2023年12月13日、Googleからテキスト生成であるGemini Proがリリースされました。本記事では、Pythonを使ってGemini Pro APIを呼び出し、テキスト生成を行う基本的な方法をご紹介します。
Gemini Proの概要
Gemini Proは、Googleによって開発された高度なAIモデルで、現在の利用は開発者や企業向けに特化されています。Gemini Proは、Ultra、Pro、Nanoなど、異なるバージョンを含むGeminiシリーズの一部で、Gemini Proは特に、テキスト入力と出力を扱う能力に優れています。
Googleは現在、Google AI Studioを通じてGemini ProとGemini Pro Visionを無料で提供しています。しかし、一般公開後は文字数や画像、生成される出力に基づいて料金が設定される予定です。
(参考) ブラウザからGemini Proを利用する
詳細なステップは割愛しますが、こちらのリンクより、Google Cloud上でブラウザ使用することができます。
Google Cloudに未登録の場合は下記のポップアップに同意の上、登録をしてください。新しいプロジェクトの作成が必要になります。
Gemini ProをAPI経由で利用するステップ
概要
Gemini Proは下記のステップで使用可能です。クリックで該当セクションにジャンプします。
- ステップ1
- ステップ2
- ステップ3
詳細なステップ
Vertex APIからAPIキーを取得
こちらにアクセスし、APIキーを取得します。いつでも同リンクからAPIキーが確認できます。
ライブラリのインストール
コンソールからGoogle AI Python SDKをインストールします。こちらはGeminiやPaLM など、Google の生成 AI を使用するためのライブラリとなります。
pip install google-generativeaiPythonでコードの実装
最後に、Pythonでコードを実装します。
API_KEYにはステップ1で取得したAPIキーを入力してください"任意のプロンプト"は実際のプロンプトに置き換えてください
# ライブラリのインポート
import google.generativeai as genai
from IPython.display import display, Markdown # マークダウン表示用
# 回答の出力
API_KEY = 'あなたが取得したAPIキー'
genai.configure(api_key=API_KEY)
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') # テキスト入力からテキストを出力するモデル
response = model.generate_content('任意のプロンプト')
display(Markdown(response.text))以下はJupyter Notebookで出力した例です。
なお、モデルとディスカッションするには、GenerativeModel.start_chat を使用します。
chat = model.start_chat()
response = chat.send_message('任意のプロンプト')
display(Markdown(response.text))
response = chat.send_message('続きの会話...')実際の出力例は下記の通りです。
おわりに
以上が、API経由でGemini Proを利用する方法の解説になります。
ご質問やご不明点がある場合はお気軽にコメントお待ちしております。
ご精読いただきありがとうございました。
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