Gemini 多模態大型語言模型大小事 Day24 - Google AI Studio - 產生文字

16th鐵人賽

kevin_chiu

2024-10-04 22:21:34

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前言

    Day5 有提到 如何取得 API 金鑰，要到 Google AI Studio 取得 API 金鑰，
    但 Google AI Studio 還有很強大的功能呀

Google AI Studio 快速入門

Google AI Studio 是一個功能強大且易於使用的工具，可以幫助您快速開發和部署 AI 模型。

提示和模型調整

Google AI Studio 提供多種提示介面，專為針對不同用途

即時通訊提示：利用聊天提示打造對話體驗。這個提示技術能讓系統生成多個輸入和回應輸出內容詳情請參閱即時通訊提示範例。
結構化提示：這項提示技巧可引導您輸出模型提供一組範例要求和回覆這種做法適用於因此，您需要進一步掌控模型輸出內容的結構如要瞭解詳情及進行申請參考下方的結構化提示範例

Google AI Studio 也可讓您使用稱為「微調」的技術：

調整後的模型：使用這項進階技巧來改善模型的回應。為特定工作提供更多範例請參閱微調模型。

從純文字輸入來生成文字

GET CODE

"""
Install the Google AI Python SDK

$ pip install google-generativeai
"""

import os
import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# Create the model
generation_config = {
  "temperature": 1,
  "top_p": 0.95,
  "top_k": 64,
  "max_output_tokens": 8192,
  "response_mime_type": "text/plain",
}

model = genai.GenerativeModel(
  model_name="gemini-1.5-pro",
  generation_config=generation_config,
  # safety_settings = Adjust safety settings
  # See https://ai.google.dev/gemini-api/docs/safety-settings
)

chat_session = model.start_chat(
  history=[
    {
      "role": "user",
      "parts": [
        "寫一個故事，描述參加鐵人賽連續安技術文章30天",
      ],
    },
    {
      "role": "model",
      "parts": [
        "雨點敲打著窗戶，映照著電腦螢幕上跳動的游標，也敲打著林子安的心房。距離鐵人賽截稿只剩下不到一個小時，他揉揉充滿血絲的眼睛，疲憊地敲下最後一行程式碼。\n\n三十天，三十篇技術文章，對程式新手林子安來說，就像一場馬拉松，充滿挑戰和未知。最初的熱情像火炬般燃燒，前十天，他文如泉湧，分享學習心得、實作專案，甚至錄製教學影片，在社群媒體上引起不小的迴響。\n\n然而，隨著時間推移，熱情逐漸被疲憊取代。工作、生活、學習，各種壓力像巨石般壓得他喘不過氣。文章的產出越來越艱澀，瀏覽量也逐漸下滑，甚至有人留言質疑：「你還能撐多久？」\n\n面對質疑，子安的心中充滿了掙扎。放棄的念頭像幽靈般在他腦海盤旋。但每當想起當初報名鐵人賽的初衷：挑戰自我、精進技術、幫助更多程式新手，一股力量又支撐著他繼續前行。\n\n他開始調整策略，利用零碎時間構思文章架構，向技術社群求助，並將讀者的鼓勵化為動力。他不再追求文章數量，而是更注重品質，用更淺顯易懂的方式分享技術知識。\n\n漸漸地，子安找回了寫作的樂趣，也累積了一群忠實讀者。他們在留言區交流技術心得，互相鼓勵，形成了一個溫暖的小社群。\n\n終於，在鐵人賽的最後一天，子安完成了最後一篇文章。看著螢幕上顯示“發布成功”的字樣，他長舒一口气，疲憊但滿足的笑容浮現在臉上。\n\n這場鐵人賽，子安雖然沒有獲得任何獎項，卻收穫了比獎項更珍貴的東西：技術的提升、意志的磨練，以及一群志同道合的夥伴。他明白，鐵人賽不是終點，而是另一個新的起點。在未來的日子裡，他會繼續用程式碼編織夢想，用文字分享知識，幫助更多人踏上程式學習的旅程。\n\n窗外，雨停了，一抹彩虹掛在天邊，像是對子安的努力和坚持，給予最美的肯定。\n",
      ],
    },
  ]
)

response = chat_session.send_message("INSERT_INPUT_HERE")

print(response.text)