Die Macht der Gemini API's Code-Ausführungs-Funktion entdecken
Entfesseln Sie die Kraft der Code-Ausführungsfunktion der Gemini-API. Entdecken Sie, wie sie Entwickler dabei unterstützt, Anwendungen mit Code-basierter Logik zu erstellen, Gleichungen zu lösen und Text zu verarbeiten. Erkunden Sie Beispiele, die die Fähigkeiten dieser innovativen Funktion zeigen, von der Erzeugung von Primzahlen bis hin zu Web-Scraping und der Erstellung von Machine-Learning-Modellen. Gewinnen Sie Einblicke in die Unterschiede zwischen Code-Ausführung und Funktionsaufruf und erfahren Sie, wie Sie dieses spielverändernde Tool in Ihren Arbeitsabläufen einsetzen können.
21. Februar 2025
Erschließen Sie die Kraft des codebasierten Denkens mit der neuen Code-Ausführungsfunktion der Gemini-API. Integrieren Sie diese Fähigkeit nahtlos in Ihre Anwendungen und ermöglichen Sie ihnen, Code zu generieren, auszuführen und daraus zu lernen - komplexe Probleme mit Leichtigkeit zu lösen. Entdecken Sie, wie diese innovative Funktion Ihre Entwicklungsabläufe transformieren und neue Möglichkeiten eröffnen kann.
Leistungsfähige Fähigkeit: Codeausführung auf der Gemini-API
Verständnis der Codeausführung im Vergleich zum Funktionsaufruf
Erkundung von Beispielen für Codeausführung
Erstellen von Plots und Ausführen von ML-Modellen
Preise und Einschränkungen der Codeausführung der Gemini-API
Leistungsfähige Fähigkeit: Codeausführung auf der Gemini-API
Leistungsfähige Fähigkeit: Codeausführung auf der Gemini-API
Die Gemini-API von Google bietet ein einzigartiges Merkmal namens "Code-Ausführung", das es dem Modell ermöglicht, Python-Code zu generieren und auszuführen und iterativ aus den Ergebnissen zu lernen, bis es die endgültige Ausgabe erreicht. Diese leistungsfähige Fähigkeit ermöglicht es Entwicklern, Anwendungen zu erstellen, die von der Code-basierten Logik profitieren, wie z.B. das Lösen von Gleichungen oder das Verarbeiten von Text.
Die Hauptvorteile der Code-Ausführung gegenüber dem normalen Funktionsaufruf sind:
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Einfachheit: Das Sprachmodell entscheidet, ob es Code schreiben muss, um eine bestimmte Operation durchzuführen, und es kann den Code im API-Backend ausführen. Dies ist viel einfacher zu verwenden als das Einrichten einer Entwicklungsumgebung und das Durchführen mehrerer API-Aufrufe.
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Flexibilität: Mit der Code-Ausführung kann das Modell den Code iterieren und die Ausgabe verfeinern, während der Funktionsaufruf auf eine einzige API-Anfrage beschränkt ist.
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Isolation: Die Code-Ausführung erfolgt in einer vollständig isolierten Umgebung, so dass sich Entwickler keine Gedanken über die zugrunde liegende Infrastruktur machen müssen.
Es gibt jedoch einige Einschränkungen bei der Code-Ausführungsfunktion:
- Sie ist derzeit auf Python und einen bestimmten Satz von Bibliotheken (NumPy und SciPy) beschränkt.
- Sie kann keine Artefakte wie Mediendateien zurückgeben oder nicht-textbasierte Ausgaben (z.B. Datendiagramme) verarbeiten.
- Die Code-Ausführung ist auf maximal 30 Sekunden begrenzt, was für manche Anwendungsfälle möglicherweise nicht geeignet ist.
Trotz dieser Einschränkungen kann die Code-Ausführungsfunktion für Entwickler äußerst leistungsfähig sein, insbesondere beim Aufbau von Agenten mit Gemini 1.5 Flash- oder Pro-Modellen. Die im Transkript bereitgestellten Beispiele zeigen, wie das Modell Code generieren und ausführen kann, um verschiedene Probleme zu lösen, darunter mathematische Berechnungen, Zeichenfolgenmanipulationen, Datenanalyse, Web-Scraping und sogar das Training von Machine-Learning-Modellen.
Durch die Nutzung der Code-Ausführungsfähigkeit können Entwickler anspruchsvollere und leistungsfähigere Anwendungen erstellen, die von den Logik- und iterativen Problemlösungsfähigkeiten des Modells profitieren können.
FAQ
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