サポートされているモデル:
- Gemini 1.0 Pro
- gemini-1.0-pro
- gemini-1.0-pro-001
- gemini-1.0-pro-002
- Gemini 1.0 Pro Vision
- gemini-1.0-pro-vision
- gemini-1.0-pro-vision-001
- Gemini 1.5 Pro
- gemini-1.5-pro-preview-0409
制限事項:
- 画像を大量に指定すると、レイテンシが高くなる可能性があります。
構文
- PROJECT_ID =
PROJECT_ID
- REGION =
us-central1
- MODEL_ID =
gemini-1.5-pro-preview-0409
非ストリーミング
curl
https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \ -d '{ "contents": [{ ... }], "generation_config": { ... }, "safety_settings": { ... } }'
Python
gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID) generation_config = GenerationConfig(...) model_response = gemini_model.generate_content([...], generation_config, safety_settings={...})
ストリーミング
curl
https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent \ -d '{ "contents": [{ ... }], "generation_config": { ... }, "safety_settings": { ... } }'
Python
gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID) model_response = gemini_model.generate_content([...], generation_config, safety_settings={...}, stream=True)
パラメータ リスト
パラメータ | |
---|---|
|
モデルとの現在の会話の内容。 シングルターンのクエリの場合、これは単一のインスタンスです。マルチターン クエリの場合、これは会話履歴と最新のリクエストを含む繰り返しフィールドです。 |
|
省略可: ユーザーがモデルに提供するシステム指示。 注: パートにはテキストのみを使用します。各パートのコンテンツは別の段落にします。 |
|
省略可。Function Calling API をご覧ください。 |
|
省略可。Function Calling API をご覧ください。 |
|
省略可: 安全でないコンテンツをブロックするためのリクエストごとの設定。
|
|
省略可: 生成の構成 |
コンテンツ
このクラスは、role
と parts
という 2 つの主要なプロパティで構成されています。role
プロパティはコンテンツを生成している個人を表し、parts
プロパティには複数の要素が含まれます。各要素はメッセージ内のデータ セグメントを表します。
パラメータ | |
---|---|
|
省略可: メッセージを作成するエンティティの ID。
マルチターンではない会話の場合、このフィールドは空白のままにするか、未設定のままにできます。 |
|
1 つのメッセージを構成する順序付きのパーツのリスト。パーツによって IANA MIME タイプが異なる場合があります。 |
パーツ
パラメータ | |
---|---|
|
省略可: テキスト プロンプトまたはコード スニペット。 |
|
省略可: 未加工バイトのデータがインラインに含まれます。 |
|
省略可: ファイルに保存されたデータ。 |
|
省略可:
Function Calling API をご覧ください。 |
function_response |
省略可:
Function Calling API をご覧ください。 |
video_metadata |
省略可: 動画のメタデータ。メタデータは、動画データが |
Blob
パラメータ | |
---|---|
|
データの IANA MIME タイプ。 |
|
元のバイト。 |
FileData
パラメータ | |
---|---|
mime_type |
データの IANA MIME タイプ。 |
file_uri |
文字列 データを格納するファイルの Cloud Storage URI |
FunctionCall
パラメータ | |
---|---|
|
呼び出す関数の名前。 |
|
JSON オブジェクト形式の関数パラメータと値。 パラメータの詳細については、Function Calling API をご覧ください。 |
FunctionResponse
パラメータ | |
---|---|
|
呼び出す関数の名前。 |
|
JSON オブジェクト形式の関数のレスポンス。 |
VideoMetadata
パラメータ | |
---|---|
|
省略可: 動画の開始オフセット |
|
省略可: 動画の終了オフセット |
SafetySetting
パラメータ | |
---|---|
|
省略可: 有害のカテゴリ。 |
|
省略可: 有害なコンテンツのブロックしきい値 |
|
省略可: 安全性スコアに最も大きく影響を与え、ブロックの原因となる可能性のある影響力の強い語句の最大数。 |
|
省略可: しきい値を確率スコアと重大度スコアのどちらに使用するかを指定します。指定しない場合、しきい値が確率スコアに使用されます。 |
HarmCategory
パラメータ | |
---|---|
|
有害カテゴリが指定されていません。 |
|
有害カテゴリはヘイトスピーチです。 |
|
有害カテゴリは危険なコンテンツです。 |
|
有害カテゴリはハラスメントです。 |
|
有害カテゴリは、性的描写が露骨なコンテンツです。 |
HarmBlockThreshold
パラメータ | |
---|---|
|
有害ブロックのしきい値が指定されていません。 |
|
低いしきい値以上をブロックします(つまり、より多くのものをブロックします)。 |
|
中程度のしきい値以上をブロックします。 |
|
高しきい値のみをブロックします(つまり、ブロックを少なくします)。 |
|
ブロックなし |
HarmBlockMethod
パラメータ | |
---|---|
|
有害のブロック方法が指定されていません。 |
|
有害のブロック方法で、確率スコアと重大度スコアの両方を使用します。 |
|
有害のブロック方法で、確率スコアを使用します。 |
GenerationConfig
パラメータ | |
---|---|
|
省略可: 予測のランダム性を制御します。 |
|
省略可: 指定した場合、Nucleus サンプリングが使用されます。 |
|
省略可: 指定した場合、トップ K サンプリングが使用されます。 |
|
省略可: 生成する候補の数。 |
|
省略可: 整数 メッセージごとに生成する出力トークンの最大数。 |
|
省略可: 停止シーケンス。 |
|
省略可: 正のペナルティ。 |
|
省略可: 頻度のペナルティ。 |
|
省略可: 生成された候補テキストの mimetype レスポンスを出力します。 サポートされている mimetype:
これはプレビュー機能です。 |
例
- PROJECT_ID =
PROJECT_ID
- REGION =
us-central1
- MODEL_ID =
gemini-1.0-pro
テキスト推論
curl
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \ -d '{ "contents": [{ "role": "user", "parts": [{ "text": "Write a story about a magic backpack." }] }] }'
Python
import vertexai from vertexai.generative_models import GenerativeModel vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION) gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID) model_response = gemini_model.generate_content("Write a story about a magic backpack.") print(model_response)
マルチモダリティ
curl
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:generateContent \ -d '{ "contents": [{ "role": "user", "parts": [ { "text": "Are following video and image correlated?" }, { "file_data": {"file_uri": "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4", "mime_type":"video/mp4"} }, { "file_data": {"file_uri": "gs://generativeai-downloads/images/character.jpg", "mime_type":"image/jpeg"} } ] }] }'
Python
import vertexai from vertexai.generative_models import GenerativeModel,Part vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION) gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID) model_response = gemini_model.generate_content([ "Are following video and image correlated?", Part.from_uri("gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4", "video/mp4"), Part.from_uri("gs://generativeai-downloads/images/character.jpg", "image/jpeg") ]) print(model_response)
ストリーミング テキスト
curl
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent \ -d '{ "contents": [{ "role": "user", "parts": [{ "text": "Write a story about a magic backpack." }] }] }'
Python
import vertexai from vertexai.generative_models import GenerativeModel vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION) gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID) model_response = gemini_model.generate_content("Write a story about a magic backpack.", stream=True) for resp in model_response: print(resp)
ストリーミング マルチモダリティ
curl
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://${REGION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/publishers/google/models/${MODEL_ID}:streamGenerateContent \ -d '{ "contents": [{ "role": "user", "parts": [ { "text": "Are following video and image correlated?" }, { "file_data": {"file_uri": "gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4", "mime_type":"video/mp4"} }, { "file_data": {"file_uri": "gs://generativeai-downloads/images/character.jpg", "mime_type":"image/jpeg"} } ] }] }'
Python
import vertexai from vertexai.generative_models import GenerativeModel,Part vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION) gemini_model = GenerativeModel(MODEL_ID) model_response = gemini_model.generate_content([ "Are following video and image correlated?", Part.from_uri("gs://cloud-samples-data/video/animals.mp4", "video/mp4"), Part.from_uri("gs://generativeai-downloads/images/character.jpg", "image/jpeg") ], stream=True) for resp in model_response: print(resp)
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