Новая функция выполнения кода в API Gemini позволяет разработчикам использовать мощь модели Gemini для автономной генерации и выполнения кода на Python. Эта возможность открывает широкий спектр вариантов использования, от уточнения результатов кода через итеративное обучение до генерации полных HTML-шаблонов для веб-страниц.

Одно из ключевых преимуществ функции выполнения кода - ее простота. Она доступна всего одним вызовом API, в отличие от ассистентских API платформ, таких как OpenAI, которые требуют более сложной интеграции. Это делает ее удобным инструментом для быстрого тестирования и прототипирования задач, связанных с кодом.

Чтобы использовать функцию выполнения кода, вы можете включить ее в Gemini AI Studio в разделе "Дополнительные настройки". После включения вы можете предоставить модели задачу, такую как расчет среднего значения списка чисел или генерация HTML-шаблона для целевой страницы. Модель затем автономно сгенерирует и выполнит необходимый код на Python, возвращая результаты.

API Gemini предлагает два различных инструмента для вычислительных задач: выполнение кода и вызов функций. Эти инструменты имеют разные преимущества и варианты использования.

Выполнение кода:

• Позволяет API автономно генерировать и выполнять код на Python в контролируемой серверной среде.
• Лучше всего подходит для передачи API самостоятельного выполнения задач, связанных с кодированием.
• Простая настройка с помощью одного запроса API.
• Полезно для разовых случаев использования.

Вызов функций:

• Запускает запрошенную функцию в выбранной вами среде.
• Лучше всего подходит для использования пользовательских функций или локальных настроек.
• Требует нескольких запросов API и, возможно, нескольких платежей.
• Подходит для случаев, когда вам нужно использовать свои собственные функции и локальные конфигурации.

Функция выполнения кода, представленная Google в модели Gemini 1.5 Pro, предлагает несколько преимуществ:

1. Автономная генерация и выполнение кода: API может автономно генерировать и выполнять код на Python в контролируемой серверной среде. Это полезно для выполнения задач, связанных с кодом, без необходимости ручного вмешательства.

2. Один запрос API: Настройка выполнения кода довольно проста, так как ее можно сделать всего одним запросом API, что делает ее удобным инструментом для конкретных случаев использования.

3. Итеративное уточнение кода: Функция выполнения кода позволяет модели уточнять сгенерированный код, обучаясь на результатах выполненного кода, помогая достичь желаемого результата.

Однако функция выполнения кода также имеет некоторые ограничения:

1. Ограничения на вывод: Модель может только генерировать и выполнять код, но не может возвращать другие артефакты, такие как медиафайлы. Любые нетекстовые выходные данные необходимо обрабатывать отдельно.

2. Ограничение по времени: Выполнение кода имеет максимальное время выполнения 30 секунд, прежде чем оно будет прервано, что может помешать генерации более длинных или более сложных кодов.

Google недавно представила новую функцию под названием "Выполнение кода" в своем API и студии Gemini. Эта функция позволяет разработчикам генерировать и выполнять код на Python непосредственно в модели Gemini, что дает им возможность уточнять код и его результаты через итеративное обучение.

Чтобы начать работу с Выполнением кода, вы можете включить его в Gemini AI Studio в разделе "Дополнительные настройки". После включения вы можете использовать эту функцию для выполнения различных задач, таких как:

1. Генерация и запуск кода на Python: Вы можете попросить модель Gemini сгенерировать функцию Python для расчета среднего значения списка чисел, а затем выполнить код, чтобы получить результаты.

2. Создание HTML-шаблонов: Вы можете инструктировать модель Gemini сгенерировать простой HTML-шаблон для целевой страницы SaaS, включая заголовок, список функций, таблицу цен и другие компоненты. Модель сгенерирует код, и вы сможете просмотреть вывод в живом HTML-просмотрщике.

Новая функция выполнения кода, представленная Google в модели Gemini 1.5 Pro, является значительным обновлением, которое позволяет разработчикам генерировать и запускать код на Python непосредственно в AI Studio или через API Gemini. Эта функция позволяет создавать более сложные и автономные программы, позволяя пользователям моделировать, отлаживать и создавать мощные приложения с легкостью.

Основные особенности этой новой возможности включают:

• Расширенное окно контекста: Контекстное окно в 2 миллиона токенов предоставляет модели более широкий контекст для рассмотрения, что приводит к более всеобъемлющей и согласованной генерации кода.
• Доступ через один вызов API: В отличие от OpenAI, функция выполнения кода в Gemini доступна через один вызов API, что делает ее более упорядоченной и эффективной.
• Итеративное уточнение кода: Модель может уточнять и улучшать сгенерированный код, обучаясь на результатах выполненного кода, что приводит к лучшим результатам.
• Разнообразная поддержка языков: Хотя примеры демонстрируют Python, функция выполнения кода может работать с различными языками программирования.