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

Firebase AI Logic

एआई की मदद से Apple के ऐप्लिकेशन और सुविधाएं बनाई जा सकती हैं. इसके लिए, हाइब्रिड इन्फ़रेंस का इस्तेमाल किया जा सकता है. Firebase AI Logic हाइब्रिड इन्फ़रेंस की मदद से, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल (खास तौर पर, Apple का Foundation Models फ़्रेमवर्क) का इस्तेमाल करके अनुमान चलाया जा सकता है. अगर उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल उपलब्ध नहीं है, तो क्लाउड पर होस्ट किए गए Google के मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसके अलावा, क्लाउड पर होस्ट किए गए Google के मॉडल उपलब्ध न होने पर, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.

इस पेज पर, क्लाइंट एसडीके टूल 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 की मदद से, Apple के उन ऐप्लिकेशन के लिए ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस की सुविधा उपलब्ध है जो Firebase AI Logic SDK के 12.13.0 या इसके बाद वाले वर्शन का इस्तेमाल करते हैं. साथ ही, यह सुविधा उन डिवाइसों पर काम करती है जिनमें Apple Intelligence की सुविधा चालू है. यह सुविधा, Apple के Foundation Models फ़्रेमवर्क के लिए, इस्तेमाल की ज़रूरी शर्तों के मुताबिक काम करती है.

इस्तेमाल के वे मामले जिनके लिए सुझाव दिया गया है

  • इन्फ़रेंस के लिए, डिवाइस पर मौजूद मॉडल का इस्तेमाल करने पर ये फ़ायदे मिलते हैं:

    • निजता को बेहतर तरीके से सुरक्षित रखने की सुविधा
    • बिना किसी शुल्क के इन्फ़रेंस की सुविधा
    • ऑफ़लाइन काम करने की सुविधा

  • हाइब्रिड सुविधा का इस्तेमाल करने पर ये फ़ायदे मिलते हैं:

    • सभी ग्राहकों को एक जैसा ऐप्लिकेशन अनुभव देना, भले ही वे किसी भी डिवाइस का इस्तेमाल कर रहे हों
    • इंटरनेट कनेक्टिविटी, कोटा की सीमाओं या डिवाइस की क्षमताओं के बावजूद, जनरेटिव एआई की सुविधाएं उपलब्ध कराना

वे सुविधाएं, एपीआई, और डिवाइस जिनके साथ यह सुविधा काम करती है

Firebase AI Logic का इस्तेमाल करके, हाइब्रिड और ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस की सुविधा लागू करने से पहले, इस सेक्शन की समीक्षा करें. इससे आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि Apple के ऐप्लिकेशन के लिए कौनसी सुविधाएं उपलब्ध हैं.

ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस के लिए उपलब्ध सुविधाएं और फ़ीचर

ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस में, सिर्फ़ टेक्स्ट जनरेट करने की सुविधा उपलब्ध है. खास तौर पर, टेक्स्ट जनरेट करने की ये सुविधाएं उपलब्ध हैं:

इस पेज पर सबसे नीचे, हाइब्रिड या ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस के लिए, उन सुविधाओं की पूरी सूची देखें जो अभी उपलब्ध नहीं हैं.

वे एपीआई और डिवाइस जिनके साथ यह सुविधा काम करती है

शुरू करें

पक्का करें कि आपने ऊपर दिया गया वह सेक्शन पढ़ लिया हो जिसमें उपलब्ध सुविधाओं, एपीआई, और डिवाइसों के बारे में बताया गया है.

शुरू करने के लिए दिए गए इन चरणों में, प्रॉम्प्ट के अनुरोध 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. अपने प्रोजेक्ट के लिए ज़रूरी एपीआई और संसाधन सेट अप करने में मदद पाने के लिए, शुरू करें पर क्लिक करें. इससे, आपको चरण-दर-चरण निर्देश मिलेंगे.

  4. अगर आपसे 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 प्रोवाइडर" चुनने के लिए कहे जाने पर, हमारा सुझाव है कि Gemini Developer API को चुनें. इससे, बिना किसी शुल्क के तुरंत शुरुआत की जा सकती है.

    बाद में किसी भी समय, सेट अप किया जा सकता है. Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) इसके लिए, बिलिंग की सुविधा चालू करना ज़रूरी है.

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

    जुलाई 2026 की शुरुआत से, वर्कफ़्लो के इस चरण में, Firebase App Check के लिए AI Logic की सुविधा अपने-आप लागू हो जाएगी. यह एक ज़रूरी सेवा है, जो आपके ऐप्लिकेशन से सीधे Gemini API ऐक्सेस करने पर, उसे सुरक्षित रखने में मदद करती है. शुरू करने के लिए (इस गाइड में आगे दिए गए चरण देखें), App Check लागू होने पर, आपको लोकल डेवलपमेंट के लिए App Check का डीबग प्रोवाइडर कॉन्फ़िगर करना होगा.App Check

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

दूसरा चरण: ज़रूरी एसडीके टूल जोड़ना

Xcode की डिपेंडेंसी इंस्टॉल और मैनेज करने के लिए, Swift Package Manager (एसपीएम) का इस्तेमाल करें. एसपीएम का इस्तेमाल करने पर ही, हाइब्रिड सुविधा उपलब्ध होती है.

Firebase AI Logic लाइब्रेरी की मदद से, जनरेटिव मॉडल के साथ इंटरैक्ट करने के लिए, एपीआई ऐक्सेस किए जा सकते हैं. यह लाइब्रेरी, Apple प्लैटफ़ॉर्म के लिए Firebase SDK (firebase-ios-sdk) के हिस्से के तौर पर शामिल है.

अगर पहले से 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, अपने ऐप्लिकेशन प्रोजेक्ट को खोलें. इसके बाद, फ़ाइल > पैकेज डिपेंडेंसी जोड़ें पर जाएं.

  2. अगर आपसे कहा जाए, तो Apple प्लैटफ़ॉर्म के लिए Firebase SDK की रिपॉज़िटरी जोड़ें:

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

  3. एसडीके टूल का सबसे नया वर्शन चुनें.

  4. FirebaseAILogic और FirebaseAppCheck लाइब्रेरी चुनें.

इसके बाद, Xcode बैकग्राउंड में आपकी डिपेंडेंसी को हल करना और डाउनलोड करना अपने-आप शुरू कर देगा.

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

जुलाई 2026 की शुरुआत से, कंसोल में AI Logic के लिए, चरण-दर-चरण निर्देश देने वाले सेटअप वर्कफ़्लो के तहत, Firebase App Check को सुरक्षित रखने के लिए, Gemini API की सुविधा अपने-आप लागू हो जाएगी. लोकल डेवलपमेंट के लिए, आपको App Check डीबग प्रोवाइडर कॉन्फ़िगर करना होगा. इससे, App Check लागू होने के बावजूद, अटेस्टेशन को बायपास किया जा सकेगा.App Check

यहां बताया गया है कि इंटरैक्टिव तरीके से सिम्युलेटर में अपना ऐप्लिकेशन चलाते समय, डीबग प्रोवाइडर का इस्तेमाल कैसे करें. उदाहरण के लिए, लोकल डेवलपमेंट के दौरान:

  1. अपने Xcode प्रोजेक्ट में, FirebaseAppCheck इंपोर्ट करें और डीबग प्रोवाइडर फ़ैक्ट्री की मदद से App Check को कॉन्फ़िगर करने Firebaseसे पहले 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 पाएं:

    1. सिम्युलेटर में या अपने 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 के साथ अपना डीबग टोकन रजिस्टर करें:

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

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

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

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

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

इस पेज पर, प्रोवाइडर के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, अपने Gemini API प्रोवाइडर पर क्लिक करें.

मॉडल को प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजने से पहले, यह सेटअप करें.

  1. चुने गए Gemini API प्रोवाइडर के लिए, सेवा शुरू करें.

  2. HybridModel के साथ, GenerativeModelSession का इंस्टेंस बनाएं.

  3. अपनी प्राथमिकताओं के हिसाब से, primary और secondary मॉडल सेट करें. आप कोशिश किए गए अनुमान का क्रम सेट कर सकते हैं:

    • सबसे पहले, उपयोगकर्ता के डिवाइस पर इन्फ़रेंस की कोशिश करें, लेकिन क्लाउड पर फ़ॉल बैक करने की अनुमति दें: primary को "सिस्टम" मॉडल और secondary को क्लाउड मॉडल पर सेट करें.

    • सबसे पहले, क्लाउड में इन्फ़रेंस की कोशिश करें, लेकिन उपयोगकर्ता के डिवाइस पर फ़ॉल बैक करने की अनुमति दें: primary को क्लाउड मॉडल और secondary को "सिस्टम" मॉडल पर सेट करें.

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

    कॉन्फ़िगरेशन के विकल्पों में, "अनुमान मोड" (अनुमान की कोशिश का क्रम) के व्यवहार के बारे में ज़्यादा जानें.

नीचे दिए गए उदाहरण में, सबसे पहले उपयोगकर्ता के डिवाइस पर इन्फ़रेंस की कोशिश करने का तरीका बताया गया है. साथ ही, इसमें क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल पर फ़ॉल बैक करने की अनुमति देने का तरीका भी बताया गया 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: मॉडल को प्रॉम्प्ट का अनुरोध भेजना

इस सेक्शन में, 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 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 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 से पूरा नतीजा मिलने का इंतज़ार न करके, तेज़ इंटरैक्शन किए जा सकते हैं. इसके लिए, आंशिक नतीजों को मैनेज 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 अन्य विकल्प और सुविधाएं इस्तेमाल की जा सकती हैं:

वे सुविधाएं जो अभी हाइब्रिड या ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस के लिए उपलब्ध नहीं हैं

एक्सपेरिमेंट के तौर पर रिलीज़ होने की वजह से, Firebase AI Logic या क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल की सभी सुविधाएं उपलब्ध नहीं हैं.

  • Imagen मॉडल, Gemini Live API, और प्रॉम्प्ट टेंप्लेट, हाइब्रिड या ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस के लिए उपलब्ध नहीं हैं. साथ ही, टोकन की संख्या पर भरोसा नहीं किया जाना चाहिए, क्योंकि क्लाउड पर होस्ट किए गए और उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मॉडल के बीच, टोकन की संख्या अलग-अलग होगी. इसलिए, फ़ॉल बैक का कोई आसान तरीका नहीं है.

  • ये सुविधाएं, अभी ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस के लिए उपलब्ध नहीं हैं. अगर आपको इनमें से किसी भी सुविधा का इस्तेमाल करना है, तो हमारा सुझाव है कि ज़्यादा बेहतर अनुभव के लिए, सिर्फ़ क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल का इस्तेमाल करें.

    • मल्टीमॉडल इनपुट से टेक्स्ट जनरेट करना. जैसे, इमेज, ऑडियो, वीडियो, और दस्तावेज़ (पीडीएफ़)

    • मीडिया जनरेट करना. जैसे, इमेज, ऑडियो या वीडियो

    • 4,096 टोकन (या अंग्रेज़ी के करीब 3,000 शब्दों) से ज़्यादा के अनुरोध भेजना.

    • उपयोगकर्ता के डिवाइस पर मौजूद मॉडल को इन-बिल्ट टूल उपलब्ध कराना, ताकि वह अपना जवाब जनरेट कर सके. जैसे, कोड एक्ज़ीक्यूशन, यूआरएल कॉन्टेक्स्ट, और Google Search की मदद से ग्राउंडिंग

  • Firebase कंसोल में, एआई की निगरानी करने की सुविधा में, ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस का कोई डेटा नहीं दिखता. इसमें, ऑन-डिवाइस लॉग भी शामिल हैं. हालांकि, Firebase AI Logic की मदद से, क्लाउड पर होस्ट किए गए मॉडल का इस्तेमाल करके किए गए किसी भी इन्फ़रेंस की निगरानी की जा सकती है. Firebase AI Logic

अन्य सीमाएं

ऊपर बताई गई सीमाओं के अलावा, ऑन-डिवाइस इन्फ़रेंस के लिए ये सीमाएं भी लागू होती हैं:


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