Gemini API を使ってみる
Gemini API と Google AI Studio を使用すると、Google の最新モデルをすぐに使用し、アイデアをスケーラブルなアプリケーションに変換できます。
Python
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content("Explain how AI works")
print(response.text)
Node.js
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const genAI = new GoogleGenerativeAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash" });
const prompt = "Explain how AI works";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=$YOUR_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [{
"parts":[{"text": "Write a story about a magic backpack."}]
}]
}'
API の確認
ファインチューニングでタスクを解決する
Gemini モデルの動作を変更して、特定のタスクへの適応、データの認識、問題解決を行うことができます。独自のデータでモデルを調整し、本番環境へのデプロイの堅牢性と信頼性を高めます。
