La nouvelle fonctionnalité d'exécution de code de l'API Gemini permet aux développeurs de tirer parti de la puissance du modèle Gemini pour générer et exécuter du code Python de manière autonome. Cette capacité permet une gamme d'utilisations, de l'affinage des résultats du code par un apprentissage itératif à la génération de modèles HTML complets pour les pages Web.

Un avantage clé de la fonctionnalité d'exécution de code est sa simplicité - elle peut être accessible avec un seul appel d'API, contrairement aux API d'assistant des plateformes comme OpenAI, qui nécessitent une intégration plus complexe. Cela en fait un outil pratique pour tester et prototyper rapidement des tâches liées au code.

Pour utiliser la fonctionnalité d'exécution de code, vous pouvez l'activer dans le Gemini AI Studio sous la section "Paramètres avancés". Une fois activée, vous pouvez fournir au modèle une tâche, comme le calcul de la moyenne d'une liste de nombres ou la génération d'un modèle HTML pour une page d'accueil. Le modèle générera alors de manière autonome et exécutera le code Python nécessaire, en renvoyant les résultats.

L'API Gemini offre deux outils distincts pour les tâches de calcul : l'exécution de code et l'appel de fonction. Ces outils ont des avantages et des cas d'utilisation différents.

Exécution de code :

• Permet à l'API de générer et d'exécuter de manière autonome du code Python dans un environnement backend contrôlé.
• Mieux adapté pour laisser l'API gérer de manière indépendante les tâches de codage.
• Simple à mettre en place avec une seule requête d'API.
• Utile pour les cas d'utilisation à usage unique.

Appel de fonction :

• Exécute une fonction demandée dans votre environnement choisi.
• Mieux adapté pour utiliser des fonctions personnalisées ou des configurations locales.
• Nécessite plusieurs requêtes d'API et potentiellement plusieurs frais.
• Convient aux cas où vous devez utiliser vos propres fonctions et configurations locales.

Lorsque vous choisissez entre les deux, tenez compte de ce qui suit :

• Utilisez l'exécution de code pour les tâches Python gérées par l'API, comme celles activées dans le Gemini AI Studio.
• Utilisez l'appel de fonction pour les fonctions personnalisées et locales requises dans votre environnement spécifique.

La fonctionnalité d'exécution de code introduite par Google dans le modèle Gemini 1.5 Pro offre plusieurs avantages :

1. Génération et exécution de code autonomes : L'API peut générer et exécuter de manière autonome du code Python dans un environnement backend contrôlé. Cela est utile pour gérer les tâches liées au code sans intervention manuelle.

2. Requête API unique : La configuration de l'exécution de code est assez simple, car elle peut être effectuée avec une seule requête d'API, en faisant un outil pratique pour des cas d'utilisation spécifiques.

3. Affinage itératif du code : La fonctionnalité d'exécution de code permet au modèle d'affiner le code généré en apprenant des résultats du code exécuté, aidant à atteindre le résultat souhaité.

Cependant, la fonctionnalité d'exécution de code a également certaines limites :

1. Restrictions de sortie : Le modèle ne peut générer et exécuter que du code, et ne peut pas renvoyer d'autres artefacts comme des fichiers multimédias. Toute sortie non textuelle devrait être gérée séparément.

2. Limitation du délai d'attente : L'exécution de code a un temps d'exécution maximum de 30 secondes avant le dépassement de délai, ce qui peut entraver la génération de code de contexte plus long ou plus complexe.

3. Régressions potentielles : Dans certains cas, l'activation de l'exécution de code peut entraîner des régressions dans d'autres domaines de la sortie du modèle, comme l'écriture d'une histoire.

4. Limitations linguistiques : Bien que la fonctionnalité d'exécution de code prenne principalement en charge Python, elle peut également fonctionner avec d'autres langages de programmation, mais l'étendue de cette prise en charge peut varier.

Google a récemment introduit une nouvelle fonctionnalité appelée "Exécution de code" dans son API et son Studio Gemini. Cette fonctionnalité permet aux développeurs de générer et d'exécuter du code Python directement au sein du modèle Gemini, leur permettant d'affiner le code et ses résultats par un apprentissage itératif.

Pour commencer avec l'Exécution de code, vous pouvez l'activer dans le Gemini AI Studio sous la section "Paramètres avancés". Une fois activée, vous pouvez utiliser la fonctionnalité pour effectuer diverses tâches, telles que :

1. Génération et exécution de code Python : Vous pouvez demander au modèle Gemini de générer une fonction Python pour calculer la moyenne d'une liste de nombres, puis d'exécuter le code pour fournir les résultats.

2. Création de modèles HTML : Vous pouvez donner pour instruction au modèle Gemini de générer un modèle HTML simple pour une page d'accueil SaaS, comprenant un en-tête, une liste de fonctionnalités, un tableau des tarifs et d'autres composants. Le modèle générera le code et vous pourrez afficher la sortie dans un visualiseur HTML en direct.

La fonctionnalité d'Exécution de code est disponible à la fois dans l'API Gemini et dans le Gemini AI Studio. Dans l'API, elle agit comme un outil que le modèle peut utiliser chaque fois que c'est nécessaire, tandis que dans le Studio, elle est activée sous la section "Paramètres avancés".

La nouvelle fonctionnalité d'exécution de code introduite par Google dans le modèle Gemini 1.5 Pro est une mise à niveau importante qui permet aux développeurs de générer et d'exécuter du code Python directement dans l'AI Studio ou via l'API Gemini. Cette fonctionnalité permet une génération de code plus complexe et autonome, permettant aux utilisateurs de modéliser, de déboguer et de créer des applications puissantes avec facilité.

Les principaux points forts de cette nouvelle capacité incluent :

• Fenêtre de contexte élargie : La fenêtre de contexte de 2 millions de jetons fournit au modèle un contexte plus large à prendre en compte, conduisant à une génération de code plus complète et cohérente.
• Accès par un seul appel d'API : Contrairement à OpenAI, la fonctionnalité d'exécution de code dans Gemini peut être accessible via un seul appel d'API, la rendant plus rationalisée et efficace.
• Affinage itératif du code : Le modèle peut affiner et améliorer le code généré en apprenant des résultats du code exécuté, conduisant à de meilleurs résultats.
• Prise en charge de diverses langues : Bien que les exemples montrent Python, la fonctionnalité d'exécution de code peut gérer divers langages de programmation.

Cependant, il est important de noter certaines limites, comme le délai d'attente de 30 secondes pour l'exécution de code et l'incapacité de renvoyer des sorties non textuelles comme des fichiers multimédias. De plus, l'activation de l'exécution de code peut entraîner des régressions dans d'autres domaines des performances du modèle.

Dans l'ensemble, l'introduction de la fonctionnalité d'exécution de code dans le modèle Gemini 1.5 Pro est une étape importante, offrant aux développeurs un outil puissant pour automatiser et rationaliser leurs tâches de codage. À mesure que la technologie continuera d'évoluer, il sera passionnant de voir comment cette fonctionnalité sera encore améliorée et intégrée dans l'écosystème d'IA plus large.