【小沐学AI】Google AI大模型的一点点学习（Python）

慈云数据 1年前 (2024-03-24) 技术支持 92 0

文章目录

1、Google AI简介
- 1.1 Google AI Studio
- 1.2 Bard
- 1.3 PaLM
- 1.4 Gemini
- 1.5 Gemini API
- 1.6 Vertex AI
- 1.7 Gemma
- 2、Google AI开发
- - 2.1 快速入门
  - - 2.1.1 配置开发环境
    - 2.1.2 列出所有模型
    - 2.1.3 从文本输入生成文本
    - 2.1.4 从图像和文本输入生成文本
    - 2.1.5 聊天对话
    - 结语
      1、Google AI简介
      
      Gemini 是 Google 最大、功能最强大的 AI 模型。
      
      语言模型技术发展图鉴，出自最新的一篇文章：
      Harnessing the Power of LLMs in Practice: A Survey on ChatGPT and Beyond
      https://arxiv.org/pdf/2304.13712.pdf
      
      1.1 Google AI Studio
      
      最快速开始使用 Gemini 的方法是使用 Google AI Studio，这是一款基于网络的工具，可让您直接在浏览器中对提示进行原型设计和运行。
      https://aistudio.google.com/app/prompts/new_chat
      
      借助 Google AI Studio，开发人员可以将 Gemini 模型与简单安全的 API 无缝集成，快速开发提示，并将想法转化为代码以构建生成式 AI 应用。
      
      1.2 Bard
      
      2023年5月，谷歌推出了由 PaLM2 驱动的全新对话式 AI 引擎 Bard，简单地说就是谷歌版的 New Bing Chat。
      
      现在Bard 更名 Gemini。2024年2月8日，Bard完成了全面升级。Google也宣布进入Gemini新纪元。从今天开始，Bard将会更名为Gemini。
      https://gemini.google.com/app
      
      1.3 PaLM
      
      https://ai.google/discover/palm2
      
      PaLM 2 是一系列语言模型，针对关键开发者使用场景进行了优化。PaLM 系列模型包括针对文本和聊天生成以及文本嵌入训练的变体。
      
      模型名称更新时间型号代码
      Bison Text 2023 年 5 月 text-bison-001
      Bison Chat 2023 年 5 月 chat-bison-001
      Gecko Embedding 2023 年 5 月 embedding-gecko-001
      1.4 Gemini
      
      https://deepmind.google/technologies/gemini/#introduction
      
      Gemini 是 Google 最大、功能最强大的 AI 模型。
      Gemini 是 Google 的最新一代生成模型，超越了 PaLM 模型系列的功能。
      Gemini 和 PaLM 模型之间的主要区别在于 Gemini 视觉模型能够处理图像输入。您可以使用文本和/或图片向 Gemini 模型提示。PaLM 模型仅处理文本输入和输出。这两个模型系列都可以执行文本提示、聊天互动和结构化提示。
      Gemini 是 Google最大、能力最强的人工智能模型，Gemini分为三种规模：Ultra、Pro和Nano，适用于从大型数据中心到移动设备的各种场景。目前，Bard已经集成了Gemini Pro，提升了其在高级推理、规划、理解等方面的能力。
      - Gemini Ultra：最强大的模型，设计用于复杂任务，在TPU***上可高效服务。
      - Gemini Pro：在成本和延迟方面进行了优化，该模型在广泛的任务中提供显著性能，展示出强大的推理和多模态能力。
      - Gemini Nano：最高效的设备上模型，有两个版本（1.8B和3.25B参数），适用于低内存和高内存设备。它通过从更大的模型中提取精华训练，并以4位量化部署。
        1.5 Gemini API
        
        Gemini API 为 Gemini 和 PaLM 生成式 AI 模型提供了编程接口。
        
        适用于 Gemini API 的 AI 模型:
        Vertex AI Gemini API 支持以下 SDK：
        model = genai.GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro-vision") response = model.generate_content(["What is this?", img])
        
        1.6 Vertex AI
        
        https://cloud.google.com/vertex-ai
        Vertex AI 提供构建和使用生成式 AI 所需的一切，包括 AI 解决方案、Search and Conversation、130 多种基础模型，以及统一的 AI 平台。
        
        Vertex AI 是一个机器学习 (ML) 平台，可让您训练和部署机器学习模型和人工智能应用。Vertex AI 结合了数据工程、数据科学和机器学习工程工作流，使团队能够使用通用工具集进行协作。
        
        1.7 Gemma
        
        https://ai.google.dev/gemma?hl=zh-cn
        Gemma 是一个轻量级、最先进的开放式模型系列，采用与创建 Gemini 模型相同的研究和技术构建。Gemma 由 Google DeepMind 和 Google 的其他团队开发，灵感来自双子座，这个名字反映了拉丁语 gemma，意思是“宝石”。
        Gemma 模型非常适合各种文本生成任务，包括问答、总结和推理。它们相对较小的尺寸使其可以部署在资源有限的环境中，例如笔记本电脑、台式机或您自己的云基础设施，从而实现对最先进 AI 模型的访问民主化，并帮助促进每个人的创新。
        
        Gemma 是 Google DeepMind 推出的全新系列轻量级、先进的开放模型。此型号卡包括 2B 和 7B 型号变体。
        
        2、Google AI开发
        
        https://ai.google.dev/tutorials?hl=zh-cn
        
        借助 Gemini API，您可以使用 Google 最新的生成式 AI 模型。
        
        2.1 快速入门
        
        Gemini 快速入门可帮助您使用自己偏好的编程语言开始使用 Gemini。
        
        Python
        Go
        Node.js
        Web
        Dart (Flutter)
        Swift
        Android
        REST API
        2.1.1 配置开发环境
        
        开始配置开发环境：
        
        （1）安装Python3.11
        https://www.python.org/downloads/windows/
        
        （2）安装google-generativeai
        # pip install -q -U google-generativeai pip install google-generativeai
        
        （3）安装jupyter notebook
        pip install jupyter notebook
        
        （4）命令行执行命令：
        jupyter notebook
        
        自动打开浏览器，显示如下网址，
        然后按照如下步骤新建notebook。
        
        显示如下：
        
        2.1.2 列出所有模型
        
        （5）输入Python代码如下：
        import pathlib import textwrap import google.generativeai as genai from IPython.display import display from IPython.display import Markdown def to_markdown(text): text = text.replace('•', ' *') return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)) # 将密钥传递给genai.configure # pip install -U python-dotenv from dotenv import load_dotenv, find_dotenv load_dotenv(find_dotenv('.env')) # genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) genai.configure(api_key=os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")) # 用于查看可用的 Gemini 型号 for m in genai.list_models(): if 'generateContent' in m.supported_generation_methods: print(m.name)
        
        执行Python代码：
        结果如下：
        
        2.1.3 从文本输入生成文本
        
        （6）输入Python代码如下：
        import pathlib import textwrap import google.generativeai as genai from IPython.display import display from IPython.display import Markdown def to_markdown(text): text = text.replace('•', ' *') return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)) # 将密钥传递给genai.configure # pip install -U python-dotenv import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv load_dotenv(find_dotenv('.env')) # genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) genai.configure(api_key=os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")) # 对于纯文本提示，请使用以下模型：gemini-pro model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') # 从文本输入生成文本 response = model.generate_content("写一段关于flask的Python代码，并向爱看书的小沐解释") # 打印结果 print(response.text)
        
        界面如下：
        
        执行Python代码的结果如下：
        
        2.1.4 从图像和文本输入生成文本
        
        这里有一张图：
        
        使用模型并将图像传递给模型，让它输出文字描述。
        
        （6）输入Python代码如下：
        import pathlib import textwrap import google.generativeai as genai from IPython.display import display from IPython.display import Markdown def to_markdown(text): text = text.replace('•', ' *') return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)) # 将密钥传递给genai.configure # pip install -U python-dotenv import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv load_dotenv(find_dotenv('.env')) # genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) genai.configure(api_key=os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")) # 对于纯文本提示，请使用以下模型：gemini-pro model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') # 图片转文字 import PIL.Image img = PIL.Image.open('flower.jpg') response = model.generate_content(img) to_markdown(response.text)
        
        界面如下：
        
        执行Python代码的结果如下：
        若要在提示中同时提供文本和图像，请传递包含字符串和图像的列表：
        
        import pathlib import textwrap import google.generativeai as genai from IPython.display import display from IPython.display import Markdown def to_markdown(text): text = text.replace('•', ' *') return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)) # 将密钥传递给genai.configure # pip install -U python-dotenv import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv load_dotenv(find_dotenv('.env')) # genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) genai.configure(api_key=os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")) # 对于纯文本提示，请使用以下模型：gemini-pro model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision') import PIL.Image img = PIL.Image.open('flower.jpg') response = model.generate_content(["基于这张图片，给名字叫'爱看书的小沐'的小伙伴写一小段短文，字数100字左右", img]) response.resolve() to_markdown(response.text)
        
        界面如下：
        
        执行Python代码的结果如下：
        
        2.1.5 聊天对话
        
        Gemini 使您能够在多个回合中进行自由形式的对话。
        
        import pathlib import textwrap import google.generativeai as genai from IPython.display import display from IPython.display import Markdown def to_markdown(text): text = text.replace('•', ' *') return Markdown(textwrap.indent(text, '> ', predicate=lambda _: True)) # 将密钥传递给genai.configure # pip install -U python-dotenv import os from dotenv import load_dotenv, find_dotenv load_dotenv(find_dotenv('.env')) # genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) genai.configure(api_key=os.environ.get("GOOGLE_API_KEY")) # 对于纯文本提示，请使用以下模型：gemini-pro model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') chat = model.start_chat(history=[]) response = chat.send_message("生命诚可贵，爱情价更高。若为自由故，二者皆可抛。") to_markdown(response.text) # print(chat.history) for message in chat.history: display(to_markdown(f'**{message.role}**: {message.parts[0].text}'))
        
        界面如下：
        
        执行Python代码的结果如下：
        
        结语
        
        如果您觉得该方法或代码有一点点用处，可以给作者点个赞，或打赏杯咖啡；╮(￣▽￣)╭
        如果您感觉方法或代码不咋地//(ㄒoㄒ)//，就在评论处留言，作者继续改进；o_O???
        如果您需要相关功能的代码定制化开发，可以留言私信作者；(✿◡‿◡)
        感谢各位童鞋们的支持！( ´ ▽´ )ﾉ ( ´ ▽´)っ！！！

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