Wie verwende ich den Google Gemini API-Schlüssel? KI-Beispiel-Tutorial, Unterricht und Training inklusive

Google Gemini-API-Schlüssel, keine Sorgen mehr! Erledigen Sie es in einer Minute und verabschieden Sie sich von den Sorgen! ✌✌✌

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Nach der Einführung der Gemini-KI von Google veröffentlichte Google den API-Zugriff auf sein Gemini-Modell. Jetzt bietet Google API-Zugriff auf Gemini Pro, einschließlich Nur-Text-Modellen und Text-plus-Bild-Modellen. Dies ist ein bemerkenswerter Start, da Google bisher keine visuellen Funktionen zu Bard hinzugefügt hat, das ein Nur-Text-Modell ausführt. Mit diesem API-Schlüssel können Sie endlich die multimodalen Fähigkeiten von Gemini auf Ihrem lokalen Computer testen. In diesem Handbuch erfahren Sie, wie Sie auf die Gemini-API zugreifen und diese verwenden.

Hinweis:Der Google Gemini-API-Schlüssel ist derzeit sowohl für Text- als auch für visuelle Modelle kostenlos. Es wird kostenlos sein, bis es Anfang nächsten Jahres allgemein verfügbar ist. Daher können Sie bis zu 60 Anfragen pro Minute senden, ohne eine Google Cloud-Abrechnung einzurichten oder Gebühren zu erheben.

Konfigurieren Sie Python und Pip auf Ihrem Computer

Besuchen Sie unseren Leitfaden auf PC oder MacInstallieren Sie Python und Pip. Sie müssen Python 3.9 oder höher installiert haben.

Wenn Sie verwenden Linux System können Sie unserem Tutorial folgenInstallieren Sie Python und Pip auf Ubuntu oder anderen Distributionen.

Sie können den folgenden Befehl im Terminal ausführenBestätigen Sie Python und Pip ist auf Ihrem Computer installiert. Es gibt die Versionsnummer zurück.

python -V
pip -V

Führen Sie nach erfolgreicher Installation den folgenden Befehl aus, um die Generative AI-Abhängigkeiten von Google zu installieren.

pip install -q -U google-generativeai

Wie erhalte ich den Gemini Pro-API-Schlüssel?

Besuchen Sie als Nächstes makersuite.google.com/app/apikey und melden Sie sich mit Ihrem Google-Konto an.

Klicken Sie unter API-Schlüssel aufErstellen Sie einen API-Schlüssel in einem neuen Projekt" Taste.

Kopieren Sie den API-Schlüssel und bewahren Sie ihn an einem sicheren Ort auf. Machen oder teilen Sie API-Schlüssel niemals öffentlich.

Wie verwende ich den Gemini Pro API Key (Nur-Text-Modus)?

Ähnlich wie OpenAI nutzt auch Google Gemini-API-Schlüssel direkt für Entwicklungs- und Testzwecke. Ich habe den Code ziemlich einfach geschrieben, sodass er von normalen Benutzern problemlos getestet und verwendet werden kann. In diesem Beispiel zeige ich, wie API-Schlüssel mit Gemini Pro-Textmodellen verwendet werden.

Starten Sie zunächst Ihren bevorzugten Code-Editor. Wenn Sie neu sind, installieren Sie es einfach Notepad + +. Für fortgeschrittene Benutzer ist Visual Studio Code ein großartiges Tool.

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)

Speichern Sie nun den Code und geben Sie der Datei einen Namen. Stellen Sie sicher, dass Sie am Ende hinzufügen .py. Ich habe die Datei benannt gemini.py, und speichern Sie es auf dem Desktop.

Öffnen Sie als Nächstes ein Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus, um zum Desktop zu wechseln.

cd Desktop

Sobald Sie sich im Desktop-Terminal befinden, führen Sie einfach den folgenden Befehl aus, um ihn mit Python auszuführen gemini.py 文件 文件

python gemini.py

Jetzt wird Ihre Frage beantwortet gemini.py In der Datei festgelegte Probleme.

Sie können die Frage im Code-Editor ändern, speichern und erneut ausführen gemini.py Datei, um neue Antworten im Terminal zu erhalten. So verwenden Sie einen Google Gemini-API-Schlüssel, um auf ein Nur-Text-Gemini-Pro-Modell zuzugreifen.

So verwenden Sie Gemini Pro-API-Schlüssel (Text- und visuelle Modelle)

In diesem Beispiel zeige ich, wie man mit einem multimodalen Gemini Pro-Modell interagiert. Es ist noch nicht auf Google Bard verfügbar, aber über die API können Sie sofort darauf zugreifen. Zum Glück ist der Prozess auch sehr einfach und reibungslos.

Öffnen Sie eine neue Datei im Code-Editor und fügen Sie den folgenden Code ein.

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)

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihren Gemini-API-Schlüssel einfügen. Hier verwenden wir gemini-pro-vision Modell, das ein textliches und visuelles Modell ist.

Speichern Sie nun die Datei auf Ihrem Desktop und fügen Sie sie hinter dem Dateinamen hinzu .py. Ich werde es hier benennen geminiv.py .

Wie Sie sehen können, verweise ich in der dritten Codezeile auf die KI image.jpg Dateien sind die Dateinamen genau gleich. Unabhängig davon, mit welchem ​​Bild Sie arbeiten, stellen Sie sicher, dass es gespeichert wird geminiv.py Die Dateien befinden sich am selben Speicherort und haben denselben Dateinamen mit der richtigen Erweiterung. Sie können lokale JPG- und PNG-Dateien bis zu 4 MB übergeben.

In der sechsten Codezeile können Sie Fragen zum Bild stellen. Da ich ein Bild zum Thema Lebensmittel eingegeben habe, habe ich Gemini Pro gebeten, die Gesamtkalorien zu berechnen.

Jetzt ist es an der Zeit, den Code im Terminal auszuführen. Gehen Sie einfach zum Desktop (in meinem Fall) und führen Sie die folgenden Befehle nacheinander aus. Wenn Sie Änderungen vornehmen, speichern Sie die Datei unbedingt.

cd Desktop
python geminiv.py

Die visuellen Modelle von Gemini Pro beantworten Fragen direkt. Sie können weitere Fragen stellen und die KI bitten, zu erklären, warum.

Sie können auch ein anderes Bild eingeben. Stellen Sie jedoch sicher, dass es mit dem Namen der Bilddatei übereinstimmt, ändern Sie die Frage im Code und führen Sie den Vorgang erneut aus geminiv.py Datei, um eine neue Antwort zu erhalten.

Wie verwende ich den Gemini Pro API-Schlüssel im Chat-Format?

Dank des prägnanten Codes von unconv können Sie mit einem Gemini Pro-Modell über einen Gemini AI-API-Schlüssel in einem Terminalfenster chatten. Auf diese Weise müssen Sie das Problem in Ihrem Code nicht ändern oder die Python-Datei erneut ausführen, um eine neue Ausgabe zu erhalten. Sie können im Terminalfenster weiter chatten.

Das Beste ist, dass Google den Chat-Verlauf nativ implementiert, sodass Sie keine Antworten manuell hinzufügen oder den Chat-Verlauf in Arrays oder Listen verwalten müssen. Mit einer einfachen Funktion kann Google den gesamten Gesprächsverlauf einer Chat-Sitzung speichern. Die spezifischen Vorgänge sind wie folgt:

Öffnen Sie den Code-Editor und fügen Sie den folgenden Code ein.

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)

Kopieren Sie wie üblich den Schlüssel und fügen Sie ihn ein, ähnlich wie bei der API oben.

Speichern Sie die Datei jetzt auf Ihrem Desktop oder an einem anderen Ort. Unbedingt am Ende hinzufügen .py. Ich habe es benannt geminichat.py 文件 文件

Öffnen Sie nun das Terminal und wechseln Sie zum Desktop. Als nächstes führen Sie aus geminichat.py 文件 文件

cd Desktop
python geminichat.py

Jetzt können Sie das Gespräch ganz einfach fortsetzen und Ihr Chat-Verlauf wird gespeichert. Es gibt also eine weitere großartige Möglichkeit, Google Gemini-API-Schlüssel zu verwenden.

Dies sind nur einige Beispiele dafür, was Sie mit Google Gemini über die API tun können. Ich freue mich, dass Google sein Vision-Modell Enthusiasten und Entwicklern zur Verfügung stellt und es mit DALL-E 3 und OpenAI kombiniert ChatGPT Vergleichen. Obwohl das visuelle Modell Gemini Pro nicht so gut ist wie das GPT-4V-Modell, ist es immer noch recht gut. Wir freuen uns auf die Einführung von Gemini Ultra, das mit dem GPT-4-Modell vergleichbar sein wird.

Darüber hinaus reagiert die Gemini Pro API anders als Google Bard, das ebenfalls auf einer optimierten Version von Gemini Pro basiert. Bards Antworten wirkten etwas langweilig, aber die API-Antworten von Gemini Pro waren lebendiger und markanter.

Wir werden alle Änderungen in diesem Bereich genau im Auge behalten, also bleiben Sie dran, um mehr über Gemini AI zu erfahren. Schauen Sie sich in der Zwischenzeit auch selbst die Google Gemini API an.