Hvordan bruger jeg Google Gemini API-nøgle? AI eksempel tutorial, undervisning og træning inkluderet

Google Gemini API nøgler, ingen flere bekymringer! Få det gjort på et minut og sig farvel til bekymringer! ✌✌✌

Detaljerede tutorials vil lære dig trin for trin, og selv en novice kan blive en mester på få sekunder!

Sig farvel til besværlige skridt og få det nemtAIArtefakt! Slut dig til mig for at låse op for den nye verden af ​​AI!

Efter fremkomsten af ​​Googles Gemini AI frigav Google API-adgang til sin Gemini-model. Nu giver Google API-adgang til Gemini Pro, inklusive modeller med kun tekst og tekst-plus-visuelle modeller. Dette er en bemærkelsesværdig lancering, fordi Google til dato ikke har tilføjet visuelle muligheder til Bard, som kører en model med kun tekst. Med denne API-nøgle kan du endelig teste Geminis multimodale muligheder på din lokale computer. Lad os lære, hvordan du får adgang til og bruger Gemini API i denne vejledning.

Note:Google Gemini API-nøglen er i øjeblikket gratis til både tekst- og visuelle modeller. Det vil være gratis, indtil det bliver almindeligt tilgængeligt i begyndelsen af ​​næste år. Derfor kan du sende op til 60 anmodninger i minuttet uden at konfigurere Google Cloud-fakturering eller pådrage dig nogen gebyrer.

Konfigurer Python og Pip på din computer

Gå til vores guide på pc eller MacInstaller Python og Pip. Du skal have Python 3.9 eller nyere installeret.

Hvis du bruger Linux system, kan du følge vores tutorialInstaller Python og Pip på Ubuntu eller andre distributioner.

Du kan køre følgende kommando i terminalen tilBekræft Python og Pip er installeret på din computer. Det returnerer versionsnummeret.

python -V
pip -V

Efter vellykket installation skal du køre kommandoen nedenfor for at installere Googles Generative AI-afhængigheder.

pip install -q -U google-generativeai

Hvordan får man Gemini Pro API-nøgle?

Besøg derefter makersuite.google.com/app/apikey og log ind med din Google-konto.

Klik på under API-nøglerOpret API-nøgle i nyt projekt" knappen.

Kopier API-nøglen og opbevar den et sikkert sted. Gør eller del aldrig API-nøgler offentlige.

Hvordan bruger man Gemini Pro API Key (almindelig teksttilstand)?

I lighed med OpenAI bruger Google også Gemini API-nøgler direkte til udviklings- og testformål. Jeg skrev koden ret simpelt, så den nemt kan testes og bruges af almindelige brugere. I dette eksempel vil jeg vise, hvordan man bruger API-nøgler med Gemini Pro-tekstmodeller.

Start først din foretrukne kodeeditor. Hvis du er ny, skal du bare installere Notepad + +. For avancerede brugere er Visual Studio Code et fantastisk værktøj.

import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key='PASTE YOUR API KEY HERE')
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("What is the meaning of life?")
print(response.text)

Gem nu koden og giv filen et navn. Sørg for at tilføje til sidst .py. Jeg navngav filen gemini.py, og gem det på skrivebordet.

Åbn derefter en terminal og kør følgende kommando for at flytte til skrivebordet.

cd Desktop

Når du er i skrivebordsterminalen, skal du blot køre følgende kommando for at udføre ved hjælp af Python gemini.py fil.

python gemini.py

Nu vil den besvare dit spørgsmål gemini.py Problemer angivet i filen.

Du kan ændre spørgsmålet i kodeeditoren, gemme det og køre det igen gemini.py fil for at få nye svar i terminalen. Sådan bruger du en Google Gemini API-nøgle til at få adgang til en Gemini Pro-model, der kun indeholder tekst.

Sådan bruges Gemini Pro API-nøgler (tekst- og visuelle modeller)

I dette eksempel vil jeg demonstrere, hvordan man interagerer med en Gemini Pro multimodal model. Det er ikke live på Google Bard endnu, men gennem API'et kan du få adgang til det med det samme. Heldigvis er processen også meget nem og problemfri.

Åbn en ny fil i kodeeditoren og indsæt koden nedenfor.

import google.generativeai as genai
import PIL.Image
img = PIL.Image.open('image.jpg')
genai.configure(api_key='PASTE YOUR API KEY HERE')
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response = model.generate_content(["what is the total calorie count?", img])
print(response.text)

Sørg for at indsætte din Gemini API-nøgle. Her bruger vi gemini-pro-vision model, som er en tekstuel og visuel model.

Gem nu filen på dit skrivebord og tilføj efter filnavnet .py. Jeg vil navngive det her geminiv.py .

I den tredje kodelinje, som du kan se, peger jeg AI'en mod image.jpg filer, er filnavnene nøjagtigt de samme. Uanset hvilket billede du arbejder med, så sørg for at det er gemt med geminiv.py Filerne er på samme placering og har samme filnavn med den korrekte udvidelse. Du kan sende lokale JPG- og PNG-filer ind på op til 4 MB.

I den sjette kodelinje kan du stille spørgsmål relateret til billedet. Da jeg var ved at indtaste et madrelateret billede, bad jeg Gemini Pro om at beregne de samlede kalorier.

Nu er det tid til at køre koden i terminalen. Bare flyt til skrivebordet (i mit tilfælde) og kør kommandoerne nedenfor én efter én. Hvis du foretager ændringer, skal du sørge for at gemme filen.

cd Desktop
python geminiv.py

Gemini Pro visuelle modeller besvarer spørgsmål direkte. Du kan stille yderligere spørgsmål og bede AI for at forklare hvorfor.

Du kan også indtaste et andet billede, men sørg for at det matcher billedfilens navn, skift spørgsmålet i koden og kør igen geminiv.py fil for at få et nyt svar.

Hvordan bruger man Gemini Pro API-nøgle i chatformat?

Takket være unconv's kortfattede kode kan du chatte med en Gemini Pro-model ved hjælp af en Gemini AI API-nøgle i et terminalvindue. På denne måde behøver du ikke at ændre problemet i din kode eller køre Python-filen igen for at få nyt output. Du kan fortsætte med at chatte i terminalvinduet.

Det bedste af det hele er, at Google implementerer chathistorik indbygget, så du behøver ikke manuelt at tilføje svar eller administrere chathistorik i arrays eller lister. Med en simpel funktion kan Google gemme al samtalehistorik i en chatsession. De specifikke operationer er som følger:

Åbn kodeeditoren og indsæt koden nedenfor.

import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key='PASTE YOUR API KEY HERE')
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
chat = model.start_chat()
while True:
message = input("You: ")
response = chat.send_message(message)
print("Gemini: " + response.text)

Som sædvanlig skal du kopiere og indsætte nøglen, der ligner API'en ovenfor.

På dette tidspunkt skal du gemme filen på dit skrivebord eller en anden placering. Sørg for at tilføje til sidst .py. Jeg navngav den geminichat.py fil.

Åbn nu terminalen og flyt til skrivebordet. Næste, løb geminichat.py fil.

cd Desktop
python geminichat.py

Nu kan du nemt fortsætte samtalen, og den husker din chathistorik. Så der er en anden god måde at bruge Google Gemini API-nøgler på.

Dette er blot nogle eksempler på, hvad du kan gøre med Google Gemini gennem API'et. Jeg er glad for, at Google gør sin visionsmodel tilgængelig for entusiaster og udviklere og parrer den med OpenAI's DALL-E 3 og ChatGPT Sammenligne. Selvom Gemini Pro visuelle model ikke er så god som GPT-4V modellen, er den stadig ganske god. Vi ser frem til lanceringen af ​​Gemini Ultra, som vil kunne sammenlignes med GPT-4-modellen.

Ud over det reagerer Gemini Pro API anderledes på Google Bard, som også er drevet af en tilpasset version af Gemini Pro. Bards svar virkede lidt intetsigende, men Gemini Pros API-svar var mere livlige og karakteristiske.

Vi vil holde et vågent øje med alle ændringer på dette område, så følg med for mere om Gemini AI. I mellemtiden kan du også selv tjekke Google Gemini API.