Как отправить большие видео в Gemini AI API 1.5 Pro для вывода?

В вашей ситуации как насчет следующего примера сценария?

Пример сценария 1:

Прежде чем тестировать следующий скрипт, обновите google-generativeai до последней версии.

import google.generativeai as genai
import time

apiKey = "###" # Please set your API key.
video_file_name = "sample.mp4" # Please set your video file with the path.
display_name = "sampleDisplayName" # Please set the display name of the uploaded file on Gemini. The file is searched from the file list using this value.

genai.configure(api_key=apiKey)

# Get file list in Gemini
fileList = genai.list_files(page_size=100)

# Check uploaded file.
video_file = next((f for f in fileList if f.display_name == display_name), None)
if video_file is None:
    print(f"Uploading file...")
    video_file = genai.upload_file(path=video_file_name, display_name=display_name, resumable=True)
    print(f"Completed upload: {video_file.uri}")
else:
    print(f"File URI: {video_file.uri}")

# Check the state of the uploaded file.
while video_file.state.name == "PROCESSING":
    print(".", end = "")
    time.sleep(10)
    video_file = genai.get_file(video_file.name)

if video_file.state.name == "FAILED":
    raise ValueError(video_file.state.name)

# Generate content using the uploaded file.
prompt = "Describe this video."
model = genai.GenerativeModel(model_name = "models/gemini-1.5-pro-latest")
print("Making LLM inference request...")
response = model.generate_content([video_file, prompt], request_options = {"timeout": 600})
print(response.text)

В этом примере сценария, если файл уже загружен, используется существующий файл. С другой стороны, если файл не найден, файл загружается и используется загруженный файл. В этом примере для поиска файла используется display_name.

Пример сценария 2:

В качестве другого подхода, когда значение name может быть задано напрямую, можно также использовать следующий пример сценария. В этом случае значение имени должно быть уникальным в загружаемых файлах.

import google.generativeai as genai
import time

apiKey = "###" # Please set your API key.
video_file_name = "sample.mp4" # Please set your video file with the path.
name = "sample-name-1" # Please set the name of the uploaded file on Gemini. The file is searched from the file list using this value.

genai.configure(api_key=apiKey)

# Check uploaded file.
try:
    video_file = genai.get_file(f"files/{name}")
    print(f"File URI: {video_file.uri}")
except:
    print(f"Uploading file...")
    video_file = genai.upload_file(path=video_file_name, name=name, resumable=True)
    print(f"Completed upload: {video_file.uri}")

# Check the state of the uploaded file.
while video_file.state.name == "PROCESSING":
    print(".", end = "")
    time.sleep(10)
    video_file = genai.get_file(video_file.name)

if video_file.state.name == "FAILED":
    raise ValueError(video_file.state.name)

# Generate content using the uploaded file.
prompt = "Describe this video."
model = genai.GenerativeModel(model_name = "models/gemini-1.5-pro-latest")
print("Making LLM inference request...")
response = model.generate_content([video_file, prompt], request_options = {"timeout": 600})
print(response.text)

Этот сценарий дает тот же результат, что и приведенный выше сценарий.

Примечание:

• Это простой пример сценария. Поэтому, пожалуйста, измените это в соответствии с вашей реальной ситуацией.

Ссылка:

• Подсказка с медиафайлами