自一年前 ChatGPT 推出以来，这个领域谷歌一直在努力朝着 OpenAI 追赶，终于 12.06 日谷歌 DeepMind CEO 和联合创始人 Demis Hassabis 正式推出了大模型 Gemini。
目前，Gemini 1.0 提供了三个不同的尺寸版本，分别如下：
- Gemini Ultra：规模最大、能力最强，用于处理高度复杂的任务；
- Gemini Pro：在各种任务上扩展的最佳模型；
- Gemini Nano：用于端侧（on-device）任务的最高效模型。
正题
好了，介绍完毕，说点对我们普通大众有用的，12.13 号，谷歌正式开放了 API，所有人只要有美国 IP 即可免费申请使用 Gemini Pro&Gemini Pro Vision，听说明年就会收费，相关功能：
- 32K 的上下文窗口
- Google AI Studio 可以快速构建应用
- 支持全球 180 多个国家和地区的 38 种语言
- Gemini Pro 提供了多种 SDK，包括 Python、Android (Kotlin)、Node.js、Swift 和 JavaScript
- 每分钟请求
60次 - ……
尽管每分钟最多支持 60 次请求，但是对于日常开发使用是足够了，趁现在赶紧体验使用吧，据说性能是超过 GPT-3.5 的。
部署
部署前，我们先做好准备工作 👉 申请 Key。点击链接：makersuite.google.com/app/apikey 申请即可：
生成后记得复制保存好，接下来要用。有了秘钥，接下来就好办了，老胡找了个开源项目：GeminiProChat。
防止重复造轮子，我们直接用这个开源项目就可以了。
接下来我们有两种部署形式：
- 基于服务器：美国 IP 服务器部署，最稳定
- 基于 Vercel 平台部署：免费，一键
如果你想用服务器，老胡基于 GeminiProChat 项目打了个 Docker 镜像 howie6879/geminiprochat:v0.1.0：
docker run --name geminiprochat
--restart always
-p 3030:3000
-itd
-e GEMINI_API_KEY=xxx
howie6879/geminiprochat:v0.1.0
GEMINI_API_KEY 换成前面申请的秘钥即可。
如果想基于 Vercel 平台部署，也很方便，在 GeminiProChat 项目 README 点击 Deploy With Vercel 按照流程走即可，也很方便，但就是一定几率没分配到美国IP，不过多刷新几次就行，问题不大。
如果你都不想折腾，直接用老胡部署好的，私聊我发你。
效果如下：
中文体验我总体感觉还行，能回答一些问题，老胡觉得是能用的，就是偶尔会有一些幻觉，这块可以考虑基于 Google AI Studio 做一些设置进行调试，有兴趣就来折腾玩玩吧，反正免费学习~
