Models

तरीका: Model.get

किसी खास मॉडल के बारे में जानकारी मिलती है.

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

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

शेल

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

जवाब का मुख्य भाग

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

तरीका: model.list

यह एपीआई के ज़रिए उपलब्ध मॉडल की सूची बनाता है.

एंडपॉइंट

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

क्वेरी पैरामीटर

pageSize integer

ज़्यादा से ज़्यादा Models आइटम लौटाए जा सकते हैं (हर पेज के हिसाब से).

यह सेवा कम मॉडल दिखा सकती है. अगर जानकारी नहीं दी जाती है, तो हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा 50 मॉडल दिखाए जाएंगे. इस तरीके से हर पेज पर ज़्यादा से ज़्यादा 1,000 मॉडल दिखाए जाते हैं, भले ही आपने बड़ा pageSize को पास किया हो.

pageToken string

पिछले models.list कॉल से मिला पेज टोकन.

अगला पेज वापस पाने के लिए, अगले अनुरोध के लिए तर्क के तौर पर, एक अनुरोध के बाद मिले pageToken को उपलब्ध कराएं.

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

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)

शेल

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

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: मॉडल

संसाधन: मॉडल

जनरेटिव लैंग्वेज मॉडल के बारे में जानकारी.

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
}
फ़ील्ड
name string

ज़रूरी है. Model का संसाधन.

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

  • "{baseModelId}-{version}"

उदाहरण:

  • models/chat-bison-001
baseModelId string

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

उदाहरण:

  • chat-bison
version string

ज़रूरी है. मॉडल का वर्शन नंबर.

यह मेजर वर्शन दिखाता है

displayName string

मॉडल का ऐसा नाम जिसे कोई भी व्यक्ति आसानी से पढ़ सकता है. उदाहरण के लिए, "बाइसन से चैट करो".

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.

तरीकों के नाम, पास्कल केस स्ट्रिंग के तौर पर बताए जाते हैं. जैसे, generateMessage जो एपीआई के तरीकों से जुड़ा होता है.

temperature number

इससे आउटपुट की रैंडमनेस को कंट्रोल किया जाता है.

वैल्यू [0.0,maxTemperature] से ज़्यादा भी हो सकती है. इसमें ये वैल्यू भी शामिल हैं. ज़्यादा वैल्यू से ऐसे रिस्पॉन्स मिलेंगे जो ज़्यादा अलग-अलग होंगे. वहीं, 0.0 के करीब की वैल्यू, मॉडल से कम चौंकाने वाले जवाब देगी. यह वैल्यू तय करती है कि मॉडल को कॉल करते समय, बैकएंड में डिफ़ॉल्ट तौर पर इसका इस्तेमाल किया जाए या नहीं.

maxTemperature number

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

topP number

न्यूक्लियस सैंपलिंग के लिए.

न्यूक्लियस सैंपलिंग के तहत टोकन के सबसे छोटे सेट को शामिल किया जाता है, जिसकी 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-के सैंपलिंग के लिए.

टॉप-K सैंपलिंग, topK के सबसे संभावित टोकन के सेट के हिसाब से काम करती है. यह वैल्यू तय करती है कि मॉडल को कॉल करते समय, बैकएंड में डिफ़ॉल्ट तौर पर इसका इस्तेमाल किया जाए या नहीं. 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.