Testen Sie Gemini 1.5 Pro, unser fortschrittlichstes multimodales Modell in Vertex AI, und sehen Sie selbst, was Sie mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens erstellen können. Testen Sie Gemini 1.5 Pro, unser fortschrittlichstes multimodales Modell in Vertex AI, und sehen Sie selbst, was Sie mit einem Kontextfenster von 1 Mio. Tokens erstellen können.

Weberkennung: App ausführen

Weberkennung für eine Datei, eine URL oder einen Cloud Storage-URI durchführen.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Anleitung zur Weberkennung

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie der Python-Einrichtungsanleitung in der Vision-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Vision-Referenzdokumentation zur Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vision die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

parser = argparse.ArgumentParser(
    description=__doc__,
    formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
)
path_help = str(
    "The image to detect, can be web URI, "
    "Google Cloud Storage, or path to local file."
)
parser.add_argument("image_url", help=path_help)
args = parser.parse_args()

report(annotate(args.image_url))

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.