Google ক্লাউডে মিথুন দিয়ে তৈরি করুন

আপনি যদি মিথুনে নতুন হয়ে থাকেন, তাহলে দ্রুত শুরু করার দ্রুততম উপায় হল কুইকস্টার্ট ব্যবহার করা।

যাইহোক, আপনার জেনারেটিভ AI সমাধানগুলি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে আপনার জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন এবং সমাধানগুলি শেষ থেকে শেষ পর্যন্ত তৈরি এবং স্থাপনের জন্য একটি প্ল্যাটফর্মের প্রয়োজন হতে পারে। Google ক্লাউড অ্যাপ ডেভেলপমেন্টের প্রাথমিক পর্যায় থেকে অ্যাপ স্থাপন, অ্যাপ হোস্টিং এবং স্কেলে জটিল ডেটা পরিচালনা পর্যন্ত জেনারেটিভ এআই-এর শক্তিকে কাজে লাগাতে ডেভেলপারদের সক্ষম করার জন্য টুলগুলির একটি বিস্তৃত ইকোসিস্টেম প্রদান করে।

Google ক্লাউডের Vertex AI প্ল্যাটফর্ম MLOps টুলগুলির একটি স্যুট অফার করে যা দক্ষতা এবং নির্ভরযোগ্যতার জন্য AI মডেলগুলির ব্যবহার, স্থাপনা এবং পর্যবেক্ষণকে স্ট্রীমলাইন করে। উপরন্তু, ডাটাবেস, DevOps টুলস, লগিং, মনিটরিং এবং IAM এর সাথে ইন্টিগ্রেশন সমগ্র জেনারেটিভ এআই লাইফসাইকেল পরিচালনা করার জন্য একটি সামগ্রিক পদ্ধতি প্রদান করে।

নিম্নলিখিত সারণীতে Google AI এবং Vertex AI এর মধ্যে প্রধান পার্থক্যগুলিকে সংক্ষিপ্ত করা হয়েছে যাতে আপনি সিদ্ধান্ত নিতে পারেন যে কোন বিকল্পটি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে সঠিক:

Google ক্লাউডে আপনার জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য কোন পণ্য, ফ্রেমওয়ার্ক এবং সরঞ্জামগুলি সেরা মিল তা জানতে, Google ক্লাউডে একটি জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করুন দেখুন৷

Google AI-তে Gemini থেকে Vertex AI-তে স্থানান্তর করুন

যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশন Google AI Gemini API ব্যবহার করে, তাহলে আপনাকে Google Cloud এর Vertex AI Gemini APIগুলিতে স্থানান্তর করতে হবে৷

আপনি যখন মাইগ্রেট করবেন:

• আপনি আপনার বিদ্যমান Google ক্লাউড প্রকল্পটি ব্যবহার করতে পারেন (একইটি যা আপনি আপনার API কী তৈরি করতে ব্যবহার করেছিলেন) অথবা আপনি একটি নতুন Google ক্লাউড প্রকল্প তৈরি করতে পারেন৷

• সমর্থিত অঞ্চলগুলি Google AI স্টুডিও এবং Vertex AI-এর মধ্যে আলাদা হতে পারে৷ Google ক্লাউডে জেনারেটিভ এআই-এর জন্য সমর্থিত অঞ্চলের তালিকা দেখুন।

• Google AI স্টুডিওতে আপনার তৈরি করা যেকোনো মডেলকে Vertex AI-তে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিতে হবে।

মনে রাখবেন যে আপনি যদি সরাসরি কোনো প্রোডাকশন মোবাইল বা ওয়েব অ্যাপ থেকে Gemini API কল করতে চান, তাহলে Firebase ক্লায়েন্ট SDK-তে Vertex AI ব্যবহার করতে মাইগ্রেট করুন (Swift, Android, Web, এবং Flutter অ্যাপের জন্য উপলব্ধ)। এই ক্লায়েন্ট SDKগুলি উত্পাদন মোবাইল এবং ওয়েব অ্যাপগুলির জন্য গুরুত্বপূর্ণ সুরক্ষা বিকল্প এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগুলি অফার করে৷

Python: Google AI Gemini API থেকে Vertex AI Gemini API-এ স্থানান্তর করুন

ভার্টেক্স এআই জেমিনি এপিআই ব্যবহার করার জন্য আপনার পাইথন কোড স্থানান্তর করতে সাহায্য করার জন্য নিম্নলিখিত বিভাগগুলি কোড স্নিপেটগুলি দেখায়৷

Vertex AI Python SDK সেটআপ

Vertex AI-তে, আপনার একটি API কী প্রয়োজন নেই। পরিবর্তে, Vertex AI-তে Gemini IAM অ্যাক্সেস ব্যবহার করে পরিচালিত হয়, যা Vertex AI SDK-এর মাধ্যমে Gemini API-কে কল করার জন্য ব্যবহারকারী, একটি গোষ্ঠী বা একটি পরিষেবা অ্যাকাউন্টের অনুমতি নিয়ন্ত্রণ করে।

যদিও প্রমাণীকরণের অনেক উপায় আছে, একটি উন্নয়ন পরিবেশে প্রমাণীকরণের সবচেয়ে সহজ পদ্ধতি হল Google ক্লাউড CLI ইনস্টল করা তারপর CLI-তে সাইন ইন করতে আপনার ব্যবহারকারীর শংসাপত্রগুলি ব্যবহার করুন৷

Vertex AI-তে অনুমান কল করার জন্য, আপনাকে অবশ্যই নিশ্চিত করতে হবে যে আপনার ব্যবহারকারী বা পরিষেবা অ্যাকাউন্টে Vertex AI ব্যবহারকারীর ভূমিকা রয়েছে।

ক্লায়েন্ট ইনস্টল করার জন্য কোড উদাহরণ

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-generativeai

import google.generativeai as genai
from google.generativeai import GenerativeModel

API_KEY="API_KEY"
genai.configure(api_key=API_KEY)
        

# To install the Python SDK, use this CLI command:
# pip install google-cloud-aiplatform

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Image

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
REGION = "REGION"  # e.g. us-central1
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)
        

টেক্সট প্রম্পট থেকে টেক্সট তৈরি করতে কোড উদাহরণ

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

response = model.generate_content("The opposite of hot is")
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        

টেক্সট এবং ইমেজ থেকে টেক্সট তৈরি করতে কোড উদাহরণ

import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = PIL.Image.open("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is this picture?", image])
print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

multimodal_model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

image = Image.load_from_file("image.jpg")

response = multimodal_model.generate_content(["What is shown in this image?", image])

print(response.text) # A cat is shown in this picture.
        

মাল্টি-টার্ন চ্যাট তৈরি করতে কোড উদাহরণ

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash")

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        

অব্যবহৃত API কী মুছুন

আপনার যদি আর আপনার Google AI Gemini API কী ব্যবহার করতে না হয়, তাহলে নিরাপত্তার সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করুন এবং এটি মুছুন৷

একটি API কী মুছে ফেলতে:

1. Google Cloud API শংসাপত্র পৃষ্ঠা খুলুন।

2. আপনি যে API কীটি মুছতে চান সেটি খুঁজুন এবং অ্যাকশন আইকনে ক্লিক করুন।

3. এপিআই কী মুছুন নির্বাচন করুন।

4. ডিলিট শংসাপত্র মোডেলে, মুছুন নির্বাচন করুন।

   একটি API কী মুছে ফেলার জন্য কয়েক মিনিট সময় লাগে। প্রচার শেষ হওয়ার পরে, মুছে ফেলা API কী ব্যবহার করে যে কোনও ট্র্যাফিক প্রত্যাখ্যান করা হয়।

পরবর্তী পদক্ষেপ

• Vertex AI-তে জেনারেটিভ AI সমাধান সম্পর্কে আরও জানতে Vertex AI ওভারভিউতে জেনারেটিভ এআই দেখুন।
• Vertex AI Gemini API- এর আরও গভীরে যান।