Quyền truy cập thử nghiệm Gemini Nano được thiết kế cho những nhà phát triển muốn kiểm thử tính năng nâng cao của ứng dụng bằng các chức năng AI tiên tiến trên thiết bị. Hướng dẫn này cung cấp thông tin chi tiết về cách thử nghiệm với Gemini Nano bằng cách sử dụng SDK AI Edge của Google trong ứng dụng của riêng bạn.
Tải ứng dụng mẫu
Nếu bạn muốn làm theo một bản minh hoạ đã chuẩn bị, hãy xem ứng dụng mẫu của chúng tôi trên GitHub.
Điều kiện tiên quyết
Để thử nghiệm với Gemini Nano, bạn cần có thiết bị dòng Pixel 9. Hãy đảm bảo bạn có một thiết bị trước khi tiếp tục và bạn chỉ đăng nhập bằng tài khoản mà bạn dự định sử dụng để thử nghiệm.
- Tham gia nhóm Google aicore-experimental
- Chọn tham gia chương trình thử nghiệm Android AICore
Sau khi bạn hoàn tất các bước này, tên ứng dụng trên Cửa hàng Play (trong phần quản lý ứng dụng và thiết bị) sẽ thay đổi từ "Android AICore" thành "Android AICore (Beta)".
Cập nhật tệp APK và tải tệp nhị phân xuống
- Cập nhật tệp APK AICore:
- Ở trên cùng bên phải, hãy nhấn vào biểu tượng hồ sơ
- Nhấn vào Quản lý ứng dụng và thiết bị > Quản lý
- Nhấn vào Android AICore
- Nhấn vào Cập nhật nếu có bản cập nhật
- Cập nhật APK Dịch vụ điện toán riêng tư:
- Ở trên cùng bên phải, hãy nhấn vào biểu tượng hồ sơ
- Nhấn vào Quản lý ứng dụng và thiết bị > Quản lý
- Nhấn vào Dịch vụ điện toán riêng tư
- Nhấn vào Cập nhật nếu có bản cập nhật
- Kiểm tra phiên bản trong thẻ Giới thiệu về ứng dụng này và xác nhận phiên bản ứng dụng là 1.0.release.658389993 trở lên
- Khởi động lại thiết bị và đợi vài phút để quá trình đăng ký thử nghiệm có hiệu lực
- Kiểm tra phiên bản APK AICore trong Cửa hàng Play (trong thẻ "giới thiệu về ứng dụng này") để xác nhận rằng phiên bản đó bắt đầu bằng 0.thirdpartyeap
Định cấu hình Gradle
Thêm nội dung sau vào khối phần phụ thuộc trong cấu hình build.gradle
:
implementation("com.google.ai.edge.aicore:aicore:0.0.1-exp01")
Trong cấu hình build.gradle
, hãy đặt mục tiêu SDK tối thiểu thành 31:
defaultConfig {
...
minSdk = 31
...
}
Tải AICore và chạy quy trình suy luận
Tạo một đối tượng GenerationConfig
có các tham số để tuỳ chỉnh các thuộc tính cho cách mô hình chạy suy luận.
Gồm có các tham số sau:
- Nhiệt độ: Kiểm soát tính ngẫu nhiên; giá trị cao hơn làm tăng tính đa dạng
- Top K: Số lượng mã thông báo trong số những mã thông báo có thứ hạng cao nhất sẽ được xem xét
- Số lượng đề xuất: Số câu trả lời tối đa sẽ trả về
- Số lượng mã thông báo đầu ra tối đa: Độ dài của phản hồi
- Trình thực thi Worker:
ExecutorService
mà các tác vụ trong nền sẽ chạy trên đó - Trình thực thi lệnh gọi lại:
Executor
mà lệnh gọi lại sẽ được gọi
Kotlin
val generationConfig = generationConfig { context = ApplicationProvider.getApplicationContext() // required temperature = 0.2f topK = 16 maxOutputTokens = 256 }
Java
GenerationConfig.Builder configBuilder = GenerationConfig.Companion.builder(); configBuilder.setContext(context); configBuilder.setTemperature(0.2f); configBuilder.setTopK(16); configBuilder.setMaxOutputTokens(256);
Tạo downloadCallback
không bắt buộc. Đây là hàm callback dùng để tải mô hình xuống. Thông báo được trả về là để gỡ lỗi.
Tạo đối tượng GenerativeModel
bằng cấu hình tạo và tải xuống không bắt buộc mà bạn đã tạo trước đó.
Kotlin
val downloadConfig = DownloadConfig(downloadCallback) val model = GenerativeModel( generationConfig = generationConfig, downloadConfig = downloadConfig // optional )
Java
GenerativeModel model = new GenerativeModel( generationConfig, downloadConfig = DownloadConfig(downloadCallback) // optional );
Chạy quy trình suy luận bằng mô hình và truyền vào câu lệnh của bạn. Vì GenerativeModel.generateContent()
là một hàm tạm ngưng, nên chúng ta cần đảm bảo hàm này nằm trong đúng phạm vi coroutine để khởi chạy.
Kotlin
scope.launch { // Single string input prompt val input = "I want you to act as an English proofreader. I will provide you texts, and I would like you to review them for any spelling, grammar, or punctuation errors. Once you have finished reviewing the text, provide me with any necessary corrections or suggestions for improving the text: These arent the droids your looking for." val response = generativeModel.generateContent(input) print(response.text) // Or multiple strings as input val response = generativeModel.generateContent( content { text("I want you to act as an English proofreader. I will provide you texts and I would like you to review them for any spelling, grammar, or punctuation errors.") text("Once you have finished reviewing the text, provide me with any necessary corrections or suggestions for improving the text:") text("These arent the droids your looking for.") } ) print(response.text) }
Java
Futures.addCallback( String input = "I want you to act as an English proofreader. I will provide you texts, and I would like you to review them for any spelling, grammar, or punctuation errors. Once you have finished reviewing the text, provide me with any necessary corrections or suggestions for improving the text: These aren't the droids you're looking for." modelFutures.generateContent(input), new FutureCallback<GenerateContentResponse>() { @Override public void onSuccess(GenerateContentResponse result) { // generation successful } @Override public void onFailure(Throwable t) { // generation failed } }, ContextCompat.getMainExecutor(this));
Nếu bạn có ý kiến phản hồi về SDK Google AI Edge hoặc bất kỳ ý kiến phản hồi nào khác cho nhóm của chúng tôi, hãy gửi phiếu yêu cầu hỗ trợ.
Mẹo về câu lệnh
Thiết kế câu lệnh là quá trình tạo câu lệnh để thu hút phản hồi tối ưu từ các mô hình ngôn ngữ. Việc viết câu lệnh có cấu trúc tốt là một phần thiết yếu để đảm bảo câu trả lời chính xác, chất lượng cao từ mô hình ngôn ngữ. Chúng tôi đã đưa ra một số ví dụ để giúp bạn bắt đầu sử dụng các trường hợp phổ biến của Gemini Nano. Hãy xem các chiến lược nhắc của Gemini để biết thêm thông tin.
Đối với nội dung viết lại:
I want you to act as an English proofreader. I will provide you texts, and I
would like you to review them for any spelling, grammar, or punctuation errors.
Once you have finished reviewing the text, provide me with any necessary
corrections or suggestions for improving the text: These arent the droids your
looking for
Đối với các trường hợp sử dụng tính năng trả lời thông minh:
Prompt: Predict up to 5 emojis as a response to a text chat message. The output
should only include emojis.
input: The new visual design is blowing my mind 🤯
output: ➕,💘, ❤🔥
input: Well that looks great regardless
output: 💗,🪄
input: Unfortunately this won't work
output: 💔,😔
input: sounds good, I'll look into that
output: 🙏,👍
input: 10hr cut of jeff goldblum laughing URL
output: 😂,💀,⚰️
input: Woo! Launch time!
Output:
Đối với tính năng tóm tắt:
Summarize this text as bullet points of key information.
Text: A quantum computer exploits quantum mechanical phenomena to perform
calculations exponentially faster than any modern traditional computer. At
very tiny scales, physical matter acts as both particles and as waves, and
quantum computing uses specialized hardware to leverage this behavior. The
operating principles of quantum devices are beyond the scope of classical
physics. When deployed at scale, quantum computers could be used in a wide
variety of applications such as: in cybersecurity to break existing encryption
methods while helping researchers create new ones, in meteorology to develop
better weather forecasting etc. However, the current state-of-the-art quantum
computers are still largely experimental and impractical.