Requisitos previos

2.1 Requisitos previos para usar Gemini

Para ejecutar Gemini, es necesario cumplir con los siguientes requisitos previos:

2.1.1 Sistemas operativos compatibles:

• Windows: Se admiten las últimas versiones de Windows 10 y 11.
• macOS: Se admiten las últimas versiones de macOS.
• Linux: Se admiten las principales distribuciones de Linux, como Ubuntu, Debian, CentOS y Red Hat.

2.1.2 Entornos de ejecución necesarios:

• Python: Gemini se ejecuta en Python 3.7 o versiones posteriores.
• Pip: Se requiere Pip para instalar y administrar las dependencias de software de Gemini.
• Google Cloud Platform (GCP): Si desea utilizar Gemini en la nube, necesitará una cuenta de GCP y acceso a la API de Cloud AI.

2.1.3 Dependencias de software:

Gemini depende de varias bibliotecas de software de terceros, que se pueden instalar utilizando Pip. Algunas de las dependencias clave incluyen:

• TensorFlow: Un marco de código abierto para el aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
• JAX: Una biblioteca de computación numérica de alto rendimiento para Python.
• NumPy: Una biblioteca fundamental para el cálculo numérico en Python.
• Matplotlib: Una biblioteca para la creación de gráficos y visualización de datos.

Nota: Los requisitos específicos pueden variar dependiendo del tamaño del modelo de Gemini que se desee utilizar (Nano, Pro o Ultra). Se recomienda consultar la documentación oficial de Google AI para obtener información detallada sobre los requisitos para cada tamaño de modelo.

Además de los requisitos previos mencionados anteriormente, es importante tener en cuenta lo siguiente:

• Hardware: Se recomienda utilizar un equipo con una CPU o GPU potente para obtener un rendimiento óptimo al ejecutar Gemini.
• Conectividad a internet: Si desea utilizar Gemini en la nube, necesitará una conexión a internet estable.
• Acceso a datos: Gemini requiere acceso a datos para su entrenamiento y ejecución. Es importante asegurarse de tener acceso a datos de alta calidad y relevancia para su caso de uso particular.

Para obtener más información sobre la configuración de Gemini, se recomienda consultar la documentación oficial de Google AI: https://deepmind.google/technologies/gemini/