Testen Sie Gemini 1.5-Modelle, unsere neuesten multimodalen Modelle in Vertex AI, und sehen Sie sich an, was Sie mit einem 1 Million Token-Kontextfenster erstellen können. Testen Sie Gemini 1.5-Modelle, unsere neuesten multimodalen Modelle in Vertex AI, und sehen Sie sich an, was Sie mit einem 1-Million Token-Kontextfenster erstellen können.

Beta-Clientbibliotheken

Je nach Anwendungssprache müssen Sie möglicherweise eine Beta-spezifische Clientbibliothek verwenden, um die Betafunktionen von Video Intelligence nutzen zu können.

Die Beta-Clientbibliothek installieren

Die Clientbibliothek v1p3beta1 ist für die Beta-Versionen von Streaming und Live-Streaming verfügbar.

Java

Wenn Sie Maven verwenden, fügen Sie der Datei pom.xml Folgendes hinzu:

<dependency>
  <groupId>com.google.cloud</groupId>
  <artifactId>google-cloud-video-intelligence</artifactId>
  <version>0.116.0-beta</version>
</dependency>

Wenn Sie Gradle verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

compile 'com.google.cloud:google-cloud-video-intelligence:0.116.0-beta'

Wenn Sie SBT verwenden, fügen Sie den Abhängigkeiten Folgendes hinzu:

libraryDependencies += "com.google.cloud" % "google-cloud-video-intelligence" % "0.116.0-beta"

Node.js

Betafunktionen sind in der normalen Video Intelligence API-Clientbibliothek für Node.js verfügbar.

Geben Sie in Ihrer Node.js-Anwendung die Betaversion der API mit der folgenden Zeile an:

const videoIntelligence = require('@google-cloud/video-intelligence').v1p3beta1;

Python

Betafunktionen sind in der regulären Video Intelligence API-Clientbibliothek für Python verfügbar.

Importieren Sie in Ihrer Python-Anwendung die Version v1p3beta1 der API:

from google.cloud import videointelligence_v1p3beta1 as videointelligence