Bir modele yapılan her çağrıda, modelin nasıl yanıt oluşturacağını kontrol etmek için model yapılandırması gönderebilirsiniz. Her model farklı yapılandırma seçenekleri sunar.
Ayrıca Google AI Studio kullanarak istemler ve model yapılandırmalarıyla da denemeler yapabilirsiniz.Gemini yapılandırma seçeneklerine git Imagen yapılandırma seçeneklerine git
Gemini modellerini yapılandırma
Bu sayfada sağlayıcıya özel içerikleri ve kodu görüntülemek için Gemini API sağlayıcınızı tıklayın. |
Bu bölümde, Gemini modelleriyle kullanılacak yapılandırmanın nasıl ayarlanacağı gösterilmekte ve her parametrenin açıklaması verilmektedir.
Model yapılandırması oluşturma (Gemini)
Genel kullanım alanları için yapılandırma
Yapılandırma, örneğin kullanım ömrü boyunca korunur. Farklı bir yapılandırma kullanmak istiyorsanız bu yapılandırmayla yeni bir GenerativeModel
örneği oluşturun.
Swift
GenerativeModel
örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
import FirebaseAI
// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
let config = GenerationConfig(
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"]
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).generativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
GenerativeModel
örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
val config = generationConfig {
maxOutputTokens = 200
stopSequences = listOf("red")
temperature = 0.9f
topK = 16
topP = 0.1f
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel(
modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
GenerativeModel
örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
GenerationConfig.Builder configBuilder = new GenerationConfig.Builder();
configBuilder.maxOutputTokens = 200;
configBuilder.stopSequences = List.of("red");
configBuilder.temperature = 0.9f;
configBuilder.topK = 16;
configBuilder.topP = 0.1f;
GenerationConfig config = configBuilder.build();
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel(
"GEMINI_MODEL_NAME",
config
);
);
// ...
Web
GenerativeModel
örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
max_output_tokens: 200,
stop_sequences: ["red"],
temperature: 0.9,
top_p: 0.1,
top_k: 16,
};
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
GenerativeModel
örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = GenerationConfig(
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: ["red"],
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().generativeModel(
model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
Unity
GenerativeModel
örneği oluşturma kapsamında GenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Set parameter values in a `GenerationConfig` (example values shown here)
var generationConfig = new GenerationConfig(
maxOutputTokens: 200,
stopSequences: new string[] { "red" },
temperature: 0.9f,
topK: 16,
topP: 0.1f
);
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
var model = ai.GetGenerativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: generationConfig
);
Her parametrenin açıklamasına bu sayfanın sonraki bölümünden ulaşabilirsiniz.
Gemini Live API için yapılandırma
Parametrelerin açıklaması (Gemini)
Aşağıda, geçerli olduğu durumlarda kullanılabilen parametrelere genel bir bakış verilmiştir. Parametrelerin ve değerlerinin kapsamlı listesini Gemini Developer API dokümanlarında bulabilirsiniz.
Parametre | Açıklama | Varsayılan değer |
---|---|---|
Ses zaman damgası
audioTimestamp
|
Yalnızca ses girişi dosyalarında zaman damgasının anlaşılmasını sağlayan bir boole değeri. Yalnızca |
false |
Sıklık cezası
frequencyPenalty
|
Oluşturulan yanıtta tekrar tekrar görünen jetonların dahil edilme olasılığını kontrol eder. Pozitif değerler, oluşturulan içerikte tekrar tekrar görünen jetonları cezalandırarak içeriğin tekrarlanma olasılığını azaltır. |
--- |
Maks. çıkış jetonu sayısı
maxOutputTokens
|
Yanıt içinde oluşturulabilecek maksimum jeton sayısını belirtir. | --- |
Bulunma cezası
presencePenalty
|
Oluşturulan yanıtta zaten görünen jetonların dahil edilme olasılığını kontrol eder. Pozitif değerler, oluşturulan içerikte zaten görünen jetonları cezalandırarak daha çeşitli içerik oluşturma olasılığını artırır. |
--- |
Durdurma dizileri
stopSequences
|
Modelin yanıtta bu dizelerden biriyle karşılaştığında içerik oluşturmayı durdurmasını sağlayan bir dize listesi belirtir. Yalnızca |
--- |
Sıcaklık
temperature
|
Yanıttaki rastgelelik derecesini kontrol eder. Düşük sıcaklıklar daha belirleyici yanıtlar, yüksek sıcaklıklar ise daha çeşitli veya yaratıcı yanıtlar verir. |
Modele bağlıdır |
Top-K
topK
|
Oluşturulan içerikte kullanılan en yüksek olasılıklı kelimelerin sayısını sınırlar.1 değerindeki bir top-K değeri, bir sonraki seçilen jetonun modelin
sözlüğündeki tüm jetonlar arasında en olası olması gerektiği anlamına gelir.
n değerindeki bir top-K değeri ise bir sonraki jetonun en olası n jeton arasından
seçilmesi gerektiği anlamına gelir (tümü ayarlanan sıcaklığa göre).
|
Modele bağlıdır |
Top-P
topP
|
Oluşturulan içeriğin çeşitliliğini kontrol eder. Olasılıklarının toplamı üst-P değerine eşit olana kadar en olası (yukarıdaki üst-K bölümüne bakın) parçalardan en az olası parçalara doğru seçim yapılır. |
Modele bağlıdır |
Yanıt biçimi
responseModality
|
Live API veya Gemini modeli tarafından yerel çok formatlı çıkış kullanılırken yayınlanan çıkışın türünü (ör. metin, ses veya resim) belirtir. Yalnızca Live API ve |
--- |
Konuşma (ses)
speechConfig
|
Live API kullanılırken yayınlanan ses çıkışı için kullanılan sesi belirtir. Yalnızca Live API ve |
Puck |
Imagen modellerini yapılandırma
Bu sayfada sağlayıcıya özel içerikleri ve kodu görüntülemek için Imagen API sağlayıcınızı tıklayın. |
Bu bölümde, Imagen modelleriyle kullanılacak yapılandırmanın nasıl ayarlanacağı gösterilmekte ve her parametrenin açıklaması verilmektedir.
Model yapılandırması oluşturma (Imagen)
Yapılandırma, örneğin kullanım ömrü boyunca korunur. Farklı bir yapılandırma kullanmak istiyorsanız bu yapılandırmayla yeni bir ImagenModel
örneği oluşturun.
Swift
ImagenModel
örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
import FirebaseAI
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
let config = ImagenGenerationConfig(
negativePrompt: "frogs",
numberOfImages: 2,
aspectRatio: .landscape16x9,
imageFormat: .jpeg(compressionQuality: 100),
addWatermark: false
)
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).imagenModel(
modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
ImagenModel
örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
val config = ImagenGenerationConfig {
negativePrompt = "frogs",
numberOfImages = 2,
aspectRatio = ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
imageFormat = ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality = 100),
addWatermark = false
}
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI()).imagenModel(
modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
generationConfig = config
)
// ...
Java
ImagenModel
örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
ImagenGenerationConfig config = new ImagenGenerationConfig.Builder()
.setNegativePrompt("frogs")
.setNumberOfImages(2)
.setAspectRatio(ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9)
.setImageFormat(ImagenImageFormat.jpeg(100))
.setAddWatermark(false)
.build();
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(
FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.imagenModel(
"IMAGEN_MODEL_NAME",
config
);
);
// ...
Web
ImagenModel
örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
const generationConfig = {
negativePrompt: "frogs",
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.LANDSCAPE_16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(100),
addWatermark: false
};
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
const model = getImagenModel(ai, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
ImagenModel
örneği oluşturma kapsamında bir ImagenGenerationConfig
içindeki parametrelerin değerlerini ayarlayın.
// ...
// Set parameter values in a `ImagenGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = ImagenGenerationConfig(
negativePrompt: 'frogs',
numberOfImages: 2,
aspectRatio: ImagenAspectRatio.landscape16x9,
imageFormat: ImagenImageFormat.jpeg(compressionQuality: 100)
addWatermark: false
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseAI.googleAI().imagenModel(
model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
Unity
Imagen henüz Unity'de desteklenmiyor ancak yakında desteklenecek.
Her parametrenin açıklamasına bu sayfanın sonraki bölümünden ulaşabilirsiniz.
Parametrelerin açıklaması (Imagen)
Aşağıda, geçerli olduğu durumlarda kullanılabilen parametrelere genel bir bakış verilmiştir. Google Cloud dokümanlarında parametrelerin ve değerlerinin kapsamlı bir listesini bulabilirsiniz.
Parametre | Açıklama | Varsayılan değer |
---|---|---|
Olumsuz istem
negativePrompt
|
Oluşturulan resimlerde hangi öğeleri atlamak istediğinizin açıklaması
Bu parametre henüz |
--- |
Sonuç sayısı
numberOfImages
|
Her istek için döndürülen oluşturulmuş resimlerin sayısı | Varsayılan olarak Imagen 3 modelleri için tek bir resim kullanılır. |
En boy oranı
aspectRatio
|
Oluşturulan resimlerin en boy oranı | Varsayılan değer karedir (1:1). |
Resim biçimi
imageFormat
|
Görüntü biçimi (MIME türü) ve oluşturulan görüntülerin sıkıştırma düzeyi gibi çıkış seçenekleri | varsayılan MIME türü PNG'dir varsayılan sıkıştırma oranı 75'tir (MIME türü JPEG olarak ayarlanmışsa) |
Filigran
addWatermark
|
Üretilen resimlere görünür olmayan dijital filigran (SynthID olarak adlandırılır) eklenip eklenmeyeceği | Imagen 3 modelleri için varsayılan değer true 'dır.
|
Karakter üretme
personGeneration
|
Modelin insan üretmesine izin verilip verilmeyeceği | varsayılan değer modele bağlıdır |
İçerik oluşturmayı kontrol etme ile ilgili diğer seçenekler
- İstem tasarımı hakkında daha fazla bilgi edinin böylece modeli, ihtiyaçlarınıza özel çıkışlar oluşturması için etkileyebilirsiniz.
- Nefret söylemi ve müstehcen içerik gibi zararlı olarak kabul edilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.
- Modelin davranışını yönlendirmek için sistem talimatları ayarlayın. Bu özellik, modelin son kullanıcının başka talimatlarına maruz kalmadan önce eklediğiniz bir giriş gibidir.
- Belirli bir çıkış şeması belirtmek için istemle birlikte bir yanıt şeması iletin. Bu özellik en yaygın olarak JSON çıktısı oluştururken kullanılır ancak sınıflandırma görevleri için de kullanılabilir (ör. modelin belirli etiketleri veya tag'leri kullanmasını istediğinizde).