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 ব্যাপক 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 স্ট্রিমলাইন 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:

বৈশিষ্ট্য Google AI Gemini API Google Cloud Vertex AI Gemini API
সর্বশেষ মিথুন মডেল জেমিনি প্রো এবং জেমিনি আল্ট্রা জেমিনি প্রো এবং জেমিনি আল্ট্রা
নিবন্ধন করুন গুগল অ্যাকাউন্ট Google ক্লাউড অ্যাকাউন্ট (শর্ত চুক্তি এবং বিলিং সহ)
প্রমাণীকরণ API কী Google ক্লাউড পরিষেবা অ্যাকাউন্ট
ইউজার ইন্টারফেস খেলার মাঠ গুগল এআই স্টুডিও ভার্টেক্স এআই স্টুডিও
API এবং SDK Python, Node.js, Android (Kotlin/Java), Swift, Go SDK Python, Node.js, Java, Go সমর্থন করে
বিনামূল্যের স্তর হ্যাঁ নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য $300 Google ক্লাউড ক্রেডিট
কোটা (প্রতি মিনিটে অনুরোধ) 60 (বাড়ানোর অনুরোধ করতে পারেন) অনুরোধের ভিত্তিতে বৃদ্ধি (ডিফল্ট: 60)
এন্টারপ্রাইজ সমর্থন না গ্রাহক এনক্রিপশন কী
ভার্চুয়াল ব্যক্তিগত ক্লাউড
ডেটা রেসিডেন্সি
অ্যাক্সেসের স্বচ্ছতা
অ্যাপ্লিকেশন হোস্টিং জন্য পরিমাপযোগ্য পরিকাঠামো
ডাটাবেস এবং ডেটা স্টোরেজ
MLOps না Vertex AI-তে সম্পূর্ণ MLOps (উদাহরণ: মডেল মূল্যায়ন, মডেল মনিটরিং, মডেল রেজিস্ট্রি)

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:

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

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

from google.generativeai import GenerativeModel
from google.colab import userdata

genai.configure(userdata.get('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 = ""
REGION = ""  # e.g. us-central1
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=REGION)
        

টেক্সট প্রম্পট থেকে টেক্সট তৈরি করতে কোড উদাহরণ

গুগল এআই ভার্টেক্স এআই
model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro')

response = model.generate_content('The opposite of hot is')
print(response.text) #  The opposite of hot is cold.
        
model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro')

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

গুগল এআই ভার্টেক্স এআই
import PIL.Image

multimodal_model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro-vision')

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-1.0-pro-vision")

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

গুগল এআই ভার্টেক্স এআই
model = GenerativeModel('gemini-1.0-pro')

chat = model.start_chat()

print(chat.send_message("How are you?").text)
print(chat.send_message("What can you do?").text)
        
model = GenerativeModel("gemini-1.0-pro")

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 করার প্রয়োজন না হয়, তাহলে নিরাপত্তার সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি অনুসরণ করুন এবং এটি মুছুন

পরবর্তী পদক্ষেপ