Flutter AI与Vertex AI集成插件is_even_ai_firebase_vertexai的使用

发布于 1周前 作者 zlyuanteng 来自 Flutter

Flutter AI与Vertex AI集成插件is_even_ai_firebase_vertexai的使用

pub package

使用Flutter中的is_even_ai_firebase_vertexai插件，可以通过Firebase VertexAI来判断一个数字是否为偶数。

更多详细信息可以在is_even_ai插件中找到。

完整示例代码

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:is_even_ai/is_even_ai.dart';
import 'package:is_even_ai_firebase_vertexai/is_even_ai_firebase_vertexai.dart';

void main() async {
  // 初始化IsEvenAi对象，使用FirebaseVertexAI作为后端服务
  IsEvenAi.global = IsEvenAiFirebaseVertexAi(
    model: FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(
      model: 'gemini-1.5-flash',
    ),
  );

  // 调用isEven方法判断数字是否为偶数
  print(await IsEvenAi.global.isEven(2)); // 输出: true
  print(await IsEvenAi.global.isEven(3)); // 输出: false

  // 调用isOdd方法判断数字是否为奇数
  print(await IsEvenAi.global.isOdd(4)); // 输出: false
  print(await IsEvenAi.global.isOdd(5)); // 输出: true

  // 调用areEqual方法判断两个数字是否相等
  print(await IsEvenAi.global.areEqual(6, 6)); // 输出: true
  print(await IsEvenAi.global.areEqual(6, 7)); // 输出: false

  // 调用areNotEqual方法判断两个数字是否不相等
  print(await IsEvenAi.global.areNotEqual(6, 7)); // 输出: true
  print(await IsEvenAi.global.areNotEqual(7, 7)); // 输出: false

  // 调用isGreaterThan方法判断第一个数字是否大于第二个数字
  print(await IsEvenAi.global.isGreaterThan(8, 7)); // 输出: true
  print(await IsEvenAi.global.isGreaterThan(7, 8)); // 输出: false

  // 调用isLessThan方法判断第一个数字是否小于第二个数字
  print(await IsEvenAi.global.isLessThan(8, 9)); // 输出: true
  print(await IsEvenAi.global.isLessThan(9, 8)); // 输出: false
}

更多关于Flutter AI与Vertex AI集成插件is_even_ai_firebase_vertexai的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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当然，以下是一个关于如何在Flutter应用中集成并使用is_even_ai_firebase_vertexai插件的示例代码。请注意，这个插件名is_even_ai_firebase_vertexai是一个假设的名称，用于说明目的。在实际开发中，你需要找到或创建一个具体的插件来实现Flutter与Vertex AI的集成。

假设我们有一个Flutter插件flutter_vertex_ai，它封装了与Vertex AI交互的逻辑。以下是一个简单的示例，展示如何在Flutter应用中使用这个插件来调用Vertex AI模型。

  1. 添加依赖

首先，在你的pubspec.yaml文件中添加对flutter_vertex_ai插件的依赖（注意：这个插件名是假设的，你需要替换为实际的插件名）：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  flutter_vertex_ai: ^0.1.0  # 假设的版本号

然后运行flutter pub get来获取依赖。

  1. 配置Vertex AI客户端

在你的Flutter应用中，配置Vertex AI客户端。这通常涉及到设置API密钥或认证信息。以下是一个假设的配置步骤：

import 'package:flutter_vertex_ai/flutter_vertex_ai.dart';

void configureVertexAIClient() {
  // 假设的配置方法，你需要根据实际情况调整
  VertexAIClient.configure(
    apiKey: 'YOUR_VERTEX_AI_API_KEY',  // 替换为你的API密钥
    projectId: 'YOUR_GCP_PROJECT_ID',  // 替换为你的GCP项目ID
  );
}
  1. 调用Vertex AI模型

接下来，你可以调用Vertex AI模型进行推理。以下是一个简单的调用示例：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:flutter_vertex_ai/flutter_vertex_ai.dart';

void main() {
  configureVertexAIClient();
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatefulWidget {
  @override
  _MyAppState createState() => _MyAppState();
}

class _MyAppState extends State<MyApp> {
  String result = '';

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: Scaffold(
        appBar: AppBar(
          title: Text('Flutter Vertex AI Integration'),
        ),
        body: Center(
          child: Column(
            mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
            children: <Widget>[
              Text('Model Prediction Result:'),
              Text(result, style: TextStyle(fontSize: 20)),
              SizedBox(height: 20),
              ElevatedButton(
                onPressed: () async {
                  setState(() {
                    result = 'Loading...';
                  });

                  try {
                    // 假设的模型输入和调用方法
                    var input = {'instance': [12]};  // 替换为你的模型输入数据
                    var prediction = await VertexAIClient.predict(modelId: 'YOUR_MODEL_ID', input: input);

                    // 处理预测结果
                    setState(() {
                      result = 'Prediction: ${prediction['predictions'][0]}';
                    });
                  } catch (e) {
                    setState(() {
                      result = 'Error: ${e.message}';
                    });
                  }
                },
                child: Text('Predict'),
              ),
            ],
          ),
        ),
      ),
    );
  }
}

在这个示例中，我们：

  • 配置了Vertex AI客户端。
  • 创建了一个简单的Flutter应用，其中包含一个按钮用于触发模型预测。
  • 在按钮点击事件中，我们调用VertexAIClient.predict方法，将输入数据发送到Vertex AI模型，并处理返回的结果。

请注意，这个示例代码是基于假设的插件和API。在实际开发中，你需要查阅具体的Flutter插件文档和Vertex AI API文档来了解如何正确配置和使用这些服务。如果还没有现成的插件，你可能需要自己封装与Vertex AI交互的逻辑。

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