Comment utiliser la clé API Google Gemini ? Tutoriel d'exemple d'IA, enseignement et formation inclus

Clés API Google Gemini, plus de soucis ! Faites-le en une minute et dites adieu aux soucis ! ✌✌✌

Des tutoriels détaillés vous apprendront étape par étape, et même un novice peut devenir un maître en quelques secondes !

Dites adieu aux étapes fastidieuses et réalisez-le facilementAIArtefact! Rejoignez-moi pour débloquer le nouveau monde de l'IA !

Après l'avènement de Gemini AI de Google, Google a publié l'accès API à son modèle Gemini. Désormais, Google fournit un accès API à Gemini Pro, y compris des modèles texte uniquement et des modèles texte plus visuel. Il s'agit d'un lancement notable car à ce jour, Google n'a pas ajouté de fonctionnalités visuelles à Bard, qui exécute un modèle texte uniquement. Avec cette clé API, vous pouvez enfin tester les capacités multimodales de Gemini sur votre ordinateur local. Apprenons comment accéder et utiliser l'API Gemini dans ce guide.

Remarque:La clé API Google Gemini est actuellement gratuite pour les modèles textuels et visuels. Il sera gratuit jusqu'à ce qu'il soit généralement disponible au début de l'année prochaine. Par conséquent, vous pouvez envoyer jusqu'à 60 requêtes par minute sans configurer la facturation Google Cloud ni payer de frais.

Configurez Python et Pip sur votre ordinateur

Rendez-vous sur notre guide sur PC ou MacInstaller Python et Pip. Vous devez installer Python 3.9 ou supérieur.

Si vous utilisez Linux système, vous pouvez suivre notre tutorielInstallez Python et Pip sur Ubuntu ou d'autres distributions.

Vous pouvez exécuter la commande suivante dans le terminal pourConfirmez Python et Pip est installé sur votre ordinateur. Il renvoie le numéro de version.

python -V
pip -V

Une fois l'installation réussie, exécutez la commande ci-dessous pour installer les dépendances Generative AI de Google.

pip install -q -U google-generativeai

Comment obtenir la clé API Gemini Pro ?

Ensuite, visitez makersuite.google.com/app/apikey et connectez-vous avec votre compte Google.

Sous Clés API, cliquez surCréer une clé API dans un nouveau projet" bouton.

Copiez la clé API et conservez-la dans un endroit sûr. Ne rendez ou ne partagez jamais de clés API publiques.

Comment utiliser la clé API Gemini Pro (mode texte brut) ?

Semblable à OpenAI, Google utilise également les clés API Gemini directement à des fins de développement et de test. J'ai écrit le code assez simple afin qu'il puisse être facilement testé et utilisé par les utilisateurs réguliers. Dans cet exemple, je vais montrer comment utiliser les clés API avec les modèles de texte Gemini Pro.

Tout d’abord, lancez votre éditeur de code préféré. Si vous êtes nouveau, installez simplement Notepad ++. Pour les utilisateurs avancés, Visual Studio Code est un excellent outil.

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)

Maintenant, enregistrez le code et donnez un nom au fichier. Assurez-vous d'ajouter à la fin .py. J'ai nommé le fichier gemini.py, et enregistrez-le sur le bureau.

Ensuite, ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante pour accéder au bureau.

cd Desktop

Une fois dans le terminal de bureau, exécutez simplement la commande suivante pour l'exécuter en utilisant Python gemini.py fichier.

python gemini.py

Maintenant, cela répondra à votre question gemini.py Problèmes définis dans le fichier.

Vous pouvez modifier la question dans l'éditeur de code, la sauvegarder et la réexécuter gemini.py fichier pour obtenir de nouvelles réponses dans le terminal. C'est ainsi que vous utilisez une clé API Google Gemini pour accéder à un modèle Gemini Pro en texte uniquement.

Comment utiliser les clés API Gemini Pro (modèles textuels et visuels)

Dans cet exemple, je vais montrer comment interagir avec un modèle multimodal Gemini Pro. Il n'est pas encore disponible sur Google Bard, mais grâce à l'API, vous pouvez y accéder immédiatement. Heureusement, le processus est également très simple et transparent.

Ouvrez un nouveau fichier dans l'éditeur de code et collez le code ci-dessous.

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)

Assurez-vous de coller votre clé API Gemini. Ici, nous utilisons gemini-pro-vision modèle, qui est un modèle textuel et visuel.

Maintenant, enregistrez le fichier sur votre bureau et ajoutez-le après le nom du fichier .py. Je vais le nommer ici geminiv.py .

Dans la troisième ligne de code, comme vous pouvez le voir, je pointe l'IA vers le image.jpg fichiers, les noms de fichiers sont exactement les mêmes. Quelle que soit l'image avec laquelle vous travaillez, assurez-vous qu'elle est enregistrée avec geminiv.py Les fichiers se trouvent au même emplacement et portent le même nom de fichier avec la bonne extension. Vous pouvez transmettre des fichiers JPG et PNG locaux jusqu'à 4 Mo.

Dans la sixième ligne de code, vous pouvez poser des questions liées à l'image. Puisque je saisissais une image liée à l'alimentation, j'ai demandé à Gemini Pro de calculer le nombre total de calories.

Il est maintenant temps d'exécuter le code dans le terminal. Accédez simplement au bureau (dans mon cas) et exécutez les commandes ci-dessous une par une. Si vous apportez des modifications, assurez-vous de sauvegarder le fichier.

cd Desktop
python geminiv.py

Les modèles visuels Gemini Pro répondent directement aux questions. Vous pouvez poser d’autres questions et demander à l’IA d’expliquer pourquoi.

Vous pouvez également saisir une image différente, mais assurez-vous qu'elle correspond au nom du fichier image, modifiez la question dans le code et réexécutez geminiv.py fichier pour obtenir une nouvelle réponse.

Comment utiliser la clé API Gemini Pro au format chat ?

Grâce au code concis d'unconv, vous pouvez discuter avec un modèle Gemini Pro à l'aide d'une clé API Gemini AI dans une fenêtre de terminal. De cette façon, vous n'avez pas besoin de modifier le problème dans votre code ou de réexécuter le fichier Python pour obtenir une nouvelle sortie. Vous pouvez continuer à discuter dans la fenêtre du terminal.

Mieux encore, Google implémente l'historique des discussions de manière native, vous n'avez donc pas besoin d'ajouter manuellement des réponses ou de gérer l'historique des discussions dans des tableaux ou des listes. Avec une fonction simple, Google peut stocker tout l'historique des conversations lors d'une session de chat. Les opérations spécifiques sont les suivantes :

Ouvrez l'éditeur de code et collez le code ci-dessous.

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)

Comme d'habitude, copiez et collez la clé similaire à l'API ci-dessus.

À ce stade, enregistrez le fichier sur votre bureau ou à un autre emplacement. Assurez-vous d'ajouter à la fin .py. je l'ai nommé geminichat.py fichier.

Maintenant, ouvrez le terminal et accédez au bureau. Ensuite, exécutez geminichat.py fichier.

cd Desktop
python geminichat.py

Vous pouvez désormais facilement poursuivre la conversation et il se souviendra de votre historique de discussion. Il existe donc une autre excellente façon d’utiliser les clés API Google Gemini.

Ce ne sont là que quelques exemples de ce que vous pouvez faire avec Google Gemini via l'API. Je suis heureux que Google mette son modèle de vision à la disposition des passionnés et des développeurs, et l'associe au DALL-E 3 et à OpenAI. ChatGPT Comparer. Bien que le modèle visuel Gemini Pro ne soit pas aussi bon que le modèle GPT-4V, il reste assez bon. Nous attendons avec impatience le lancement du Gemini Ultra, qui sera comparable au modèle GPT-4.

Au-delà de cela, l'API Gemini Pro répond différemment de Google Bard, qui est également alimenté par une version améliorée de Gemini Pro. Les réponses de Bard semblaient un peu fades, mais les réponses de l'API de Gemini Pro étaient plus vivantes et distinctives.

Nous garderons un œil attentif sur tous les changements dans ce domaine, alors restez à l'écoute pour en savoir plus sur Gemini AI. En attendant, veuillez également consulter vous-même l'API Google Gemini.