মডেল অ্যাক্সেস করার জন্য অবস্থান নির্দিষ্ট করুন

এই পৃষ্ঠায় প্রোভাইডার-নির্দিষ্ট কন্টেন্ট এবং কোড দেখতে আপনার জেমিনি API প্রোভাইডারে ক্লিক করুন।


গুগলের জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি নির্দিষ্ট অঞ্চলে পাওয়া যায়।

আপনার কোডে Vertex AI Gemini API ব্যাকএন্ড পরিষেবাটি শুরু করার সময়, আপনি ঐচ্ছিকভাবে আপনার অনুরোধগুলিতে যে মডেলটি অ্যাক্সেস করছেন তার অবস্থান নির্দিষ্ট করতে পারেন। এই পৃষ্ঠায় পরে উপলব্ধ অবস্থানগুলির তালিকা দেখুন।

অবস্থান সম্পর্কে কিছু গুরুত্বপূর্ণ তথ্য এবং সর্বোত্তম অনুশীলন এখানে দেওয়া হল:

  • ধারণক্ষমতার সীমা হল প্রতি-মডেল, প্রতি-অঞ্চল , প্রতি-মিনিট।

  • যদি আপনি কোনও অবস্থান নির্দিষ্ট না করেন, তাহলে ডিফল্ট হল us-central1

  • অপ্রত্যাশিতভাবে ধারণক্ষমতার সীমা অতিক্রম করা এড়াতে, আমরা আপনার অনুরোধগুলিতে অবস্থানটি global হিসাবে সেট করার পরামর্শ দিচ্ছি।

  • যদি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে অবস্থানকে global হিসেবে সেট করা প্রযোজ্য না হয়, তাহলে মডেলগুলি কোথায় অ্যাক্সেস করবেন তা স্পষ্টভাবে বিতরণ করার কথা বিবেচনা করুন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি Firebase Remote Config ব্যবহার করে আপনার শেষ ব্যবহারকারীর অবস্থানের উপর ভিত্তি করে অবস্থান সেট করতে পারেন।

global অবস্থান সম্পর্কে জানুন

প্রায় সকল জেমিনি মডেল অ্যাক্সেস করার জন্য, Vertex AI জেমিনি API একটি global লোকেশন সাপোর্ট করে, যার অর্থ হল আপনার অনুরোধটি গ্লোবাল পুলের যেকোনো জায়গায় উপলব্ধ মডেল দ্বারা পরিচালিত হবে। আপনার অনুরোধের জন্য লোকেশনটি global সেট করলে আপনি মডেলের ক্ষমতা সীমা অতিক্রম করা এড়াতে পারবেন এবং রিসোর্স নিঃশেষিত (৪২৯) ত্রুটি কমাতে পারবেন।

কোড নমুনা

মনে রাখবেন যে এই নমুনাগুলি একটি জেমিনি মডেল অ্যাক্সেস করার ইঙ্গিত দেয়, তবে আপনি একটি ইমেজেন মডেল অ্যাক্সেস করার সময় একটি অবস্থানও নির্দিষ্ট করতে পারেন।

এই পৃষ্ঠায় পরবর্তীতে উপলব্ধ অবস্থানের তালিকা থেকে LOCATION এর পরিবর্তে অবস্থান কোড (উদাহরণস্বরূপ, europe-west4 ) দিন।

সুইফট

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "MODEL_NAME")

// ...

Kotlin

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
                        .generativeModel("MODEL_NAME")

// ...

Java

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"))
        .generativeModel("MODEL_NAME");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

Web

// ...

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: 'MODEL_NAME' });

// ...

Dart

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model = ai.generativeModel(model: 'MODEL_NAME');

// ...

ঐক্য

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "MODEL_NAME");

// ...

মনে রাখবেন যে যদি আপনি এমন একটি স্থান নির্দিষ্ট করেন যেখানে মডেলটি উপলব্ধ নেই, তাহলে আপনি একটি 404 ত্রুটি পাবেন যা বলবে যে মডেলটি was not found or your project does not have access to it

উপলব্ধ অবস্থানগুলি

Google Cloud অঞ্চল ব্যবহার করে। Google Cloud শুধুমাত্র সেই অঞ্চলে গ্রাহকের ডেটা সংরক্ষণ করে যা আপনি Vertex AI- তে Generative AI-এর সমস্ত সাধারণভাবে উপলব্ধ বৈশিষ্ট্যের জন্য নির্দিষ্ট করেন।

Vertex AI- তে জেনারেটিভ AI নিম্নলিখিত অঞ্চলগুলিতে উপলব্ধ। কিছু মডেল এবং/অথবা নির্দিষ্ট সংস্করণ সমস্ত স্থানে উপলব্ধ নাও হতে পারে (বিস্তারিত অবস্থানের উপলব্ধতার জন্য, Google Cloud ডকুমেন্টেশন দেখুন)।

সমস্ত জেমিনি মডেল (জেমিনি লাইভ মডেল ব্যতীত) একটি global অবস্থানেও উপলব্ধ। ইমাজেন মডেলের জন্য, global অবস্থান সমর্থিত নয়

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র

  • কলম্বাস, ওহিও ( us-east5 )
  • ডালাস, টেক্সাস ( us-south1 )
  • আইওয়া ( us-central1 )
  • লাস ভেগাস, নেভাদা ( us-west4 )
  • মনকস কর্নার, দক্ষিণ ক্যারোলিনা ( us-east1 )
  • উত্তর ভার্জিনিয়া ( us-east4 )
  • ওরেগন ( us-west1 )

কানাডা

  • মন্ট্রিল ( northamerica-northeast1 )

দক্ষিণ আমেরিকা

  • সাও পাওলো, ব্রাজিল ( southamerica-east1 )

ইউরোপ

  • বেলজিয়াম ( europe-west1 )
  • ফিনল্যান্ড ( europe-north1 )
  • ফ্রাঙ্কফুর্ট, জার্মানি ( europe-west3 )
  • লন্ডন, যুক্তরাজ্য ( europe-west2 )
  • মাদ্রিদ, স্পেন ( europe-southwest1 ১)
  • মিলান, ইতালি ( europe-west8 )
  • নেদারল্যান্ডস ( europe-west4 )
  • প্যারিস, ফ্রান্স ( europe-west9 )
  • ওয়ারশ, পোল্যান্ড ( europe-central2 )
  • জুরিখ, সুইজারল্যান্ড ( europe-west6 )

এশিয়া প্যাসিফিক

  • চাংহুয়া কাউন্টি, তাইওয়ান ( asia-east1 )
  • হংকং, চীন ( asia-east2 )
  • মুম্বাই, ভারত ( asia-south1 )
  • সিউল, কোরিয়া ( asia-northeast3 )
  • সিঙ্গাপুর ( asia-southeast1 )
  • সিডনি, অস্ট্রেলিয়া ( australia-southeast1 )
  • টোকিও, জাপান ( asia-northeast1 )

মধ্যপ্রাচ্য

  • দাম্মাম, সৌদি আরব ( me-central2 )
  • দোহা, কাতার ( me-central1 )
  • তেল আবিব, ইসরায়েল ( me-west1 )