ตัวเลือกการกำหนดค่าสำหรับประสบการณ์การใช้งานแบบไฮบริดในแอป Android

หน้านี้จะอธิบายตัวเลือกการกำหนดค่าต่อไปนี้สำหรับประสบการณ์แบบไฮบริด

• ตั้งค่าโหมดการอนุมาน

• พิจารณาว่าใช้การอนุมานในอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์

• ระบุโมเดลที่จะใช้

• ใช้การกำหนดค่าโมเดลเพื่อควบคุมคำตอบ (เช่น อุณหภูมิ)

ตรวจสอบว่าคุณได้ทำตามคู่มือเริ่มต้นใช้งานสำหรับการสร้างประสบการณ์แบบไฮบริดเรียบร้อยแล้ว

ตั้งค่าโหมดการอนุมาน

ตัวอย่างในคู่มือการเริ่มต้นใช้งานใช้โหมด PREFER_ON_DEVICE แต่ นี่เป็นเพียง 1 ใน 4 ของโหมดการอนุมานที่มี

โหมดการอนุมานที่ใช้ได้มีดังนี้

• PREFER_ON_DEVICE: พยายามใช้โมเดลในอุปกรณ์หากมีและรองรับคำขอประเภทนั้น มิเช่นนั้น ให้บันทึกข้อผิดพลาดในอุปกรณ์ แล้วกลับไปใช้โมเดลที่โฮสต์ในระบบคลาวด์โดยอัตโนมัติ

  Kotlin

  val config = OnDeviceConfig(mode = InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE)
  

  Java

  InferenceMode mode = InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE;
  OnDeviceConfig config = new OnDeviceConfig(mode);
  

• ONLY_ON_DEVICE: พยายามใช้โมเดลในอุปกรณ์หากมีและรองรับคำขอประเภทนั้น มิเช่นนั้นให้แสดงข้อยกเว้น

  Kotlin

  val config = OnDeviceConfig(mode = InferenceMode.ONLY_ON_DEVICE)
  

  Java

  InferenceMode mode = InferenceMode.ONLY_ON_DEVICE;
  OnDeviceConfig config = new OnDeviceConfig(mode);
  

• PREFER_IN_CLOUD: พยายามใช้โมเดลที่โฮสต์ในระบบคลาวด์หากอุปกรณ์ออนไลน์และหากโมเดลพร้อมใช้งาน หากอุปกรณ์ออฟไลน์ ให้ใช้โมเดลในอุปกรณ์แทน ในกรณีอื่นๆ ทั้งหมดที่การดำเนินการไม่สำเร็จ ให้ส่งข้อยกเว้น

  Kotlin

  val config = OnDeviceConfig(mode = InferenceMode.PREFER_IN_CLOUD)
  

  Java

  InferenceMode mode = InferenceMode.PREFER_IN_CLOUD;
  OnDeviceConfig config = new OnDeviceConfig(mode);
  

• ONLY_IN_CLOUD: พยายามใช้โมเดลที่โฮสต์ในระบบคลาวด์หากอุปกรณ์ออนไลน์และหากโมเดลพร้อมใช้งาน มิเช่นนั้นให้แสดงข้อยกเว้น

  Kotlin

  val config = OnDeviceConfig(mode = InferenceMode.ONLY_IN_CLOUD)
  

  Java

  InferenceMode mode = InferenceMode.ONLY_IN_CLOUD;
  OnDeviceConfig config = new OnDeviceConfig(mode);
  

พิจารณาว่าใช้การอนุมานในอุปกรณ์หรือในระบบคลาวด์

หากโหมดการอนุมานเป็น PREFER_ON_DEVICE หรือ PREFER_IN_CLOUD การทราบว่าใช้โหมดใดสำหรับคำขอที่กำหนดอาจมีประโยชน์ ข้อมูลนี้มาจากพร็อพเพอร์ตี้ inferenceSource ของการตอบกลับแต่ละรายการ

เมื่อเข้าถึงพร็อพเพอร์ตี้นี้ ค่าที่แสดงผลจะเป็น ON_DEVICE หรือ IN_CLOUD

// ...

print("You used: ${result.response.inferenceSource}")

print(result.response.text)

// ...

System.out.println("You used: " + result.getResponse().getInferenceSource());

System.out.println(result.getResponse().getText());

ระบุโมเดลที่จะใช้

คุณระบุโมเดลที่จะใช้เมื่อสร้างอินสแตนซ์ generativeModel ได้ (Kotlin | Java)

• ระบุโมเดลที่โฮสต์บนระบบคลาวด์:

  • หากโหมดการอนุมานเป็น PREFER_ON_DEVICE, PREFER_IN_CLOUD หรือ ONLY_IN_CLOUD คุณต้องระบุโมเดลที่โฮสต์ในระบบคลาวด์อย่างชัดเจน เพื่อใช้งาน SDK ไม่มีโมเดลที่โฮสต์บนระบบคลาวด์เริ่มต้น

  • ค้นหาชื่อโมเดลสำหรับโมเดลที่โฮสต์บนระบบคลาวด์ที่รองรับGeminiทั้งหมด

• ระบุโมเดลในอุปกรณ์

  • หากโหมดการอนุมานเป็น PREFER_ON_DEVICE, PREFER_IN_CLOUD หรือ ONLY_ON_DEVICE คุณจะระบุ "หมวดหมู่" ของโมเดลในอุปกรณ์ที่จะใช้ได้โดยไม่บังคับใน onDeviceConfig หมวดหมู่คือ การผสมผสานระหว่างระยะการเปิดตัวและลักษณะประสิทธิภาพ

  • ค่าหมวดหมู่ที่รองรับแสดงอยู่ด้านล่าง
    AICore จะเลือกโมเดลในอุปกรณ์โดยอัตโนมัติซึ่งตรงตามเงื่อนไขของ หมวดหมู่ที่ระบุและอุปกรณ์รองรับ เช่น หากคุณ ระบุ PREVIEW และอุปกรณ์เป็น Pixel 9 ระบบก็น่าจะ เลือกGemini Nano 4 Full [ตัวอย่าง] (nano-v4-full) โดยอัตโนมัติ

    • STABLE: โมเดล Stable ล่าสุดในอุปกรณ์

      • ผ่านการทดสอบอย่างเต็มรูปแบบและพร้อมใช้งานในอุปกรณ์ของผู้บริโภค

      • เช่น Gemini Nano 3 (nano-v3) หรือ Gemini Nano 2 (nano-v2)

      • การตั้งค่าเริ่มต้นสำหรับโมเดลในอุปกรณ์หากไม่ได้ระบุ OnDeviceModelOption

    • PREVIEW: รุ่นตัวอย่างล่าสุดของโมเดลในอุปกรณ์ที่มีความสามารถด้านประสิทธิภาพเต็มรูปแบบ

      • ออกแบบมาเพื่อเพิ่มความสามารถในการให้เหตุผลและงานที่ซับซ้อน

      • เช่น Gemini Nano 4 Full [ตัวอย่าง] (nano-v4-full ซึ่ง อิงตาม Gemma 4 E4B)

    • PREVIEW_FAST: โมเดลเวอร์ชันตัวอย่างล่าสุดในอุปกรณ์ที่รวดเร็ว

      • เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความเร็วสูงสุดและเวลาในการตอบสนองที่ต่ำลง

      • เช่น Gemini Nano 4 Fast [ตัวอย่าง] (nano-v4-fast ซึ่ง อิงตาม Gemma 4 E2B)

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
        // Specify a cloud-hosted model.
        // Required for `PREFER_ON_DEVICE`, `PREFER_IN_CLOUD`, and `ONLY_IN_CLOUD` inference modes.
        modelName = "CLOUD_HOSTED_MODEL_NAME",
        onDeviceConfig = OnDeviceConfig(
            mode = InferenceMode.INFERENCE_MODE,
            // (Optional) Specify an on-device model category.
            // AICore will auto-select an on-device model based on this category.
            // If not specified, AICore will auto-select the default stable on-device model.
            modelOption = OnDeviceModelOption.ON-DEVICE_MODEL_CATEGORY)
    )

GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
        // Specify a cloud-hosted model.
        // Required for `PREFER_ON_DEVICE`, `PREFER_IN_CLOUD`, and `ONLY_IN_CLOUD` inference modes.
        "CLOUD_HOSTED_MODEL_NAME",
        /* config = */ null,
        /* safetySettings = */ null,
        /* tools = */ null,
        /* toolConfig = */ null,
        /* systemInstruction = */ null,
        /* requestOptions = */ new RequestOptions(),
        new OnDeviceConfig(
                /* mode = */ InferenceMode.INFERENCE_MODE,
                /* maxOutputTokens = */ null,
                /* temperature = */ null,
                /* topK = */ null,
                /* seed = */ null,
                /* candidateCount = */ 1,
                // (Optional) Specify an on-device model category.
                // AICore will auto-select an on-device model based on this category.
                // If not specified, AICore will auto-select the default stable on-device model.
                /* modelOption = */ OnDeviceModelOption.ON-DEVICE_MODEL_CATEGORY)
    );

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

ใช้การกำหนดค่าโมเดลเพื่อควบคุมคำตอบ

ในแต่ละคำขอที่ส่งไปยังโมเดล คุณสามารถส่งการกำหนดค่าโมเดลเพื่อควบคุม วิธีที่โมเดลสร้างคำตอบ โมเดลที่โฮสต์ในระบบคลาวด์และโมเดลในอุปกรณ์ มีตัวเลือกการกำหนดค่าที่แตกต่างกัน (พารามิเตอร์คลาวด์ เทียบกับในอุปกรณ์ )

สำหรับโมเดลที่โฮสต์บนระบบคลาวด์ ให้ตั้งค่าการกำหนดค่าโดยตรงในการกำหนดค่าของโมเดล อย่างไรก็ตาม สำหรับโมเดลในอุปกรณ์ ให้ตั้งค่าภายใน onDeviceConfig

ระบบจะรักษาการกำหนดค่าไว้ตลอดอายุการใช้งานของอินสแตนซ์ หากต้องการใช้การกำหนดค่าอื่น ให้สร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel ใหม่ด้วยการกำหนดค่านั้น

ตัวอย่างต่อไปนี้จะตั้งค่าสำหรับโมเดลที่โฮสต์บนระบบคลาวด์และโมเดลในอุปกรณ์ที่อาจใช้ได้หากตั้งค่าPREFER_ON_DEVICEโหมดการอนุมาน ไว้

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel("MODEL_NAME",
        // Config for cloud-hosted model
        generationConfig = generationConfig {
          temperature = 0.8f,
          topK = 10
        },
        // Config for on-device model
        onDeviceConfig = onDeviceConfig {
          mode = InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE,
          temperature = 0.8f,
          topK = 5
        })

// Config for cloud-hosted model
GenerationConfig generationConfig = new GenerationConfig.Builder()
    .setTemperature(0.8f)
    .setTopK(10)
    .build();

// Config for on-device model
OnDeviceConfig onDeviceConfig = new OnDeviceConfig.Builder()
    .setMode(InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE)
    .setTemperature(0.8f)
    .setTopK(5)
    .build();

GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
        "MODEL_NAME",
        generationConfig,
        onDeviceConfig
    );

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);