Usa la configuración del modelo para controlar las respuestas

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En cada llamada a un modelo, puedes enviar una configuración del modelo para controlar cómo el modelo genera una respuesta. Cada modelo ofrece diferentes opciones de configuración.

Puedes experimentar con instrucciones y parámetros de configuración de modelos, y iterar rápidamente con Vertex AI Studio.

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Configura modelos Gemini

En esta sección, se muestra cómo configurar una configuración para usar con modelos Gemini y se proporciona una descripción de cada parámetro.

Configura un modelo (Gemini)

Configuración para casos de uso generales

Establece los valores de los parámetros en un GenerationConfig como parte de la creación de la instancia de GenerativeModel y llama a generateContent, generateContentStream o startChat.

La configuración se mantiene durante el ciclo de vida de la instancia. Si quieres usar una configuración diferente, crea una instancia GenerativeModel nueva con esa configuración.

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
val config = generationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    stopSequences = listOf("red")
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;

GenerationConfig generationConfig = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
    "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

Puedes encontrar una descripción de cada parámetro en la siguiente sección de esta página.

Configuración de Gemini Live API

Establece los valores de los parámetros en un LiveGenerationConfig como parte de la creación de la instancia de LiveModel.

La configuración se mantiene durante el ciclo de vida de la instancia. Si quieres usar una configuración diferente, crea una instancia LiveModel nueva con esa configuración.

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val generativeModel = Firebase.vertexAI.liveModel(
    modelName = "gemini-2.0-flash-live-preview-04-09",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModalities(ResponseModality.AUDIO);

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);

LiveGenerationConfig generationConfig = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().liveModel(
    "gemini-2.0-flash-live-preview-04-09",
    generationConfig
);

LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(gm);

// ...

Puedes encontrar una descripción de cada parámetro en la siguiente sección de esta página.

Descripción de los parámetros (Gemini)

A continuación, se incluye una descripción general de alto nivel de los parámetros disponibles, según corresponda. Puedes encontrar una lista completa de los parámetros y sus valores en la documentación de Google Cloud.

Configura modelos Imagen

En esta sección, se muestra cómo configurar una configuración para usar con modelos Imagen y se proporciona una descripción de cada parámetro.

Configura un modelo (Imagen)

Establece los valores de los parámetros en un ImagenGenerationConfig como parte de la creación de la instancia de ImagenModel y la llamada a generateImages.

La configuración se mantiene durante el ciclo de vida de la instancia. Si quieres usar una configuración diferente, crea una instancia ImagenModel nueva con esa configuración.

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig(
    negativePrompt = "frogs",
    numberOfImages = 2,
    aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
    imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
    addWatermark = false
)

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
val imagenModel = Firebase.vertexAI.imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

// ...

// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
    .setNegativePrompt("frogs")
    .setNumberOfImages(2)
    .setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
    .setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
    .setAddWatermark(false)
    .build();

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModel m = FirebaseVertexAI.getInstance().imagenModel(
    "IMAGEN_MODEL_NAME",
    config
);

ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(m);

// ...

Puedes encontrar una descripción de cada parámetro en la siguiente sección de esta página.

Descripción de los parámetros (Imagen)

A continuación, se incluye una descripción general de alto nivel de los parámetros disponibles, según corresponda. Puedes encontrar una lista completa de los parámetros y sus valores en la documentación de Google Cloud.

Otras opciones para controlar la generación de contenido

• Obtén más información sobre el diseño de instrucciones para influir en el modelo y generar resultados específicos para tus necesidades.
• Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que se puedan considerar dañinas, como incitación al odio o a la violencia y contenido sexual explícito.
• Establece instrucciones del sistema para guiar el comportamiento del modelo. Esta función es como un "preámbulo" que agregas antes de que el modelo se exponga a otras instrucciones del usuario final.
• Pasa un esquema de respuesta junto con la instrucción para especificar un esquema de salida específico. Esta función se usa con mayor frecuencia cuando se genera un resultado JSON, pero también se puede usar para tareas de clasificación (como cuando deseas que el modelo use etiquetas específicas).