Google के एआई SDK टूल के बजाय, Vertex AI SDK टूल का इस्तेमाल करने के लिए माइग्रेट करें

इस पेज पर बताया गया है कि अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन में, Google के एआई क्लाइंट SDK टूल से Firebase के लिए Vertex AI क्लाइंट SDK टूल पर कैसे माइग्रेट करें. Vertex AI for Firebase SDK टूल, Apple प्लैटफ़ॉर्म (Swift), Android (Kotlin और Java), वेब (JavaScript), और Flutter (Dart) प्लैटफ़ॉर्म के लिए उपलब्ध है.

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Vertex AI का इस्तेमाल करने के लिए, माइग्रेट क्यों करें?

ऐसा हो सकता है कि आपने Google AI Studio या Google के एआई SDK टूल का इस्तेमाल करके, Gemini API का दूसरा वर्शन इस्तेमाल किया हो. हालांकि, प्रोडक्शन या एंटरप्राइज़-स्केल वाले मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, जो सीधे Gemini API को कॉल करते हैं, Firebase हमारे Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, Vertex AI Gemini API को कॉल करने का सुझाव देता है.

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए सुरक्षा से जुड़ी सुविधाएं

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपका कोड (इसमें Gemini API के कॉल भी शामिल हैं) असुरक्षित जगह में चल रहा है. इसलिए, सुरक्षा बहुत ज़रूरी है.

• डिफ़ॉल्ट रूप से, Vertex AI Gemini API को Google Cloud IAM से अनुमति मिलती है, न कि Google AI Gemini API जैसे एपीआई पासकोड से. अगर 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल किया जाता है, तो Vertex AI Gemini API को कॉल किया जा सकता है.

• मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपको Gemini API और अपने प्रोजेक्ट के संसाधनों (जैसे, ट्यून किए गए मॉडल) को ऐसे क्लाइंट से सुरक्षित रखना होगा जिनके इस्तेमाल की अनुमति नहीं है. Firebase ऐप्लिकेशन जांच का इस्तेमाल करके यह पुष्टि की जा सकती है कि सभी एपीआई कॉल आपके असल ऐप्लिकेशन से किए गए हैं. यह सुविधा सिर्फ़ तब उपलब्ध होती है, जब 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल किया जाता है.

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए बनाया गया नेटवर्क

Firebase, मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए Google का प्लैटफ़ॉर्म है. 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल करने का मतलब है कि आपके ऐप्लिकेशन एक ऐसे नेटवर्क में हैं जिसमें फ़ुल स्टैक ऐप्लिकेशन और डेवलपर की ज़रूरतों पर फ़ोकस किया गया है. उदाहरण के लिए, आपको इनमें से कोई भी काम करने के साथ-साथ और भी बहुत कुछ करना होगा:

• अपने मल्टीमॉडल अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलों को शामिल करने के लिए, 'Firebase के लिए Cloud Storage' का इस्तेमाल करें. साथ ही, ऐसे क्लाइंट SDK टूल का फ़ायदा लें जो फ़ाइल अपलोड और डाउनलोड (नेटवर्क खराब होने पर भी) को हैंडल करते हैं और आपके असली उपयोगकर्ताओं के डेटा को ज़्यादा सुरक्षित रखते हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, Firebase के लिए Cloud Storage का इस्तेमाल करने से जुड़ी समाधान गाइड देखें.

• मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए बनाए गए डेटाबेस SDK टूल का इस्तेमाल करके स्ट्रक्चर्ड डेटा मैनेज करें (जैसे कि Cloud Firestore).

• Firebase रिमोट कॉन्फ़िगरेशन का इस्तेमाल करके, ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, डाइनैमिक तौर पर रन-टाइम कॉन्फ़िगरेशन (जैसे कि जगह) सेट करें या अपने ऐप्लिकेशन में वैल्यू (जैसे, मॉडल का नाम) बदलें.

Vertex AI Gemini API की सुविधाएं

Vertex AI Gemini API में, Google के एआई Gemini API के मुकाबले अलग-अलग सुविधाएं मिलती हैं. जैसे, मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट के लिए ज़्यादा विकल्प (खास तौर पर, टेक्स्ट और वीडियो, टेक्स्ट और ऑडियो इनपुट).

Gemini API के दोनों वर्शन के बीच के फ़र्क़ के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Google Cloud के दस्तावेज़ देखें.

Google Cloud के Vertex AI टूल को इस्तेमाल करने के अन्य फ़ायदे

अपने ऐप्लिकेशन और वर्कफ़्लो में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल बेहतर होने के बाद, आपको एक ऐसे प्लैटफ़ॉर्म की ज़रूरत पड़ सकती है जो जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाने और डिप्लॉय करने के लिए, सभी सुविधाएं उपलब्ध कराता हो. Google Cloud आपको जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने के लिए टूल का एक अच्छा नेटवर्क उपलब्ध कराता है. इन टूल की मदद से, जनरेटिव एआई का इस्तेमाल किया जा सकता है. इन टूल में, ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के शुरुआती चरणों से लेकर ऐप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट, ऐप्लिकेशन होस्टिंग, और बड़े स्तर पर जटिल डेटा को मैनेज करना शामिल है.

Google Cloud का Vertex AI प्लैटफ़ॉर्म, MLOps टूल का एक सुइट उपलब्ध कराता है. इसकी मदद से, एआई मॉडल के इस्तेमाल, डिप्लॉयमेंट, और मॉनिटरिंग की सुविधा को आसान बनाया जा सकता है, ताकि इनकी क्षमता और विश्वसनीयता बनाए रखी जा सके. इसके अलावा, डेटाबेस, DevOps टूल, लॉगिंग, मॉनिटरिंग, और IAM के साथ इंटिग्रेशन से, जनरेटिव एआई की पूरी लाइफ़साइकल को मैनेज करने का बेहतरीन तरीका मिलता है.

Google Cloud के दस्तावेज़ में, Vertex AI के इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में ज़्यादा जानें.

Vertex AI for Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करें

'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल पर माइग्रेट करने के लिए, इन तीन मुख्य चरणों को पूरा करना होगा:

1. नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करें और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करें.

2. अपने कोड बेस को माइग्रेट करें. इसके लिए, आपको सिर्फ़ SDK टूल और इनीशियलाइज़ेशन कोड को बदलना होगा. इसमें मॉडल का नाम भी शामिल होना चाहिए. Gemini API को कॉल करने वाले किसी भी कोड में बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है.

3. इस्तेमाल नहीं की गई सभी एपीआई पासकोड मिटाएं और इस्तेमाल न किए गए एपीआई बंद करें.

पहला चरण: Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करना और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करना

अगर आपको Firebase के बारे में पहले से जानकारी है, तो इस सेक्शन को देखकर पक्का करें कि आपका Firebase प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन, 'Firebase SDK टूल के लिए Vertex AI' इस्तेमाल करने के लिए सेट अप किया गया है.

आपके पास पहले से एक Firebase प्रोजेक्ट और एक ऐप्लिकेशन है, जो Firebase से जुड़ा है

1. Firebase कंसोल में, Gemini की मदद से बनाएं पेज पर जाएं. इसके बाद, वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए दूसरे कार्ड पर क्लिक करें. इससे आपको ये काम करने में मदद मिलेगी (अगर ये पहले से नहीं किए गए हैं):

   • ब्लेज़ के हिसाब से पेमेंट करने वाले प्राइसिंग प्लान का इस्तेमाल करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट को अपग्रेड करें.

   • अपने प्रोजेक्ट के लिए इन दो एपीआई को चालू करें:
     aiplatform.googleapis.com और firebaseml.googleapis.com.

2. इस गाइड में अगले चरण पर जाएं और 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल करने के लिए, कोड बेस को माइग्रेट करें.

आपके पास पहले से कोई Firebase प्रोजेक्ट नहीं है और कोई ऐप्लिकेशन Firebase से जुड़ा हुआ है

1. Firebase कंसोल में साइन इन करें.

2. प्रोजेक्ट बनाएं पर क्लिक करें और फिर इनमें से किसी भी विकल्प का इस्तेमाल करें:

   • पहला विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, प्रोजेक्ट का नया नाम डालकर, पूरी तरह से नया Firebase प्रोजेक्ट (और उसका Google Cloud प्रोजेक्ट अपने-आप) बनाएं.

   • दूसरा विकल्प: "प्रोजेक्ट बनाएं" वर्कफ़्लो के पहले चरण में, ड्रॉप-डाउन मेन्यू से अपने Google Cloud प्रोजेक्ट का नाम चुनकर, किसी मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट में "Firebase जोड़ें".

     • उस Google Cloud प्रोजेक्ट का इस्तेमाल किया जा सकता है जिसे Google AI Studio ने आपके लिए Google AI API पासकोड बनाते समय बनाया था. Google AI Studio के एपीआई पासकोड सेक्शन में, उस प्रोजेक्ट का नाम देखा जा सकता है.

     • Google Cloud के किसी भी अन्य प्रोजेक्ट का इस्तेमाल किया जा सकता है.

   ध्यान दें कि जब कहा जाए, तब आपको 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल का इस्तेमाल करने के लिए, Google Analytics सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है.

3. Firebase कंसोल में, Gemini की मदद से बनाएं पेज पर जाएं. इसके बाद, वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए दूसरे कार्ड पर क्लिक करें, जिससे आपको नीचे दिए गए काम करने में मदद मिलेगी:

   • ब्लेज़ के हिसाब से पेमेंट करने वाले प्राइसिंग प्लान का इस्तेमाल करने के लिए, अपने प्रोजेक्ट को अपग्रेड करें.

   • अपने प्रोजेक्ट के लिए इन दो एपीआई को चालू करें:
     aiplatform.googleapis.com और firebaseml.googleapis.com.

4. कंसोल के वर्कफ़्लो में, अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करें. इसमें ये टास्क शामिल हैं:

   • आपके ऐप्लिकेशन को Firebase प्रोजेक्ट के साथ रजिस्टर किया जा रहा है.

   • अपने ऐप्लिकेशन के कोड बेस में अपना Firebase कॉन्फ़िगरेशन जोड़ना.

दूसरा चरण: अपने कोड बेस को माइग्रेट करना

प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से निर्देश देखने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन का प्लैटफ़ॉर्म चुनें.

Google के एआई SDK टूल और 'Firebase के लिए Vertex AI' SDK टूल को इसलिए बनाया गया है, ताकि दोनों प्लैटफ़ॉर्म के बीच आसानी से माइग्रेट किया जा सके.

माइग्रेट करने के लिए, आपको सिर्फ़ यह बदलना होगा कि आपको अपने ऐप्लिकेशन के कोड बेस में किस SDK टूल को इंटिग्रेट करना है. साथ ही, सेवा की शुरुआत और जनरेटिव मॉडल को भी बदलना होगा. आपको ऐसे किसी भी कोड में बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है जो Gemini API को कॉल करता है!

SDK टूल बदलें

शुरू करने की सेटिंग बदलें

तीसरा चरण: इस्तेमाल नहीं की गई सभी एपीआई कुंजियां मिटाएं और उन एपीआई को बंद करें जिनका इस्तेमाल नहीं किया गया है

अगर अब आपको Google AI API पासकोड का इस्तेमाल करने की ज़रूरत नहीं है, तो सुरक्षा के सबसे सही तरीके अपनाएं और इसे मिटाएं. Google AI Studio के एपीआई पासकोड सेक्शन में जाकर, Google के एआई एपीआई पासकोड देखे और मिटाए जा सकते हैं.

साथ ही, अगर अब Google के एआई Gemini API का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है, तो अपने प्रोजेक्ट में इसे बंद कर दें. Google Cloud Console में ऐसा किया जा सकता है: generativelanguage.googleapis.com.

तुम और क्या कर सकती हो?

• Google का एआई और Vertex AI, दोनों ही वेब यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) के "प्लेग्राउंड" वर्शन की सुविधा देते हैं. इस सुविधा को "AI Studio" कहा जाता है. इससे प्रॉम्प्ट और मॉडल पैरामीटर के साथ एक्सपेरिमेंट किया जा सकता है. Google Cloud के दस्तावेज़ में, Google AI Studio में दिए गए प्रॉम्प्ट को Vertex AI Studio में माइग्रेट करने का तरीका जानें.