我按照Google指南来在Google Colab中的Jupyter Notebook中运行Gemini AI,但是在列表模块步骤中遇到了错误:(我没有Google Cloud帐户和Colab Pro)
ERROR:tornado.access:500 GET /v1beta/models?pageSize=50&%24alt=json%3Benum-encoding%3Dint (127.0.0.1) 3290.39ms
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InternalServerError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-77709e92acfe> in <cell line: 1>()
----> 1 for m in genai.list_models():
2 if 'generateContent' in m.supported_generation_methods:
3 print(m.name)
7 frames
/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/google/ai/generativelanguage_v1beta/services/model_service/transports/rest.py in __call__(self, request, retry, timeout, metadata)
826 # subclass.
827 if response.status_code >= 400:
--> 828 raise core_exceptions.from_http_response(response)
829
830 # Return the response
InternalServerError: 500 GET http://localhost:38257/v1beta/models?pageSize=50&%24alt=json%3Benum-encoding%3Dint: TypeError: NetworkError when attempting to fetch resource.
首先,我用这个 Gemini 指南
打开 Google Colab然后我打开Google Colab并一一输入所有命令从vertex ai收到的API密钥将其放置在这里并将
gemini
值放入GOOGLE_API_KEY
我到达了列表模型阶段并遇到了上述错误。
假设我们已经拥有并导入
google-generativeai
并且拥有正确的 Gemini-API-Keys
我遇到了和你一样的问题
ERROR:tornado.access:500 POST /v1beta/models/gemini-pro:generateContent?%24alt=json%3Benum-encoding%3Dint (127.0.0.1) 2181.34ms
model.generate_content()
生成内容,然后在 .apply()
中调用它以便数据帧在所有行中应用函数。
我对此一无所知并尝试寻找答案。我发现错误是因为 Google 端(服务器)尝试连接到我的请求,但没有正确获取请求。如果我错了请纠正我。
这是我解决这个问题的方法:
因为我在函数中使用
model.generate_content()
,所以我添加了 retry
库中的 tenacity
装饰器。
这是示例代码:
import pandas as pd
import google.generativeai as genai
from tenacity import retry, stop_after_attempt
# initiate gemini
genai.configure(YOUR_GEMINI_API_KEY)
model = genai.GenerativeModel('gemini-pro')
# initiate df
df = pd.read_csv('YOUR_FILE')
@retry(stop=stop_after_attempt(3)) # <-- here's the key
def do_something(text:str) -> str:
response = model.generate_content(text)
return response.text
df['generated_content'] = df['prompt'].apply(lambda text: summarize_comment(text))