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为Python开发者提供的Gemini API集成指南

Google AI Python SDK为Python开发者提供了构建基于Google DeepMind Gemini模型的多模态应用的便捷途径。通过该SDK,可以轻松操作文本、图像和代码。使用者需在Google AI Studio创建API密钥,并参考Python SDK教程和快速入门指南。详细使用示例与全面文档详见Gemini API Cookbook和ai.google.dev,全面支持各版本Python。

applied-ai-engineering-samples - Google Cloud AI工程资源,参考指南、蓝图和代码示例
GithubGoogle CloudVertex AI人工智能代码示例基础设施开源项目
这个开源项目提供了Google Cloud应用AI工程的参考资料,包括Vertex AI生成式AI模型的使用指南和Google Cloud AI/ML基础设施的最佳实践。项目包含代码示例、实践实验和蓝图,旨在帮助开发者更好地利用Google Cloud的AI能力,适用于大规模AI/ML工作负载。
feedgen - 基于生成式AI的购物信息流优化工具
FeedGenGithubGoogle CloudVertex AI商品feeds优化开源项目生成式AI
FeedGen是一款开源工具,利用Google Cloud的大型语言模型优化购物信息流。它能改进产品标题、生成全面描述,并填补缺失属性。FeedGen支持零样本和少样本推理,可根据用户数据定制输出,提高质量和一致性。该工具可处理高达3万个商品,并提供评分系统验证生成内容。FeedGen为商家和广告主提供了一种简单可配置的方式来提升信息流质量。
gemma-2-2b-it-GGUF - 一种专为低功耗设备优化,适合多种语言和代码生成的模型
GemmaGithubHuggingface多语言开源项目模型生成模型自动补全谷歌
Gemma 2 2b是Google推出的一款模型,基于Gemini技术,能有效处理多种语言、编程和数学文本。其2b参数设计适合用于低功耗边缘设备,通过优化词汇量和训练比例,提升模型性能,利用量化技术降低计算需求。适合作为自动完成功能和草稿生成工具,支持在LM Studio平台上使用。感谢Georgi Gerganov及团队的技术支持。
generative-qa-model - 简述AI问答模型的生成式技术
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡模型说明环境影响训练细节
该生成式问答模型基于transformers库,提供开发背景、用途、训练方案及评价标准的信息,帮助了解使用方法并识别潜在风险和局限性。
codegen-350M-mono - Python程序合成的自动回归语言模型
CodeGenGithubGoogle TPUsHuggingfacePython开源项目模型程序合成自动回归语言模型
该模型基于大量Python语言数据训练,旨在合成程序。它可以通过英文提示生成代码,从而用于代码补全任务。
gemma-2-27b - Google开源的轻量级高性能语言模型Gemma
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-2-27b是Google基于Gemini技术推出的开源语言模型,采用解码器架构设计。模型支持问答、摘要、推理等多种文本生成任务,能在笔记本电脑等资源受限环境运行。模型参数量为270亿,采用130亿token训练数据,在MMLU等多项基准测试中表现优异。该项目开源了预训练和指令微调两个版本,并提供完整的部署和使用文档。
GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型
GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理
该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现,提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化,支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明,并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。
GenAIExamples - 简化生成式AI应用部署和测试的开源框架
GenAIExamplesGithub开源项目微服务组件生成式AI硬件平台部署方法
GenAIExamples是一个专注于生成式AI应用的开源框架,提供简化的部署、测试和扩展功能。该项目兼容Docker和Kubernetes,支持包括Gaudi和Xeon在内的多种硬件平台。框架包含ChatQnA、DocSum等多个应用实例,支持Python、Docker Compose和Kubernetes等多种部署方式。内置的性能评估工具便于比较不同硬件配置的性能表现。
generative_adversarial_networks_101 - 探索生成对抗网络的核心概念和实践实现
GANGithub人工智能图像生成开源项目深度学习生成对抗网络
该项目全面介绍生成对抗网络(GANs)的基本概念和应用实践。内容涵盖多种GAN模型在MNIST和CIFAR-10数据集上的具体实现,包括DCGAN、CGAN等。通过详细的代码示例、训练过程和结果可视化,展示了GAN的工作原理。项目还提供丰富的参考资料和相关论文,为深入学习和实践GAN提供了有价值的资源。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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