প্রতিটি মডেলের কলে, আপনি একটি মডেল কনফিগারেশন পাঠাতে পারেন যাতে মডেলটি কীভাবে প্রতিক্রিয়া তৈরি করে তা নিয়ন্ত্রণ করা যায়। প্রতিটি মডেল বিভিন্ন কনফিগারেশন বিকল্প অফার করে।
আপনি Google AI Studio ব্যবহার করে প্রম্পট এবং মডেল কনফিগারেশন নিয়েও পরীক্ষা করতে পারেন।জেমিনি কনফিগারেশন অপশনে যান ইমেজেন কনফিগারেশন অপশনে যান
জেমিনি মডেলগুলি কনফিগার করুন
এই পৃষ্ঠায় প্রোভাইডার-নির্দিষ্ট কন্টেন্ট এবং কোড দেখতে আপনার জেমিনি API প্রোভাইডারে ক্লিক করুন। |
এই বিভাগটি আপনাকে দেখায় কিভাবে জেমিনি মডেলগুলির সাথে ব্যবহারের জন্য একটি কনফিগারেশন সেট আপ করতে হয় এবং প্রতিটি প্যারামিটারের বিবরণ প্রদান করে।
একটি মডেল কনফিগারেশন সেট আপ করুন ( জেমিনি )
সাধারণ জেমিনি ব্যবহারের ক্ষেত্রে কনফিগারেশন
কনফিগারেশনটি ইনস্ট্যান্সের জীবনকাল ধরে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। যদি আপনি একটি ভিন্ন কনফিগারেশন ব্যবহার করতে চান, তাহলে সেই কনফিগারেশন দিয়ে একটি নতুন GenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করুন।
সুইফট
একটি GenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে GenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
import FirebaseAILogic
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
let config = GenerationConfig(
candidateCount: 1,
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"]
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
একটি GenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে GenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
val config = generationConfig {
candidateCount = 1
maxOutputTokens = 200
stopSequences = listOf("red")
temperature = 0.9f
topK = 16
topP = 0.1f
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
একটি GenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে GenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;
GenerationConfig config = configBuilder.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
"GEMINI_MODEL_NAME",
config
);
);
// ...
Web
একটি GenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে GenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
const generationConfig = {
candidate_count: 1,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"],
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
একটি GenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে GenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
final generationConfig = GenerationConfig(
candidateCount: 1,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"],
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
ঐক্য
একটি GenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে GenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
var generationConfig = new GenerationConfig(
candidateCount: 1,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: new string[] { "red" },
temperature: 0.9f,
topK: 16,
topP: 0.1f
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
);
আপনি এই পৃষ্ঠার পরবর্তী বিভাগে প্রতিটি প্যারামিটারের বিবরণ পেতে পারেন।
Gemini Live API জন্য কনফিগারেশন
কনফিগারেশনটি ইনস্ট্যান্সের জীবনকাল ধরে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। যদি আপনি একটি ভিন্ন কনফিগারেশন ব্যবহার করতে চান, তাহলে সেই কনফিগারেশন দিয়ে একটি নতুন LiveModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করুন।
সুইফট
LiveModel ইনস্ট্যান্সের ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় liveGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন:
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
let config = LiveGenerationConfig(
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: [.audio],
speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)
// Specify the config as part of creating the `liveModel` instance
let liveModel = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
একটি LiveModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে LiveGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
maxOutputTokens = 200
responseModality = ResponseModality.AUDIO
speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
temperature = 0.9f
topK = 16
topP = 0.1f
}
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val liveModel = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
modelName = "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
একটি LiveModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে LiveGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModality(ResponseModality.AUDIO);
configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);
LiveGenerationConfig config = configBuilder.build();
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel lm = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
"GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
config
);
// ...
Web
LiveGenerativeModel ইনস্ট্যান্সের ইনিশিয়ালাইজেশনের সময় LiveGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন:
// ...
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
const liveGenerationConfig = {
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
speechConfig: {
voiceConfig: {
prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
},
},
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
};
// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const liveModel = getLiveGenerativeModel(ai, {
model: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
liveGenerationConfig,
});
// ...
Dart
একটি LiveGenerativeModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে LiveGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final config = LiveGenerationConfig(
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: [ResponseModalities.audio],
speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
);
// Specify the config as part of creating the `liveGenerativeModel` instance
final liveModel = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
model: 'GEMINI_LIVE_MODEL_NAME',
liveGenerationConfig: config,
);
// ...
ঐক্য
একটি LiveModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে LiveGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new LiveGenerationConfig(
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: new[] { ResponseModality.Audio },
speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir"),
temperature: 0.9f,
topK: 16,
topP: 0.1f
);
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
var liveModel = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetLiveModel(
modelName: "GEMINI_LIVE_MODEL_NAME",
liveGenerationConfig: config
);
// ...
আপনি এই পৃষ্ঠার পরবর্তী বিভাগে প্রতিটি প্যারামিটারের বিবরণ পেতে পারেন।
পরামিতিগুলির বর্ণনা ( মিথুন )
প্রযোজ্য ক্ষেত্রে উপলব্ধ পরামিতিগুলির একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ এখানে দেওয়া হল।আপনি জেমিনি ডেভেলপার API ডকুমেন্টেশনে প্যারামিটার এবং তাদের মানগুলির একটি বিস্তৃত তালিকা পেতে পারেন।
| প্যারামিটার | বিবরণ | ডিফল্ট মান |
|---|---|---|
অডিও টাইমস্ট্যাম্পaudioTimestamp | একটি বুলিয়ান যা কেবলমাত্র অডিও-ইনপুট ফাইলগুলির জন্য টাইমস্ট্যাম্প বোঝার সুযোগ করে দেয়। শুধুমাত্র | false |
প্রার্থীর সংখ্যাcandidateCount | কতগুলি প্রতিক্রিয়ার বৈচিত্র্য ফেরত দিতে হবে তা নির্দিষ্ট করে। প্রতিটি অনুরোধের জন্য, আপনাকে সমস্ত প্রার্থীর আউটপুট টোকেনের জন্য চার্জ করা হবে, তবে ইনপুট টোকেনের জন্য আপনাকে কেবল একবার চার্জ করা হবে। সমর্থিত মান: শুধুমাত্র | 1 |
ফ্রিকোয়েন্সি জরিমানাfrequencyPenalty | জেনারেট করা প্রতিক্রিয়ায় বারবার প্রদর্শিত টোকেনগুলি অন্তর্ভুক্ত করার সম্ভাবনা নিয়ন্ত্রণ করে। ইতিবাচক মানগুলি জেনারেট করা কন্টেন্টে বারবার প্রদর্শিত টোকেনগুলিকে শাস্তি দেয়, যা কন্টেন্ট পুনরাবৃত্তি হওয়ার সম্ভাবনা হ্রাস করে। | --- |
সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেনmaxOutputTokens | প্রতিক্রিয়ায় সর্বোচ্চ কত টোকেন তৈরি করা যেতে পারে তা নির্দিষ্ট করে। | --- |
উপস্থিতির শাস্তিpresencePenalty | তৈরি হওয়া প্রতিক্রিয়ায় ইতিমধ্যেই উপস্থিত টোকেনগুলি অন্তর্ভুক্ত করার সম্ভাবনা নিয়ন্ত্রণ করে। ইতিবাচক মানগুলি জেনারেট করা কন্টেন্টে ইতিমধ্যেই উপস্থিত টোকেনগুলিকে শাস্তি দেয়, আরও বৈচিত্র্যময় কন্টেন্ট তৈরির সম্ভাবনা বৃদ্ধি করে। | --- |
ক্রম বন্ধ করুনstopSequences | স্ট্রিংগুলির একটি তালিকা নির্দিষ্ট করে যা মডেলকে বলে যে প্রতিক্রিয়ায় যদি কোনও স্ট্রিং দেখা দেয় তবে কন্টেন্ট তৈরি করা বন্ধ করতে। শুধুমাত্র | --- |
তাপমাত্রাtemperature | প্রতিক্রিয়ার এলোমেলোতার মাত্রা নিয়ন্ত্রণ করে। কম তাপমাত্রার ফলে আরও নির্ণায়ক প্রতিক্রিয়া দেখা দেয়, এবং উচ্চ তাপমাত্রার ফলে আরও বৈচিত্র্যময় বা সৃজনশীল প্রতিক্রিয়া দেখা দেয়। | মডেলের উপর নির্ভর করে |
টপ-কেtopK | তৈরি করা কন্টেন্টে ব্যবহৃত সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা শব্দের সংখ্যা সীমিত করে।1 এর শীর্ষ-K মান মানে হল পরবর্তী নির্বাচিত টোকেনটি মডেলের শব্দভাণ্ডারের সমস্ত টোকেনের মধ্যে সবচেয়ে সম্ভাব্য হওয়া উচিত, অন্যদিকে n এর শীর্ষ-K মানের অর্থ হল পরবর্তী টোকেনটি সবচেয়ে সম্ভাব্য n টোকেনগুলির মধ্যে থেকে নির্বাচন করা উচিত (সবকিছু সেট করা তাপমাত্রার উপর ভিত্তি করে)। | মডেলের উপর নির্ভর করে |
টপ-পিtopP | উৎপন্ন কন্টেন্টের বৈচিত্র্য নিয়ন্ত্রণ করে। টোকেনগুলিকে সবচেয়ে সম্ভাব্য (উপরে শীর্ষ-K দেখুন) থেকে সর্বনিম্ন সম্ভাব্য পর্যন্ত নির্বাচন করা হয় যতক্ষণ না তাদের সম্ভাব্যতার যোগফল শীর্ষ-P মানের সমান হয়। | মডেলের উপর নির্ভর করে |
প্রতিক্রিয়া পদ্ধতিresponseModality | জেমিনি মডেলের Live API অথবা নেটিভ মাল্টিমোডাল আউটপুট ব্যবহার করার সময় স্ট্রিম করা আউটপুটের ধরণ নির্দিষ্ট করে, উদাহরণস্বরূপ টেক্সট, অডিও, অথবা ছবি। শুধুমাত্র Live API মডেল ব্যবহার করার সময়, অথবা মাল্টিমোডাল আউটপুট সক্ষম জেমিনি মডেল ব্যবহার করার সময় প্রযোজ্য। | --- |
বক্তৃতা (কণ্ঠস্বর)speechConfig | Live API ব্যবহার করার সময় স্ট্রিম করা অডিও আউটপুটের জন্য ব্যবহৃত ভয়েস নির্দিষ্ট করে। শুধুমাত্র Live API মডেল ব্যবহার করার সময় প্রযোজ্য। | Puck |
ইমেজেন মডেল কনফিগার করুন
এই পৃষ্ঠায় প্রদানকারী-নির্দিষ্ট বিষয়বস্তু এবং কোড দেখতে আপনার Imagen API প্রদানকারীতে ক্লিক করুন। |
এই বিভাগটি আপনাকে দেখায় কিভাবে ইমেজেন মডেলগুলির সাথে ব্যবহারের জন্য একটি কনফিগারেশন সেট আপ করতে হয় এবং প্রতিটি প্যারামিটারের বিবরণ প্রদান করে।
একটি মডেল কনফিগারেশন সেট আপ করুন ( Imagen )
কনফিগারেশনটি ইনস্ট্যান্সের জীবনকাল ধরে রক্ষণাবেক্ষণ করা হয়। যদি আপনি একটি ভিন্ন কনফিগারেশন ব্যবহার করতে চান, তাহলে সেই কনফিগারেশন দিয়ে একটি নতুন ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করুন।
সুইফট
একটি ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে ImagenGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
import FirebaseAILogic
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
negativePrompt: "frogs",
numberOfImages: 2,
aspectRatio: .landscape16x9,
imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
addWatermark: false
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
একটি ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে ImagenGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig {
negativePrompt = "frogs",
numberOfImages = 2,
aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
addWatermark = false
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
একটি ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে ImagenGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
.setNegativePrompt("frogs")
.setNumberOfImages(2)
.setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
.setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
.setAddWatermark(false)
.build();
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.imagenModel(
"IMAGEN_MODEL_NAME",
config
);
);
// ...
Web
একটি ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে ImagenGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
negativePrompt: "frogs",
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
addWatermark: false
};
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
একটি ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে ImagenGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
negativePrompt: 'frogs',
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
addWatermark: false
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
ঐক্য
একটি ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরির অংশ হিসেবে ImagenGenerationConfig এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।
using Firebase.AI;
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new ImagenGenerationConfig(
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.Landscape16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.Jpeg(100)
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetImagenModel(
modelName: "imagen-4.0-generate-001",
generationConfig: config
);
// ...
আপনি এই পৃষ্ঠার পরবর্তী বিভাগে প্রতিটি প্যারামিটারের বিবরণ পেতে পারেন।
পরামিতিগুলির বর্ণনা ( চিত্র )
প্রযোজ্য ক্ষেত্রে, উপলব্ধ প্যারামিটারগুলির একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ এখানে দেওয়া হল। আপনি Google Cloud ডকুমেন্টেশনে প্যারামিটার এবং তাদের মানগুলির একটি বিস্তৃত তালিকা পেতে পারেন।
| প্যারামিটার | বিবরণ | ডিফল্ট মান |
|---|---|---|
নেতিবাচক প্রম্পটnegativePrompt | তৈরি করা ছবিতে আপনি কী বাদ দিতে চান তার একটি বিবরণ এই প্যারামিটারটি এখনও | --- |
ফলাফলের সংখ্যাnumberOfImages | প্রতিটি অনুরোধের জন্য ফেরত পাঠানো ছবির সংখ্যা | ডিফল্ট হিসেবে একটি ছবি ব্যবহার করা হয় |
আকৃতির অনুপাতaspectRatio | তৈরি করা ছবির প্রস্থ ও উচ্চতার অনুপাত | ডিফল্ট হল বর্গক্ষেত্র (১:১) |
ছবির বিন্যাসimageFormat | আউটপুট বিকল্পগুলি, যেমন চিত্র বিন্যাস (MIME প্রকার) এবং উৎপন্ন চিত্রগুলির সংকোচনের স্তর | ডিফল্ট MIME টাইপ হল PNG ডিফল্ট কম্প্রেশন হল 75 (যদি MIME টাইপ JPEG তে সেট করা থাকে) |
জলছাপaddWatermark | জেনারেট করা ছবিতে একটি অদৃশ্যমান ডিজিটাল ওয়াটারমার্ক (যাকে SynthID বলা হয়) যোগ করা হবে কিনা | ডিফল্ট true |
ব্যক্তি প্রজন্মpersonGeneration | মডেল অনুসারে মানুষ তৈরির অনুমতি দেওয়া হবে কিনা | ডিফল্ট মডেলের উপর নির্ভর করে |
নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করুনincludeSafetyAttributes | ফিল্টার না করা ইনপুট এবং আউটপুটের জন্য প্রতিক্রিয়াগুলিতে সুরক্ষা বৈশিষ্ট্যের তালিকার জন্য বৃত্তাকার দায়িত্বশীল AI স্কোর সক্ষম করা হবে কিনা নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্যের বিভাগ: | ডিফল্ট false |
কন্টেন্ট তৈরি নিয়ন্ত্রণের অন্যান্য বিকল্প
- আপনার চাহিদা অনুযায়ী নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করতে মডেলটিকে প্রভাবিত করতে প্রম্পট ডিজাইন সম্পর্কে আরও জানুন।
- ঘৃণাত্মক বক্তব্য এবং যৌন স্পষ্ট বিষয়বস্তু সহ ক্ষতিকারক বলে বিবেচিত হতে পারে এমন প্রতিক্রিয়া পাওয়ার সম্ভাবনা সামঞ্জস্য করতে সুরক্ষা সেটিংস ব্যবহার করুন।
- মডেলের আচরণ পরিচালনা করার জন্য সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করুন। এই বৈশিষ্ট্যটি একটি প্রস্তাবনার মতো যা আপনি শেষ ব্যবহারকারীর কাছ থেকে আরও কোনও নির্দেশের সংস্পর্শে আসার আগে যুক্ত করেন।
- একটি নির্দিষ্ট আউটপুট স্কিমা নির্দিষ্ট করার জন্য প্রম্পটের সাথে একটি প্রতিক্রিয়া স্কিমা পাস করুন। JSON আউটপুট তৈরি করার সময় এই বৈশিষ্ট্যটি সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়, তবে এটি শ্রেণিবদ্ধকরণের কাজের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন যখন আপনি মডেলটিকে নির্দিষ্ট লেবেল বা ট্যাগ ব্যবহার করতে চান)।