في كل طلب يتم إرساله إلى نموذج، يمكنك إرسال إعدادات ضبط النموذج للتحكّم في طريقة إنشاء النموذج للرد. يوفّر كل نموذج خيارات إعداد مختلفة.
يمكنك أيضًا تجربة الطلبات وإعدادات النماذج باستخدام Google AI Studio.الانتقال إلى Gemini خيارات الضبط الانتقال إلى Imagen خيارات الضبط
إعداد نماذج Gemini
|
انقر على مزوّد Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة. |
يوضّح لك هذا القسم كيفية إعداد عملية ضبط لاستخدامها مع نماذج Gemini، كما يقدّم وصفًا لكل مَعلمة.
إعداد نموذج إعدادات (Gemini)
إعدادات حالات الاستخدام العامة
يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة تشغيل الجهاز الظاهري. إذا أردت استخدام إعداد مختلف، أنشئ مثيلاً جديدًا من GenerativeModel باستخدام هذا الإعداد.
Swift
اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.
import FirebaseAILogic
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
let config = GenerationConfig(
candidateCount: 1,
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"]
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
val config = generationConfig {
candidateCount = 1
maxOutputTokens = 200
stopSequences = listOf("red")
temperature = 0.9f
topK = 16
topP = 0.1f
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.candidateCount = 1;
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;
GenerationConfig config = configBuilder.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
"GEMINI_MODEL_NAME",
config
);
);
// ...
Web
اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
const generationConfig = {
candidate_count: 1,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"],
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
final generationConfig = GenerationConfig(
candidateCount: 1,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"],
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
Unity
اضبط قيم المَعلمات في GenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل GenerativeModel.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig`.
// IMPORTANT: Example values shown here. Make sure to update for your use case.
var generationConfig = new GenerationConfig(
candidateCount: 1,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: new string[] { "red" },
temperature: 0.9f,
topK: 16,
topP: 0.1f
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
);
يمكنك الاطّلاع على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.
إعدادات Gemini Live API
يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة تشغيل الجهاز الظاهري. إذا أردت استخدام إعداد مختلف، أنشئ مثيلاً جديدًا من LiveModel باستخدام هذا الإعداد.
Swift
اضبط قيم المَعلمات في
liveGenerationConfig
أثناء عملية تهيئة مثيل LiveGenerativeModel:
import FirebaseAILogic
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
let config = LiveGenerationConfig(
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: [.audio],
speech: SpeechConfig(voiceName: "Fenrir"),
)
// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).liveModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
اضبط قيم المَعلمات في
LiveGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.
// ...
// 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
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).liveModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
اضبط قيم المَعلمات في
LiveGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.
// ...
// 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 config = configBuilder.build();
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
"GEMINI_MODEL_NAME",
config
);
);
// ...
Web
اضبط قيم المَعلمات في
LiveGenerationConfig
أثناء عملية تهيئة مثيل LiveGenerativeModel:
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: [ResponseModality.AUDIO],
speechConfig: {
voiceConfig: {
prebuiltVoiceConfig: { voiceName: "Fenrir" },
},
},
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
};
// Specify the config as part of creating the `LiveGenerativeModel` instance
const model = getLiveGenerativeModel(ai, {
model: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig,
});
// ...
Dart
اضبط قيم المَعلمات في
LiveGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = LiveGenerationConfig(
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: [ResponseModalities.audio],
speechConfig: SpeechConfig(voiceName: 'Fenrir'),
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().liveGenerativeModel(
model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
Unity
اضبط قيم المَعلمات في
LiveGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل LiveModel.
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
var liveGenerationConfig = new LiveGenerationConfig(
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: new [] { ResponseModality.Audio },
speechConfig: SpeechConfig.UsePrebuiltVoice("Fenrir"),
temperature: 0.9f,
topK: 16,
topP: 0.1f
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetLiveModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
liveGenerationConfig: liveGenerationConfig
);
يمكنك الاطّلاع على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.
وصف المَعلمات (Gemini)
في ما يلي نظرة عامة على مستوى عالٍ على المَعلمات المتاحة، حسب الاقتضاء. يمكنك الاطّلاع على قائمة شاملة بالمعلَمات وقيمها في مستندات Gemini Developer API.
| المَعلمة | الوصف | القيمة التلقائية |
|---|---|---|
الطابع الزمني الصوتيaudioTimestamp
|
قيمة منطقية تتيح فهم الطوابع الزمنية لملفات الإدخال الصوتي فقط لا ينطبق هذا الخيار إلا عند استخدام مكالمات |
false |
عدد المرشحينcandidateCount
|
تحدّد هذه السمة عدد صيغ الردود المطلوب عرضها. في كل طلب، يتم تحصيل رسوم منك مقابل الرموز المميزة الناتجة لجميع المرشحين، ولكن يتم تحصيل الرسوم منك مرة واحدة فقط مقابل الرموز المميزة المدخلة. القيم المسموح بها: لا ينطبق هذا الخيار إلا عند استخدام |
1 |
عقوبة التكرارfrequencyPenalty
|
تتحكّم هذه السمة في احتمال تضمين الرموز المميزة التي تظهر بشكل متكرر في الرد الذي تم إنشاؤه. تؤدي القيم الموجبة إلى فرض عقوبات على الرموز المميزة التي تظهر بشكل متكرر في المحتوى الذي تم إنشاؤه، ما يقلّل من احتمال تكرار المحتوى. |
--- |
الحدّ الأقصى لعدد الرموز المميزة للناتجmaxOutputTokens
|
تحدّد هذه السمة الحد الأقصى لعدد الرموز المميّزة التي يمكن إنشاؤها في الرد. | --- |
غرامة عدم الحضورpresencePenalty
|
تتحكّم هذه السمة في احتمال تضمين رموز مميّزة تظهر في الرد الذي تم إنشاؤه. تفرض القيم الموجبة عقوبة على الرموز المميزة التي تظهر في المحتوى الذي تم إنشاؤه، ما يزيد من احتمال إنشاء محتوى أكثر تنوعًا. |
--- |
إيقاف التسلسلاتstopSequences
|
تحدّد هذه السمة قائمة بالسلاسل التي توجّه النموذج إلى التوقّف عن إنشاء المحتوى إذا تم العثور على إحدى السلاسل في الرد. لا ينطبق هذا الإعداد إلا عند استخدام إعدادات |
--- |
درجة الحرارةtemperature
|
تتحكّم هذه السمة في درجة العشوائية في الردّ. تؤدي درجات العشوائية المنخفضة إلى ردود أكثر حتمية، بينما تؤدي درجات العشوائية المرتفعة إلى ردود أكثر تنوعًا أو إبداعًا. |
حسب الطراز |
أعلى KtopK
|
يحدّ من عدد الكلمات ذات الاحتمالية الأعلى التي يتم استخدامها في المحتوى الذي يتم إنشاؤه. تعني قيمة top-K البالغة 1 أنّ الرمز المميز التالي الذي سيتم اختياره يجب أن يكون
الأكثر احتمالاً بين جميع الرموز المميزة في مفردات النموذج،
بينما تعني قيمة top-K البالغة n أنّه يجب اختيار الرمز المميز التالي
من بين الرموز المميزة n الأكثر احتمالاً
(كل ذلك استنادًا إلى درجة العشوائية التي تم ضبطها).
|
حسب الطراز |
Top-PtopP
|
تتحكّم هذه السمة في تنوّع المحتوى الذي يتم إنشاؤه. يتم اختيار الرموز المميزة من الأكثر احتمالاً (راجِع top-K أعلاه) إلى الأقل احتمالاً إلى أن يساوي مجموع احتمالاتها قيمة top-P. |
حسب الطراز |
طريقة الردّresponseModality
|
تحدّد هذه السمة نوع الناتج الذي يتم بثه عند استخدام Live API أو الناتج الأصلي المتعدد الوسائط الذي يوفّره النموذج Gemini، مثل النصوص أو المقاطع الصوتية أو الصور. لا ينطبق ذلك إلا عند استخدام إعدادات Live API و |
--- |
الكلام (الصوت)speechConfig
|
تحدّد هذه السمة الصوت المستخدَم لإخراج الصوت المتدفّق عند استخدام Live API. لا ينطبق هذا الإعداد إلا عند استخدام الإعدادين Live API و |
Puck |
إعداد نماذج Imagen
|
انقر على مزوّد Imagen API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة. |
يوضّح لك هذا القسم كيفية إعداد عملية ضبط لاستخدامها مع نماذج Imagen، كما يقدّم وصفًا لكل مَعلمة.
إعداد نموذج إعدادات (Imagen)
يتم الاحتفاظ بالإعدادات طوال مدة تشغيل الجهاز الظاهري. إذا أردت استخدام إعداد مختلف، أنشئ مثيلاً جديدًا من ImagenModel باستخدام هذا الإعداد.
Swift
اضبط قيم المَعلمات في
ImagenGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.
import FirebaseAILogic
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
negativePrompt: "frogs",
numberOfImages: 2,
aspectRatio: .landscape16x9,
imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
addWatermark: false
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
اضبط قيم المَعلمات في
ImagenGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.
// ...
// 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
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
اضبط قيم المَعلمات في
ImagenGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.
// ...
// 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
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.imagenModel(
"IMAGEN_MODEL_NAME",
config
);
);
// ...
Web
اضبط قيم المَعلمات في
ImagenGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
negativePrompt: "frogs",
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
addWatermark: false
};
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
اضبط قيم المَعلمات في ImagenGenerationConfig كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
negativePrompt: 'frogs',
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
addWatermark: false
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
Unity
اضبط قيم المَعلمات في
ImagenGenerationConfig
كجزء من إنشاء مثيل ImagenModel.
using Firebase.AI;
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
var config = new ImagenGenerationConfig(
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.Landscape16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.Jpeg(100)
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
var model = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI()).GetImagenModel(
modelName: "imagen-4.0-generate-001",
generationConfig: config
);
// ...
يمكنك الاطّلاع على وصف لكل مَعلمة في القسم التالي من هذه الصفحة.
وصف المَعلمات (Imagen)
في ما يلي نظرة عامة على مستوى عالٍ على المَعلمات المتاحة، حسب الاقتضاء. يمكنك الاطّلاع على قائمة شاملة بالمعلَمات وقيمها في مستندات Google Cloud.
| المَعلمة | الوصف | القيمة التلقائية |
|---|---|---|
الطلب السلبي
negativePrompt
|
وصف للعناصر التي تريد استبعادها من الصور التي يتم إنشاؤها
لا تتوافق |
--- |
عدد النتائج
numberOfImages
|
عدد الصور التي تم إنشاؤها والتي تم عرضها لكل طلب | القيمة التلقائية هي صورة واحدة |
نسبة العرض إلى الارتفاع
aspectRatio
|
نسبة عرض الصور التي تم إنشاؤها إلى ارتفاعها | القيمة التلقائية هي مربّع (1:1) |
تنسيق الصورة
imageFormat
|
خيارات الإخراج، مثل تنسيق الصورة (نوع MIME) ومستوى ضغط الصور التي تم إنشاؤها | نوع MIME التلقائي هو PNG مستوى الضغط التلقائي هو 75 (في حال ضبط نوع MIME على JPEG) |
العلامة المائية
addWatermark
|
تحديد ما إذا كان سيتم إضافة علامة مائية رقمية غير مرئية (تُعرف باسم SynthID) إلى الصور التي يتم إنشاؤها | القيمة التلقائية هي true
|
إنشاء شخصيات
personGeneration
|
ما إذا كان النموذج يسمح بإنشاء صور لأشخاص | يعتمد الإعداد التلقائي على النموذج |
تضمين سمات الأمان
includeSafetyAttributes
|
تحديد ما إذا كان سيتم تفعيل تقييمات الذكاء الاصطناعي المسؤول المقرَّبة لقائمة من سمات الأمان في الردود على المدخلات والمخرجات غير المفلترة فئات سمات الأمان:
|
القيمة التلقائية هي false |
خيارات أخرى للتحكّم في إنشاء المحتوى
- مزيد من المعلومات حول تصميم الطلبات للتأثير في النموذج كي يقدّم نتائج مخصّصة لاحتياجاتك
- استخدِم إعدادات الأمان لتعديل احتمالية تلقّي ردود قد تُعتبر ضارة، بما في ذلك خطاب الكراهية والمحتوى الجنسي الفاضح.
- ضبط تعليمات النظام لتوجيه سلوك النموذج هذه الميزة تشبه المقدمة التي تضيفها قبل أن يتلقّى النموذج أي تعليمات أخرى من المستخدم النهائي.
- مرِّر مخطط الردود مع الطلب لتحديد مخطط ناتج معيّن. تُستخدَم هذه الميزة بشكل شائع عند إنشاء مخرجات بتنسيق JSON، ولكن يمكن استخدامها أيضًا في مهام التصنيف (مثل عندما تريد أن يستخدم النموذج تصنيفات أو علامات معيّنة).