ใช้ Google Colab ทำงานกับ Gemini Pro

Data Scienceใช้ Google Colab ทำงานกับ Gemini Pro

1. ขอ API Gemini key จาก Google

ไปที่ https://makersuite.google.com/app/apikey เพื่อทำการขอ Gemini key โดยที่คุณจะต้องมี

  1. Google Cloud Platform account
  2. Enable API – Generative Language API เพื่อให้ต่อ API ได้
  3. สร้าง API Key และเก็บ key ไว้ใช้ในขั้นตอนต่อไปครับ โดย Key เป็นเหมือนรหัสผ่านของเรา ต้องไม่แชร์ และไม่ให้คนอื่นรู้นะครับ

Gemini API Keys

หมายเหตุ ตอนนี้ (ม.ค. 2024) Gemini-pro ยังเปิดให้ใช้งานฟรีอยู่นะครับ สามารถทดลองได้

2. ติดตั้ง Gemni libarary บน Google Colab

  1. เปิด Google Colab ขึ้นมาได้เลยครับ
  2. ทำการติดตั้ง Google-generativeai library
    !pip install -q -U google-generativeai
  3. และนี่คือ Code ในการเชื่อมต่อกับ Gemini-pro ครับ

import google.generativeai as genai
genai.configure\(api_key=\'ใช้ Key ที่ได้จากขั้นตอนที่ 1\')
model = genai.GenerativeModel(\'gemini-pro\')
prompt = 'สวัสดี คุณคือใคร'
response = model.generate_content(contents=prompt)
print(response.text)

แค่นี้เราก็ใช้งาน Google Colab เชื่อมต่อ กับ Google Gemini Pro ได้แล้วครับ

Related articles

อาชีพใหม่สำหรับยุค AI: เตรียมพร้อมคว้าโอกาสในโลกการทำงานที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์

ค้นพบอาชีพใหม่มาแรงในยุค AI พร้อมทักษะที่จำเป็น และแนวทางเตรียมตัวสำหรับเจ้าของธุรกิจ SME และคนทำงาน เพื่อเติบโตในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปกับ Data-Espresso

Common Sense Recommendation Engine

ปฏิวัติระบบแนะนำสินค้าด้วย Common Sense Recommendation Engine และพลังของ AI 🤖

วิธีการสร้างโมเดล Generative AI ทำอย่างไร?

เรียนรู้วิธีฝึกโมเดล AI สร้างสรรค์ สนุกและง่ายดาย!

Customer Churn with PyCaret

ทดลองใช้ PyCaret ที่ช่วยให้เราสร้าง Machine Learning แบบง่ายๆ หรือ Low-code Machine Learning

Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms

ต้นเดือนมีนาคม 2021 ที่ผ่านมาทาง Gartner ได้ประกาศ Magic Quadrant platform ชั้นนำสำหรับการพัฒนา Data Science และ Machine Learning โดยมีทั้งหมด 20 รายชื่อที่ถูกประกาศออกมา โดยมีรายชื่อที่น่าสนใจหลายรายการ
บทความก่อนหน้านี้
บทความถัดไป

Related Article

การเลือกใช้ Vector Database ที่เหมาะสมกับงาน LLM RAG: คู่มือฉบับสมบูรณ์

เรียนรู้วิธีเลือก Vector Database ที่เหมาะสมกับระบบ RAG ของคุณ เปรียบเทียบ Pinecone, Weaviate, Milvus และ ApertureDB พร้อมแนวทางการตัดสินใจที่จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ AI ของธุรกิจ

Prompt Injection คืออะไร? ภัยคุกคามใหม่ที่ทุกธุรกิจต้องรู้

เรียนรู้เกี่ยวกับ Prompt Injection ภัยคุกคามทางไซเบอร์รูปแบบใหม่ที่เล็งเป้าระบบ AI และวิธีป้องกันที่ธุรกิจควรรู้

ถ้าอยากจะสร้าง LLM Model เองต้องทำยังไง? คู่มือสร้าง LLM ฉบับเข้าใจง่าย

เรียนรู้ขั้นตอนการสร้าง LLM โมเดลเอง ตั้งแต่การเตรียมข้อมูล การฝึกโมเดล ไปจนถึงการนำไปใช้งานจริง พร้อมเทคนิคและเครื่องมือที่จำเป็น
สอบถามข้อมูล