大家好，我是老章
先看效果：
Gemini 是谷歌研发的最新一代大语言模型，目前有三个版本，被称为中杯、大杯、超大杯，Gemini Ultra 号称可与GPT-4一较高低：
Gemini Nano(预览访问) 为设备端体验而构建的最高效模型,支持离线使用场景。
Gemini Pro（已推出） 性能最佳的模型,具有各种文本和图像推理任务的功能。
Gemini Ultra（预览访问） 将于2024年初推出，用于大规模高度复杂文本和图像推理任务的最强大模型。
Gemini Pro在八项基准测试中的六项上超越了GPT-3.5，被誉为“市场上最强大的免费聊天AI工具”。
本文，我们使用的是Gemini Pro，Pro有两个模型：
gemini-pro:针对仅文本提示进行了优化。
gemini-pro-vision:针对文本和图像提示进行了优化。
Google这次确实给力，API直接免费开放，只要申请就给！
如何本地执行脚本 或 开发一个前端页面，顺利白嫖Google的Gemini呢？
先去 https://ai.google.dev/ 创建Gemini API key
在这个页面https://makersuite.google.com/app/apikey
点击Create API，然后把api复制出来，保存好，后面要用！
其实，可以去深入学习一下文档：https://ai.google.dev/docs
Gemini 构建应用程序所需的所有信息都可以在这个网站查到，包括Python、Android(Kotlin)、Node.js 和 Swift的支持文档。
我们直接看Python 快速入门指南：
https://ai.google.dev/tutorials/python_quickstart
更省事儿的是直接从这个官方示例中copy代码：
https://github.com/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/tutorials/python_quickstart.ipynb
核心代码
本地运行脚本，代码其实简单到离谱，6行足矣。
注：网络要畅通
# 先安装google-generativeai
pip install -q -U google-generativeai
文本对话
import google.generativeai as genai
GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("你好")
print(response.text)
图片也可以作为输入，比如让Gemini评价一下我的头像
import PIL.Imageimport google.generativeai as genaiimg = PIL.Image.open('img.png')GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')response = model.generate_content(["请评价一下这张照片", img])response.resolve()print(response.text)
网页版可以使用streamlit或者Gradio实现，Gradio 本公众号写过，包括如何将项目免费部署到huggingface。需要了解更多：可以参考我这篇文章
也可以部署到自己的服务器，加个域名就OK了
这里参考了这位大佬的代码：https://github.com/meryemsakin/GeminiGradioApp
我修改了源代码中GOOGLE_API_KEY获取方式并加了登陆认证，还做了一点中文翻译
代码如下：
import time
from typing import List, Tuple, Optional
import google.generativeai as genai
import gradio as gr
from PIL import Image
print("google-generativeai:", genai.__version__)
TITLE = """
Gemini App"""
SUBTITLE = """仅做试玩，不定期下线"""
GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'
AVATAR_IMAGES = (
None,
"image.png"
)
def preprocess_stop_sequences(stop_sequences: str) -> Optional[List[str]]:
if not stop_sequences:
return None
return [sequence.strip() for sequence in stop_sequences.split(",")]
def user(text_prompt: str, chatbot: List[Tuple[str, str]]):
return "", chatbot + [[text_prompt, None]]
def bot(
#google_key: str,
image_prompt: Optional[Image.Image],
temperature: float,
max_output_tokens: int,
stop_sequences: str,
top_k: int,
top_p: float,
chatbot: List[Tuple[str, str]]
):
text_prompt = chatbot[-1][0]
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
generation_config = genai.types.GenerationConfig(
temperature=temperature,
max_output_tokens=max_output_tokens,
stop_sequences=preprocess_stop_sequences(stop_sequences=stop_sequences),
top_k=top_k,
top_p=top_p)
if image_prompt is None:
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content(
text_prompt,
stream=True,
generation_config=generation_config)
response.resolve()
else:
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response = model.generate_content(
[text_prompt, image_prompt],
stream=True,
generation_config=generation_config)
response.resolve()
# streaming effect
chatbot[-1][1] = ""
for chunk in response:
for i in range(0, len(chunk.text), 10):
section = chunk.text[i:i + 10]
chatbot[-1][1] += section
time.sleep(0.01)
yield chatbot
image_prompt_component = gr.Image(type="pil", label="Image", scale=1)
chatbot_component = gr.Chatbot(
label='Gemini',
bubble_full_width=False,
avatar_images=AVATAR_IMAGES,
scale=2
)
text_prompt_component = gr.Textbox(
placeholder="你好！",
label="请在这里提问···"
)
run_button_component = gr.Button()
temperature_component = gr.Slider(
minimum=0,
maximum=1.0,
value=0.4,
step=0.05,
label="Temperature",
info=(
"Temperature 控制令牌选择的随机程度 "
"较低的Temperature适用于期望获得真实或正确回答的提示, "
"而较高的Temperature可以导致更多样化或意外的结果 "
))
max_output_tokens_component = gr.Slider(
minimum=1,
maximum=2048,
value=1024,
step=1,
label="Token limit",
info=(
"Token 限制确定每个提示可以获得的最大文本输出量 "
"每个 Token 大约为四个字符，默认值为 2048 "
))
stop_sequences_component = gr.Textbox(
label="Add stop sequence",
value="",
type="text",
placeholder="STOP, END",
info=(
"停止序列是一系列字符(包括空格),如果模型遇到它,会停止生成响应"
"该序列不作为响应的一部分，"
"可以添加多达5个停止序列"
))
top_k_component = gr.Slider(
minimum=1,
maximum=40,
value=32,
step=1,
label="Top-K",
info=(
"Top-k 改变了模型为输出选择 token 的方式 "
"Top-k 为 1 意味着所选 token 在模型词汇表中所有 token 中是最可能的(也称为贪心解码)"
"而 top-k 为 3 意味着下一个 token 从最可能的 3 个 token 中选取(使用temperature)"
))
top_p_component = gr.Slider(
minimum=0,
maximum=1,
value=1,
step=0.01,
label="Top-P",
info=(
"Top-p 改变了模型为输出选择 token 的方式 "
"token 从最可能到最不可能选择,直到它们的概率之和等于 top-p 值 "
"如果 token A、B 和 C 的概率分别为 0.3、0.2 和 0.1,top-p 值为 0.5 "
"那么模型将选择 A 或 B 作为下一个 token(使用temperature) "
))
user_inputs = [
text_prompt_component,
chatbot_component
]
bot_inputs = [
image_prompt_component,
temperature_component,
max_output_tokens_component,
stop_sequences_component,
top_k_component,
top_p_component,
chatbot_component
]
with gr.Blocks() as demo:
gr.HTML(TITLE)
gr.HTML(SUBTITLE)
with gr.Column():
with gr.Row():
image_prompt_component.render()
chatbot_component.render()
text_prompt_component.render()
run_button_component.render()
with gr.Accordion("Parameters", open=False):
temperature_component.render()
max_output_tokens_component.render()
stop_sequences_component.render()
with gr.Accordion("Advanced", open=False):
top_k_component.render()
top_p_component.render()
run_button_component.click(
fn=user,
inputs=user_inputs,
outputs=[text_prompt_component, chatbot_component],
queue=False
).then(
fn=bot, inputs=bot_inputs, outputs=[chatbot_component],
)
text_prompt_component.submit(
fn=user,
inputs=user_inputs,
outputs=[text_prompt_component, chatbot_component],
queue=False
).then(
fn=bot, inputs=bot_inputs, outputs=[chatbot_component],
)
demo.queue(max_size=99).launch(auth=("用户名", "密码"),debug=True)
部署到服务器涉及Nginx配置，域名注册、域名解析等等，蛮麻烦的，这里就不展开了。
如有收获，宝子们可否给个三连：点赞、在看、转发！爱你呦❤️
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