এই পৃষ্ঠাটি বর্ণনা করে যে কীভাবে Google AI ক্লায়েন্ট SDK থেকে আপনার মোবাইল বা ওয়েব অ্যাপে Vertex AI in Firebase তে স্থানান্তর করা যায়। Vertex AI in Firebase Apple প্ল্যাটফর্ম (Swift), Android (Kotlin এবং Java), Web (JavaScript) এবং Flutter (Dart) এর জন্য উপলব্ধ।
সরাসরি মাইগ্রেশন নির্দেশাবলীতে যান
কেন Vertex AI ব্যবহার করতে মাইগ্রেট করবেন?
আপনি Google AI Studio বা Google AI ক্লায়েন্ট SDKs ব্যবহার করে একটি Gemini API এর বিকল্প সংস্করণ ব্যবহার করে দেখতে পারেন। এই SDKগুলি Gemini API এবং প্রোটোটাইপিংয়ের সাথে শুরু করার জন্য দরকারী৷ যাইহোক, উৎপাদন বা এন্টারপ্রাইজ-স্কেল মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপগুলির জন্য যেগুলি সরাসরি Gemini API ক্লায়েন্ট-সাইডে কল করে, Firebase দৃঢ়ভাবে আমাদের Firebase SDK ব্যবহার করে Vertex AI Gemini API কল করার সুপারিশ করে৷
মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপের নিরাপত্তা বৈশিষ্ট্য
মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপের জন্য, নিরাপত্তা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ এবং বিশেষ বিবেচনার প্রয়োজন কারণ আপনার কোড ( Gemini API তে কল সহ) একটি অরক্ষিত পরিবেশে চলছে৷
ডিফল্টরূপে, Vertex AI Gemini API Google Cloud IAM দ্বারা অনুমোদিত ( Google AI Gemini API মত একটি API কী দ্বারা নয়)। Vertex AI in Firebase আরও সুরক্ষিত Vertex AI Gemini API কল করার জন্য তৈরি করা হয়েছে।
মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপগুলির জন্য, আপনাকে Gemini API এবং আপনার প্রকল্প সংস্থানগুলিকে (যেমন টিউন করা মডেলগুলি) অননুমোদিত ক্লায়েন্টদের অপব্যবহার থেকে রক্ষা করতে হবে৷ আপনি Firebase App Check ব্যবহার করে যাচাই করতে পারেন যে সমস্ত API কল আপনার আসল অ্যাপ থেকে এসেছে এবং আপনি Vertex AI in Firebase ব্যবহার করলেই এই বৈশিষ্ট্যটি পাওয়া যাবে।
মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপের জন্য তৈরি ইকোসিস্টেম
Firebase হল মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপ তৈরির জন্য Google-এর প্ল্যাটফর্ম৷ Vertex AI in Firebase ব্যবহার করার অর্থ হল আপনার অ্যাপগুলি এমন একটি ইকোসিস্টেমে রয়েছে যা ফুল-স্ট্যাক অ্যাপ এবং ডেভেলপারদের চাহিদার উপর ফোকাস করে। উদাহরণস্বরূপ, আপনি নিম্নলিখিত এবং আরও অনেক কিছু করার জন্য সেট আপ করেছেন:
আপনার মাল্টিমোডাল অনুরোধে বড় ফাইল অন্তর্ভুক্ত করতে Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করুন। এছাড়াও, ক্লায়েন্ট SDK-এর সুবিধা নিন যা ফাইল আপলোড এবং ডাউনলোডগুলি পরিচালনা করে (এমনকি দুর্বল নেটওয়ার্ক অবস্থার মধ্যেও) এবং আপনার শেষ-ব্যবহারকারীর ডেটার জন্য আরও নিরাপত্তা প্রদান করে। Cloud Storage for Firebase ব্যবহার করার বিষয়ে আমাদের সমাধান নির্দেশিকা থেকে আরও জানুন।
মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপের জন্য তৈরি ডাটাবেস SDK ব্যবহার করে কাঠামোগত ডেটা পরিচালনা করুন (যেমন Cloud Firestore )।
Firebase Remote Config ব্যবহার করে একটি নতুন অ্যাপ সংস্করণ প্রকাশ না করে গতিশীলভাবে রান-টাইম কনফিগারেশন (যেমন অবস্থান) সেট করুন বা আপনার অ্যাপে (যেমন একটি মডেলের নাম) মান পরিবর্তন করুন।
Google Cloud থেকে Vertex AI ব্যবহার করার অতিরিক্ত সুবিধা
আপনার অ্যাপে জেনারেটিভ এআই-এর ব্যবহার এবং ওয়ার্কফ্লো পরিপক্ক হওয়ার কারণে, আপনার এমন একটি প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজন হতে পারে যা জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং স্থাপনের জন্য এন্ড-টু-এন্ড সমাধান সরবরাহ করে। অ্যাপ ডেভেলপমেন্টের প্রাথমিক পর্যায় থেকে শুরু করে অ্যাপ স্থাপন, অ্যাপ হোস্টিং এবং স্কেলে জটিল ডেটা ম্যানেজ করা পর্যন্ত আপনাকে জেনারেটিভ AI-এর শক্তিকে কাজে লাগাতে সক্ষম করার জন্য Google ক্লাউড টুলগুলির একটি বিস্তৃত ইকোসিস্টেম প্রদান করে।
Google ক্লাউডের Vertex AI প্ল্যাটফর্ম MLOps সরঞ্জামগুলির একটি স্যুট অফার করে যা দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতার জন্য AI মডেলগুলির ব্যবহার, স্থাপনা এবং পর্যবেক্ষণকে স্ট্রিমলাইন করে। উপরন্তু, ডাটাবেস, DevOps টুলস, লগিং, মনিটরিং এবং IAM এর সাথে ইন্টিগ্রেশন সমগ্র জেনারেটিভ এআই লাইফসাইকেল পরিচালনা করার জন্য একটি সামগ্রিক পদ্ধতি প্রদান করে।
Google Cloud ডকুমেন্টেশনে Vertex AI এর ব্যবহারের ক্ষেত্রে আরও জানুন।
Vertex AI in Firebase তে স্থানান্তর করুন
Vertex AI in Firebase তে স্থানান্তরিত করার জন্য তিনটি প্রধান পদক্ষেপের প্রয়োজন:
একটি নতুন বা বিদ্যমান Firebase প্রকল্প সেট আপ করুন এবং আপনার অ্যাপটিকে Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করুন।
আপনার কোডবেস স্থানান্তর করুন, যার জন্য শুধুমাত্র SDK এবং ইনিশিয়ালাইজেশন কোড (মডেলের নাম সহ) পরিবর্তন করতে হবে। যেকোন কোডের জন্য কোন পরিবর্তনের প্রয়োজন নেই যা আসলে Gemini API কল করে।
কোনো অব্যবহৃত API কী মুছুন এবং অব্যবহৃত APIগুলি নিষ্ক্রিয় করুন।
ধাপ 1 : একটি Firebase প্রকল্প সেট আপ করুন এবং আপনার অ্যাপটিকে Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করুন
এমনকি যদি আপনি ইতিমধ্যেই Firebase-এর সাথে পরিচিত হন, তাহলে আপনার Firebase প্রকল্প এবং অ্যাপ Vertex AI in Firebase ব্যবহার করার জন্য সেট আপ করা হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করতে এই বিভাগটি পর্যালোচনা করুন।
Firebase কনসোলে, Build with Gemini পৃষ্ঠাতে যান।
একটি ওয়ার্কফ্লো চালু করতে Vertex AI in Firebase ক্লিক করুন যা আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে সাহায্য করে:
ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে পে-অ্যাজ ইউ-গো ব্যবহার করতে আপনার প্রোজেক্ট আপগ্রেড করুন।
আপনার প্রকল্পে প্রয়োজনীয় API সক্রিয় করুন ( Firebase API এ Vertex AI API এবং Vertex AI in Firebase )।
Vertex AI in Firebase ব্যবহার করার জন্য আপনার কোডবেস স্থানান্তর করতে এই গাইডের পরবর্তী ধাপে যান।
Firebase কনসোলে সাইন ইন করুন।
প্রজেক্ট তৈরি করুন ক্লিক করুন এবং তারপরে নিম্নলিখিত বিকল্পগুলির মধ্যে যেকোনো একটি ব্যবহার করুন:
বিকল্প 1 : একটি সম্পূর্ণ নতুন ফায়ারবেস প্রকল্প তৈরি করুন (এবং এর অন্তর্নিহিত Google Cloud প্রকল্প স্বয়ংক্রিয়ভাবে) "প্রকল্প তৈরি করুন" কর্মপ্রবাহের প্রথম ধাপে একটি নতুন প্রকল্পের নাম প্রবেশ করান৷
বিকল্প 2 : "প্রকল্প তৈরি করুন" কর্মপ্রবাহের প্রথম ধাপে ড্রপ-ডাউন মেনু থেকে আপনার Google Cloud প্রকল্পের নাম নির্বাচন করে একটি বিদ্যমান Google Cloud প্রকল্পে "Firebase যোগ করুন"।
আপনি আপনার Google AI API কী তৈরি করার সময় Google AI Studio দ্বারা আপনার জন্য তৈরি করা Google Cloud প্রজেক্টটি ব্যবহার করতে পারেন। আপনি Google AI Studio API কী বিভাগে সেই প্রকল্পের নাম খুঁজে পেতে পারেন।
আপনি অন্য যেকোন বিদ্যমান Google Cloud প্রকল্প ব্যবহার করতে পারেন।
মনে রাখবেন যে যখন অনুরোধ করা হয়, আপনাকে Vertex AI in Firebase ব্যবহার করার জন্য Google Analytics সেট-আপ করতে হবে না ।
Firebase কনসোলে, Build with Gemini পৃষ্ঠাতে যান।
একটি ওয়ার্কফ্লো চালু করতে Vertex AI in Firebase ক্লিক করুন যা আপনাকে নিম্নলিখিত কাজগুলি সম্পূর্ণ করতে সাহায্য করে:
ব্লেজ প্রাইসিং প্ল্যানে পে-অ্যাজ ইউ-গো ব্যবহার করতে আপনার প্রোজেক্ট আপগ্রেড করুন।
আপনার প্রকল্পে প্রয়োজনীয় API সক্রিয় করুন ( Firebase API এ Vertex AI API এবং Vertex AI in Firebase )।
আপনার অ্যাপটিকে Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করতে কনসোলের ওয়ার্কফ্লোতে চালিয়ে যান, যার মধ্যে এই কাজগুলি রয়েছে:
আপনার Firebase প্রকল্পের সাথে আপনার অ্যাপ নিবন্ধন করা হচ্ছে।
আপনার অ্যাপের কোডবেসে আপনার Firebase কনফিগারেশন যোগ করা হচ্ছে।
ধাপ 2 : আপনার কোডবেস স্থানান্তর করুন
প্ল্যাটফর্ম-নির্দিষ্ট নির্দেশাবলী দেখতে আপনার অ্যাপের প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করুন।
Vertex AI in Firebase Google AI SDK এবং Vertex AI তৈরি করা হয়েছে যাতে দুটি প্ল্যাটফর্মের মধ্যে স্থানান্তর করা যতটা সম্ভব সহজ হয়।
মাইগ্রেট করার জন্য, আপনাকে শুধুমাত্র পরিবর্তন করতে হবে কোন SDK আপনি আপনার অ্যাপের কোডবেসে সংহত করবেন এবং পরিষেবার আরম্ভ এবং জেনারেটিভ মডেল। আপনার কোন কোড পরিবর্তন করার দরকার নেই যা আসলে Gemini API কল করে!
SDK পরিবর্তন করুন
Google AI
Kotlin+KTX
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// add the dependency for the Google AI client SDK for Android
implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
}
Java
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// add the dependency for the Google AI client SDK for Android
implementation("com.google.ai.client.generativeai:generativeai:VERSION")
// Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Reactive Streams)
implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")
// Required for streaming operations (to use `Publisher` from Guava Android)
implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}
Vertex AI in Firebase
Kotlin+KTX
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// add the dependency for the Vertex AI in Firebase SDK for Android
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.2")
}
Java
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// add the dependency for the Vertex AI in Firebase SDK for Android
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.0.2")
// Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android)
implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")
// Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams)
implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}
প্রারম্ভিকতা পরিবর্তন করুন
Google AI
Kotlin+KTX
val generativeModel = GenerativeModel(modelName = "MODEL_NAME",
// Access your API key as a Build Configuration variable
apiKey = BuildConfig.apiKey
)
Java
GenerativeModel gm = new GenerativeModel("MODEL_NAME",
// Access your API key as a Build Configuration variable
BuildConfig.apiKey
);
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
Vertex AI in Firebase
Kotlin+KTX
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("MODEL_NAME")
Java
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("MODEL_NAME");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
আমদানি আপডেট করুন
নিম্নলিখিত কোড স্নিপেটগুলি Chat
, Content
, এবং GenerativeModelFutures
ক্লাসগুলিকে উদাহরণ হিসাবে ব্যবহার করে, কিন্তু একই প্যাকেজ নামের অধীনে অন্যান্য ক্লাসগুলিতেও এটি প্রযোজ্য হওয়া উচিত৷
Google AI
Kotlin+KTX
import com.google.ai.client.generativeai.Chat
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures
Java
import com.google.ai.client.generativeai.Chat;
import com.google.ai.client.generativeai.type.Content;
import com.google.ai.client.generativeai.java.GenerativeModuleFutures;
Vertex AI in Firebase
Kotlin+KTX
import com.google.firebase.vertexai.Chat
import com.google.firebase.vertexai.type.Content
import com.google.firebase.vertexai.java.GenerativeModuleFutures
Java
import com.google.firebase.vertexai.Chat;
import com.google.firebase.vertexai.type.Content;
import com.google.firebase.vertexai.java.GenerativeModuleFutures;
ধাপ 3 : কোনো অব্যবহৃত API কী মুছুন এবং অব্যবহৃত APIগুলি নিষ্ক্রিয় করুন
আপনার যদি আর আপনার Google AI API কী ব্যবহার করার প্রয়োজন না হয়, তাহলে নিরাপত্তার সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করুন এবং এটি মুছুন৷ আপনি Google AI Studio API কী বিভাগে আপনার Google AI API কীগুলি দেখতে এবং মুছতে পারেন।
এছাড়াও, আপনি যদি আর Google AI Gemini API ব্যবহার না করেন, তাহলে আপনার প্রকল্পে এটি নিষ্ক্রিয় করুন। আপনি Generative Language API ( generativelanguage.googleapis.com
) পৃষ্ঠা থেকে Google Cloud কনসোলে এটি করতে পারেন। ("জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ API" হল Google AI Gemini API এর অফিসিয়াল নাম।)
আপনি আর কি করতে পারেন?
- Google AI এবং Vertex AI উভয়ই প্রম্পট এবং মডেল প্যারামিটার নিয়ে পরীক্ষা করার জন্য "AI Studio" নামে একটি ওয়েব UI "খেলার মাঠ" অভিজ্ঞতা অফার করে। Google Cloud ডকুমেন্টেশনে কীভাবে আপনার Google AI Studio প্রম্পটগুলিকে Vertex AI Studio স্থানান্তর করতে হয় তা জানুন।