डिवाइस पर मौजूद और क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल की मदद से, Apple के ऐप्लिकेशन में हाइब्रिड अनुभव बनाना

Firebase AI Logic का इस्तेमाल करके, हाइब्रिड इन्फ़्रेंस की मदद से एआई की सुविधाओं वाले Apple ऐप्लिकेशन और सुविधाएं बनाई जा सकती हैं. हाइब्रिड इन्फ़्रेंस की मदद से, डिवाइस पर मौजूद मॉडल (खास तौर पर, Apple के Foundation Models फ़्रेमवर्क) का इस्तेमाल करके इन्फ़्रेंस चलाया जा सकता है. ऐसा तब होता है, जब ये मॉडल उपलब्ध हों. अगर ये मॉडल उपलब्ध नहीं हैं, तो क्लाउड पर होस्ट किए गए Google के मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके उलट भी किया जा सकता है.

इस पेज पर, क्लाइंट एसडीके का इस्तेमाल शुरू करने का तरीका बताया गया है. साथ ही, कॉन्फ़िगरेशन के अन्य विकल्प और सुविधाएं भी दिखाई गई हैं. जैसे, तापमान.

ध्यान दें कि Firebase AI Logic के ज़रिए उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान की सुविधा, Apple के उन ऐप्लिकेशन के लिए काम करती है जो Firebase AI Logic SDK टूल के 12.13.0 या इसके बाद के वर्शन का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, Apple Intelligence की सुविधा वाले डिवाइसों पर काम करते हैं. यह Apple के फ़ाउंडेशन मॉडल फ़्रेमवर्क के उचित इस्तेमाल की ज़रूरी शर्तों से नियंत्रित होता है.

इस्तेमाल के सुझाए गए उदाहरण

  • अनुमान लगाने के लिए, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल का इस्तेमाल करने से ये फ़ायदे मिलते हैं:

    • बेहतर निजता
    • बिना किसी शुल्क के अनुमान लगाने की सुविधा
    • ऑफ़लाइन काम करने की सुविधा

  • हाइब्रिड फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने से ये फ़ायदे मिलते हैं:

    • सभी ग्राहकों को ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करने का एक जैसा अनुभव देना, भले ही असली उपयोगकर्ता का डिवाइस कोई भी हो
    • जनरेटिव एआई की सुविधाओं की उपलब्धता को बेहतर बनाना, भले ही इंटरनेट कनेक्टिविटी, कोटा की सीमाएं या डिवाइस की क्षमताएं कुछ भी हों

इस्तेमाल की जा सकने वाली सुविधाएं, एपीआई, और डिवाइस

Firebase AI Logic का इस्तेमाल करके, हाइब्रिड और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लागू करने से पहले, इस सेक्शन को पढ़ें. इससे आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि Apple के ऐप्लिकेशन के लिए क्या-क्या काम करता है.

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की सुविधा के साथ काम करने वाली सुविधाएं और क्षमताएं

उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की सुविधा, सिर्फ़ टेक्स्ट जनरेट करने के साथ काम करती है. खास तौर पर, टेक्स्ट जनरेट करने की ये सुविधाएं उपलब्ध हैं:

इस पेज पर सबसे नीचे मौजूद, हाइब्रिड या उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान के लिए अब तक काम न करने वाली सुविधाओं की पूरी सूची ज़रूर देखें.

इस्तेमाल किए जा सकने वाले एपीआई और डिवाइस

शुरू करें

पक्का करें कि आपने ऊपर दिए गए सेक्शन को पढ़ लिया हो. इसमें, काम करने वाली सुविधाओं, एपीआई, और डिवाइसों के बारे में बताया गया है.

शुरू करने के इन चरणों में, किसी भी तरह के प्रॉम्प्ट अनुरोध को भेजने के लिए ज़रूरी सामान्य सेटअप के बारे में बताया गया है.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

  1. Firebase कंसोल में साइन इन करें. इसके बाद, अपना Firebase प्रोजेक्ट चुनें.

  2. Firebase कंसोल में, एआई सेवाएं > एआई लॉजिक पर जाएं.

  3. निर्देशों के साथ काम करने वाला वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए, शुरू करें पर क्लिक करें. इससे आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, ज़रूरी एपीआई और संसाधन सेट अप करने में मदद मिलेगी.

  4. अगर कहा जाए, तो अपने ऐप्लिकेशन को रजिस्टर करने और उसमें Firebase कॉन्फ़िगरेशन जोड़ने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

  5. "Gemini API की सेवा देने वाली कंपनी" चुनने के लिए कहे जाने पर, हमारा सुझाव है कि आप Gemini Developer API को चुनें. इससे आपको बिना किसी शुल्क के तुरंत शुरुआत करने में मदद मिलती है.

    आपके पास बाद में किसी भी समय, Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) को सेट अप करने का विकल्प होता है. साथ ही, बिलिंग के लिए ज़रूरी जानकारी भी जोड़ी जा सकती है.

  6. Firebase AI Logic के लिए ज़रूरी एपीआई और उनसे जुड़ी सेवाएं सेट अप करने के लिए, वर्कफ़्लो में आगे बढ़ें.

    जुलाई 2026 की शुरुआत से, वर्कफ़्लो का यह चरण AI Logic के लिए Firebase App Check को अपने-आप लागू कर देता है. यह एक ज़रूरी सेवा है, जो आपके ऐप्लिकेशन से सीधे ऐक्सेस किए जाने पर Gemini API को सुरक्षित रखने में मदद करती है. शुरू करने के लिए (इस गाइड में बाद में दिए गए चरण देखें), आपको लोकल डेवलपमेंट के लिए App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा. ऐसा तब करना होगा, जब App Check को लागू किया जाएगा.

  7. अपने ऐप्लिकेशन में ज़रूरी एसडीके जोड़ने के लिए, इस गाइड में दिए गए अगले चरण पर जाएं.

दूसरा चरण: ज़रूरी एसडीके जोड़ना

Xcode डिपेंडेंसी इंस्टॉल और मैनेज करने के लिए, Swift Package Manager (SPM) का इस्तेमाल करें. हाइब्रिड सपोर्ट सिर्फ़ SPM का इस्तेमाल करने पर उपलब्ध होता है.

Firebase AI Logic लाइब्रेरी, जनरेटिव मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एपीआई का ऐक्सेस देती है. यह लाइब्रेरी, Apple प्लैटफ़ॉर्म (firebase-ios-sdk) के लिए Firebase SDK टूल के हिस्से के तौर पर शामिल है.

अगर पहले से ही Firebase का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो पक्का करें कि आपके Firebase पैकेज का वर्शन 12.13.0 या इसके बाद का हो.

  1. Xcode में, अपना ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट खोलें. इसके बाद, File > Add Package Dependencies पर जाएं.

  2. प्रॉम्प्ट मिलने पर, Firebase Apple प्लैटफ़ॉर्म SDK टूल की रिपॉज़िटरी जोड़ें:

    https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk

  3. एसडीके का सबसे नया वर्शन चुनें.

  4. FirebaseAILogic और FirebaseAppCheck लाइब्रेरी चुनें.

इसके बाद, Xcode आपके पैकेज की डिपेंडेंसी से जुड़ी समस्या को हल करना शुरू कर देगा और उन्हें बैकग्राउंड में डाउनलोड करेगा.

तीसरा चरण: लोकल डेवलपमेंट के लिए, App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना

जुलाई 2026 की शुरुआत से, कंसोल में AI Logic के लिए सेटअप वर्कफ़्लो के तहत, Firebase App Check को अपने-आप लागू कर दिया जाएगा, ताकि Gemini API को सुरक्षित रखा जा सके. लोकल डेवलपमेंट के लिए, आपको App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा, ताकि पुष्टि की प्रक्रिया को बायपास किया जा सके. हालांकि, इस दौरान App Check को लागू करना जारी रखना होगा.

सिम्युलेटर में ऐप्लिकेशन को इंटरैक्टिव तरीके से चलाने के दौरान, डीबग प्रोवाइडर का इस्तेमाल करने का तरीका यहां बताया गया है. उदाहरण के लिए, लोकल डेवलपमेंट के दौरान:

  1. अपने Xcode प्रोजेक्ट में, FirebaseAppCheck को इंपोर्ट करें. इसके बाद, Firebase को कॉन्फ़िगर करने से पहले, डीबग प्रोवाइडर फ़ैक्ट्री की मदद से App Check को शुरू करें.

    import SwiftUI
import FirebaseCore
import FirebaseAppCheck

@main
struct YourApp: App {
  init() {
    let providerFactory = AppCheckDebugProviderFactory()
    AppCheck.setAppCheckProviderFactory(providerFactory)
    FirebaseApp.configure()
  }

  var body: some Scene {
    WindowGroup {
      NavigationView {
        ContentView()
      }
    }
  }
}

  2. अपना डीबग टोकन पाना:

    1. सिम्युलेटर या टेस्ट डिवाइस पर अपना ऐप्लिकेशन लॉन्च करें.

    2. Xcode कंसोल खोलें और App Check डीबग टोकन ढूंढें. उदाहरण के लिए:

      <Warning> [AppCheckCore][I-GAC004001] App Check debug token: '123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678'.

    3. टोकन कॉपी करें (उदाहरण के लिए, 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. App Check पर अपना डीबग टोकन रजिस्टर करें:

    1. Firebase कंसोल में, सुरक्षा > App Check > ऐप्लिकेशन टैब पर जाएं.

    2. अपना ऐप्लिकेशन ढूंढें और ओवरफ़्लो मेन्यू () पर क्लिक करें. इसके बाद, डीबग टोकन मैनेज करें को चुनें.

    3. डीबग टोकन को रजिस्टर करने के लिए, स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करें.

डीबग प्रोवाइडर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, आधिकारिक App Check दस्तावेज़ देखें. इसमें नया डीबग टोकन पाने का तरीका भी बताया गया है.

चौथा चरण: सेवा को शुरू करना और मॉडल सेशन का इंस्टेंस बनाना

इस पेज पर, Gemini API की सेवा देने वाली कंपनी के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, सेवा देने वाली कंपनी के नाम पर क्लिक करें.

मॉडल को प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजने से पहले, ये सेट अप करें.

  1. Gemini API की सेवा देने वाली चुनी गई कंपनी के लिए, सेवा को चालू करें.

  2. HybridModel के साथ GenerativeModelSession इंस्टेंस बनाएं.

  3. अपनी पसंद के हिसाब से primary और secondary मॉडल सेट करें. अनुमान लगाने के क्रम को सेट किया जा सकता है:

    • सबसे पहले, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की कोशिश करें. हालांकि, क्लाउड पर फ़ॉलबैक की अनुमति दें: primary को "सिस्टम" मॉडल पर और secondary को क्लाउड मॉडल पर सेट करें.

    • सबसे पहले, क्लाउड पर अनुमान लगाने की कोशिश करें. हालांकि, अगर यह काम न करे, तो उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की अनुमति दें: primary को क्लाउड मॉडल पर और secondary को "सिस्टम" मॉडल पर सेट करें.

    ध्यान दें कि SDK टूल, सिर्फ़ एक model को सेट करने की सुविधा देता है. इसका मतलब है कि SDK टूल, सिर्फ़ उपयोगकर्ता के डिवाइस पर या क्लाउड में अनुमान लगाने की कोशिश करेगा. हालांकि, हाइब्रिड अनुभव के लिए, आपको HybridModel बनाना होगा. साथ ही, primary और secondary, दोनों मॉडल सेट करने होंगे.

    कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों में, "अनुमान वाले मोड" (अनुमान लगाने का क्रम) के काम करने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानें.

यहां दिए गए उदाहरण में, पहले उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल से अनुमान लगाने की कोशिश करने का तरीका बताया गया है. हालांकि, अगर यह मॉडल काम नहीं करता है, तो क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है:

// Initialize the Gemini Developer API backend service.
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Initialize a cloud model that supports your use case.
let cloudModel = ai.geminiModel(name: "GEMINI_MODEL_NAME")
// Initialize an on-device model that supports your use case.
let systemModel = FirebaseAI.SystemLanguageModel.default

// Create a Hybrid Model.
// Provide your preferred model as `primary` and your fallback model as `secondary`.
// In this example, attempt to use on-device model; otherwise, fall back to cloud.
let hybridModel = HybridModel(
  primary: systemModel,
  secondary: cloudModel
)

// Create a GenerativeModelSession with the HybridModel created earlier.
let session = firebaseAI.generativeModelSession(
  model: hybridModel,
)

पांचवां चरण: किसी मॉडल को प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजना

इस सेक्शन में, आपको ये काम करने का तरीका बताया गया है:

सिर्फ़ टेक्स्ट वाले इनपुट से टेक्स्ट जनरेट करना

इस सैंपल को आज़माने से पहले, पक्का करें कि आपने इस गाइड का शुरू करें सेक्शन पूरा कर लिया हो.

टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए, respond(to:) का इस्तेमाल इस तरह करें:

// Imports + initialization of Gemini API backend service + creation of model session

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call `respond(to:)` with the text input
let response = try await session.respond(to: prompt)
print(response.content)

सिर्फ़ टेक्स्ट वाले इनपुट से टेक्स्ट स्ट्रीम करना

इस सैंपल को आज़माने से पहले, पक्का करें कि आपने इस गाइड का शुरू करें सेक्शन पूरा कर लिया हो.

मॉडल जनरेशन से पूरा नतीजा मिलने का इंतज़ार न करके, तेज़ी से इंटरैक्शन किए जा सकते हैं. इसके बजाय, अधूरे नतीजों को हैंडल करने के लिए स्ट्रीमिंग का इस्तेमाल करें. टेक्स्ट वाले प्रॉम्प्ट से जनरेट किए गए टेक्स्ट को स्ट्रीम करने के लिए, streamResponse(to:) का इस्तेमाल करें. जैसे:

// Imports + initialization of Gemini API backend service + creation of model session

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To stream generated text output, call `streamResponse(to:)` with the text input
let stream = session.streamResponse(to: prompt)
for try await snapshot in stream {
  print(snapshot.content)
}

तुम और क्या कर सकती हो?

हाइब्रिड अनुभव के लिए, कॉन्फ़िगरेशन के कई अन्य विकल्प और सुविधाएं इस्तेमाल की जा सकती हैं:

हाइब्रिड या उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की सुविधा के लिए, फ़िलहाल ये सुविधाएं उपलब्ध नहीं हैं

एक्सपेरिमेंट के तौर पर रिलीज़ किए गए इस वर्शन में, Firebase AI Logic या क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल की सभी सुविधाएं काम नहीं करतीं.

  • हाइब्रिड या उपयोगकर्ता के डिवाइस पर लागू करने के लिए, ये सुविधाएं काम नहीं करतीं: Gemini Live API और सर्वर प्रॉम्प्ट टेंप्लेट. साथ ही, टोकन की संख्या पर भरोसा नहीं किया जाना चाहिए, क्योंकि क्लाउड पर होस्ट किए गए और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल के बीच, टोकन की संख्या अलग-अलग होगी. इसलिए, कोई आसान फ़ॉलबैक नहीं है.

  • फ़िलहाल, डिवाइस पर अनुमान लगाने के लिए ये सुविधाएं काम नहीं करती हैं. अगर आपको इनमें से किसी भी सुविधा का इस्तेमाल करना है, तो हमारा सुझाव है कि आप क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल का ही इस्तेमाल करें. इससे आपको बेहतर अनुभव मिलेगा.

    • इमेज, ऑडियो, वीडियो, और दस्तावेज़ों (PDF) जैसे मल्टीमॉडल इनपुट से टेक्स्ट जनरेट करना

    • इमेज, ऑडियो या वीडियो जैसा मीडिया जनरेट करना

    • ऐसे अनुरोध भेजना जिनमें 4,096 से ज़्यादा टोकन (या अंग्रेज़ी के करीब 3,000 शब्द) हों.

    • उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल को पहले से मौजूद टूल उपलब्ध कराना, ताकि वह जवाब जनरेट कर सके. जैसे, कोड एक्ज़ीक्यूशन, यूआरएल कॉन्टेक्स्ट, और Google Search से सटीक जानकारी पाने की सुविधा

  • Firebase कंसोल में एआई मॉनिटरिंग की सुविधा, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद अनुमानों का कोई डेटा नहीं दिखाती है. इसमें डिवाइस लॉग भी शामिल हैं. हालांकि, क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल का इस्तेमाल करने वाले किसी भी अनुमान को, Firebase AI Logic की मदद से अन्य अनुमानों की तरह ही मॉनिटर किया जा सकता है.

अन्य सीमाएं

ऊपर बताई गई सीमाओं के अलावा, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की ये सीमाएं भी हैं:

  • आपके ऐप्लिकेशन के असली उपयोगकर्ता को Apple Intelligence की सुविधा वाले डिवाइस का इस्तेमाल करना होगा.

  • आपका ऐप्लिकेशन, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की सुविधा का इस्तेमाल सिर्फ़ तब कर सकता है, जब वह फ़ोरग्राउंड में हो.


Firebase AI Logic के साथ अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय देना या शिकायत करना