Google Cloud पर Gemini के साथ बनाएं

अगर आपने पहले कभी Gemini का इस्तेमाल नहीं किया है, तो क्विकस्टार्ट का इस्तेमाल करना इसकी शुरुआत करने का सबसे तेज़ तरीका है.

हालांकि, आपके जनरेटिव एआई के समाधान जैसे-जैसे बढ़ रहे हैं, वैसे-वैसे आपको जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन और समाधानों को बनाने और डिप्लॉय करने के लिए एक प्लैटफ़ॉर्म की ज़रूरत पड़ सकती है. Google Cloud, टूल का एक बेहतर नेटवर्क उपलब्ध कराता है. इसकी मदद से डेवलपर, जनरेटिव एआई का बेहतर तरीके से इस्तेमाल कर सकते हैं. इनमें ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के शुरुआती चरणों से लेकर, ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने, ऐप्लिकेशन होस्ट करने, और बड़े पैमाने पर मुश्किल डेटा को मैनेज करने तक के चरण शामिल हैं.

Google Cloud का Vertex AI प्लैटफ़ॉर्म, MLOps टूल का सुइट उपलब्ध कराता है. इसकी मदद से, काम करने और भरोसेमंद होने के लिए एआई मॉडल के इस्तेमाल, डिप्लॉयमेंट, और निगरानी करने की प्रक्रिया को आसान बनाया जा सकता है. इसके अलावा, डेटाबेस, DevOps टूल, लॉगिंग, मॉनिटरिंग, और IAM के साथ इंटिग्रेशन से, जनरेटिव एआई की पूरी लाइफ़साइकल को मैनेज करने में मदद मिलती है.

इस टेबल में बताया गया है कि Google के एआई और Vertex AI के बीच क्या अंतर है. इससे आपको यह तय करने में मदद मिलेगी कि आपके इस्तेमाल के लिए कौनसा विकल्प सही है:

सुविधाएं Google AI Gemini एपीआई Google Cloud Vertex AI Gemini एपीआई
Gemini के नए मॉडल Gemini Pro और Gemini Ultra Gemini Pro और Gemini Ultra
साइन अप करें Google खाता Google Cloud खाता (शर्तों के कानूनी समझौते और बिलिंग के साथ)
पुष्टि करना Chronicle API (एपीआई) कुंजी Google Cloud सेवा खाता
यूज़र इंटरफ़ेस प्लेग्राउंड Google AI Studio Vertex AI Studio
एपीआई और SDK टूल Python, Node.js, Android (Kotlin/Java), Swift, Go SDK टूल, Python, Node.js, Java, और Go के साथ काम करता है
फ़्री टीयर हां नए उपयोगकर्ताओं के लिए 300 डॉलर का Google Cloud क्रेडिट
कोटा (अनुरोध प्रति मिनट) 60 (बढ़ाने का अनुरोध किया जा सकता है) अनुरोध करने पर बढ़ाएं (डिफ़ॉल्ट: 60)
एंटरप्राइज़ सहायता नहीं ग्राहक को एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) करने के लिए कुंजी
वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड
डेटा रेज़िडेंस
ऐक्सेस ट्रांसपेरंसी
ऐप्लिकेशन होस्टिंग के लिए बड़े स्तर पर इस्तेमाल किया जा सकने वाला इन्फ़्रास्ट्रक्चर
डेटाबेस और डेटा स्टोरेज
MLOps नहीं Vertex AI पर पूरे MLOps (उदाहरण: मॉडल का आकलन, मॉडल मॉनिटर करना, मॉडल रजिस्ट्री)

यह जानने के लिए कि Google Cloud पर जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाने के लिए कौनसे प्रॉडक्ट, फ़्रेमवर्क, और टूल सबसे ज़्यादा मैच हो सकते हैं, Google Cloud पर जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाना लेख पढ़ें.

Google के एआई पर Gemini से Vertex AI पर माइग्रेट करना

अगर आपके ऐप्लिकेशन में Google AI Gemini API का इस्तेमाल किया जाता है, तो आपको Google Cloud के Vertex AI Gemini API पर माइग्रेट करना होगा.

डेटा माइग्रेट करने पर:

Python: Google AI Gemini API से Vertex AI Gemini API पर माइग्रेट करना

नीचे दिए गए सेक्शन में कोड स्निपेट दिखाए गए हैं. इनकी मदद से आप Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करने के लिए, अपने Python कोड को माइग्रेट कर सकते हैं.

Vertex AI Python SDK टूल का सेटअप

Vertex AI पर, आपको एपीआई पासकोड की ज़रूरत नहीं होती. इसके बजाय, Vertex AI पर Gemini को IAM ऐक्सेस की मदद से मैनेज किया जाता है. यह उपयोगकर्ता, ग्रुप या सेवा खाते के लिए Vertex AI SDK की मदद से Gemini API को कॉल करने की अनुमति को कंट्रोल करती है.

हालांकि, पुष्टि करने के कई तरीके हैं, लेकिन डेवलपमेंट एनवायरमेंट में पुष्टि करने का सबसे आसान तरीका यह है: Google Cloud सीएलआई इंस्टॉल करें. इसके बाद, सीएलआई में साइन इन करने के लिए अपने उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल इस्तेमाल करें.

Vertex AI में अनुमानित कॉल करने के लिए, आपको यह भी पक्का करना होगा कि आपके उपयोगकर्ता या सेवा खाते में Vertex AI उपयोगकर्ता की भूमिका हो.

क्लाइंट को इंस्टॉल करने के लिए कोड का उदाहरण

Google का एआई Vertex AI 
# 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)

टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए कोड का उदाहरण

Google का एआई Vertex AI 
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.

टेक्स्ट और इमेज से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए कोड का उदाहरण

Google का एआई Vertex AI 
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.

बारी-बारी से चैट जनरेट करने के लिए कोड का उदाहरण

Google का एआई Vertex AI 
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)

इस्तेमाल नहीं की गई एपीआई कुंजियां मिटाएं

अगर अब आपको Google AI Gemini API पासकोड की ज़रूरत नहीं है, तो सुरक्षा से जुड़े सबसे सही तरीकों को अपनाएं और इसे मिटा दें.

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