Python용 Gemini 2.0 API 빠른 시작 튜토리얼



목차

Gemini 2.0 한눈에 보기

멀티모달 기능 Gemini 2.0는 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 전반에서 입력과 출력을 모두 지원합니다. 여기에는 원본 이미지 생성, 다국어 텍스트 음성 변환 오디오, 통합 멀티모달 콘텐츠가 필요한 작업을 위한 결합 출력 생성 기능이 포함됩니다.
성능 향상: Gemini 2.0 Flash 실험용 모델은 이전 버전에 비해 응답 속도가 더 빠르고 정확도가 향상되었으며, 추론, 코딩, 공간 이해 능력이 강화되었습니다. 덕분에 동적이거나 실시간으로 동작하는 애플리케이션에 특히 적합합니다.
도구 통합: Gemini 2.0는 네이티브 도구 사용 기능을 도입하여 Google Search 및 서드파티 API와의 매끄러운 통합을 지원합니다. 이를 통해 애플리케이션 내부에서 자동 사실 검증, 코드 실행, 맞춤형 도구 호출을 직접 수행할 수 있습니다.
확장된 개발자 도구 새로운 Multimodal Live API는 실시간 오디오와 비디오 스트리밍 입력을 지원하여 대화형 멀티모달 애플리케이션을 구축할 수 있게 합니다. 또한 이 API는 복잡한 워크플로를 위해 여러 도구를 결합하는 기능도 제공합니다.
개발자를 위한 고급 기능 Gemini 2.0에는 “Jules”와 같은 실험적 코딩 에이전트가 포함되어 있어 버그 수정 지원, 다단계 코딩 작업 계획, Pull Request 준비를 도와줍니다. 이러한 기능은 GitHub 워크플로와 통합되어 개발 작업을 간소화합니다.

토큰 한도: 1,048,576(입력), 8,192(출력)
요율 제한: 분당 10회, 월간 400만 회, 일간 1,500회
입력: 오디오, 이미지, 비디오, 텍스트
출력: 이 글을 작성하는 시점에는 텍스트만 지원되지만, 오디오와 이미지는 곧 추가될 예정입니다.

Gemini 2.0 API 키 받기









Python에서 Gemini 2.0 빠른 시작 튜토리얼

1단계: Gemini 2.0 및 W&B Weave 설치

!pip install -q -U google-generativeai
!pip install --upgrade weave

2단계: 라이브러리를 임포트하고 Gemini 2.0 API 키를 전달하기

weave우리의 프롬프트와 응답을 W&B Weave에 로깅하기 위해.
generativeai: Google Generative AI 라이브러리. 여러분이 여기 온 이유겠죠!

import google.generativeai as genai
import weave

def format_res(text):
    return text.replace('•', '  *')

3단계: API 키 추가하기

gemini_api_key = input ("What is your Gemini API key? :") 
genai.configure(api_key=gemini_api_key)
print(gemini_api_key) 

4단계: 쿼리 추가하기

query = input ("What content would you like me to produce ? :") 
print(query)

5단계: 사용할 Gemini 2.0 모델 선택하기

model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash-exp')

6단계: Weights & Biases 프로젝트 이름 지정하기

project_name = input("What would you like to name your Weave project? :")
wandb_name = project_name.replace(" ", "-")  # Replace spaces with dashes in name
weave.init(wandb_name)



7단계: Gemini 2.0으로 텍스트 생성하기

@weave.op()
def generate_text_with_gemini(model, query):
    response = model.generate_content(query)
    return response.text

num_responses = 1  # How many responses would you like to log to W&B?
for i in range(num_responses):
    # Generate text with Gemini 2.0 and log using Weave
    response_text = generate_text_with_gemini(model, query)
    # Display primary response
    print(format_res(response_text))









결론