Models

मॉडल एंडपॉइंट की मदद से, उपलब्ध मॉडल की सूची को प्रोग्राम के हिसाब से लिस्ट किया जा सकता है. साथ ही, इससे एक्सटेंडेट मेटाडेटा को वापस पाया जा सकता है, जैसे कि काम करने वाली सुविधा और कॉन्टेक्स्ट विंडो के साइज़ बदलने की सुविधा. ज़्यादा जानकारी के लिए, मॉडल गाइड पढ़ें.

तरीका: Model.get

किसी खास Model के बारे में जानकारी पाता है. जैसे, उसका वर्शन नंबर, टोकन की सीमाएं, पैरामीटर, और अन्य मेटाडेटा. मॉडल के बारे में ज़्यादा जानकारी के लिए, Gemini मॉडल गाइड देखें.

एंडपॉइंट

पाएं https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{name=models/*}

पाथ पैरामीटर

name string

ज़रूरी है. मॉडल के संसाधन का नाम.

यह नाम, models.list तरीके से मिले मॉडल के नाम से मेल खाना चाहिए.

फ़ॉर्मैट: models/{model} यह models/{model} का रूप लेता है.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध का मुख्य हिस्सा खाली होना चाहिए.

अनुरोध का उदाहरण

Python

import google.generativeai as genai

model_info = genai.get_model("models/gemini-1.5-flash-latest")
print(model_info)
models.py

शेल

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash?key=$GOOGLE_API_KEY
models.sh

जवाब का मुख्य भाग

कामयाब रहने पर, जवाब के मुख्य हिस्से में Model का एक इंस्टेंस शामिल किया जाता है.

तरीका: model.list

Gemini API के ज़रिए उपलब्ध Model की सूची दिखाता है.

एंडपॉइंट

पाएं https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models

क्वेरी पैरामीटर

pageSize integer

हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा Models दिखाए जा सकते हैं.

अगर कोई वैल्यू नहीं दी जाती है, तो हर पेज पर 50 मॉडल दिखाए जाएंगे. इस तरीके से, हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा 1,000 मॉडल दिखते हैं. भले ही, आपने ज़्यादा pageSize पास किया हो.

pageToken string

पिछले models.list कॉल से मिला पेज टोकन.

अगला पेज पाने के लिए, एक अनुरोध से मिला pageToken, अगले अनुरोध के आर्ग्युमेंट के तौर पर दें.

पेजों पर नंबर डालते समय, models.list को दिए गए अन्य सभी पैरामीटर, पेज टोकन देने वाले कॉल से मैच होने चाहिए.

अनुरोध का मुख्य भाग

अनुरोध का मुख्य हिस्सा खाली होना चाहिए.

अनुरोध का उदाहरण

Python

import google.generativeai as genai

print("List of models that support generateContent:\n")
for m in genai.list_models():
    if "generateContent" in m.supported_generation_methods:
        print(m.name)

print("List of models that support embedContent:\n")
for m in genai.list_models():
    if "embedContent" in m.supported_generation_methods:
        print(m.name)
models.py

शेल

curl https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models?key=$GOOGLE_API_KEY
models.sh

जवाब का मुख्य भाग

ListModel से मिले जवाब में, मॉडल की पेजों वाली सूची शामिल है.

अगर एपीआई सही से जुड़ जाता है, ताे जवाब के मुख्य भाग में नीचे दिए गए स्ट्रक्चर शामिल होता है.

फ़ील्ड
models[] object (Model)

लौटाए गए मॉडल.

nextPageToken string

एक टोकन, जिसे अगला पेज फिर से पाने के लिए pageToken के तौर पर भेजा जा सकता है.

अगर इस फ़ील्ड को छोड़ दिया जाता है, तो और पेज नहीं होते हैं.

JSON के काेड में दिखाना 
{
  "models": [
    {
      object (Model)
    }
  ],
  "nextPageToken": string
}

REST रिसॉर्स: models

संसाधन: मॉडल

जनरेटिव लैंग्वेज मॉडल के बारे में जानकारी.

फ़ील्ड
name string

ज़रूरी है. Model के संसाधन का नाम. इस्तेमाल की जा सकने वाली सभी वैल्यू के लिए, मॉडल के वैरिएंट देखें.

फ़ॉर्मैट: models/{model}, जिसका नाम {model} है:

  • "{baseModelId}-{version}"

उदाहरण:

  • models/gemini-1.5-flash-001
baseModelId string

ज़रूरी है. बेस मॉडल का नाम, इसे जनरेट करने के अनुरोध को भेजें.

उदाहरण:

  • gemini-1.5-flash
version string

ज़रूरी है. मॉडल का वर्शन नंबर.

यह मेजर वर्शन (1.0 या 1.5) दिखाता है

displayName string

मॉडल का ऐसा नाम जिसे कोई भी व्यक्ति आसानी से पढ़ सकता है. उदाहरण के लिए, "Gemini 1.5 Flash".

नाम में ज़्यादा से ज़्यादा 128 वर्ण हो सकते हैं और इसमें कोई भी UTF-8 वर्ण हो सकता है.

description string

मॉडल के बारे में कम शब्दों में जानकारी.

inputTokenLimit integer

इस मॉडल के लिए, ज़्यादा से ज़्यादा इनपुट टोकन इस्तेमाल किए जा सकते हैं.

outputTokenLimit integer

इस मॉडल के लिए उपलब्ध आउटपुट टोकन की ज़्यादा से ज़्यादा संख्या.

supportedGenerationMethods[] string

मॉडल में काम करने वाले जनरेशन के तरीके.

एपीआई इस्तेमाल करने के तरीकों के नाम, पास्कल केस स्ट्रिंग के तौर पर बताए जाते हैं, जैसे कि generateMessage और generateContent.

temperature number

इससे आउटपुट की रैंडमनेस को कंट्रोल किया जाता है.

वैल्यू [0.0,maxTemperature] से ज़्यादा हो सकती हैं. ज़्यादा वैल्यू से अलग-अलग जवाब मिलेंगे. वहीं, 0.0 के आस-पास की वैल्यू से आम तौर पर मॉडल से कम चौंकाने वाले जवाब मिलेंगे. इस वैल्यू से पता चलता है कि मॉडल को कॉल करते समय, बैकएंड किस डिफ़ॉल्ट वैल्यू का इस्तेमाल करेगा.

maxTemperature number

वह ज़्यादा से ज़्यादा तापमान जिसका इस्तेमाल यह मॉडल कर सकता है.

topP number

न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए.

न्यूक्लियस सैंपलिंग में, टोकन के सबसे छोटे सेट को शामिल किया जाता है, जिनकी संभावना का योग कम से कम topP होता है. यह वैल्यू तय करती है कि मॉडल को कॉल करते समय, बैकएंड में डिफ़ॉल्ट तौर पर इसका इस्तेमाल किया जाए या नहीं.

topK integer

टॉप-k सैंपलिंग के लिए.

टॉप-k सैंपलिंग में, topK सबसे संभावित टोकन का सेट शामिल होता है. इस वैल्यू से पता चलता है कि मॉडल को कॉल करते समय, बैकएंड किस डिफ़ॉल्ट वैल्यू का इस्तेमाल करेगा. अगर यह फ़ील्ड खाली है, तो इससे पता चलता है कि मॉडल टॉप-k सैंपलिंग का इस्तेमाल नहीं करता है. साथ ही, topK को जनरेशन पैरामीटर के तौर पर इस्तेमाल नहीं किया जा सकता.

JSON के काेड में दिखाना 
{
  "name": string,
  "baseModelId": string,
  "version": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "inputTokenLimit": integer,
  "outputTokenLimit": integer,
  "supportedGenerationMethods": [
    string
  ],
  "temperature": number,
  "maxTemperature": number,
  "topP": number,
  "topK": integer
}