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const { OpenAI } = require('openai');
const api = new OpenAI({
baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
apiKey: '',
});
const main = async () => {
const result = await api.chat.completions.create({
model: 'google/gemini-2.0-flash',
messages: [
{
role: 'system',
content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
},
{
role: 'user',
content: 'Tell me, why is the sky blue?'
}
],
});
const message = result.choices[0].message.content;
console.log(`Assistant: ${message}`);
};
main();
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.ai.cc/v1",
api_key="",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.0-flash",
messages=[
{
"role": "system",
"content": "You are an AI assistant who knows everything.",
},
{
"role": "user",
"content": "Tell me, why is the sky blue?"
},
],
)
message = response.choices[0].message.content
print(f"Assistant: {message}")
Détails du produit
💡 Présentation de Gemini 2.0 Flash : Performances IA accélérées
Découvrez la puissance de Gemini 2.0 Flash, méticuleusement conçu pour une efficacité inégaléeCe modèle avancé offre capacités de traitement accéléré, garantissant une exécution rapide pour une large gamme d'applications. Son architecture de base équilibre magistralement les deux vitesse et précision, ce qui en fait le choix optimal pour les scénarios exigeant réponses urgentes et les performances critiques.
✅ Principales caractéristiques de Gemini 2.0 Flash
- 🚀 Performances optimisées : Conçu pour exécution rapide des tâches et haut débit, garantissant une efficacité maximale.
- 🎯 Applications polyvalentes : S'adapte parfaitement à un large éventail de tâches, y compris en exigeant traitement des données en temps réel et des calculs complexes.
- 📊 Évolutivité : Conception robuste capable de gérer efficacement les charges de travail variables, des projets à petite échelle aux exigences des grandes entreprises.
- 🔎 Utilisation de l'outil natif : Intègre des fonctionnalités avancées, notamment Recherche Google, exécution de code et appels de fonctions sophistiqués pour des interactions IA améliorées.
💪 Cas d'utilisation prévus
- ⏱ Applications en temps réel : Idéal pour les scénarios nécessitant réponses immédiates comme assistants virtuels, projets multimédias, applications de codage et expériences d'IA agentielle avancées.
- 📈 Analyse des données : Accélère considérablement le traitement de grands ensembles de données complexes, permettant ainsi de fournir des informations essentielles plus rapidement et plus efficacement.
- 💻 Outils interactifs : Améliore l'expérience utilisateur dans les applications qui en ont besoin interactions rapides et fluides et des réponses dynamiques.
🔧 Spécifications techniques
Architecture: Une technologie de pointe Architecture basée sur les transformateurs, méticuleusement optimisé pour entrées multimodales. Fonctionnalités intégrant des couches de diffusion en temps réel facilitées par l'API Multimodal Live.
Données d'entraînement : Formé sur vastes ensembles de données multimodaux, comprenant un texte exhaustif, des images variées et des données synthétiques spécialisées, essentielles pour des benchmarks de codage robustes.
Source et taille des données : Moissonneuses-batteuses des milliards de jetons avec téraoctets de données multimédias, agrégées à partir d'une multitude de domaines divers.
💻 Comment utiliser Gemini 2.0 Flash
Exemples de code : Le modèle est facilement accessible sur le Plateforme API IA/ML comme "Gemini 2.0 Flash"Explorez des exemples d'implémentation pour démarrer rapidement.
// Exemple de code Python pour utiliser Gemini 2.0 Flash via l'API // (Remarque : ceci est une représentation ; le code réel varie selon la version du SDK/API) import google.generativeai as genai # Configurez votre clé API genai.configure(api_key="VOTRE_CLÉ_API") # Initialisez le modèle model = genai.GenerativeModel('gemini-2.0-flash') # Exemple : Générer du contenu à partir d'une entrée texte try: response = model.generate_content("Décrivez les avantages du edge computing dans les villes intelligentes.") print("Texte généré :", response.text) except Exception as e: print(f"Erreur lors de la génération du contenu : {e}") # Pour les entrées multimodales (par exemple, image + texte) et les appels de fonctions, # reportez-vous à la documentation officielle complète de l'API pour des exemples détaillés. Documentation de l'API : Pour des informations complètes, des exemples d'utilisation avancés et des analyses techniques supplémentaires, veuillez consulter le Documentation officielle de l'API IA/ML.
📙 Lignes directrices éthiques en matière d'IA
Google DeepMind place forte emphase sur les considérations éthiques dans tous les développements en IA. Nous promouvons transparence concernant les capacités et les limitations inhérentes du modèle. Les utilisateurs sont fortement encouragés à s'exercer utilisation responsable prévenir activement toute utilisation abusive potentielle ou la création de contenu nuisible.
📜 Informations sur les licences
Gemini 2.0 Flash est disponible sous une licence licence commercialeCette licence accorde une autonomie complète. droits de recherche et d'utilisation commerciale, tout en veillant strictement au respect intégral des normes éthiques relatives aux droits des créateurs et à la propriété intellectuelle.
❓ Foire aux questions (FAQ)
Q1 : Qu'est-ce qui définit les performances de Gemini 2.0 Flash ?
A1 : Gemini 2.0 Flash se caractérise par son vitesse de traitement accélérée, une évolutivité robuste et une intégration native avec des outils comme Google Search, le tout optimisé pour une efficacité maximale, applications d'IA sensibles au facteur temps.
Q2 : Quelles sont les principales applications de Gemini 2.0 Flash ?
A2 : Il est particulièrement adapté à applications en temps réel tels que les assistants virtuels, les projets multimédias, les applications de codage, les expériences d'IA agentielle, et analyse rapide de grands ensembles de données.
Q3 : Comment Gemini 2.0 Flash traite-t-il les entrées multimodales ?
A3 : Construit sur une plateforme avancée Architecture basée sur les transformateurs, il est spécifiquement optimisé pour entrées multimodales et des fonctionnalités intégrées de couches de diffusion en temps réel via l'API Multimodal Live.
Q4 : Gemini 2.0 Flash peut-il être utilisé pour des projets commerciaux ?
A4 : Absolument. Il est disponible sous une licence licence commerciale qui autorise les deux utilisation à des fins de recherche et commerciales, en veillant au respect des normes éthiques et des droits des créateurs.
Q5 : Où les développeurs peuvent-ils accéder à plus d’informations et de documentation ?
A5 : Une documentation complète, comprenant des références API détaillées et des exemples de code, est disponible sur le Portail de documentation officiel de l'API IA/ML.
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