इस पेज में बताया गया है कि Google के एआई क्लाइंट SDK टूल को आपके मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन में, 'Firebase के लिए Vertex AI' क्लाइंट SDK टूल. Vertex AI for Firebase SDK टूल, Apple प्लैटफ़ॉर्म (Swift), Android (Kotlin और Java), Web (JavaScript), और Flutter (Dart).
सीधे माइग्रेशन के निर्देशों पर जाएं
Vertex AI का इस्तेमाल करने के लिए, माइग्रेट क्यों करें?
शायद आपने Gemini API के किसी अन्य वर्शन का इस्तेमाल करके ऐसा किया हो Google AI Studio या Google के एआई SDK टूल. हालांकि, प्रोडक्शन या एंटरप्राइज़-स्केल मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए तो आप सीधे Gemini API को कॉल करें. Firebase का सुझाव है कि आप हमारे Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करके, Vertex AI Gemini API के बारे में जानें.
मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए सुरक्षा से जुड़ी सुविधाएं
मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपका कोड (Gemini API पर किए जाने वाले कॉल भी शामिल) असुरक्षित माहौल में चल रहे हों, इसलिए सुरक्षा बहुत ज़रूरी है.
डिफ़ॉल्ट रूप से, Vertex AI Gemini API को Google Cloud IAM से अनुमति मिलती है ऐसा करना, Google के एआई Gemini API जैसे एपीआई पासकोड से ज़्यादा ज़रूरी नहीं है. आप Vertex AI Gemini API को कॉल करने के लिए, अगर आपको Firebase SDK टूल के लिए Vertex AI.
मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपको Gemini API और अपने बिना मंज़ूरी वाले क्लाइंट की ओर से किए गए गलत इस्तेमाल से, जैसे कि ट्यून किए गए मॉडल. आपने लोगों तक पहुंचाया मुफ़्त में Firebase ऐप्लिकेशन जांच का इस्तेमाल करके यह पुष्टि कर सकता है कि सभी एपीआई कॉल है और यह सुविधा सिर्फ़ तब उपलब्ध होती है, जब आप Firebase SDK टूल के लिए Vertex AI.
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 जिसमें फ़ुल स्टैक ऐप्लिकेशन और डेवलपर की ज़रूरतों पर ध्यान दिया गया है. इसके लिए उदाहरण के लिए, आपको इनमें से कोई भी काम करने के साथ-साथ और भी बहुत कुछ करना होगा:
अपने मल्टीमॉडल में बड़ी फ़ाइलें शामिल करने के लिए, 'Firebase के लिए Cloud Storage' का इस्तेमाल करें अनुरोध. साथ ही, ऐसे क्लाइंट SDK टूल का फ़ायदा पाएं जो फ़ाइल अपलोड को हैंडल करते हैं और डाउनलोड (ऐसा नेटवर्क जो खराब नेटवर्क स्थिति में भी हो) और आपके वीडियो को ज़्यादा सुरक्षित बनाता है असली उपयोगकर्ताओं का डेटा शामिल है. ज़्यादा जानकारी के लिए यहां जाएं: 'Firebase के लिए Cloud Storage' का इस्तेमाल करने के बारे में समाधान गाइड.
मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए बने डेटाबेस SDK टूल का इस्तेमाल करके, स्ट्रक्चर्ड डेटा मैनेज करें (जैसे Cloud Firestore).
डाइनैमिक रूप से रन-टाइम कॉन्फ़िगरेशन (जैसे कि जगह) सेट करें या इनमें वैल्यू स्वैप करें नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, जैसे कि मॉडल का नाम Firebase रिमोट कॉन्फ़िगरेशन.
Vertex AI Gemini API की सुविधाएं
Vertex AI Gemini API में, Gemini API के Android ऐप्लिकेशन में Google का एआई Gemini API. जैसे, मल्टीमॉडल प्रॉम्प्ट (खास तौर पर, टेक्स्ट और वीडियो इनपुट के साथ-साथ टेक्स्ट और ऑडियो इनपुट).
इसके बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Gemini API के दोनों वर्शन के बीच अंतर सेक्शन पढ़ें.
Google Cloud के Vertex AI टूल को इस्तेमाल करने के अन्य फ़ायदे
ऐप्लिकेशन और वर्कफ़्लो में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल बेहतर होने पर, आपको यह ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जो जनरेटिव एआई बनाने और उसे डिप्लॉय करने से जुड़ी सभी तरह की सुविधाएं देता है एआई ऐप्लिकेशन. Google Cloud, हमें टूल का एक बेहतर नेटवर्क उपलब्ध कराता है. आपको जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करने में मदद मिलेगी. इसमें, ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट से लेकर ऐप्लिकेशन डिप्लॉयमेंट, ऐप्लिकेशन होस्टिंग, और मुश्किल डेटा को मैनेज करना स्केल.
Google Cloud का Vertex AI प्लैटफ़ॉर्म, MLOps टूल का एक सुइट उपलब्ध कराता है. यह बेहतर तरीके से काम करने के लिए, एआई मॉडल के इस्तेमाल, डिप्लॉयमेंट, और मॉनिटरिंग की सुविधा को आसान बनाएं और विश्वसनीयता. इसके अलावा, डेटाबेस, DevOps टूल, लॉगिंग, और IAM की मदद से पूरे डेटा को मैनेज किया जा सकता है. जनरेटिव एआई की लाइफ़साइकल.
ज़्यादा जानने के लिए, Vertex AI के इस्तेमाल के उदाहरण सेक्शन पढ़ें.
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:
नया या मौजूदा Firebase प्रोजेक्ट सेट अप करें और अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कनेक्ट करें.
अपने कोड बेस को माइग्रेट करें. इसके लिए, सिर्फ़ SDK टूल और इनिशलाइज़ेशन कोड (मॉडल का नाम शामिल है). कोई बदलाव नहीं है यह Gemini API को कॉल करने वाले किसी भी कोड के लिए ज़रूरी होता है.
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 ही जानकारी है, तो भी इस सेक्शन को देखकर पक्का करें कि आपके Firebase प्रोजेक्ट और ऐप्लिकेशन को Firebase SDK टूल के लिए Vertex AI.
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 Vertex AI for Firebase SDK टूल को बनाया गया है ताकि दो प्लैटफ़ॉर्म के बीच डेटा माइग्रेट करना उतना ही आसान हो किया जा सकता है.
माइग्रेट करने के लिए, आपको सिर्फ़ यह बदलना होगा कि आपको अपने ऐप्लिकेशन के साथ किस SDK टूल को इंटिग्रेट करना है कोड बेस के साथ-साथ, सेवा और जनरेटिव मॉडल को शुरू करना. आपने लोगों तक पहुंचाया मुफ़्त में आपको Gemini API को कॉल करने वाले किसी भी कोड में बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है!
SDK टूल बदलें
Google का एआई
Vertex AI for Firebase
शुरू करने की सेटिंग बदलें
Google का एआई
Vertex AI for Firebase
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 इस्तेमाल करने की ज़रूरत नहीं है, तो सुरक्षा से जुड़ी सेटिंग का पालन करें सबसे सही तरीकों का इस्तेमाल करके उसे मिटा दें. आपके पास अपने Google AI API को देखने और मिटाने का विकल्प है कुंजी में Google AI Studio का एपीआई पासकोड सेक्शन.
साथ ही, अगर अब Google के एआई Gemini API का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है, तो इसे बंद करें
आपका प्रोजेक्ट. Google Cloud Console में जाकर 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) पर "प्लेग्राउंड" ऑफ़र करते हैं अनुभव जिसका नाम "AI Studio" है प्रॉम्प्ट और मॉडल पैरामीटर के साथ एक्सपेरिमेंट करने के लिए. ज़्यादा जानें कैसे करें Google AI Studio में दिए गए प्रॉम्प्ट को Vertex AI Studio में माइग्रेट करना सेक्शन पढ़ें.