প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করতে মডেল কনফিগারেশন ব্যবহার করুন

একটি মডেলের প্রতি কলে, মডেলটি কীভাবে প্রতিক্রিয়া তৈরি করে তা নিয়ন্ত্রণ করতে আপনি একটি মডেল কনফিগারেশন বরাবর পাঠাতে পারেন। প্রতিটি মডেল বিভিন্ন কনফিগারেশন বিকল্প অফার করে।

আপনি প্রম্পট এবং মডেল কনফিগারেশন নিয়ে পরীক্ষা করতে পারেন এবং Vertex AI Studio ব্যবহার করে দ্রুত পুনরাবৃত্তি করতে পারেন।

Jump to Gemini config options ইমেজেন কনফিগার অপশনে যান


মিথুন মডেল কনফিগার করুন

এই বিভাগটি আপনাকে দেখায় কিভাবে মিথুন মডেলের সাথে ব্যবহারের জন্য একটি কনফিগারেশন সেট আপ করতে হয় এবং প্রতিটি প্যারামিটারের একটি বিবরণ প্রদান করে।

একটি মডেল কনফিগারেশন সেট আপ করুন ( মিথুন )

সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে কনফিগার করুন

একটি GenerationConfig ( Kotlin | Java ) এ একটি GenerativeModel উদাহরণ তৈরির অংশ হিসেবে প্যারামিটারের মান সেট করুন।

কনফিগারেশনটি দৃষ্টান্তের আজীবনের জন্য বজায় রাখা হয়। আপনি যদি একটি ভিন্ন কনফিগারেশন ব্যবহার করতে চান, তাহলে সেই কনফিগারেশনের সাথে একটি নতুন GenerativeModel উদাহরণ তৈরি করুন।

Kotlin

// ...

// 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
}

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
    modelName = "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

// ...

// 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 generationConfig = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
    "GEMINI_MODEL_NAME",
    generationConfig
);

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// ...

আপনি এই পৃষ্ঠার পরবর্তী বিভাগে প্রতিটি প্যারামিটারের একটি বিবরণ খুঁজে পেতে পারেন।

Gemini Live API জন্য কনফিগার করুন

একটি LiveModel উদাহরণ তৈরি করার অংশ হিসাবে একটি LiveGenerationConfig ( Kotlin | Java ) এ প্যারামিটারের মান সেট করুন।

কনফিগারেশনটি দৃষ্টান্তের আজীবনের জন্য বজায় রাখা হয়। আপনি যদি একটি ভিন্ন কনফিগারেশন ব্যবহার করতে চান, তাহলে সেই কনফিগারেশনের সাথে একটি নতুন LiveModel উদাহরণ তৈরি করুন।

Kotlin

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
val config = liveGenerationConfig {
    maxOutputTokens = 200
    responseModality = ResponseModality.AUDIO
    speechConfig = SpeechConfig(voice = Voices.FENRIR)
    temperature = 0.9f
    topK = 16
    topP = 0.1f
}

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
val generativeModel = Firebase.vertexAI.liveModel(
    modelName = "gemini-2.0-flash-live-preview-04-09",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

// ...

// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
LiveGenerationConfig.Builder configBuilder = new LiveGenerationConfig.Builder();
configBuilder.setMaxOutputTokens(200);
configBuilder.setResponseModalities(ResponseModality.AUDIO);

configBuilder.setSpeechConfig(new SpeechConfig(Voices.FENRIR));
configBuilder.setTemperature(0.9f);
configBuilder.setTopK(16);
configBuilder.setTopP(0.1f);

LiveGenerationConfig generationConfig = configBuilder.build();

// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
LiveGenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().liveModel(
    "gemini-2.0-flash-live-preview-04-09",
    generationConfig
);

LiveModelFutures model = LiveModelFutures.from(gm);

// ...

আপনি এই পৃষ্ঠার পরবর্তী বিভাগে প্রতিটি প্যারামিটারের একটি বিবরণ খুঁজে পেতে পারেন।

প্যারামিটারের বর্ণনা ( মিথুন )

এখানে উপলব্ধ পরামিতিগুলির একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ, যেমন প্রযোজ্য। আপনি Google Cloud ডকুমেন্টেশনে প্যারামিটার এবং তাদের মানগুলির একটি বিস্তৃত তালিকা খুঁজে পেতে পারেন।

প্যারামিটার বর্ণনা ডিফল্ট মান
অডিও টাইমস্ট্যাম্প
audioTimestamp

একটি বুলিয়ান যা শুধুমাত্র অডিও ইনপুট ফাইলগুলির জন্য টাইমস্ট্যাম্প বোঝার সক্ষম করে৷

generateContent বা generateContentStream কল ব্যবহার করার সময় শুধুমাত্র প্রযোজ্য এবং ইনপুট টাইপ হল একটি অডিও-অনলি ফাইল।

 false
ফ্রিকোয়েন্সি পেনাল্টি
frequencyPenalty		 উত্পন্ন প্রতিক্রিয়াতে বারবার প্রদর্শিত টোকেনগুলি অন্তর্ভুক্ত করার সম্ভাবনা নিয়ন্ত্রণ করে।
ইতিবাচক মানগুলি টোকেনগুলিকে শাস্তি দেয় যা বারবার জেনারেট করা সামগ্রীতে উপস্থিত হয়, সামগ্রীর পুনরাবৃত্তি হওয়ার সম্ভাবনা হ্রাস করে৷		 ---
সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেন
maxOutputTokens		 প্রতিক্রিয়াতে তৈরি করা যেতে পারে এমন সর্বাধিক সংখ্যক টোকেন নির্দিষ্ট করে৷ ---
উপস্থিতি শাস্তি
presencePenalty		 ইতিমধ্যেই জেনারেট করা প্রতিক্রিয়াতে উপস্থিত টোকেনগুলি অন্তর্ভুক্ত করার সম্ভাবনা নিয়ন্ত্রণ করে৷
ইতিবাচক মানগুলি টোকেনগুলিকে শাস্তি দেয় যা ইতিমধ্যেই উত্পন্ন সামগ্রীতে উপস্থিত হয়, আরও বৈচিত্র্যময় সামগ্রী তৈরি করার সম্ভাবনা বাড়িয়ে তোলে৷		 ---
ক্রম বন্ধ করুন
stopSequences

স্ট্রিংগুলির একটি তালিকা নির্দিষ্ট করে যা মডেলটিকে কন্টেন্ট তৈরি করা বন্ধ করতে বলে যদি প্রতিক্রিয়াতে স্ট্রিংগুলির একটির সম্মুখীন হয়৷

শুধুমাত্র একটি GenerativeModel কনফিগারেশন ব্যবহার করার সময় প্রযোজ্য।

 ---
তাপমাত্রা
temperature		 প্রতিক্রিয়ায় এলোমেলোতার মাত্রা নিয়ন্ত্রণ করে।
নিম্ন তাপমাত্রার ফলে আরও নির্ধারক প্রতিক্রিয়া দেখা দেয় এবং উচ্চ তাপমাত্রার ফলে আরও বৈচিত্র্যময় বা সৃজনশীল প্রতিক্রিয়া দেখা দেয়।		 মডেলের উপর নির্ভর করে
টপ-কে
topK		 উৎপন্ন সামগ্রীতে ব্যবহৃত সর্বোচ্চ সম্ভাব্য শব্দের সংখ্যা সীমিত করে।
1 এর একটি শীর্ষ-কে মান মানে পরবর্তী নির্বাচিত টোকেনটি মডেলের শব্দভাণ্ডারে সমস্ত টোকেনের মধ্যে সবচেয়ে সম্ভাব্য হওয়া উচিত, যখন n এর একটি শীর্ষ-কে মানের মানে হল যে পরবর্তী টোকেনটি n সম্ভাব্য টোকেনগুলির মধ্যে থেকে নির্বাচন করা উচিত (সমস্ত তাপমাত্রা সেট করা তাপমাত্রার উপর ভিত্তি করে)।		 মডেলের উপর নির্ভর করে
টপ-পি
topP		 উৎপন্ন সামগ্রীর বৈচিত্র্য নিয়ন্ত্রণ করে।
টোকেনগুলি সর্বাধিক সম্ভাব্য (উপরে শীর্ষ-কে দেখুন) থেকে কমপক্ষে সম্ভাব্য পর্যন্ত নির্বাচন করা হয় যতক্ষণ না তাদের সম্ভাব্যতার যোগফল শীর্ষ-P মানের সমান হয়।		 মডেলের উপর নির্ভর করে
প্রতিক্রিয়ার পদ্ধতি
responseModality

Live API ব্যবহার করার সময় স্ট্রিম করা আউটপুটের ধরন নির্দিষ্ট করে, উদাহরণস্বরূপ পাঠ্য বা অডিও।

Live API এবং একটি LiveModel কনফিগারেশন ব্যবহার করার সময় শুধুমাত্র প্রযোজ্য৷

 ---
বক্তৃতা (কণ্ঠ)
speechConfig

Live API ব্যবহার করার সময় স্ট্রিম করা অডিও আউটপুটের জন্য ব্যবহৃত ভয়েস নির্দিষ্ট করে।

Live API এবং একটি LiveModel কনফিগারেশন ব্যবহার করার সময় শুধুমাত্র প্রযোজ্য৷

 Puck


ইমেজেন মডেল কনফিগার করুন

এই বিভাগটি আপনাকে দেখায় কিভাবে ইমেজেন মডেলের সাথে ব্যবহারের জন্য একটি কনফিগারেশন সেট আপ করতে হয় এবং প্রতিটি প্যারামিটারের একটি বিবরণ প্রদান করে।

একটি মডেল কনফিগারেশন সেট আপ করুন ( চিত্র )

একটি ImagenGenerationConfig ( Kotlin | Java ) একটি ImagenModel উদাহরণ তৈরির অংশ হিসাবে প্যারামিটারের মান সেট করুন।

কনফিগারেশনটি দৃষ্টান্তের আজীবনের জন্য বজায় রাখা হয়। আপনি যদি একটি ভিন্ন কনফিগারেশন ব্যবহার করতে চান, তাহলে সেই কনফিগারেশনের সাথে একটি নতুন ImagenModel ইনস্ট্যান্স তৈরি করুন।

Kotlin

// ...

// 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
)

// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
val imagenModel = Firebase.vertexAI.imagenModel(
    modelName = "IMAGEN_MODEL_NAME",
    generationConfig = config
)

// ...

Java

// ...

// 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
ImagenModel m = FirebaseVertexAI.getInstance().imagenModel(
    "IMAGEN_MODEL_NAME",
    config
);

ImagenModelFutures model = ImagenModelFutures.from(m);

// ...

আপনি এই পৃষ্ঠার পরবর্তী বিভাগে প্রতিটি প্যারামিটারের একটি বিবরণ খুঁজে পেতে পারেন।

প্যারামিটারের বর্ণনা ( চিত্র )

এখানে উপলব্ধ পরামিতিগুলির একটি উচ্চ-স্তরের ওভারভিউ, যেমন প্রযোজ্য। আপনি Google Cloud ডকুমেন্টেশনে প্যারামিটার এবং তাদের মানগুলির একটি বিস্তৃত তালিকা খুঁজে পেতে পারেন।

প্যারামিটার বর্ণনা ডিফল্ট মান
নেতিবাচক প্রম্পট
negativePrompt		 জেনারেট করা ছবিতে আপনি কী বাদ দিতে চান তার একটি বিবরণ৷

এই প্যারামিটারটি এখনও imagen-3.0-generate-002 দ্বারা সমর্থিত নয়।

 ---
ফলাফলের সংখ্যা
numberOfImages		 প্রতিটি অনুরোধের জন্য প্রত্যাবর্তন করা ছবির সংখ্যা ইমেজেন 3 মডেলের জন্য ডিফল্ট একটি চিত্র
আকৃতির অনুপাত
aspectRatio		 তৈরি করা ছবির প্রস্থ থেকে উচ্চতার অনুপাত ডিফল্ট হল বর্গক্ষেত্র (1:1)
চিত্র বিন্যাস
imageFormat		 আউটপুট বিকল্পগুলি, যেমন ইমেজ ফরম্যাট (MIME টাইপ) এবং জেনারেট করা ছবির কম্প্রেশন লেভেল ডিফল্ট MIME প্রকার হল PNG
ডিফল্ট কম্প্রেশন 75 (যদি MIME প্রকার JPEG তে সেট করা থাকে)
জলছাপ
addWatermark		 উত্পন্ন চিত্রগুলিতে একটি অদৃশ্যমান ডিজিটাল ওয়াটারমার্ক (একটি SynthID বলা হয়) যুক্ত করা হবে কিনা ইমেজেন 3 মডেলের জন্য ডিফল্ট true
ব্যক্তি প্রজন্ম
personGeneration		 মডেল দ্বারা মানুষ প্রজন্মের অনুমতি দেয় কিনা ডিফল্ট মডেলের উপর নির্ভর করে


কন্টেন্ট জেনারেশন নিয়ন্ত্রণ করার জন্য অন্যান্য বিকল্প

  • প্রম্পট ডিজাইন সম্পর্কে আরও জানুন যাতে আপনি আপনার প্রয়োজনের জন্য নির্দিষ্ট আউটপুট তৈরি করতে মডেলটিকে প্রভাবিত করতে পারেন।
  • ঘৃণাত্মক বক্তব্য এবং যৌনতাপূর্ণ বিষয়বস্তু সহ ক্ষতিকারক বলে বিবেচিত প্রতিক্রিয়া পাওয়ার সম্ভাবনা সামঞ্জস্য করতে নিরাপত্তা সেটিংস ব্যবহার করুন৷
  • মডেলের আচরণ পরিচালনা করতে সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করুন। এই বৈশিষ্ট্যটি একটি "প্রস্তাবনা" এর মতো যা আপনি মডেলটি শেষ ব্যবহারকারীর কাছ থেকে আরও নির্দেশাবলীর সংস্পর্শে আসার আগে যোগ করেন।
  • একটি নির্দিষ্ট আউটপুট স্কিমা নির্দিষ্ট করতে প্রম্পটের সাথে একটি প্রতিক্রিয়া স্কিমা পাস করুন। এই বৈশিষ্ট্যটি সাধারণত JSON আউটপুট তৈরি করার সময় ব্যবহৃত হয়, তবে এটি শ্রেণীবিভাগের কাজের জন্যও ব্যবহার করা যেতে পারে (যেমন আপনি যখন মডেলটিকে নির্দিষ্ট লেবেল বা ট্যাগ ব্যবহার করতে চান)।