最近、LLM言語モデルがあちこちで登場していますが、Googleが最近発表したGemini Proを活用して例を作ってみました。この機会を利用して、自分だけのシンプルなアプリケーションを構築してみてください

現在、Gemini Proは分あたり 最大60件の通話まで無料 です。APIの価格は上記の通りです。性能がGPT-3.5-ターボと似ている点を考慮すると、価格と現在無料である点を考慮すると、Geminiを使用する方が良いのではないでしょうか？

Software environment

Thonnyをダウンロードする。

他のマイクロPythonエディターを使用しても構いません。

W5100s-evb-picoファームウェアをダウンロードする。

https://micropython.org/download/W5100S_EVB_PICO/

Google Gemini API key Settings

https://makersuite.google.com/

Googleアカウントにログインし、上記のGoogle AI Studioサイトにアクセスして、Developerの下のNew Projectをクリックし、新しいAPIキーを取得します。

# Quickly test the API by running a cURL command
curl \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"Write a story about a magic backpack"}]}]}' \
  -X POST https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY

GPTとは異なり、エンドポイントアドレスにはapi_keyが含まれているので、既存のOpenAIコードをそれに応じて適応させる必要があります。

GPTとは応答の形式が異なるため、ドキュメントを参照してテキストを個別に取得するためのインデックスコードを設定する必要があります。

Hardware enviroment

W5xx-EVB-Picoのイーサネットポートとマイクロ5ピンUSB（PC、ノートブック）を接続します。
MicroPythonファームウェアのダウンロードとThonnyの設定方法に関するチュートリアルは、以下のビデオを参照してください。

https://www.youtube.com/watch?v=8FcFhZRNNxE

Source Code Setting

https://github.com/jh941213/Gemini_rp2040

!git clone https://github.com/jh941213/Gemini_rp2040.git

send.pyを実行すると、コードが実行されます。

Gemini.py

import json
import urequests


gemini_api_key = "your_api_key"
gemini_url = f"https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key={gemini_api_key}"

def send_prompt_to_gemini(prompt):
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    data = {
        "contents": [{
            "parts": [{"text": prompt}]
        }]
    }
    
    response = urequests.post(gemini_url, headers=headers, data=json.dumps(data))
    if response.status_code == 200:
        response_data = json.loads(response.text)
        return response_data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
    else:
        raise Exception(f"API error ({response.status_code}): {response.text}")

Send.py

from machine import Pin, SPI
import network
import utime
import gemini

#init Ethernet code
def init_ethernet(timeout=10):
    spi = SPI(0, 2_000_000, mosi=Pin(19), miso=Pin(16), sck=Pin(18))
    nic = network.WIZNET5K(spi, Pin(17), Pin(20))   # spi, cs, reset pin
    # DHCP
    nic.active(True)

    start_time = utime.ticks_ms()
    while not nic.isconnected():
        utime.sleep(1)
        if utime.ticks_ms() - start_time > timeout * 1000:
            raise Exception("Ethernet connection timed out.")
        print('Connecting ethernet...')

    print(f'Ethernet connected. IP: {nic.ifconfig()}')

def main():
    init_ethernet()

    while True:
        prompt = input("User: ")
        if prompt.lower() == "exit":  
            print("Exiting...")
            break

        try:
            response = gemini.send_prompt_to_gemini(prompt)  
            print("Gemini: ", response)
        except Exception as e:
            print("Error: ", e)

if __name__ == "__main__":
    main()

Result

コンソールウィンドウのプロンプトでgeminiと入力することで、これを行うことができます。

テキストウィンドウにexitと入力するとチャットが終了します。