Yanıtları kontrol etmek için model yapılandırmasını kullanma

Bir modele yapılan her çağrıda, modelin nasıl yanıt oluşturacağını kontrol etmek için bir model yapılandırması gönderebilirsiniz. Her model farklı yapılandırma seçenekleri sunar.

Google AI Studio öğesini kullanarak istemler ve model yapılandırmalarıyla da denemeler yapabilirsiniz.

Gemini yapılandırma seçeneklerine atla Imagen yapılandırma seçeneklerine atla


Gemini modellerini yapılandırma

Bu sayfada sağlayıcıya özgü içerikleri ve kodu görüntülemek için Gemini API sağlayıcınızı tıklayın.

Bu bölümde, Gemini modelleriyle birlikte kullanılacak bir yapılandırma oluşturma işlemi 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, parametrelerin değerlerini GenerationConfig içinde 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, parametrelerin değerlerini GenerationConfig içinde 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, parametrelerin değerlerini GenerationConfig içinde 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, parametrelerin değerlerini GenerationConfig içinde 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, parametrelerin değerlerini GenerationConfig içinde 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, parametrelerin değerlerini GenerationConfig içinde 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
);

Bu sayfanın sonraki bölümünde her parametrenin açıklamasını bulabilirsiniz.

Gemini Live API için yapılandırma

Parametrelerin açıklaması (Gemini)

Aşağıda, geçerli olduğu durumlarda kullanılabilen parametrelere genel bir bakış verilmiştir. Gemini Developer API dokümanlarında parametrelerin ve değerlerinin kapsamlı bir listesini bulabilirsiniz.

Parametre Açıklama Varsayılan değer
Ses zaman damgası
audioTimestamp

Yalnızca ses içeren giriş dosyaları için zaman damgası anlaşılmasını sağlayan bir boole değeri.

Yalnızca generateContent veya generateContentStream çağrıları kullanılırken ve giriş türü yalnızca ses dosyası olduğunda geçerlidir.

false
Sıklık cezası
frequencyPenalty 		Oluşturulan yanıtta tekrar tekrar görünen jetonların dahil edilme olasılığını kontrol eder.
Olumlu değerler, oluşturulan içerikte tekrar tekrar görünen jetonları cezalandırır ve içeriğin tekrarlanma olasılığını azaltır. 		---
Maks. çıkış jetonu sayısı
maxOutputTokens 		Yanıtta oluşturulabilecek maksimum jeton sayısını belirtir. ---
Bulunma cezası
presencePenalty 		Oluşturulan yanıtta zaten bulunan jetonların dahil edilme olasılığını kontrol eder.
Pozitif değerler, oluşturulan içerikte zaten bulunan jetonları cezalandırır ve daha çeşitli içerikler oluşturma olasılığını artırır. 		---
Sekanları durdurma
stopSequences

Yanıtta dizelerden biri karşılaşıldığında modele içerik üretmeyi durdurmasını bildiren bir dize listesini belirtir.

Yalnızca GenerativeModel yapılandırması kullanılırken geçerlidir.

---
Sıcaklık
temperature 		Yanıttaki rastgelelik derecesini kontrol eder.
Düşük sıcaklıklar daha kesin yanıtlar, yüksek sıcaklıklar ise daha çeşitli veya yaratıcı yanıtlar elde edilmesine yol açar. 		Modele bağlıdır
Top-K
topK 		Oluşturulan içerikte kullanılan en yüksek olasılıklı kelimelerin sayısını sınırlandırır.
1 değerine sahip bir en iyi K değeri, seçilecek bir sonraki jetonun modelin kelime haznesindeki tüm jetonlar arasından en olası olması gerektiği anlamına gelir. n değerine sahip bir en iyi K değeri ise seçilecek bir sonraki jetonun n en olası jeton arasından seçilmesi gerektiği anlamına gelir (tümü, ayarlanan sıcaklığa bağlıdır). 		Modele bağlıdır
Top-P
topP 		Oluşturulan içeriğin çeşitliliğini kontrol eder.
Olasılıklarının toplamı en yüksek P değerine eşit olana kadar jetonlar en olasıdan (yukarıdaki en yüksek K değerine bakın) en az olasıya doğru seçilir. 		Modele bağlıdır
Yanıt modu
responseModality

Live API kullanıldığında aktarılan çıkışın türünü (ör. metin veya ses) belirtir.

Yalnızca Live API ve LiveModel yapılandırması kullanılırken geçerlidir.

---
Konuşma (ses)
speechConfig

Live API kullanılırken akışlı ses çıkışı için kullanılan sesi belirtir.

Yalnızca Live API ve LiveModel yapılandırması kullanılırken geçerlidir.

Puck


Imagen modellerini yapılandırma

Bu sayfada sağlayıcıya özgü içerikleri ve kodu görüntülemek için Imagen API sağlayıcınızı tıklayın.

Bu bölümde, Imagen modelleriyle birlikte kullanılacak bir yapılandırma oluşturma işlemi 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, ImagenGenerationConfig parametrelerinin 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, ImagenGenerationConfig parametrelerinin 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, ImagenGenerationConfig parametrelerinin 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, ImagenGenerationConfig parametrelerinin 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 ImagenGenerationConfig parametrelerinin 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 için desteklenmemektedir. Kısa süre sonra tekrar kontrol edin.

Bu sayfanın sonraki bölümünde her parametrenin açıklamasını bulabilirsiniz.

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 neleri çıkarmak istediğinize dair açıklama

Bu parametre henüz imagen-3.0-generate-002 tarafından desteklenmiyor.

---
Sonuç sayısı
numberOfImages 		Her istek için döndürülen oluşturulmuş resimlerin sayısı Varsayılan olarak Imagen 3 modelleri için bir resim
En boy oranı
aspectRatio 		Oluşturulan resimlerin en boy oranı Varsayılan değer karedir (1:1).
Resim biçimi
imageFormat 		Görüntü biçimi (MIME türü) ve oluşturulan resimlerin sıkıştırma seviyesi gibi çıkış seçenekleri Varsayılan MIME türü PNG
Varsayılan sıkıştırma oranı 75'tir (MIME türü JPEG olarak ayarlanmışsa)
Filigran
addWatermark 		Üretilmiş görüntülere görünmeyen dijital filigran (SynthID olarak adlandırılır) eklenip eklenmeyeceği Imagen 3 modelleri için varsayılan değer true'tür.
Kişi oluşturma
personGeneration 		Model tarafından kişi oluşturulmasına izin verilip verilmeyeceği varsayılan ayar modele bağlıdır


İçerik oluşturmayı kontrol etmek için diğer seçenekler

  • Modeli ihtiyaçlarınıza özel sonuçlar üretecek şekilde etkileyebilmek için istem tasarımı hakkında daha fazla bilgi edinin.
  • Nefret söylemi ve müstehcen içerik dahil olmak üzere zararlı kabul edilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.
  • Modelin davranışını yönlendirmek için sistem talimatları ayarlayın. Bu özellik, model son kullanıcıdan başka talimatlar almadan önce eklediğiniz bir giriş gibidir.
  • Belirli bir çıkış şemasını belirtmek için istemle birlikte bir yanıt şeması geçirin. Bu özellik en yaygın olarak JSON çıkışı oluştururken kullanılır ancak sınıflandırma görevleri (ör. modelin belirli etiketleri kullanmasını istediğinizde) için de kullanılabilir.