בכל קריאה למודל, אפשר לשלוח הגדרת מודל כדי לקבוע איך המודל ייצור תשובה. לכל מודל יש אפשרויות הגדרה שונות.
אפשר להתנסות בהנחיות ובהגדרות של מודלים ולבצע חזרות מהירות באמצעות Vertex AI Studio.
Gemini מעבר לאפשרויות ההגדרה של Imagen מעבר לאפשרויות ההגדרה של
הגדרת מודלים של Gemini
בקטע הזה מוסבר איך להגדיר תצורה לשימוש במודלים של Gemini, ומתוארים כל הפרמטרים.
הגדרת הגדרות מודל (Gemini)
הגדרות לתרחישים לדוגמה כלליים
ההגדרה נשמרת לכל משך החיים של המכונה. אם רוצים להשתמש בתצורה אחרת, יוצרים מכונה חדשה של GenerativeModel
עם התצורה הזו.
Swift
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של GenerativeModel
.
// ...
// 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"]
)
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
let model = vertex.generativeModel(
modelName: "GEMINI_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של GenerativeModel
.
// ...
// 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
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של GenerativeModel
.
// ...
// 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);
// ...
Web
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של GenerativeModel
.
// ...
// 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(vertex, { model: "GEMINI_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-GenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של GenerativeModel
.
// ...
// 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,
);
final model = FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(
model: 'GEMINI_MODEL_NAME',
// Specify the config as part of creating the `GenerativeModel` instance
config: generationConfig,
);
// ...
תיאור של כל פרמטר מופיע בקטע הבא בדף הזה.
הגדרה של Gemini Live API
ההגדרה נשמרת לכל משך החיים של המכונה. אם רוצים להשתמש בתצורה אחרת, יוצרים מכונה חדשה של LiveModel
עם התצורה הזו.
Swift
עדיין אין תמיכה ב-Live API באפליקציות בפלטפורמת Apple, אבל כדאי לבדוק שוב בקרוב.
Kotlin
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-LiveGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של LiveModel
.
// ...
// 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
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-LiveGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של LiveModel
.
// ...
// 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);
// ...
Web
עדיין אין תמיכה ב-Live API באפליקציות אינטרנט, אבל כדאי לבדוק שוב בקרוב.
Dart
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-LiveGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של LiveModel
.
// ...
// Set parameter values in a `LiveGenerationConfig` (example values shown here)
final generationConfig = LiveGenerationConfig(
maxOutputTokens: 200,
responseModalities: [ResponseModality.audio],
speechConfig: SpeechConfig(voice: Voice.fenrir),
temperature: 0.9,
topP: 0.1,
topK: 16,
);
// Specify the config as part of creating the `LiveModel` instance
final model = FirebaseVertexAI.instance.LiveModel(
model: 'gemini-2.0-flash-live-preview-04-09',
config: generationConfig,
);
// ...
תיאור של כל פרמטר מופיע בקטע הבא בדף הזה.
תיאור הפרמטרים (Gemini)
ריכזנו כאן סקירה כללית על הפרמטרים הזמינים, לפי הצורך. רשימת פרמטרים מקיפה עם הערכים שלהם זמינה במסמכי העזרה של Google Cloud.
פרמטר | תיאור | ערך ברירת מחדל |
---|---|---|
חותמת זמן של אודיו
audioTimestamp
|
ערך בוליאני שמאפשר הבנה של חותמות זמן בקובצי קלט של אודיו בלבד. האפשרות הזו רלוונטית רק כשמשתמשים בשיחות |
false |
קנס על תדירות
frequencyPenalty
|
קובעת את הסבירות לכלול אסימונים שמופיעים שוב ושוב בתשובה שנוצרת. ערכים חיוביים מפעילים סנקציה על אסימונים שמופיעים שוב ושוב בתוכן שנוצר, וכך מפחיתים את הסבירות לתוכן חוזר. |
--- |
מספר האסימונים המקסימלי להצגת פלט
maxOutputTokens
|
מציין את המספר המקסימלי של האסימונים שאפשר ליצור בתגובה. | --- |
קנס על נוכחות
presencePenalty
|
קובע את הסבירות לכלול אסימונים שכבר מופיעים בתגובה שנוצרה. ערכים חיוביים מפעילים סנקציה על אסימונים שכבר מופיעים בתוכן שנוצר, וכך מגדילים את הסבירות ליצירת תוכן מגוון יותר. |
--- |
עצירת רצפים
stopSequences
|
מציין רשימה של מחרוזות שמורות למקרה שהמודל נתקל באחת מהן בתשובה, כדי להורות לו להפסיק ליצור תוכן. רלוונטי רק כשמשתמשים בהגדרה של |
--- |
טמפרטורה
temperature
|
קובעת את מידת האקראיות בתשובה. טמפרטורות נמוכות יותר מניבות תשובות גורליות יותר, וטמפרטורות גבוהות יותר מניבות תשובות מגוונות או יצירתיות יותר. |
תלוי במודל |
Top-K
topK
|
הגבלת מספר המילים עם הסבירות הגבוהה ביותר שנעשה בהן שימוש בתוכן שנוצר. כשהערך של top-K הוא 1 , האסימון הבא שנבחר צריך להיות האסימון עם ההסתברות הגבוהה ביותר מבין כל האסימונים במילון של המודל. כשהערך של top-K הוא n , האסימון הבא שנבחר צריך להיות מתוך n האסימונים עם ההסתברות הגבוהה ביותר (הכול בהתאם לטמפרטורה שהוגדרה).
|
תלוי במודל |
Top-P
topP
|
קובעת את המגוון של התוכן שנוצר. האסימונים נבחרים מהסיכוי הגבוה ביותר (ראו 'top-K' למעלה) עד לסיכוי הנמוך ביותר, עד שסכום הסבירויות שלהם שווה לערך top-P. |
תלוי במודל |
Response modality
responseModality
|
מציין את סוג הפלט בסטרימינג כשמשתמשים ב-Live API, למשל טקסט או אודיו. רלוונטי רק כשמשתמשים ב-Live API ובהגדרה של |
--- |
דיבור (קול)
speechConfig
|
מציין את הקול שמשמש לפלט האודיו בסטרימינג כשמשתמשים ב-Live API. רלוונטי רק כשמשתמשים ב-Live API ובהגדרה של |
Puck |
הגדרת מודלים של Imagen
בקטע הזה מוסבר איך להגדיר תצורה לשימוש במודלים של Imagen, ומתוארים כל הפרמטרים.
הגדרת הגדרות מודל (Imagen)
ההגדרה נשמרת לכל משך החיים של המכונה. אם רוצים להשתמש בתצורה אחרת, יוצרים מכונה חדשה של ImagenModel
עם התצורה הזו.
Swift
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-ImagenGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של ImagenModel
.
// ...
// 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
)
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
let model = vertex.imagenModel(
modelName: "IMAGEN_MODEL_NAME",
generationConfig: config
)
// ...
Kotlin
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-ImagenGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של ImagenModel
.
// ...
// 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
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-ImagenGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של ImagenModel
.
// ...
// 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);
// ...
Web
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-ImagenGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של ImagenModel
.
// ...
// 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 imagenModel = getImagenModel(vertexAI, { model: "IMAGEN_MODEL_NAME", generationConfig });
// ...
Dart
מגדירים את ערכי הפרמטרים ב-ImagenGenerationConfig
כחלק מיצירת מכונה של ImagenModel
.
// ...
// 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
);
// Specify the config as part of creating the `ImagenModel` instance
final model = FirebaseVertexAI.instance.imagenModel(
model: 'IMAGEN_MODEL_NAME',
config: generationConfig,
);
// ...
תיאור של כל פרמטר מופיע בקטע הבא בדף הזה.
תיאור הפרמטרים (Imagen)
ריכזנו כאן סקירה כללית על הפרמטרים הזמינים, לפי הצורך. רשימת פרמטרים מקיפה עם הערכים שלהם זמינה במסמכי העזרה של Google Cloud.
פרמטר | תיאור | ערך ברירת מחדל |
---|---|---|
הנחיה שלילית
negativePrompt
|
תיאור של מה שרוצים להשמיט בתמונות שייווצרו
הפרמטר הזה עדיין לא נתמך על ידי |
--- |
מספר התוצאות
numberOfImages
|
מספר התמונות שנוצרו שהוחזרו לכל בקשה | ברירת המחדל היא תמונה אחת במודלים מסוג Imagen 3 |
יחס גובה-רוחב
aspectRatio
|
היחס בין הרוחב לגובה של התמונות שנוצרו | ברירת המחדל היא ריבוע (1:1) |
פורמט התמונה
imageFormat
|
אפשרויות הפלט, כמו פורמט התמונה (סוג ה-MIME) ורמת הדחיסה של התמונות שנוצרות | סוג ה-MIME שמוגדר כברירת מחדל הוא PNG דחיסת ברירת המחדל היא 75 (אם סוג ה-MIME מוגדר כ-JPEG) |
סימן מים
addWatermark
|
האם להוסיף סימן מים דיגיטלי בלתי נראה (שנקרא SynthID) לתמונות שנוצרו | ברירת המחדל היא true במודלים מסוג Imagen 3
|
יצירת אנשים
personGeneration
|
האם לאפשר ליצירת אנשים על ידי המודל | ברירת המחדל תלויה במודל |
אפשרויות אחרות לשליטה ביצירת תוכן
- מידע נוסף על עיצוב הנחיות כדי שתוכלו להשפיע על המודל כך שיניב פלט ספציפי לצרכים שלכם.
- אתם יכולים להשתמש בהגדרות הבטיחות כדי לשנות את הסבירות לקבלת תשובות שעשויות להיחשב כמזיקות, כולל דברי שטנה ותוכן מיני בוטה.
- מגדירים הוראות מערכת כדי להשפיע על התנהגות המודל. התכונה הזו היא כמו 'מבוא' שמוסיפים לפני שהמודל נחשף להוראות נוספות ממשתמש הקצה.
- מעבירים סכימה של תגובה יחד עם ההנחיה כדי לציין סכימת פלט ספציפית. התכונה הזו משמשת בדרך כלל ליצירת פלט JSON, אבל אפשר להשתמש בה גם למשימות סיווג (למשל, כשרוצים שהמודל ישתמש בתוויות או בתגים ספציפיים).