মডেলের এন্ডপয়েন্ট আপনার জন্য উপলব্ধ মডেলগুলিকে প্রোগ্রাম্যাটিকভাবে তালিকাভুক্ত করার এবং সমর্থিত কার্যকারিতা এবং প্রসঙ্গ উইন্ডোর আকারের মতো বর্ধিত মেটাডেটা পুনরুদ্ধার করার একটি উপায় প্রদান করে। মডেল গাইডে আরও পড়ুন।
পদ্ধতি: models.get
একটি নির্দিষ্ট Model সম্পর্কে তথ্য পায় যেমন এর সংস্করণ নম্বর, টোকেন সীমা, পরামিতি এবং অন্যান্য মেটাডেটা। মডেলের বিস্তারিত তথ্যের জন্য মিথুন মডেলের নির্দেশিকা পড়ুন।
শেষবিন্দু
https: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{name=models /*} পানপাথ প্যারামিটার
namestringপ্রয়োজন। মডেলের সম্পদের নাম।
এই নামটি models.list পদ্ধতি দ্বারা প্রত্যাবর্তিত একটি মডেল নামের সাথে মিলিত হওয়া উচিত।
বিন্যাস: models/{model} এটি ফর্ম models/{model} লাগে।
শরীরের অনুরোধ
অনুরোধের বডি খালি হতে হবে।
উদাহরণ অনুরোধ
পাইথন
যাও
শেল
প্রতিক্রিয়া শরীর
সফল হলে, প্রতিক্রিয়া বডিতে Model একটি উদাহরণ থাকে।
পদ্ধতি: models.list
Gemini API-এর মাধ্যমে উপলব্ধ Model তালিকা করে৷
শেষবিন্দু
https: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /models পানক্যোয়ারী প্যারামিটার
pageSizeinteger ফেরত দেওয়ার জন্য সর্বাধিক সংখ্যক Models (প্রতি পৃষ্ঠায়)।
অনির্দিষ্ট হলে, প্রতি পৃষ্ঠায় 50টি মডেল ফেরত দেওয়া হবে। এই পদ্ধতিটি প্রতি পৃষ্ঠায় সর্বাধিক 1000টি মডেল ফেরত দেয়, এমনকি যদি আপনি একটি বড় পৃষ্ঠার আকার পাস করেন।
pageTokenstring একটি পৃষ্ঠা টোকেন, একটি পূর্ববর্তী models.list কল থেকে প্রাপ্ত।
পরবর্তী পৃষ্ঠাটি পুনরুদ্ধার করার জন্য পরবর্তী অনুরোধের যুক্তি হিসাবে একটি অনুরোধ দ্বারা ফিরে আসা pageToken প্রদান করুন।
পেজিনেটিং করার সময়, models.list এ প্রদত্ত অন্যান্য সমস্ত প্যারামিটার অবশ্যই পেজ টোকেন প্রদানকারী কলের সাথে মেলে।
শরীরের অনুরোধ
অনুরোধের বডি খালি হতে হবে।
উদাহরণ অনুরোধ
পাইথন
যাও
শেল
প্রতিক্রিয়া শরীর
মডেলগুলির একটি পৃষ্ঠাযুক্ত তালিকা ধারণকারী ListModel থেকে প্রতিক্রিয়া।
সফল হলে, প্রতিক্রিয়া বডিতে নিম্নলিখিত কাঠামোর সাথে ডেটা থাকে:
models[]object ( Model )ফিরে আসা মডেলরা।
nextPageTokenstring একটি টোকেন, যা পরবর্তী পৃষ্ঠা পুনরুদ্ধার করতে pageToken হিসাবে পাঠানো যেতে পারে।
যদি এই ক্ষেত্রটি বাদ দেওয়া হয়, তাহলে আর কোনো পৃষ্ঠা নেই।
| JSON প্রতিনিধিত্ব |
|---|
{
"models": [
{
object ( |
REST সম্পদ: মডেল
সম্পদ: মডেল
একটি জেনারেটিভ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল সম্পর্কে তথ্য।
namestring প্রয়োজন। Model সম্পদের নাম। সমস্ত অনুমোদিত মানগুলির জন্য মডেল বৈকল্পিক পড়ুন।
বিন্যাস: models/{model} একটি {model} নামকরণ কনভেনশন সহ:
- "{baseModelId}-{version}"
উদাহরণ:
-
models/gemini-1.5-flash-001
baseModelIdstringপ্রয়োজন। বেস মডেলের নাম, প্রজন্মের অনুরোধে এটি পাস করুন।
উদাহরণ:
-
gemini-1.5-flash
versionstringপ্রয়োজন। মডেলের সংস্করণ নম্বর।
এটি প্রধান সংস্করণ ( 1.0 বা 1.5 ) প্রতিনিধিত্ব করে
displayNamestringমডেলটির মানব-পাঠযোগ্য নাম। যেমন "মিথুন 1.5 ফ্ল্যাশ"।
নামটি 128 অক্ষর পর্যন্ত লম্বা হতে পারে এবং যেকোন UTF-8 অক্ষর থাকতে পারে।
descriptionstringমডেলের একটি সংক্ষিপ্ত বিবরণ।
inputTokenLimitintegerএই মডেলের জন্য সর্বাধিক সংখ্যক ইনপুট টোকেন অনুমোদিত৷
outputTokenLimitintegerএই মডেলের জন্য সর্বাধিক সংখ্যক আউটপুট টোকেন উপলব্ধ।
supportedGenerationMethods[]stringমডেলের সমর্থিত প্রজন্মের পদ্ধতি।
সংশ্লিষ্ট API পদ্ধতির নামগুলিকে Pascal কেস স্ট্রিং হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, যেমন generateMessage এবং generateContent ।
boolean thinkingমডেল চিন্তা সমর্থন করে কিনা.
temperaturenumberআউটপুটের এলোমেলোতা নিয়ন্ত্রণ করে।
মানগুলি সহ [0.0,maxTemperature] এর বেশি হতে পারে। একটি উচ্চ মান প্রতিক্রিয়া তৈরি করবে যা আরও বৈচিত্র্যময়, যখন 0.0 এর কাছাকাছি একটি মান সাধারণত মডেল থেকে কম আশ্চর্যজনক প্রতিক্রিয়া তৈরি করবে। এই মানটি মডেলে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহার করা ডিফল্ট নির্দিষ্ট করে।
maxTemperaturenumberসর্বোচ্চ তাপমাত্রা এই মডেল ব্যবহার করতে পারেন.
topPnumberনিউক্লিয়াস স্যাম্পলিংয়ের জন্য।
নিউক্লিয়াস স্যাম্পলিং টোকেনের ক্ষুদ্রতম সেট বিবেচনা করে যার সম্ভাব্যতার যোগফল কমপক্ষে topP । এই মানটি মডেলে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহার করা ডিফল্ট নির্দিষ্ট করে।
topKintegerটপ-কে স্যাম্পলিংয়ের জন্য।
Top-k স্যাম্পলিং topK সবচেয়ে সম্ভাব্য টোকেনের সেট বিবেচনা করে। এই মানটি মডেলে কল করার সময় ব্যাকএন্ড দ্বারা ব্যবহার করা ডিফল্ট নির্দিষ্ট করে। খালি থাকলে, নির্দেশ করে যে মডেল টপ-কে স্যাম্পলিং ব্যবহার করে না এবং topK জেনারেশন প্যারামিটার হিসাবে অনুমোদিত নয়।
| JSON প্রতিনিধিত্ব |
|---|
{ "name": string, "baseModelId": string, "version": string, "displayName": string, "description": string, "inputTokenLimit": integer, "outputTokenLimit": integer, "supportedGenerationMethods": [ string ], "thinking": boolean, "temperature": number, "maxTemperature": number, "topP": number, "topK": integer } |
পদ্ধতি: models.predict
একটি ভবিষ্যদ্বাণী অনুরোধ সঞ্চালন.
শেষবিন্দু
পোস্টhttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{model=models /*}:predictপাথ প্যারামিটার
modelstring প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেলের নাম। বিন্যাস: name=models/{model} । এটি ফর্ম models/{model} লাগে।
শরীরের অনুরোধ
অনুরোধের অংশে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা রয়েছে:
instances[]value ( Value format)প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণী কল ইনপুট যে দৃষ্টান্ত.
parametersvalue ( Value format)ঐচ্ছিক। যে প্যারামিটারগুলি ভবিষ্যদ্বাণী কল পরিচালনা করে।
প্রতিক্রিয়া শরীর
[PredictionService.Predict] এর জন্য প্রতিক্রিয়া বার্তা।
সফল হলে, প্রতিক্রিয়া বডিতে নিম্নলিখিত কাঠামোর সাথে ডেটা থাকে:
predictions[]value ( Value format)ভবিষ্যদ্বাণী কলের আউটপুট।
| JSON প্রতিনিধিত্ব |
|---|
{ "predictions": [ value ] } |
পদ্ধতি: models.predictLongRunning
models.predict এর মতই কিন্তু একটি LRO ফেরত দেয়।
শেষবিন্দু
পোস্টhttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{model=models /*}:predictLongRunningপাথ প্যারামিটার
modelstring প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণীর জন্য মডেলের নাম। বিন্যাস: name=models/{model} ।
শরীরের অনুরোধ
অনুরোধের অংশে নিম্নলিখিত কাঠামো সহ ডেটা রয়েছে:
instances[]value ( Value format)প্রয়োজন। ভবিষ্যদ্বাণী কল ইনপুট যে দৃষ্টান্ত.
parametersvalue ( Value format)ঐচ্ছিক। যে প্যারামিটারগুলি ভবিষ্যদ্বাণী কল পরিচালনা করে।
প্রতিক্রিয়া শরীর
সফল হলে, প্রতিক্রিয়া বডিতে Operation একটি উদাহরণ থাকে।