Gemini এর সাথে জেনারেটিভ AI সমাধানগুলি তৈরি করার সময়, বিকাশকারীরা Gemini Developer API এবং Vertex AI Gemini API-এর মধ্যে বেছে নেয়।
জেমিনি ডেভেলপার API জেমিনি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি, উৎপাদন এবং স্কেল করার একটি সহজ পথ প্রদান করে। Vertex AI Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম দ্বারা সমর্থিত জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি তৈরি এবং স্থাপনের জন্য এন্টারপ্রাইজ প্রস্তুত বৈশিষ্ট্য এবং পরিষেবাগুলির একটি বিস্তৃত ইকোসিস্টেম অফার করে৷
যদিও সর্বোত্তম পছন্দটি আপনার প্রয়োজনের উপর নির্ভর করে, আমরা সম্প্রতি এই পরিষেবাগুলির মধ্যে স্যুইচিংকে সরলীকৃত করেছি৷ Gemini Developer API এবং Vertex AI Gemini API উভয়ই এখন ইউনিফাইড Google Gen AI SDK-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য, আপনাকে আরও বেশি নমনীয়তা প্রদান করে।
কোড তুলনা
নিচে টেক্সট জেনারেশনের জন্য Gemini Developer API এবং Vertex AI quickstart-এর মধ্যে কিছু পাশাপাশি কোড তুলনা করা হল।
পাইথন
আপনি google-genai লাইব্রেরির মাধ্যমে Gemini Developer API এবং Vertex AI উভয় পরিষেবাই অ্যাক্সেস করতে পারেন৷ লাইব্রেরি ইনস্টল করার নির্দেশাবলীর জন্য লাইব্রেরি পৃষ্ঠা দেখুন।
from google import genai
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY ")
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
from google import genai
client = genai.Client(
vertexai=True, project='your-project-id', location='us-central1'
)
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.0-flash", contents="Explain how AI works in a few words"
)
print(response.text)
জাভাস্ক্রিপ্ট এবং টাইপস্ক্রিপ্ট
আপনি @google/genai লাইব্রেরির মাধ্যমে Gemini Developer API এবং Vertex AI উভয় পরিষেবাই অ্যাক্সেস করতে পারেন। লাইব্রেরি ইনস্টল করার নির্দেশাবলীর জন্য লাইব্রেরি পৃষ্ঠা দেখুন।
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: "YOUR_API_KEY " });
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
main();
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';
const ai = new GoogleGenAI({
vertexai: true,
project: 'your_project',
location: 'your_location',
});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.0-flash",
contents: "Explain how AI works in a few words",
});
console.log(response.text);
}
main();
যাও
আপনি google.golang.org/genai লাইব্রেরির মাধ্যমে Gemini Developer API এবং Vertex AI উভয় পরিষেবাই অ্যাক্সেস করতে পারেন৷ লাইব্রেরি ইনস্টল করার নির্দেশাবলীর জন্য লাইব্রেরি পৃষ্ঠা দেখুন।
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
// Your Google API key
const apiKey = "your-api-key"
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig{
APIKey: apiKey,
Backend: genai.BackendGeminiAPI,
})
// Call the GenerateContent method.
result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)
}
import (
"context"
"encoding/json"
"fmt"
"log"
"google.golang.org/genai"
)
// Your GCP project
const project = "your-project"
// A GCP location like "us-central1"
const location = "some-gcp-location"
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, &genai.ClientConfig
{
Project: project,
Location: location,
Backend: genai.BackendVertexAI,
})
// Call the GenerateContent method.
result, err := client.Models.GenerateContent(ctx, "gemini-2.0-flash", genai.Text("Tell me about New York?"), nil)
}
অন্যান্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং প্ল্যাটফর্ম
অনুগ্রহ করে অন্যান্য প্ল্যাটফর্ম এবং ব্যবহারের ক্ষেত্রে জেমিনি ডেভেলপার API ডকুমেন্টেশন এবং Vertex AI ডকুমেন্টেশনের ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট নির্দেশিকা ব্যবহার করুন।
মাইগ্রেশন বিবেচনা
আপনি যখন মাইগ্রেট করবেন:
প্রমাণীকরণের জন্য আপনাকে Google ক্লাউড পরিষেবা অ্যাকাউন্টগুলি ব্যবহার করতে হবে৷ আরও তথ্যের জন্য Vertex AI ডকুমেন্টেশন দেখুন।
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 জেমিনি ডেভেলপার API এবং Vertex AI Gemini API-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।
আপনার যদি আর জেমিনি ডেভেলপার API-এর জন্য আপনার Gemini API কী ব্যবহার করার প্রয়োজন না হয়, তাহলে নিরাপত্তার সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করুন এবং এটি মুছুন।
একটি API কী মুছে ফেলতে:
Google Cloud API শংসাপত্র পৃষ্ঠা খুলুন।
আপনি যে API কীটি মুছতে চান সেটি খুঁজুন এবং অ্যাকশন আইকনে ক্লিক করুন।
এপিআই কী মুছুন নির্বাচন করুন।
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।