Classe GenerativeModel (1.50.0) 

GenerativeModel(
    model_name: str,
    *,
    generation_config: typing.Optional[
        typing.Union[
            vertexai.generative_models._generative_models.GenerationConfig,
            typing.Dict[str, typing.Any],
        ]
    ] = None,
    safety_settings: typing.Optional[
        typing.Union[
            typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.SafetySetting],
            typing.Dict[
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.HarmCategory,
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.SafetySetting.HarmBlockThreshold,
            ],
        ]
    ] = None,
    tools: typing.Optional[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Tool]
    ] = None,
    tool_config: typing.Optional[
        vertexai.generative_models._generative_models.ToolConfig
    ] = None,
    system_instruction: typing.Optional[
        typing.Union[
            str,
            vertexai.generative_models._generative_models.Image,
            vertexai.generative_models._generative_models.Part,
            typing.List[
                typing.Union[
                    str,
                    vertexai.generative_models._generative_models.Image,
                    vertexai.generative_models._generative_models.Part,
                ]
            ],
        ]
    ] = None
)

Inizializza GenerativeModel.

Utilizzo:

model = GenerativeModel("gemini-pro")
print(model.generate_content("Hello"))
```

Parametro
Nome Description
model_name str

Nome della risorsa del modello di Model Garden. In alternativa, è possibile fornire un nome di risorsa dell'endpoint del modello ottimizzato.

Metodi

count_tokens

count_tokens(
    contents: typing.Union[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Content],
        typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]],
        str,
        vertexai.generative_models._generative_models.Image,
        vertexai.generative_models._generative_models.Part,
        typing.List[
            typing.Union[
                str,
                vertexai.generative_models._generative_models.Image,
                vertexai.generative_models._generative_models.Part,
            ]
        ],
    ]
) -> google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.prediction_service.CountTokensResponse

Conta i token.

Parametro
Nome Description
contents typing.Union[typing.List[Content], typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]], str, Image, Part, typing.List[typing.Union[str, Image, Part]]]

Contenuti da inviare al modello. Supporta un elenco di oggetti Content (per il passaggio di una conversazione a turni multipli) o un valore che può essere convertito in un singolo oggetto Content (il passaggio di un singolo messaggio). Supporta * str, Image, Part, * List[Union[str, Image, Part]], * List[Content]
Restituisce
Tipo Description
A CountTokensResponse object that has the following attributes total_tokens: il numero totale di token conteggiati in tutte le istanze della richiesta. total_billable_characters: il numero totale di caratteri fatturabili conteggiati in tutte le istanze della richiesta.

count_tokens_async

count_tokens_async(
    contents: typing.Union[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Content],
        typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]],
        str,
        vertexai.generative_models._generative_models.Image,
        vertexai.generative_models._generative_models.Part,
        typing.List[
            typing.Union[
                str,
                vertexai.generative_models._generative_models.Image,
                vertexai.generative_models._generative_models.Part,
            ]
        ],
    ]
) -> google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.prediction_service.CountTokensResponse

Conta i token in modo asincrono.

Parametro
Nome Description
contents typing.Union[typing.List[Content], typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]], str, Image, Part, typing.List[typing.Union[str, Image, Part]]]

Contenuti da inviare al modello. Supporta un elenco di oggetti Content (per il passaggio di una conversazione a turni multipli) o un valore che può essere convertito in un singolo oggetto Content (il passaggio di un singolo messaggio). Supporta * str, Image, Part, * List[Union[str, Image, Part]], * List[Content]
Restituisce
Tipo Description
And awaitable for a CountTokensResponse object that has the following attributes total_tokens: il numero totale di token conteggiati in tutte le istanze della richiesta. total_billable_characters: il numero totale di caratteri fatturabili conteggiati in tutte le istanze della richiesta.

generate_content

generate_content(
    contents: typing.Union[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Content],
        typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]],
        str,
        vertexai.generative_models._generative_models.Image,
        vertexai.generative_models._generative_models.Part,
        typing.List[
            typing.Union[
                str,
                vertexai.generative_models._generative_models.Image,
                vertexai.generative_models._generative_models.Part,
            ]
        ],
    ],
    *,
    generation_config: typing.Optional[
        typing.Union[
            vertexai.generative_models._generative_models.GenerationConfig,
            typing.Dict[str, typing.Any],
        ]
    ] = None,
    safety_settings: typing.Optional[
        typing.Union[
            typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.SafetySetting],
            typing.Dict[
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.HarmCategory,
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.SafetySetting.HarmBlockThreshold,
            ],
        ]
    ] = None,
    tools: typing.Optional[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Tool]
    ] = None,
    tool_config: typing.Optional[
        vertexai.generative_models._generative_models.ToolConfig
    ] = None,
    stream: bool = False
) -> typing.Union[
    vertexai.generative_models._generative_models.GenerationResponse,
    typing.Iterable[vertexai.generative_models._generative_models.GenerationResponse],
]

Genera contenuti.

Parametro
Nome Description
contents typing.Union[typing.List[Content], typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]], str, Image, Part, typing.List[typing.Union[str, Image, Part]]]

Contenuti da inviare al modello. Supporta un elenco di oggetti Content (per il passaggio di una conversazione a turni multipli) o un valore che può essere convertito in un singolo oggetto Content (il passaggio di un singolo messaggio). Supporta * str, Image, Part, * List[Union[str, Image, Part]], * List[Content]

generate_content_async

generate_content_async(
    contents: typing.Union[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Content],
        typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]],
        str,
        vertexai.generative_models._generative_models.Image,
        vertexai.generative_models._generative_models.Part,
        typing.List[
            typing.Union[
                str,
                vertexai.generative_models._generative_models.Image,
                vertexai.generative_models._generative_models.Part,
            ]
        ],
    ],
    *,
    generation_config: typing.Optional[
        typing.Union[
            vertexai.generative_models._generative_models.GenerationConfig,
            typing.Dict[str, typing.Any],
        ]
    ] = None,
    safety_settings: typing.Optional[
        typing.Union[
            typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.SafetySetting],
            typing.Dict[
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.HarmCategory,
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.SafetySetting.HarmBlockThreshold,
            ],
        ]
    ] = None,
    tools: typing.Optional[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Tool]
    ] = None,
    tool_config: typing.Optional[
        vertexai.generative_models._generative_models.ToolConfig
    ] = None,
    stream: bool = False
) -> typing.Union[
    vertexai.generative_models._generative_models.GenerationResponse,
    typing.AsyncIterable[
        vertexai.generative_models._generative_models.GenerationResponse
    ],
]

Genera i contenuti in modo asincrono.

Parametro
Nome Description
contents typing.Union[typing.List[Content], typing.List[typing.Dict[str, typing.Any]], str, Image, Part, typing.List[typing.Union[str, Image, Part]]]

Contenuti da inviare al modello. Supporta un elenco di oggetti Content (per il passaggio di una conversazione a turni multipli) o un valore che può essere convertito in un singolo oggetto Content (il passaggio di un singolo messaggio). Supporta * str, Image, Part, * List[Union[str, Image, Part]], * List[Content]

start_chat

start_chat(
    *,
    history: typing.Optional[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Content]
    ] = None,
    response_validation: bool = True
) -> vertexai.generative_models._generative_models.ChatSession

Crea una sessione di chat stateful.

GenerativeModel

GenerativeModel(
    model_name: str,
    *,
    generation_config: typing.Optional[
        typing.Union[
            vertexai.generative_models._generative_models.GenerationConfig,
            typing.Dict[str, typing.Any],
        ]
    ] = None,
    safety_settings: typing.Optional[
        typing.Union[
            typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.SafetySetting],
            typing.Dict[
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.HarmCategory,
                google.cloud.aiplatform_v1beta1.types.content.SafetySetting.HarmBlockThreshold,
            ],
        ]
    ] = None,
    tools: typing.Optional[
        typing.List[vertexai.generative_models._generative_models.Tool]
    ] = None,
    tool_config: typing.Optional[
        vertexai.generative_models._generative_models.ToolConfig
    ] = None,
    system_instruction: typing.Optional[
        typing.Union[
            str,
            vertexai.generative_models._generative_models.Image,
            vertexai.generative_models._generative_models.Part,
            typing.List[
                typing.Union[
                    str,
                    vertexai.generative_models._generative_models.Image,
                    vertexai.generative_models._generative_models.Part,
                ]
            ],
        ]
    ] = None
)

Inizializza GenerativeModel.

Utilizzo:

model = GenerativeModel("gemini-pro")
print(model.generate_content("Hello"))
```
Parametro
Nome Description
model_name str

Nome della risorsa del modello di Model Garden. In alternativa, è possibile fornire un nome di risorsa dell'endpoint del modello ottimizzato.