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 फ़ाउंडेशन मॉडल फ़्रेमवर्क) का इस्तेमाल करके इन्फ़्रेंस चलाया जा सकता है. ऐसा तब किया जा सकता 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 Foundation Models फ़्रेमवर्क के लिए, इस्तेमाल से जुड़ी ज़रूरी शर्तों से नियंत्रित होता है.

इस्तेमाल के सुझाए गए उदाहरण

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

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

  • हाइब्रिड फ़ंक्शनैलिटी वाले ऑफ़र का इस्तेमाल करके:

    • सभी खरीदारों को ऐप्लिकेशन का एक जैसा अनुभव दें. भले ही, वे किसी भी डिवाइस का इस्तेमाल कर रहे हों
    • इंटरनेट कनेक्शन, कोटे की सीमाओं या डिवाइस की क्षमताओं के बावजूद, जनरेटिव एआई की सुविधाओं की उपलब्धता को बेहतर बनाना

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

डिवाइस पर मौजूद एआई की मदद से सिर्फ़ टेक्स्ट जनरेट करने की सुविधा मिलती है. खास तौर पर, टेक्स्ट जनरेट करने की ये सुविधाएं मिलती 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.

ऐसे एपीआई और डिवाइस जिन पर यह सुविधा काम करती है

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 करें' सेक्शन में दिए गए इन चरणों में, किसी भी ऐसे प्रॉम्प्ट अनुरोध के लिए ज़रूरी सामान्य सेटअप के बारे में बताया गया है जिसे आपको भेजना 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. शुरू करें पर क्लिक करके, निर्देशों के साथ काम करने वाला वर्कफ़्लो लॉन्च करें. इससे आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए ज़रूरी एपीआई और संसाधन सेट अप करने में मदद मिलेगी.

  4. अगर कहा जाए, तो स्क्रीन पर दिए गए निर्देशों का पालन करके अपने ऐप्लिकेशन को रजिस्टर करें. साथ ही, अपने ऐप्लिकेशन में Firebase कॉन्फ़िगरेशन जोड़ें.

  5. "Gemini API provider" चुनने के लिए कहे जाने पर, हम Gemini Developer API को चुनने का सुझाव देते हैं. इससे बिना किसी शुल्क के, Gemini API का इस्तेमाल शुरू किया जा सकता है.

    बाद में किसी भी समय, Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) को सेट अप किया जा सकता है. साथ ही, बिलिंग से जुड़ी ज़रूरी शर्तें पूरी की जा सकती हैं.

  6. Firebase AI Logic के लिए ज़रूरी एपीआई और उनसे जुड़ी सेवाओं को 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 देगा. यह ज़रूरी सेवा है, ताकि Gemini API को सुरक्षित रखने में मदद मिल सके. ऐसा तब होता है, जब आपके ऐप्लिकेशन से सीधे तौर पर Gemini API को ऐक्सेस किया जाता है. शुरू करने के लिए, आपको App Check डीबग प्रोवाइडर को कॉन्फ़िगर करना होगा. इसके बारे में इस गाइड में बाद में बताया गया है. ऐसा तब करना होगा, जब App Check लागू किया गया हो.

  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 सहायता, सिर्फ़ एसपीएम का इस्तेमाल करने पर उपलब्ध होती 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 का हिस्सा 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. जब आपसे कहा जाए, तब Firebase Apple प्लैटफ़ॉर्म SDK टूल की रिपॉज़िटरी जोड़ें:

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

  3. एसडीके टूल का 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 करने के तरीके से जुड़े वर्कफ़्लो के तहत, Firebase App Check को अपने-आप लागू किया जाता है, ताकि Gemini API को सुरक्षित रखा जा सके. लोकल डेवलपमेंट के लिए, आपको App Check debug provider को कॉन्फ़िगर करना होगा, ताकि पुष्टि को बायपास किया जा सके. हालांकि, App Check को लागू करना ज़रूरी है.

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. अपने 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, सेवा देने वाली कंपनी के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, Gemini API पर क्लिक करें.

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

  1. चुनी गई Gemini API कंपनी के लिए सेवा शुरू करें.

  2. HybridModel की मदद से GenerativeModelSession इंस्टेंस बनाएं.

  3. अपनी प्राथमिकताओं के आधार पर, primary और secondary मॉडल सेट करें. आपके पास, अनुमान लगाने के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडल का क्रम सेट करने का विकल्प होता है:

    • सबसे पहले, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान लगाने की कोशिश करें, लेकिन क्लाउड पर वापस जाने 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 एसडीके, सिर्फ़ एक model सेट करने की सुविधा देता है. इसका मतलब है कि एसडीके, ऑन-डिवाइस या क्लाउड में मौजूद डेटा के आधार पर अनुमान लगाने की कोशिश सिर्फ़ एक बार 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 लगाने के मोड" (अनुमान लगाने की कोशिश का क्रम) के व्यवहार 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 अनुभवों 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 काम न करने वाली सुविधाएं

इसे एक्सपेरिमेंट के तौर पर रिलीज़ किया गया है. इसलिए, Firebase AI Logic या क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल की सभी सुविधाएं काम नहीं करती हैं.

  • हाइब्रिड या उपयोगकर्ता के डिवाइस पर लागू करने के लिए: Gemini Live API और सर्वर प्रॉम्प्ट टेंप्लेट मौजूद नहीं हैं. साथ ही, काउंट टोकन पर भरोसा नहीं किया जाना चाहिए, क्योंकि क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल के बीच काउंट अलग-अलग होगा. इसलिए, कोई भी इंट्यूटिव फ़ॉल बैक 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 जैसे 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 दी गई सीमाओं के अलावा, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर अनुमान की कुछ और सीमाएं भी हैं:

  • आपके ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल करने वाले व्यक्ति के पास, Apple Intelligence की सुविधा वाला डिवाइस होना चाहिए.

  • आपका ऐप्लिकेशन, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद डेटा के आधार पर अनुमान लगाने की सुविधा सिर्फ़ तब चालू कर सकता है, जब वह फ़ोरग्राउंड में हो.


Firebase AI Logic के साथ अपने अनुभव के बारे में सुझाव/राय दें या शिकायत करें