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一、Google Gemini API使用教程

1、安裝：

!pip install google-generativeai

2、導入一些重要的庫

import google.generativeai as genai

import os

from google.colab import userdata

from IPython.display import Markdown

#give gemini api to google generative AI

geminiKey = userdata.get('geminiKey')

genai.configure(api_key = geminiKey)

該代碼用于通過配置 API 密鑰來設置與 Google Gemini API交互的身份驗證，您可以從 Google AI studio 對其進行評估，然后將其設置到您的環境中。

# get the model

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

response = model.generate_content('Explain me Quantum Computing like I’m a 5-year-old ')

model = genai.GenerativeModel(‘gemini-pro’)：這一行使用 genai 庫中的 GenerativeModel 類初始化一個名為 model 的生成模型對象。選擇用于初始化的模型指定為 “gemini-pro”。
response = model.generate_content(‘Explain me Quantum Computing like I’m a 5-year-old ‘)：這一行從初始化的模型中生成內容。它調用了模型對象的 generate_content 方法，并將提示作為輸入。提供的提示是 “像 5 歲小孩一樣向我解釋量子計算”。模型將嘗試根據該提示生成內容。

print(response.text)

打印 response.text 會輸出生成的文本，讓你看到生成模型用簡單的語言解釋了量子計算。

此提示的輸出結果：像 5 歲小孩一樣給我解釋量子計算

Markdown(response.text)

通過附帶 response.text，我們將生成的原始文本轉換為 Markdown 格式。

以 Markdown 格式輸出

3、Gemini-Pro 聊天對話

再次加載 Gemini pro 模型

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

chat = model.start_chat(history=[])

使用 genai 庫中的 GenerativeModel 類創建名為 model 的對象。
參數 “gemini-pro “表示我們要使用 Gemini-Pro 模型（Google AI 的大型語言模型）。
開始聊天會話
chat = model.start_chat(history=[])
這一行調用模型對象上的 start_chat 方法。
start_chat 方法會啟動與所選模型（本例中為 Gemini-Pro）的聊天會話。
作為 start_chat 參數傳遞的空列表 [] 表示聊天開始時沒有任何之前的對話記錄。

response = chat.send_message('What is Quantum physics'):

該行試圖通過聊天對象（chat）發送一條信息（”什么是量子物理學”）。
Markdown(response.text)：
這一行是從 chat.send_message 調用返回的響應對象。然后，它會從響應中提取文本并將其傳遞給 Markdown 函數。Markdown 函數會將原始格式轉換為 Markdown 格式。

本提示的輸出：什么是量子物理學

response = chat.send_message('Explain me LLM in simple words')

Markdown(response.text)

此提示的輸出：用簡單的話解釋一下 LLM

for text in chat.history:

  display(Markdown(f"**{text.role}**: {text.parts[0].text}"))

這段代碼會遍歷聊天記錄，并以格式化的方式顯示每個提示和交叉回復。

4、Gemini-Pro 視覺模型

首先，導入圖像

from PIL import Image

image = Image.open('/content/tesla truck.jpg')

讓我們與谷歌生成式人工智能模型–Gemini-Pro Vision 進行互動。

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')

response = model.generate_content(image)

Markdown(response.text)

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision'):

創建名為 model 的模型對象。
.GenerativeModel(‘gemini-pro-vision’) 部分說明我們正在初始化一個用于處理 “gemini-pro-vision “模型的模型。

response = model.generate_content(image):

這種方法將圖像數據發送到 Geminii-Pro Vision 模型，促使其根據圖像生成內容。內容可以是描述、解釋或相關信息。
該方法的結果存儲在響應變量中。

Markdown(response.text):

將提取的文本轉換成 Markdown 格式。

模型在圖像上的輸出

我們還可以根據圖片生成內容，如博客文章，要根據圖片生成內容，我們需要通過圖片提示。

response = model.generate_content(['Write a blog post about that image', image])

Markdown(response.text)

二、Google Gemini API 使用中的常見問題有哪些？

Google Gemini API使用是否需要API密鑰？
是的，進行Google Gemini API使用需要一個 API密鑰，這是訪問和使用API的憑證。
如何獲取用于Google Gemini API使用的API密鑰？
要獲取用于Google Gemini API使用的 API密鑰，你需要在Google AI Studio中創建項目并按照指示操作。
Google Gemini API使用支持哪些編程語言？
Google Gemini API使用支持多種編程語言，包括但不限于Python、Go、Node.js等。
在Gemini API使用中有哪些限制？
在使用Google Gemini API時，可能會有請求頻率和數據量的限制，具體細節應在官方文檔中查看。
Gemini API使用是否會產生費用？
目前，Gemini API使用的免費版本在限定的請求次數內不會產生費用，超出部分可能會收費。
如何在應用程序中集成Gemini API使用？
你可以通過API密鑰和相應的SDK或HTTP客戶端在應用程序中集成Gemini API使用。
Gemini API使用的響應時間通常是多久？
Gemini API使用的響應時間取決于多個因素，包括服務器負載和網絡狀況，通常在毫秒級別。
Gemini API使用支持多模態輸入嗎？
是的，Google Gemini API使用支持多模態輸入，可以處理文本、圖片等多種類型的數據。
如何通過Gemini API使用進行文本生成？
你可以通過構建含有文本提示的HTTP請求來通過Gemini API使用進行文本生成。
遇到Gemini API使用問題該如何解決？
遇到Gemini API使用問題時，可以查閱官方文檔、社區論壇或聯系技術支持以尋求幫助。