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多种 Gemini 尺寸
实现无可比拟的多功能性
使用 Gemini API 将 1.5 Flash 集成到您的应用中
您可以快速在 Google AI Studio 中开始使用 Gemini 模型构建应用,且无需支付费用
import google.generativeai as genai
import PIL.Image
import os
genai.configure(api_key=os.environ["GOOGLE_API_KEY"])
img = PIL.Image.open('path/to/image.png')
model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content(["What is in this photo?", img])
print(response.text)
const { GoogleGenerativeAI } = require("@google/generative-ai");
const fs = require("fs");
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
async function run() {
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-flash"});
const result = await model.generateContent([
"What is in this photo?",
{inlineData: {data: Buffer.from(fs.readFileSync('path/to/image.png')).toString("base64"),
mimeType: 'image/png'}}]
);
console.log(result.response.text());
}
run();
curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=${GOOGLE_API_KEY} \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{
"contents":[{
"parts":[
{"text": "What is this picture?"},
{"inline_data": {
"mime_type":"image/png",
"data": "'"$(base64 -i 'path/to/image/image.png')"'"
}}
]}
]
}'
import "github.com/google/generative-ai-go/genai"
import "google.golang.org/api/option"
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, option.WithAPIKey(os.Getenv("GOOGLE_API_KEY")))
model := client.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
resp, err := model.GenerateContent(
ctx,
genai.Text("What's in this photo?"),
genai.ImageData("jpeg", imgData))
val model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
val response = model.generateContent(content {
text("What's in this photo?")
image(ingredientsBitmap)
})
let model = GenerativeModel(name: "gemini-1.5-flash")
let response = try await model.generateContent("What's in this photo?", image)
final model = GenerativeModel(model: "gemini-1.5-flash", apiKey: apiKey);
final response = await model.generateContent([
Content.text("What's in this photo?"),
Content.data("image/png", imageBytes),
]);
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每个 Gemini 模型都是针对自己的一组用例而构建的,因此这一系列模型非常灵活,可在数据中心、设备端等任何平台上高效运行。
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