개요

요리 혁신에 오신 것을 환영합니다. 제미니 AI – 새로운 주방 동반자! 요즘 우리는 당신의 요리 사진을 찍는 것이 즐거운 요리 사업으로 바뀌는 열정적인 요리의 활력 넘치는 세계로 뛰어들고 있습니다. Gemini AI의 마법을 풀어 주방에서의 시간을 더욱 즐겁고 맛있게 만들어 보세요!

학습 목표

• Gemini AI가 재료를 분석하고 맞춤형 레시피를 제안하는 방법을 이해하는 방법을 알아보세요.
• 재료 사진 촬영, 인터페이스 탐색 등 Gemini AI 사용 기술을 개발하세요.
• Gemini AI를 사용하여 다양한 식단 요구 사항을 수용하는 방법을 배우고 요리의 포용성을 보장합니다.
• 레시피 제안을 평가 및 수정하고, 비판적 사고와 문제 해결 기술을 연마하는 데 참여하세요.

이 기사는 데이터 과학 블로그.

제미니 AI란 무엇인가요?

당신의 손길을 받고 당신에게 맞는 맞춤형 공식을 만들어주는 가상의 수셰프가 있다고 상상해 보세요. Gemini AI는 주방에서 가상 요리사처럼 행동합니다. 귀하의 재료를 이해하고 귀하에게 꼭 맞는 요리법을 제공합니다. 기술적인 전문 용어는 필요하지 않습니다. 간단하고 즐거운 요리만 하면 됩니다.

그게 힘입니다 제미니 AI. 당신을 도와주는 친절한 주방 마법사와 같습니다. 요리의 즐거움에 동참하려면 다음의 간단한 단계를 따르세요.

시작하기 – 빠르고 쉬움

Gemini AI를 시작하는 것은 레시피를 따르는 것만큼 간단합니다. 어떤 기술 마법도 필요하지 않습니다. 좋아하는 요리 앱을 다운로드하는 것과 같습니다. 빠르고 번거롭지 않습니다.

단계별 지침은 다음과 같습니다.

1단계: 필요한 라이브러리 설치

!pip install -U -q google-generativeai

# Install the client library and import necessary modules.
import google.generativeai as genai

import base64
import io
import json
import mimetypes
import pathlib
import pprint
import requests

import PIL.Image
import IPython.display
from IPython.display import Markdown

2단계: 찍고, 식별하고, 요리하세요 - 마법처럼

복잡한 레시피는 잊어버리세요! Gemini AI를 사용하면 재료 사진만 있으면 됩니다. 재료를 해독하고 맛있는 요리법을 제안하는 개인 요리사가 있는 것과 같습니다!

드라이브에서 사진을 선택하기 전에 Gemini 1.0 Pro Vision 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive')

from google.colab import userdata

API_KEY=userdata.get('API_KEY')

3단계: API 키를 제공하여 클라이언트 라이브러리 구성

genai.configure(api_key=API_KEY)

for content in contents:
  for n, part in enumerate(content['parts']):
    if image:=part.get('image', None):
      if drive_id:=image.get('drive_id', None):
        path = next(pathlib.Path(f'/gdrive/.shortcut-targets-by-id/{drive_id}').glob('*'))
        data = path.read_bytes()
        mime_type, _ = mimetypes.guess_type(path)
      elif image_url:=image.get('image_url', None):
        response = requests.get(image_url)
        data = response.content
        mime_type = response.headers['content-type']
      else:
        raise ValueError('Either drive_id or image_url must be provided.')

      if mime_type is None:
        # Guess!
        mime_type = 'image/png'

      blob = {'data': data, 'mime_type': mime_type}
      content['parts'][n] = {'inline_data': blob}

import IPython.display
import PIL.Image
import io

for content in contents:
    for part in content['parts']:
        if text := part.get('text', None):
            print(text)
        elif data := part.get('inline_data', None):
            img = PIL.Image.open(io.BytesIO(data['data']))
            img.thumbnail([512,512])
            IPython.display.display(img)
    print('_'*80)

복잡한 레시피는 이제 안녕! Gemini AI를 사용하면 재료 사진만 있으면 됩니다. 재료를 해독하고 맛있는 요리법을 제안하는 개인 요리사가 있는 것과 같습니다! 이 과정은 간소화되고 마술적이어서 요리 경험이 단순화됩니다.

Gemini AI는 최첨단 기술을 활용하여 재료 사진을 분석하여 결과 레시피가 입맛에 맞게 조정되도록 합니다. 복잡한 지침 때문에 더 이상 초조해하지 마세요. Gemini AI가 요리 가이드가 되어 모든 식사를 걸작으로 만들어 드립니다.

4단계: 다양한 콘텐츠 처리

이제 Gemini AI가 어떻게 사진부터 PDF까지 다양한 유형의 콘텐츠를 수용하여 다양하고 매력적인 레시피를 만들 수 있는지 살펴보겠습니다. 코드는 다양한 데이터 형식을 원활하게 처리하도록 지능적으로 설계되어 요리 창작물을 실험할 수 있는 유연성을 제공합니다.

gemini = genai.GenerativeModel(model_name=model)

response = gemini.generate_content(
    contents,
    generation_config=generation_config,
    safety_settings=safety_settings,
    stream=False)

if generation_config.get('candidate_count', 1) == 1:
  display(Markdown(response.text))
else:
  print(response.candidates)

우리 모델은 요리 분야의 다양한 개인에게 그 혜택을 확대합니다. 국내 요리사는 중요한 방향과 동기를 발견하여 활용도를 수정하는 복잡성을 풀고 현대적인 공식을 쉽게 조사합니다. 주방에서 입문 단계를 밟는 아마추어 셰프들은 포괄적인 도움과 단계별 깨달음을 얻어 학습 만남을 즐거운 여정으로 변화시킵니다. 실제로 준비된 요리사는 시연을 동기 부여의 원천으로 활용하여 고정 장치를 활용하고 요리 방법을 개선하는 창의적인 방법을 찾을 수 있습니다. 영양 블로거에게 모델은 중요한 장치가 되어 핵심적인 설명과 약간의 지식을 제공하고 요리 내용의 전반적인 품질을 향상시킬 수 있습니다. 또한 특별한 식이 제한 사항이 있는 사람들은 이 쇼가 특히 가치 있다고 생각합니다. 왜냐하면 이 프로그램은 알려진 수정 사항을 기반으로 공식을 맞춤화하여 모든 사람에게 개인화되고 즐거운 요리 경험을 보장하기 때문입니다.

우리 모델은 특정 요리 사진에 포착된 재료를 전문적으로 분석하여 상세한 출력을 제공하는 데 탁월합니다. 요리 대가의 역할을 하면서 구성 요소를 구별하는 것이 아니라 공식 내에서 사용법을 설명하는 데 한 단계 더 나아갑니다. 풍부한 요리 정보를 바탕으로 단계별 정보를 표현하여 정확하고 능숙하게 조리 방법을 고객에게 안내합니다. 이를 통해 고객은 수정 사항을 찾는 것이 아니라 각 요리 창작 뒤에 숨은 과학에 대한 수익성 있는 지식을 얻을 수 있습니다.

우리 모델이 어떻게 도움이 되나요?

Gemini 1.0 Pro Vision으로 구동되는 우리 모델은 요리 영역에서 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다. 접시 이미지의 고정 부분을 정확하게 인식하고 공식 내에서 활용도에 대한 스마트한 설명을 제공합니다. 배운 요리 동반자 역할을 하면서 명확한 단계별 정보를 제공하고 요리 기술을 부여하여 실제로 복잡한 공식을 마음에 맞게 만듭니다. 사용자 친화적인 인터페이스는 준비된 요리사와 아마추어 모두에게 가용성을 보장합니다. 또한, 이 모델은 다양한 콘텐츠 유형을 수용하여 요리 창작의 창의성을 키워줍니다. 본질적으로 요리를 깨달음과 즐거운 여행으로 바꾸어 요리 탐구의 마지막 부분에 큰 진전을 이루었습니다.

• 정확한 고정 인식 가능한 증거: 이 시연은 접시 사진의 고정 부분을 정확하게 인식하는 데 있어서 기대치를 뛰어넘습니다.
• 통찰력 있는 사용법 설명: 인식을 넘어 각 성분의 사용법과 역할에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다.
• 명확한 단계별 지침: 고객은 직접적이고 포괄적인 정보를 얻으며 일관된 요리 참여를 보장합니다.
• 모두가 이용 가능: 사용자 친화적인 인터페이스는 준비된 요리사와 주방 아마추어 모두에게 적합합니다.
• 다양한 콘텐츠 처리: 이 모델은 다양한 콘텐츠 유형을 수용하여 요리의 창의성과 혁신을 촉진합니다.

결론

Gemini 1.0 Pro Vision을 기반으로 하는 우리 모델은 고급 분석을 통해 특정 요리에 사용되는 재료를 적절하게 설명함으로써 요리 경험을 향상시킵니다. 배운 요리 동반자 역할을 하며 구성 요소를 구별할 뿐만 아니라 공식 내에서 활용도를 열거하여 요리 기술을 부여합니다. 이러한 포괄적인 접근 방식을 통해 고객은 요리 준비 과정에서 안내를 받는 것이 아니라 귀중한 지식을 얻게 되어 전체 요리 여행을 더욱 계몽적이고 즐겁게 만듭니다. 사랑스러운 요리를 이해하고 만드는 것이 일관되게 얽혀 있는 우리 모델을 통해 장기적인 요리 과정을 파악하세요.

주요 요점

• Gemini AI는 가상 수셰프 역할을 하며 수정 사항을 분석하고 개인화된 공식을 제안하여 요리 경험을 재정렬합니다.
• 이 도구는 가정 요리사, 아마추어 요리사, 노련한 전문가, 음식 블로거 및 특정 식이 제한 사항이 있는 개인을 포함한 다양한 사용자에게 적합합니다.
• Gemini AI는 수정 사항을 분석하고 공식에서의 활용도를 명확히 하여 요리 준비에 대한 중요한 지식을 광고함으로써 포인트별 수익을 제공합니다.
• 사용자는 요리 과정 전반에 걸쳐 명확한 단계별 지침과 지침을 받아 일관되고 즐거운 요리 경험을 보장합니다.
• Gemini 1.0 Pro Vision으로 구동되는 Gemini AI는 요리의 미래로 자리매김하고 이해와 창의성을 혼합하여 지속적으로 즐거운 요리를 만듭니다.

자주 묻는 질문

이 기사에 표시된 미디어는 Analytics Vidhya의 소유가 아니며 작성자의 재량에 따라 사용됩니다.

• SEO 기반 콘텐츠 및 PR 배포. 오늘 증폭하십시오.
• PlatoData.Network 수직 생성 Ai. 자신에게 권한을 부여하십시오. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoAiStream. 웹3 인텔리전스. 지식 증폭. 여기에서 액세스하십시오.
• 플라톤ESG. 탄소, 클린테크, 에너지, 환경, 태양광, 폐기물 관리. 여기에서 액세스하십시오.
• PlatoHealth. 생명 공학 및 임상 시험 인텔리전스. 여기에서 액세스하십시오.
• 출처: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/your-ai-sous-chef-cooking-made-easy-with-gemini-ai/