Das neue Google Gen AI SDK bietet über die Gemini Developer API und die Gemini API in Vertex AI eine einheitliche Benutzeroberfläche für Gemini 2.0. Mit wenigen Ausnahmen kann Code, der auf einer Plattform ausgeführt wird, auf beiden Plattformen ausgeführt werden. Das bedeutet, dass Sie mit der Developer API einen Prototyp einer Anwendung erstellen und dann die Anwendung zu Vertex AI migrieren können, ohne den Code neu schreiben zu müssen.
Das Gen AI SDK unterstützt auch die Gemini 1.5-Modelle.
Python
Das Google Gen AI SDK für Python ist auf PyPI und GitHub verfügbar:
Weitere Informationen finden Sie in der Python SDK-Referenz (wird in neuem Tab geöffnet).
Kurzanleitung
1. Bibliothek importieren
from google import genai
2. Kunden erstellen
Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus, je nachdem, ob Sie Vertex AI im Expressmodus verwenden oder nicht.
Client für Vertex AI mit allen Google Cloud Funktionen und Diensten erstellen
Geben Sie beim Erstellen des Clients die Projekt-ID und den Speicherort an.
client = genai.Client( vertexai=True, project='your-project-id', location='us-central1' )Client für Vertex AI im Expressmodus erstellen
Wenn Sie Vertex AI im Expressmodus verwenden, müssen Sie zuerst einen API-Schlüssel erstellen. Geben Sie Ihren API-Schlüssel beim Erstellen des Clients an.
client = genai.Client( vertexai=True, api_key='your-api-key' )
3. Inhalte erstellen
response = client.models.generate_content(
model='gemini-1.5-pro-002', contents='What is your name?'
)
print(response.text)
Go
Das Google Gen AI SDK für Go ist auf go.dev und GitHub verfügbar:
Kurzanleitung
1. Bibliotheken importieren
import "google.golang.org/genai"
2. Kunden erstellen
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
Project: project,
Location: location,
Backend: genai.BackendVertexAI,
})
3. Inhalte erstellen
// Call the GenerateContent method
result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash-exp", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)