मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए जगह की जानकारी दें

Google के जनरेटिव एआई मॉडल, कुछ देशों या इलाकों में उपलब्ध हैं.

अपने कोड में Vertex AI Gemini API बैकएंड सेवा शुरू करते समय, उस मॉडल के लिए जगह की जानकारी दी जा सकती है जिसे आपको अपने अनुरोधों में ऐक्सेस करना है. इस पेज पर, उपलब्ध जगहों की सूची देखें.

Gemini के लगभग सभी मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए, Vertex AI Gemini API global लोकेशन का इस्तेमाल करता है. इसका मतलब है कि आपके अनुरोध को दुनिया भर में उपलब्ध किसी भी मॉडल से पूरा किया जाएगा. अपने अनुरोधों के लिए लोकेशन को global पर सेट करने से, आपको मॉडल की क्षमता की सीमाएं पार करने से बचने में मदद मिल सकती है. साथ ही, "सेवा पर ज़्यादा लोड है" (503) वाली गड़बड़ियों को कम किया जा सकता है.

मॉडल के हिसाब से, इस जगह की जानकारी सेट करना ज़रूरी हो सकता है:

• Gemini preview मॉडल: global के तौर पर जगह की जानकारी सेट करना ज़रूरी है. हालांकि, Live API preview मॉडल के लिए ऐसा करना ज़रूरी नहीं है.

• Gemini 3.x मॉडल: Firebase AI Logic का इस्तेमाल करते समय, जगह की जानकारी को global पर सेट करना ज़रूरी है.

• Gemini 2.5 मॉडल: जगह की जानकारी सेट करना ज़रूरी नहीं है. अगर आपने कोई जगह नहीं बताई है, तो डिफ़ॉल्ट तौर पर us-central1 को चुना जाएगा.

• Gemini Live API मॉडल: जगह की जानकारी सेट करना ज़रूरी नहीं है. अगर आपने कोई जगह नहीं बताई है, तो डिफ़ॉल्ट तौर पर us-central1 को चुना जाएगा. ध्यान दें कि global जगह की जानकारी देने वाले एट्रिब्यूट की वैल्यू नहीं दी जा सकती.

जगहों के बारे में कुछ ज़रूरी तथ्य और सबसे सही तरीके यहां दिए गए हैं:

• क्षमता की सीमाएं, हर मॉडल, हर इलाके, और हर मिनट के हिसाब से तय की जाती हैं.

• क्षमता की सीमाएं अचानक न पहुंच जाएं, इसके लिए जगह की जानकारी को global पर सेट करें. हालांकि, ऐसा तब ही करें, जब आपका मॉडल global जगह की जानकारी के साथ काम करता हो.

• अगर आपके इस्तेमाल के मामले में, जगह की जानकारी को global पर सेट करने की सुविधा उपलब्ध नहीं है या इसका इस्तेमाल नहीं किया जा सकता, तो मॉडल को ऐक्सेस करने की जगह की जानकारी साफ़ तौर पर दें. उदाहरण के लिए, Firebase Remote Config का इस्तेमाल करके, असली उपयोगकर्ता की जगह के हिसाब से जगह की जानकारी सेट की जा सकती है.

कोड सैंपल

ध्यान दें कि इन सैंपल में, Gemini मॉडल को ऐक्सेस करने का तरीका दिखाया गया है. हालांकि, Gemini मॉडल को ऐक्सेस करते समय, जगह की जानकारी भी दी जा सकती है.Imagen

इस पेज पर बाद में दी गई उपलब्ध जगहों की सूची में से, LOCATION को जगह के कोड (उदाहरण के लिए, global या europe-west4) से बदलें.

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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")

// ...

// ...

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

// ...

// ...

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

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

// ...

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

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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' });

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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');

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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");

// ...

ध्यान दें कि अगर आपने ऐसी जगह की जानकारी दी है जहां मॉडल उपलब्ध नहीं है, तो आपको 404 गड़बड़ी का मैसेज मिलेगा. इसमें बताया जाएगा कि मॉडल was not found or your project does not have access to it.

वे जगहें जहां यह सुविधा उपलब्ध है

Google Cloud, क्षेत्रों का इस्तेमाल करता है. Google Cloud ग्राहक से जुड़ा डेटा सिर्फ़ उस क्षेत्र में सेव करता है जिसे आपने Vertex AI पर जनरेटिव एआई की सभी सामान्य रूप से उपलब्ध सुविधाओं के लिए चुना है.

Vertex AI पर जनरेटिव एआई की सुविधा, इन देशों/इलाकों में उपलब्ध है. ऐसा हो सकता है कि कुछ मॉडल और/या खास वर्शन, सभी देशों/इलाकों में उपलब्ध न हों (सुविधा की उपलब्धता के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Cloud दस्तावेज़ देखें).

निम्न पर ध्यान दें:

• सभी Gemini झलक मॉडल (Live API मॉडल को छोड़कर) के लिए, global में सिर्फ़ जगह की जानकारी उपलब्ध है.

• Gemini 3.x मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए Firebase AI Logic का इस्तेमाल करते समय, global में ही जगह की जानकारी सिर्फ़ काम करती है.

• सभी Live API मॉडल और सभी Imagen मॉडल के लिए, global की जगह की जानकारी नहीं दी जा सकती.