अपने ऐप्लिकेशन में एआई की सुविधाओं के इस्तेमाल की लागत, इस्तेमाल के आंकड़े, और अन्य मेट्रिक पर नज़र रखना, प्रोडक्शन ऐप्लिकेशन को चलाने का एक अहम हिस्सा है. आपको यह जानने की ज़रूरत है कि आपके ऐप्लिकेशन के लिए, सामान्य इस्तेमाल के पैटर्न कैसे दिखते हैं. साथ ही, यह पक्का करना होगा कि आप उन थ्रेशोल्ड के अंदर रहें जो आपके लिए अहम हैं.
इस पेज पर, लागत, इस्तेमाल के आंकड़े, और अन्य मेट्रिक पर नज़र रखने के लिए, कुछ सुझाए गए विकल्प दिए गए हैं. यह सुविधा Firebase कंसोल और Google Cloud कंसोल, दोनों में उपलब्ध है.
लागत पर नज़र रखना
इस्तेमाल और बिलिंग डैशबोर्ड में, Firebase कंसोल में, Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) और Gemini Developer API को कॉल करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट की लागत देखी जा सकती है. यह लागत, Blaze प्राइसिंग प्लान पर होने पर दिखती है.
डैशबोर्ड पर दिखने वाली लागत, ज़रूरीनहीं है कि सिर्फ़ Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल का इस्तेमाल करके किए गए कॉल के लिए ही हो. दिखाई गई लागतें उन "Gemini API" को किए गए किसी भी कॉल से जुड़ी होती हैं. भले ही, ये कॉल Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल, Google GenAI सर्वर SDK टूल, Genkit, Firebase Extensions के लिए Gemini API, REST कॉल, AI Studio में से किसी एक या अन्य एपीआई क्लाइंट का इस्तेमाल करके किए गए हों.
कीमत के बारे में ज़्यादा जानें. यह कीमत, Firebase AI Logic के इस्तेमाल से जुड़े प्रॉडक्ट के लिए है.
बजट की चेतावनियां और खर्च की सीमाएं सेट अप करना
Blaze प्राइसिंग प्लान पर होने पर, बजट सेट अप करके अचानक मिलने वाले बिलों से बचें. इसके बाद, खास तौर पर बजट की चेतावनियां और बजट खर्च की सीमाएं सेट अप करें.
ध्यान दें कि बजट की चेतावनियां, बजट की सीमाएं नहीं होती हैं. जब आपने कॉन्फ़िगर किए गए थ्रेशोल्ड के पास पहुंच जाएंगे या उसे पार कर लेंगे, तो आपको एक चेतावनी भेजी जाएगी. इससे, अपने ऐप्लिकेशन या प्रोजेक्ट में कार्रवाई की जा सकती है. अगर आपको यह चाहिए कि आपका बजट खत्म होने पर सेवा रोक दी जाए, तो आपको बजट खर्च की सीमा सेट करनी होगी.
Firebase कंसोल में, एआई की सुविधाओं के इस्तेमाल पर नज़र रखना
Firebase कंसोल Firebase के Firebase AI Logic पेज पर, एआई की निगरानी की सुविधा चालू की जा सकती है. इससे, ऐप्लिकेशन-लेवल की अलग-अलग मेट्रिक और इस्तेमाल के आंकड़े देखे जा सकते हैं. साथ ही, Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल से किए गए अनुरोधों के बारे में पूरी जानकारी पाई जा सकती है. ये डैशबोर्ड, Count Tokens API को कॉल करने पर मिलने वाली टोकन की बुनियादी संख्या से ज़्यादा जानकारी देते हैं.
Firebase Firebaseकंसोल में एआई की निगरानी की मुख्य सुविधाएं ये हैं:
अपने हर ऐप्लिकेशन के लिए, मात्रा से जुड़ी मेट्रिक देखना. जैसे, अनुरोधों की संख्या, इंतज़ार का समय, गड़बड़ियां, और हर मोड के लिए टोकन का इस्तेमाल.
अपने अनुरोधों के एट्रिब्यूट, इनपुट, और आउटपुट देखने के लिए, ट्रेस की जांच करना. इससे, डीबग करने और क्वालिटी को बेहतर बनाने में मदद मिल सकती है.
अनुरोध की स्थिति, कम से कम इंतज़ार का समय, मॉडल का नाम वगैरह जैसे डाइमेंशन के हिसाब से डेटा को बांटना.
इन सभी सुविधाओं को Google Cloud Observability Suite का इस्तेमाल करके बनाया गया है (ज़्यादा जानकारी के लिए प्रॉडक्ट की जानकारी देखें).
एआई की निगरानी की सुविधा चालू करना
**Firebase कंसोल में एआई की निगरानी की सुविधा चालू करने के ये तरीके हैं:**Firebase कंसोल में एआई की निगरानी की सुविधा चालू करने के ये तरीके हैं: Firebase कंसोल:
एआई सेवाएं > Firebase AI Logic पेज से, शुरुआती सेटअप के लिए दिए गए निर्देशों के हिसाब से वर्कफ़्लो पूरा करते समय
एआई सेवाएं > एआई लॉजिक > सेटिंग टैब में किसी भी समय
एआई की निगरानी की सुविधा चालू करने और इस्तेमाल करने के लिए ज़रूरी शर्तें:
आपके पास प्रोजेक्ट के मालिक, एडिटर या Firebase Vertex AI के एडमिन की भूमिका होनी चाहिए.
आपके ऐप्लिकेशन में, Firebase लाइब्रेरी के कम से कम ये वर्शन इस्तेमाल होने चाहिए:
iOS+: v11.13.0+ | Android: v16.0.0+ (BoM: v33.14.0+) | Web: v11.8.0+ | Flutter: v2.0.0+ (BoM: v3.11.0+) | Unity: v12.9.0+आपके ऐप्लिकेशन में, ऑप्ट-इन डेटा कलेक्शन की सुविधा चालू होनी चाहिए. यह सुविधा, डिफ़ॉल्ट रूप से चालू होती है.
जब आपका ऐप्लिकेशन इन ज़रूरी शर्तों को पूरा कर लेता है और कंसोल में एआई की निगरानी की सुविधा चालू हो जाती है, तो आपको अपने ऐप्लिकेशन या कंसोल में कुछ और करने की ज़रूरत नहीं होती. इसके बाद, एआई सेवाएं > एआई लॉजिक > एआई की निगरानी टैब में मौजूद डैशबोर्ड में डेटा दिखने लगता है. Firebase कंसोल में, किसी अनुरोध से मिले टेलीमेट्री डेटा के दिखने में थोड़ी देरी (कभी-कभी पांच मिनट तक) हो सकती है.
बेहतर इस्तेमाल के लिए
इस सेक्शन में, सैंपलिंग रेट कॉन्फ़िगरेशन के साथ-साथ, अपने डेटा को देखने और उसके साथ काम करने के अलग-अलग विकल्पों के बारे में बताया गया है.
सैंपलिंग रेट
अगर आपको बड़ी संख्या में अनुरोध करने हैं, तो हमारा सुझाव है कि सैंपलिंग रेट कॉन्फ़िगरेशन का फ़ायदा लें. सैंपलिंग रेट से पता चलता है कि कितने अनुरोधों के लिए ट्रेस की जानकारी असल में इकट्ठा की जाती है.
एआई सेवाएं > एआई लॉजिक > सेटिंग टैब Firebaseमें, अपने प्रोजेक्ट के लिए सैंपलिंग रेट को 1 से 100% के बीच की किसी वैल्यू पर कॉन्फ़िगर किया जा सकता है. यहां 100% का मतलब है कि एआई की निगरानी की सुविधा, आपके सभी ट्रैफ़िक से ट्रेस इकट्ठा करेगी. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह 100% पर सेट होता है. कम ट्रेस इकट्ठा करने से, आपकी लागत कम हो जाएगी. हालांकि, इससे उन ट्रेस की संख्या भी कम हो जाएगी जिन पर नज़र रखी जा सकती है. ध्यान दें कि सैंपलिंग रेट चाहे जो भी हो, निगरानी डैशबोर्ड में दिखने वाले ग्राफ़ में हमेशा ट्रैफ़िक की असल संख्या दिखेगी.
Firebase कंसोल के अलावा अन्य विकल्प
Firebase कंसोल में एआई की निगरानी की सुविधा के अलावा, इन विकल्पों पर भी विचार करें:
Vertex AI Model Garden देखें.
इन डैशबोर्ड से, मैनेज किए गए मॉडल के लिए इंतज़ार के समय और थ्रूपुट के बारे में ज़्यादा जानकारी मिलती है. इससे, एआई की निगरानी से मिलने वाली जानकारी को बेहतर बनाया जा सकता है. Firebase कंसोल में.Google Cloud Observability Suite की मदद से, अपने डेटा को देखें और उसका इस्तेमाल करें Google Cloud Observability Suite
एआई की निगरानी का टेलीमेट्री डेटा, आपके प्रोजेक्ट से जुड़े Google Cloud Observability Suite में सेव किया जाता है. इसलिए, इसके डैशबोर्ड में अपना डेटा देखा जा सकता है, इसमें Trace Explorer और Logs Explorer भी शामिल हैं. ये दोनों, Firebase कंसोल में अपने अलग-अलग ट्रेस की जांच करते समय लिंक होते हैं. कस्टम डैशबोर्ड बनाने, चेतावनियां सेट अप करने वगैरह के लिए भी अपने डेटा का इस्तेमाल किया जा सकता है.
एआई की निगरानी के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले प्रॉडक्ट के बारे में ज़्यादा जानकारी
एआई की निगरानी की सुविधा, आपके टेलीमेट्री डेटा को Google Cloud Observability Suite में मौजूद अलग-अलग प्रॉडक्ट में सेव करती है. इनमें Cloud Monitoring, Cloud Trace, और Cloud Logging शामिल हैं.
Cloud Monitoring: इसमें मेट्रिक सेव की जाती हैं. जैसे, अनुरोधों की संख्या, सक्सेस रेट, और अनुरोध में लगने वाला समय.
Cloud Trace: इसमें आपके हर अनुरोध के लिए ट्रेस सेव किए जाते हैं, ताकि इन्हें इकट्ठा करने के बजाय अलग-अलग देखा जा सके. आम तौर पर, ट्रेस लॉग से जुड़ा होता है, ताकि हर इंटरैक्शन का कॉन्टेंट और समय देखा जा सके.
Cloud Logging: इसमें इनपुट, आउटपुट, और कॉन्फ़िगरेशन का मेटाडेटा कैप्चर किया जाता है, ताकि एआई के हर अनुरोध के बारे में ज़्यादा जानकारी दी जा सके.
आपका टेलीमेट्री डेटा इन प्रॉडक्ट में सेव किया जाता है. इसलिए, हर प्रॉडक्ट में सीधे तौर पर, डेटा सेव करने की अवधि और ऐक्सेस की सेटिंग तय की जा सकती हैं. ज़्यादा जानने के लिए, Cloud Monitoring, Cloud Trace , और Cloud Logging के दस्तावेज़ देखें.
ध्यान दें कि एआई की निगरानी की सुविधा, असल प्रॉम्प्ट और जनरेट किए गए आउटपुट को हर सैंपल किए गए अनुरोध से Cloud Logging में सेव करती है, ताकि Firebase कंसोल में यह डेटा ऐक्सेस किया जा सके. प्रॉम्प्ट और जवाब सेव करने की सुविधा को बंद किया जा सकता है.
कीमत
बिना शुल्क वाले Spark प्राइसिंग प्लान पर मौजूद प्रोजेक्ट (यह प्लान, सिर्फ़ Gemini Developer API का इस्तेमाल करने पर उपलब्ध है): एआई की निगरानी के लिए, बुनियादी सेवाओं का इस्तेमाल करने पर कोई शुल्क नहीं लगता.
इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाने वाले Blaze प्राइसिंग प्लान पर मौजूद प्रोजेक्ट: एआई मॉनिटरिंग के लिए, जिन बुनियादी Google Cloud Observability Suite प्रॉडक्ट का इस्तेमाल किया जाता है उनके लिए शुल्क लिया जाएगा. भले ही, Gemini API सेवा देने वाले के तौर पर किसे चुना गया हो. हालांकि, हर Google Cloud Observability Suite प्रॉडक्ट के लिए, बिना शुल्क वाले कई टियर उपलब्ध हैं. ज़्यादा जानने के लिए, Google Cloud Observability Suite कीमत से जुड़ा दस्तावेज़ देखें.
(ज़रूरी नहीं) प्रॉम्प्ट और जवाब सेव करने की सुविधा बंद करना
डिफ़ॉल्ट रूप से, एआई मॉनिटरिंग, मॉडल को भेजे गए असल प्रॉम्प्ट और मॉडल से जनरेट किए गए जवाबों को कैप्चर करती है. इनमें, उन प्रॉम्प्ट और जवाबों में मौजूद संवेदनशील जानकारी (जैसे, व्यक्तिगत पहचान से जुड़ी जानकारी (पीआईआई)) भी शामिल होती है. यह सारा डेटा, Cloud Logging में सेव किया जाता है, ताकि इसे Firebase कंसोल में ऐक्सेस किया जा सके.
प्रॉम्प्ट और जवाब सेव करने की सुविधा बंद करने के लिए, अपने
Cloud Logging सिंक में, यह
एक्सक्लूज़न फ़िल्टर जोड़ें
(आम तौर पर, _Default सिंक):
resource.type="firebasevertexai.googleapis.com/Model"
Google Cloud कंसोल में, प्रोजेक्ट-लेवल की एपीआई मेट्रिक देखना
हर एपीआई के लिए, Google Cloud कंसोल में प्रोजेक्ट-लेवल की मेट्रिक देखी जा सकती हैं. जैसे, इस्तेमाल के आंकड़े.
ध्यान दें कि इस सेक्शन में बताए गए Google Cloud कंसोल के पेजों में, अनुरोध और जवाब का कॉन्टेंट और टोकन की गिनती जैसी जानकारी शामिल नहीं होती. इस तरह की जानकारी पर नज़र रखने के लिए, कंसोलFirebase में एआई की निगरानी की सुविधा का इस्तेमाल करें . इसके बारे में, पिछला सेक्शन देखें.
Google Cloud कंसोल में, उस एपीआई के मेट्रिक पेज पर जाएं जिसकी मेट्रिक देखनी हैं:
Agent Platform API: किसी भी अनुरोध से जुड़ा इस्तेमाल देखें Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI).
- इसमें, Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल, Google GenAI सर्वर SDK टूल, Genkit, Firebase Extensions के लिए Gemini API, REST API, Agent Studio, वगैरह का इस्तेमाल करके किए गए अनुरोध शामिल हैं.
Gemini Developer API: किसी भी अनुरोध से जुड़ा इस्तेमाल देखें Gemini Developer API.
- इसमें, Firebase AI Logic क्लाइंट SDK टूल, Google GenAI सर्वर SDK टूल, Genkit, Firebase Extensions के लिए Gemini API, REST API, Google AI Studio, वगैरह का इस्तेमाल करके किए गए अनुरोध शामिल हैं.
- इस एपीआई का डिसप्ले नेम Google Cloud कंसोल में "Generative Language API" है.
अगर आपको एपीआई के लिए "खास जानकारी वाला पेज" दिखता है, तो मैनेज करें पर क्लिक करें. इसके बाद, मेट्रिक टैब पर क्लिक करें.
अपनी पसंद की मेट्रिक देखने के लिए, ड्रॉप-डाउन मेन्यू का इस्तेमाल करें. जैसे, रिस्पॉन्स कोड के हिसाब से ट्रैफ़िक, एपीआई के तरीके के हिसाब से गड़बड़ियां, कुल इंतज़ार का समय, और एपीआई के तरीके के हिसाब से इंतज़ार का समय.