使用Google Gemini API构建LLM模型 - Addepto

多模态人工智能（AI）正在迅速改变AI技术的格局。从简单的分析型AI模型到如今能够处理多种任务的大型语言模型（LLM），AI技术的发展令人瞩目。这些模型不仅能够与人类的创造力相媲美，还极大地简化了高级AI模型的开发流程。

以Google的Gemini API为例，这款LLM具备多模态功能，能够处理多种数据类型，为开发更先进的多模态LLM提供了强大的支持。本文将详细介绍如何使用Gemini API构建独特的大型语言模型，并探讨其多模态能力和实际应用。

什么是Gemini AI？

Gemini PRO是Google DeepMind推出的最新LLM系列成员，其性能远超之前的PaLM模型。与同类模型相比，Gemini在多模态处理能力上表现尤为突出，能够处理文本、图像、音频和视频等多种数据类型。此外，它在物理、数学、代码等技术领域的任务中也表现出色，甚至在多个领域超越了OpenAI的GPT-4。

目前，Gemini通过Google Pixel 8、Google Bard以及Gemini API提供服务。Google计划未来将其集成到更多平台中。

Gemini AI的主要特点

多模态能力：支持多种数据类型处理。
灵活性与可扩展性：支持多种平台和架构，包括数据中心和移动设备。
多种模型尺寸：根据不同需求提供Nano、Pro和Ultra三种版本。

Gemini模型版本详解

Gemini Nano

Nano是Gemini系列中最小的版本，专为智能手机设计，例如Google Pixel 8。它能够在设备端完成简单任务，如文本摘要和建议回复，而无需连接外部服务器。

Gemini Pro

Pro版本比Nano更强大，运行在Google的数据中心，已集成到Google Bard中。它能够处理复杂查询并快速响应，适合需要高性能的任务。

Gemini Ultra

Ultra版本目前仍在开发中，预计将成为最强大的模型。根据Google的描述，Ultra在32个学术基准中有30个超越了当前的最先进技术（SoTA）。该模型计划在完成测试后发布，具体时间尚未确定。

如何开始使用Gemini API

Gemini API的多模态能力使其成为构建LLM的理想工具。以下是开始使用的基本要求：

Google API密钥：通过Google Makersuite免费获取。
Python环境：建议使用Python 3.10或更高版本。
必要的Python库：包括google-generativeai、langchain-google-genai、streamlit等。
代码编辑器：如PyCharm、VSCode等。

使用Gemini API构建LLM

以下是使用Gemini API构建LLM的详细步骤：

步骤1：创建项目目录

mkdir LLM_Project
cd LLM_Project

步骤2：安装依赖项

安装开发LLM所需的依赖库：

pip install google-generativeai langchain-google-genai streamlit pillow

或者，使用虚拟环境管理依赖项：

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Ubuntu
venvScriptsactivate     # Windows

步骤3：配置API密钥

将Google API密钥存储在环境变量中，并通过代码配置：

import os
import google.generativeai as genai

os.environ['GOOGLE_API_KEY'] = "Your API Key"
genai.configure(api_key=os.environ['GOOGLE_API_KEY'])
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')

使用Gemini LLM生成文本

一旦模型配置完成，可以使用以下代码生成文本：

from IPython.display import Markdown

model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response = model.generate_content("List 5 planets each with an interesting fact")
Markdown(response.text)

Gemini模型版本对比

Gemini Pro：单模态模型，支持文本输入和输出，适合聊天应用。
Gemini Pro Vision：多模态模型，支持文本和图像输入，适合更复杂的任务。

探索Gemini的多模态能力

Gemini Pro Vision支持处理图像输入。例如，以下代码根据图像生成故事：

import PIL.Image

image = PIL.Image.open('random_image.jpg')
vision_model = genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response = vision_model.generate_content(["Write a 100 words story from the Picture", image])
Markdown(response.text)

通过进一步提示，模型还可以生成JSON格式的响应，识别图像中的对象。

使用Langchain集成Gemini

Langchain提供了与Gemini的无缝集成，以下是一个简单的示例：

from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI

llm = ChatGoogleGenerativeAI(model="gemini-pro")
response = llm.invoke("Explain Quantum Computing in 50 words?")
print(response.content)

使用Streamlit和Gemini创建ChatGPT克隆

以下是使用Streamlit和Gemini构建类似ChatGPT应用的步骤：

导入必要的库。
配置Google Gemini PRO API密钥。
创建GenerativeModel对象。
初始化聊天会话历史记录。
创建用户输入窗口。

总结

Gemini API的多模态能力和灵活性为LLM开发提供了强大的支持。无论是文本生成、图像处理，还是与Langchain和Streamlit的集成，Gemini都展现了其卓越的性能和广泛的应用前景。随着未来Ultra版本的发布，Gemini有望进一步推动AI技术的发展，为开发者提供更多创新的可能性。

原文链接: https://addepto.com/blog/building-an-llm-model-using-google-gemini-api/