Google Gemini 1.0 对接 - Python demo_genai import

本教程提供了通过Python使用gemini1.0版本的方法，目前1.0版本是免费使用的，但是数据会被收集。
想要对接API，不仅需要自己去获取Key，还需要 科学 上网。

Python环境

• Python 3.9+

环境配置

安装Python sdk

pip install -q -U google-generativeai
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使用

gemini-pro

此模型仅支持文本聊天、文本补全

import google.generativeai as genai
import os

API_KEY = os.environ.get('API_KEY')
model = 'gemini-pro'

genai.configure(api_key=API_KEY)
contents_chat = [
    {
        "role": "user",
        "parts": [
            {
                "text": "太阳系"
            },
        ]
    }
]

client = genai.GenerativeModel(model)
response = client.generate_content(
    contents=contents_chat
)
print(response.text)

contents_text = ['什么是太阳系']
response = client.generate_content(
    contents=contents_text 
)
print(response.text)
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gemini-pro-vision

此模型支持多模态输入，文本+图片/文件数据
值得注意的是，图片base64数据要去掉 data:image/jpeg;base64, 前缀

import google.generativeai as genai
from meutils.io.image import image_to_base64
import os

API_KEY = os.environ.get('API_KEY')
model = 'gemini-pro-vision'

genai.configure(api_key=API_KEY)
image_base64 = image_to_base64('test-assets/test1.jpg', for_image_url=False)
contents_chat = [
    {
        "role": "user",
        "parts": [
            {
                "text": "这个图上有什么"
            },
            {
                "inline_data": {
                    "mime_type": "image/jpeg",
                    "data": image_base64
                }
            }
        ]
    }
]

client = genai.GenerativeModel(model)
response = client.generate_content(
    contents=contents_chat
)
print(response.text)
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方法

generate_content

generate_content(
    contents: content_types.ContentsType,
    *,
    generation_config: (generation_types.GenerationConfigType | None) = None,
    safety_settings: (safety_types.SafetySettingOptions | None) = None,
    stream: bool = False,
    **kwargs
) -> generation_types.GenerateContentResponse
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参数类型

contents

[
	object (Content)
]
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Content

{
  "parts": [
    {
      object (Part)
    }
  ],
  "role": string
}
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Part

{

  // 以下字段必须放在不同的object里:
  "text": string,
  "inlineData": {
    object (Blob)
  },
  "functionCall": {
    object (FunctionCall)
  },
  "functionResponse": {
    object (FunctionResponse)
  }
  // End of list of possible types for union field data.
}
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Blob

{
  "mimeType": string,
  "data": string
}
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