О чём урок
Этот notebook демонстрирует, как использовать prompting для выполнения базовой генерации кода с использованием Python SDK Gemini API. Рассматриваются два варианта использования: обработка ошибок и генерация кода. Gemini API может стать отличным инструментом для экономии вашего времени в процессе разработки. Такие задачи, как генерация кода, отладка или оптимизация, могут быть выполнены с помощью модели Gemini. Чтобы запустить следующую cell, ваш API key должен быть сохранен в Colab Secret с именем GEMINI_API_KEY. Если у вас еще нет API key или вы не знаете, как создать Colab Secret, см. Authentication для примера. Кроме того, выберите модель, которую вы хотите использовать, из доступных ниже вариантов: Для генерации кода следует отдавать приоритет точности над креативностью. Температура 0 гарантирует, что сгенерированный контент будет детерминированным, выдавая наиболее разумный output каждый раз. Давайте проверим, работает ли сгенерированный код. Обязательно изучите другие примеры prompting в репозитории. Попробуйте также писать prompts для собственного кода, используя примеры из этого notebook.
План урока
- Настройте ваш API key
- Примеры
- Обработка ошибок
- Генерация кода
- Дальнейшие шаги
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.