Python으로 AI를 활용하는 방법: Gemini 튜토리얼

Python으로 AI를 활용하는 방법: Gemini 튜토리얼

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Python으로 AI를 활용하는 방법: Gemini 튜토리얼

제가 직접 체크해본 바로는, Python을 통해 인공지능을 활용하는 것이 생각보다 흥미롭고 간단하답니다. 이 글에서는 Google의 생성형 인공지능인 Gemini를 Python으로 사용해 경험담을 공유해보려고 해요. 아래를 읽어보시면, AI와 Python을 함께 활용하는 방법과 그 과정에서 느낀 점들을 자세히 알 수 있을 거에요.

목차

Gemini API 키 생성하기

제가 직접 경험해본 결과로는, Gemini를 Python에서 사용하기 위해서는 반드시 Google에서 제공하는 API Key를 등록해야 해요. 이 Key가 있어야만 AI 기능을 사용할 수 있으니까요. 생성 과정은 다음과 같습니다:

 

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  1. Google AI Studio에 로그인하기

  2. 구글 계정으로 AI Studio에 로그인합니다.

  3. Legal Notice에서 권장하는 내용을 읽고, 필요한 체크박스를 체크한 후 “Continue”를 클릭합니다.

2. API Key 발급받기

아래의 단계로 API Key를 생성할 수 있어요:

  • “Get API Key”메뉴를 클릭합니다.
  • 사용 약관을 확인 후 API Key가 생성되는 과정을 따라잡으면 됩니다.
  • 무료 버전에서는 분당 요청 수가 2회로 제한되어 있으니 주의하세요.

이렇게 생성된 API Key는 안전하게 보관해야 해요. 다른 사람과 절대 공유하지 않도록 유의해야 된답니다.

Python에서 Gemini 사용하기

제가 직접 알아본 결과로는, Gemini를 Python에서 이용하는 과정이 그리 어렵지 않아요. 아래의 방법으로 설치하고 사용할 수 있어요:

1. Google Generative AI 설치하기

Python의 터미널에서 아래 명령어를 입력해 주면 Google의 Generative AI 라이브러리를 설치할 수 있어요.

bash
pip install -q -U google-generativeai

2. 코드 작성 및 Ai 요청하기

여기서 중요한 건 올바르게 코드 작성을 하는 것이에요. 제 코드는 아래와 같은 형태로 작성했답니다.

“`python
import google.generativeai as genai

GOOGLE_API_KEY = “부여받은 API Key” # 자신의 API Key를 입력합니다.
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY) # Ai에 키 값을 전달합니다.
model = genai.GenerativeModel(‘gemini-pro’) # 모델 세팅

prompt = “요즘 봄 날씨에 맞는 여자 코디 추천해줘” # 원하는 질문 설정
generation_config = genai.types.GenerationConfig(
candidate_count=1,
stop_sequences=[‘x’],
max_output_tokens=2000,
temperature=1.0
)
response = model.generate_content(prompt, generation_config=generation_config) # 컨텐츠 생성
print(response)
“`

이렇게 작성한 코드는 AI에게 질문을 던지고, 원하는 답변을 반환받게 한답니다.

Gemini의 응답 분석

제가 느낀 바로는, Gemini가 생성한 답변이 꽤나 유용했어요. 아래는 제가 요청한 ‘봄 날씨에 맞는 여자 코디 추천’에 대한 Gemini의 응답 예시입니다:

Gemsini의 스타일 추천

  • 연약한 꽃처럼 아름다운 봄날 코디
  • 주류 패턴 드레스: 봄철 영감의 꽃 무늬가 특징인 드레스
  • 가벼운 니트 스웨터
  • 플라워 크라운: 아름다운 머리 장식
  • 넓은 가방: 봄철 분위기와 잘 어울림

이처럼 Gemini는 전문적이고 명확한 응답을 제공했어요. 다른 AI인 Chat GPT와 비교해보니, Gemini의 답변은 좀 더 직관적이고 단순했답니다. Chat GPT는 친근하게 설명해 주는 스타일이 강했구요.

Chat GPT의 응답 비교

AI의 답변이 참 다양한데, Chat GPT가 제공한 봄 코디는 아래와 같아요.

Chat GPT의 추천 코디

  • 플로럴 패턴 드레스: 봄의 경쾌한 느낌을 강조하는 드레스.
  • 라이트웨이트 니트: 적당히 따뜻한 노출을 위한 아이템.
  • 와이드 레그 팬츠: 편안함과 스타일을 모두 가진 바지.
  • 스니커즈 혹은 플랫 슈즈: 외출 시 편안하게 신을 수 있는 옵션.

이렇게 두 AI의 답변을 비교해보니, 각자의 스타일이 확연히 드러났던 것 같아요.

다음 단계는 블로깅 자동화?

다음엔 Gemini를 활용해서 Google Blogger에 자동으로 글을 포스팅하는 방법을 해볼 예정이에요. Python으로 쉽게 자동화할 수 있을 것 같아요. 오늘도 이 글을 읽어주셔서 감사합니다!

자주 묻는 질문 (FAQ)

Gemini API에 쉽게 접근하려면 어떻게 해야 하나요?

Gemini API를 사용하기 위해서는 Google AI Studio에서 API Key를 생성하고, Python에서 해당 키를 사용하는 방법으로 접근할 수 있어요.

Python에서 Gemini를 실행하기 위해 어떤 라이브러리를 설치해야 하나요?

Python 터미널에서 pip install google-generativeai 명령어를 입력하여 Google Generative AI 라이브러리를 설치할 수 있어요.

Gemini의 답변과 Chat GPT의 답변 중 어느 쪽이 더 유용한가요?

각 AI는 서로 다른 스타일과 방식을 갖고 있어요. Gemini는 전문적인 내용을, Chat GPT는 친근한 톤으로 정보를 제공해요.

Google API Key가 생성되면 무엇을 주의해야 하나요?

API Key는 안전하게 보관해야 하며, 절대로 다른 사람과 공유해서는 안 된답니다.

AI와 Python을 활용하는 것은 매우 매력적인 접근이라 생각해요. 앞으로도 저와 함께 다양한 실험을 하면서 코딩의 재미를 느껴봐요. 이번 경험을 통해 AI와 Python의 조합이 얼마나 흥미로운지 느끼실 수 있을 거에요!

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