Gemini API 快速启动教程

Gemini API 快速启动教程

gemini-api-quickstartGet up and running in under 5 minutes with the Google AI Gemini API (in Python)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/gemini-api-quickstart

项目介绍

gemini-api-quickstart 是一个用于快速启动和使用 Google AI Gemini API 的 Python 项目。该项目提供了一个简单的 Flask 应用程序，帮助开发者利用 Gemini 的多模态能力进行开发。通过这个项目，开发者可以快速了解如何集成和使用 Gemini API。

项目快速启动

环境准备

1. 安装 Python：确保你的系统上安装了 Python 3.7 或更高版本。
2. 克隆项目：

   git clone https://github.com/logankilpatrick/gemini-api-quickstart.git
   cd gemini-api-quickstart
   

安装依赖

1. 安装项目依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

配置 API 密钥

1. 获取 API 密钥：在 Google AI Studio 中创建一个 API 密钥。
2. 设置环境变量：

   export GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
   

运行应用

1. 启动 Flask 应用：

   python app.py
   

2. 访问应用：打开浏览器，访问 http://127.0.0.1:5000，你将看到一个简单的 UI 界面。

应用案例和最佳实践

文本生成

Gemini API 提供了强大的文本生成功能。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用 Gemini API 生成文本：

import requests

api_key = 'your_api_key_here'
url = 'https://api.gemini.ai/v1/text-generation'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'prompt': 'Once upon a time',
    'max_tokens': 50
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
generated_text = response.json()['text']
print(generated_text)

文档处理

Gemini API 还支持文档处理功能，如文本分类、实体识别等。以下是一个示例代码，展示如何使用 Gemini API 进行文档处理：

import requests

api_key = 'your_api_key_here'
url = 'https://api.gemini.ai/v1/document-processing'
headers = {
    'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    'document': 'The quick brown fox jumps over the lazy dog.',
    'task': 'entity_recognition'
}

response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
entities = response.json()['entities']
print(entities)

典型生态项目

Google AI Studio

Google AI Studio 是一个强大的工具，提供了丰富的 AI 模型和 API，包括 Gemini API。开发者可以在 AI Studio 中创建和管理 API 密钥，进行模型训练和部署。

TensorFlow

TensorFlow 是一个广泛使用的开源机器学习框架，与 Gemini API 结合使用，可以构建更复杂的 AI 应用。通过 TensorFlow 和 Gemini API，开发者可以实现从数据预处理到模型部署的全流程。

Colab

Google Colab 是一个基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持免费的 GPU 和 TPU 资源。开发者可以在 Colab 中编写和运行代码，快速验证和调试 Gemini API 的功能。

通过这些生态项目，开发者可以更高效地利用 Gemini API，构建出功能强大的 AI 应用。

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