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

इस पेज पर, अपने मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन में, Google AI क्लाइंट SDK टूल से Vertex AI in Firebase क्लाइंट SDK टूल पर माइग्रेट करने का तरीका बताया गया है. Vertex AI in Firebase एसडीके, Apple प्लैटफ़ॉर्म (Swift), Android (Kotlin और Java), वेब (JavaScript), और Flutter (Dart) के लिए उपलब्ध हैं.

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Vertex AI का इस्तेमाल करने के लिए, माइग्रेट क्यों करना चाहिए?

हो सकता है कि आपने Google AI Studio या Google AI क्लाइंट SDK टूल का इस्तेमाल करके, Gemini API के किसी अन्य वर्शन को आज़माया हो. ये SDK टूल, Gemini API और प्रोटोटाइप बनाने के लिए काम के हैं. हालांकि, प्रोडक्शन या एंटरप्राइज़-स्केल वाले मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, Firebase का सुझाव है कि वे सीधे Gemini API क्लाइंट-साइड को कॉल करने के बजाय, Vertex AI Gemini API को कॉल करने के लिए हमारे Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करें.

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए सुरक्षा से जुड़ी सुविधाएं

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए सुरक्षा ज़रूरी है और इस पर विशेष ध्यान देने की ज़रूरत है. ऐसा इसलिए, क्योंकि आपका कोड (इसमें Gemini API को कॉल करना भी शामिल है) बिना सुरक्षा वाले एनवायरमेंट में काम कर रहा है.

  • डिफ़ॉल्ट रूप से, Vertex AI Gemini API को Google Cloud IAM की अनुमति मिलती है, न कि Google AI Gemini API जैसी एपीआई कुंजी की. Vertex AI in Firebase SDK टूल, ज़्यादा सुरक्षित Vertex AI Gemini API को कॉल करने के लिए बनाए गए हैं.

  • मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपको Gemini API और अपने प्रोजेक्ट के संसाधनों (जैसे, ट्यून किए गए मॉडल) को बिना अनुमति वाले क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाना होगा. Firebase App Check का इस्तेमाल करके, यह पुष्टि की जा सकती है कि सभी एपीआई कॉल आपके ऐप्लिकेशन से किए गए हैं. यह सुविधा सिर्फ़ Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करने पर उपलब्ध होती है.

मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए बनाया गया नेटवर्क

Firebase, मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए Google का प्लैटफ़ॉर्म है. Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करने का मतलब है कि आपके ऐप्लिकेशन ऐसे पारिस्थितिक तंत्र में हैं जो फ़ुल-स्टैक ऐप्लिकेशन और डेवलपर की ज़रूरतों पर फ़ोकस करता है. उदाहरण के लिए, आपके पास इनमें से कोई भी काम करने का विकल्प है. इसके अलावा, और भी कई काम किए जा सकते हैं:

  • कई तरीकों से किए जाने वाले अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलें शामिल करने के लिए, Cloud Storage for Firebase का इस्तेमाल करें. साथ ही, क्लाइंट SDK टूल का फ़ायदा लें. ये टूल, खराब नेटवर्क की स्थिति में भी फ़ाइल अपलोड और डाउनलोड करने की सुविधा देते हैं. साथ ही, ये आपके असली उपयोगकर्ताओं के डेटा को ज़्यादा सुरक्षित रखते हैं. Cloud Storage for Firebase का इस्तेमाल करने के बारे में समाधान गाइड में जाकर ज़्यादा जानें.

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

  • Firebase Remote Config का इस्तेमाल करके, ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, रन-टाइम कॉन्फ़िगरेशन (जैसे, जगह की जानकारी) को डाइनैमिक तरीके से सेट करें या अपने ऐप्लिकेशन में वैल्यू (जैसे, मॉडल का नाम) बदलें.

Google Cloud से Vertex AI का इस्तेमाल करने के अन्य फ़ायदे

अपने ऐप्लिकेशन और वर्कफ़्लो में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने के साथ-साथ, आपको ऐसे प्लैटफ़ॉर्म की ज़रूरत पड़ सकती है जो जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने के लिए, एंड-टू-एंड समाधान उपलब्ध कराता हो. Google Cloud, टूल का एक बेहतरीन नेटवर्क उपलब्ध कराता है, ताकि आप जनरेटिव एआई की सुविधाओं का फ़ायदा ले सकें. इन टूल की मदद से, ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के शुरुआती चरणों से लेकर ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने, ऐप्लिकेशन को होस्ट करने, और बड़े पैमाने पर जटिल डेटा को मैनेज करने में मदद मिलती है.

Google Cloud का Vertex AI प्लैटफ़ॉर्म, MLOps टूल का एक सुइट उपलब्ध कराता है. इससे, एआई मॉडल के इस्तेमाल, डिप्लॉयमेंट, और निगरानी को बेहतर और भरोसेमंद बनाया जा सकता है. साथ ही, डेटाबेस, DevOps टूल, लॉगिंग, मॉनिटरिंग, और IAM के साथ इंटिग्रेशन, जनरेटिव एआई के पूरे लाइफ़साइकल को मैनेज करने का एक बेहतर तरीका उपलब्ध कराते हैं.

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

Vertex AI in Firebase एसडीके टूल पर माइग्रेट करना

Vertex AI in Firebase SDK टूल पर माइग्रेट करने के लिए, तीन मुख्य चरण पूरे करने होंगे:

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

  2. अपने कोडबेस को माइग्रेट करें. इसके लिए, आपको सिर्फ़ SDK टूल और शुरू करने के कोड (इसमें मॉडल का नाम भी शामिल है) में बदलाव करना होगा. Gemini API को कॉल करने वाले किसी भी कोड में बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है.

  3. इस्तेमाल नहीं की जा रही एपीआई कुंजियों को मिटाएं और इस्तेमाल नहीं किए जा रहे एपीआई बंद करें.

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

भले ही, आप Firebase के बारे में पहले से जानकार हों, फिर भी इस सेक्शन को देखकर पक्का करें कि आपका Firebase प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन, Vertex AI in Firebase SDK टूल इस्तेमाल करने के लिए सेट अप किया गया हो.

दूसरा चरण: अपना कोडबेस माइग्रेट करना

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

Google AI SDK टूल और Vertex AI in Firebase SDK टूल को इस तरह से बनाया गया है कि दोनों प्लैटफ़ॉर्म के बीच माइग्रेट करना आसान हो.

माइग्रेट करने के लिए, आपको सिर्फ़ यह बदलना होगा कि आपको अपने ऐप्लिकेशन के कोडबेस में कौनसा SDK टूल इंटिग्रेट करना है. साथ ही, आपको सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करने का तरीका भी बदलना होगा. आपको Gemini API को कॉल करने वाले किसी भी कोड में बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है!

SDK टूल बदलना

Google AI

Kotlin 

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 

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")
}

शुरू करने का तरीका बदलना

Google AI

Kotlin 

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 

val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("MODEL_NAME")

Java 

GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
        .generativeModel("MODEL_NAME");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

इंपोर्ट अपडेट करना

यहां दिए गए कोड स्निपेट में, उदाहरण के तौर पर Chat, Content, और GenerativeModelFutures क्लास का इस्तेमाल किया गया है. हालांकि, यह एक ही पैकेज के नाम वाली अन्य क्लास पर भी लागू होना चाहिए.

Google AI

Kotlin 

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 

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;

तीसरा चरण: इस्तेमाल न की गई एपीआई पासकोड मिटाएं और इस्तेमाल न किए गए एपीआई बंद करें

अगर आपको अब अपनी Google AI एपीआई कुंजी का इस्तेमाल नहीं करना है, तो सुरक्षा के सबसे सही तरीकों का पालन करके उसे मिटाएं. Google AI Studio के एपीआई पासकोड सेक्शन में जाकर, Google AI एपीआई पासकोड देखे और मिटाए जा सकते हैं.

अगर अब Google AI Gemini API का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है, तो अपने प्रोजेक्ट में इसे बंद करें. ऐसा करने के लिए, Google Cloud कंसोल में Generative Language API (generativelanguage.googleapis.com) पेज पर जाएं. ("Generative Language API", Google AI Gemini API का आधिकारिक नाम है.)

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