態能力和靈活性為LLM開發提供了強大的支持。無論是文本生成、圖像處理，還是與Langchain和Streamlit的集成，Gemini都展現了其卓越的性能和廣泛的應用前景。隨著未來Ultra版本的發布，Gemini有望進一步推動AI技術的發展，為開發者提供更多創新的可能性。

原文鏈接: https://addepto.com/blog/building-an-llm-model-using-google-gemini-api/