Google Cloud पर Gemini के साथ बनाएं

अगर आपने Gemini का इस्तेमाल पहले कभी नहीं किया है, तो क्विकस्टार्ट का इस्तेमाल करके, इसका इस्तेमाल तुरंत शुरू किया जा सकता है.

हालांकि, जनरेटिव एआई के समाधानों के बेहतर होने के साथ-साथ, आपको जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन और समाधानों को एंड टू एंड बनाने और डिप्लॉय करने के लिए, प्लैटफ़ॉर्म की ज़रूरत पड़ सकती है. Google Cloud, टूल का एक ऐसा बेहतरीन नेटवर्क उपलब्ध कराता है जिससे डेवलपर, जनरेटिव एआई की सुविधा का फ़ायदा ले सकते हैं. इसकी मदद से, वे ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के शुरुआती चरणों से लेकर ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने, ऐप्लिकेशन को होस्ट करने, और बड़े पैमाने पर जटिल डेटा को मैनेज करने तक के काम कर सकते हैं.

Google Cloud का Vertex AI प्लैटफ़ॉर्म, MLOps टूल का एक सुइट उपलब्ध कराता है. इससे एआई मॉडल के इस्तेमाल, डिप्लॉयमेंट, और निगरानी को बेहतर और भरोसेमंद बनाया जा सकता है. इसके अलावा, डेटाबेस, डेवलपमेंट ऑपरेशंस (DevOps) टूल, लॉगिंग, मॉनिटरिंग, और IAM के साथ इंटिग्रेशन, जनरेटिव एआई के पूरे लाइफ़साइकल को मैनेज करने का एक बेहतर तरीका उपलब्ध कराते हैं.

यहां दी गई टेबल में, Google के एआई और Vertex AI के बीच के मुख्य अंतर के बारे में बताया गया है. इससे आपको यह तय करने में मदद मिलेगी कि आपके इस्तेमाल के उदाहरण के लिए कौनसा विकल्प सही है:

Google Cloud पर जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाने के लिए, कौनसे प्रॉडक्ट, फ़्रेमवर्क, और टूल सबसे सही हैं, यह जानने के लिए Google Cloud पर जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन बनाएं लेख पढ़ें.

Google के एआई पर Gemini से Vertex AI पर माइग्रेट करना

अगर आपका ऐप्लिकेशन, Google AI Gemini API का इस्तेमाल करता है, तो आपको Google Cloud के Vertex AI Gemini API पर माइग्रेट करना होगा.

माइग्रेट करने पर:

• आपके पास अपने मौजूदा Google Cloud प्रोजेक्ट का इस्तेमाल करने का विकल्प है. यह वही प्रोजेक्ट है जिसका इस्तेमाल आपने एपीआई पासकोड जनरेट करने के लिए किया था. इसके अलावा, आपके पास नया Google Cloud प्रोजेक्ट बनाने का विकल्प भी है.

• Google AI Studio और Vertex AI के बीच, काम करने वाले इलाकों में अंतर हो सकता है. Google Cloud पर जनरेटिव एआई की सुविधा जिन इलाकों में उपलब्ध है उनकी सूची देखें.

• Google AI Studio में बनाए गए किसी भी मॉडल को Vertex AI में फिर से ट्रेनिंग देनी होगी.

ध्यान दें कि अगर आपको सीधे किसी प्रोडक्शन मोबाइल या वेब ऐप्लिकेशन से Gemini API को कॉल करना है, तो Firebase क्लाइंट SDK टूल में Vertex AI का इस्तेमाल करने के लिए माइग्रेट करें. यह टूल, Swift, Android, वेब, और Flutter ऐप्लिकेशन के लिए उपलब्ध है. ये क्लाइंट SDK टूल, प्रोडक्शन मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, सुरक्षा से जुड़े अहम विकल्प और अन्य सुविधाएं देते हैं.

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

नीचे दिए गए सेक्शन में कोड स्निपेट दिए गए हैं. इनकी मदद से, अपने Python कोड को Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करने के लिए माइग्रेट किया जा सकता है.

Vertex AI Python SDK टूल का सेटअप

Vertex AI में, आपको एपीआई पासकोड की ज़रूरत नहीं है. इसके बजाय, Vertex AI पर Gemini को IAM ऐक्सेस का इस्तेमाल करके मैनेज किया जाता है. इससे, किसी उपयोगकर्ता, ग्रुप या सेवा खाते को Vertex AI SDK टूल की मदद से, Gemini API को कॉल करने की अनुमति दी जाती है.

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

Vertex AI को अनुमान लगाने के लिए, आपको यह भी पक्का करना होगा कि आपके उपयोगकर्ता या सेवा खाते के पास Vertex AI उपयोगकर्ता की भूमिका हो.

क्लाइंट इंस्टॉल करने के लिए कोड का उदाहरण

# 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)
        

टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से टेक्स्ट जनरेट करने के लिए कोड का उदाहरण

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.
        

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

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.
        

एक से ज़्यादा बार बातचीत करने की सुविधा देने वाली चैट जनरेट करने के लिए कोड का उदाहरण

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)
        

इस्तेमाल न की जा रही एपीआई पासकोड मिटाना

अगर आपको अब Google के एआई Gemini API की कुंजी का इस्तेमाल नहीं करना है, तो सुरक्षा से जुड़ी सबसे सही तरीकों का पालन करके, उसे मिटा दें.

एपीआई पासकोड मिटाने के लिए:

1. Google Cloud API के क्रेडेंशियल पेज को खोलें.

2. वह एपीआई पासकोड ढूंढें जिसे आपको मिटाना है. इसके बाद, कार्रवाइयां आइकॉन पर क्लिक करें.

3. एपीआई पासकोड मिटाएं को चुनें.

4. क्रेडेंशियल मिटाएं मॉडल में, मिटाएं को चुनें.

   एपीआई पासकोड मिटाने के बाद, उसे लागू होने में कुछ मिनट लगते हैं. प्रोपेगेशन पूरा होने के बाद, मिटाई गई एपीआई कुंजी का इस्तेमाल करने वाले किसी भी ट्रैफ़िक को अस्वीकार कर दिया जाता है.

अगले चरण

• Vertex AI में जनरेटिव एआई के सलूशन के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Vertex AI में जनरेटिव एआई की खास जानकारी देखें.
• Vertex AI Gemini API के बारे में ज़्यादा जानें.