अक्सर पूछे जाने वाले सवाल और समस्या का हल

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Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करने के लिए, किन एपीआई को चालू करना ज़रूरी है? और उन्हें कैसे चालू करूं?

Vertex AI in Firebase SDK टूल इस्तेमाल करने के लिए, आपके प्रोजेक्ट में ये दो एपीआई चालू होने चाहिए:

• Vertex AI एपीआई (aiplatform.googleapis.com)
• Vertex AI in Firebase एपीआई (firebasevertexai.googleapis.com)

Firebase कंसोल में कुछ ही क्लिक करके, इन एपीआई को चालू किया जा सकता है:

1. Vertex AI पेज पर जाएं.

2. दोनों एपीआई को चालू करने वाला वर्कफ़्लो लॉन्च करने के लिए, Vertex AI in Firebase कार्ड पर क्लिक करें. यह वर्कफ़्लो, आपकी Firebase API कुंजी की अनुमति वाली सूची में Vertex AI in Firebase एपीआई को भी जोड़ देगा.

इसके अलावा, Google Cloud कंसोल का इस्तेमाल भी किया जा सकता है (ज़्यादा मैन्युअल विकल्प):

1. अक्सर पूछे जाने वाले सवालों की इस सूची में सबसे ऊपर मौजूद हर एपीआई लिंक पर क्लिक करें. इसके बाद, हर एपीआई पेज पर चालू करें पर क्लिक करें.

2. Google Cloud दस्तावेज़ में, एपीआई पर पाबंदियां जोड़ें में दिए गए निर्देशों का पालन करके, अपनी Firebase एपीआई पासकोड की अनुमति वाली सूची में Vertex AI in Firebase एपीआई जोड़ें.

Vertex AI in Firebase SDK टूल का इस्तेमाल करने के लिए, कौनसी अनुमतियां ज़रूरी हैं?

Vertex AI in Firebase SDK टूल के साथ कौनसे मॉडल इस्तेमाल किए जा सकते हैं?

• Vertex AI in Firebase SDK टूल के साथ, Gemini और Imagen 3 के किसी भी फ़ाउंडेशन मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसमें, झलक और प्रयोग के तौर पर उपलब्ध वर्शन भी शामिल हैं. इस्तेमाल किए जा सकने वाले मॉडल के बारे में जानें में जाकर, इन मॉडल की सूची देखें.

• Vertex AI in Firebase SDK टूल के साथ, फ़ाउंडेशन के अलावा किसी दूसरे Gemini मॉडल (जैसे, PaLM मॉडल, ट्यून किए गए मॉडल या Gemma पर आधारित मॉडल) का इस्तेमाल नहीं किया जा सकता.

  Vertex AI in Firebase, Imagen के पुराने मॉडल या imagen-3.0-capability-001 के साथ भी काम नहीं करता.

हम SDK टूल में अक्सर नई सुविधाएं जोड़ते रहते हैं. इसलिए, अपडेट के लिए अक्सर पूछे जाने वाले इन सवालों के जवाब देखें. साथ ही, रिलीज़ नोट, ब्लॉग, और सोशल पोस्ट भी देखें.

मॉडल बंद होने पर क्या करना चाहिए?

मॉडल का कोई वर्शन रिलीज़ करते समय, हम यह पक्का करते हैं कि वह कम से कम एक साल तक उपलब्ध रहे. हम इस "बंद होने की तारीख" को Firebase और Google Cloud दस्तावेज़ों में कई जगहों पर बताते हैं. उदाहरण के लिए, "मॉडल" पेज पर.

किसी मॉडल को बंद करने पर, उस पर किया गया कोई भी कॉल कनेक्ट नहीं हो पाएगा. इस वजह से, हमारा सुझाव है कि आप Firebase Remote Config को सेट अप करें और उसका इस्तेमाल करें. इससे, अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, अपने ऐप्लिकेशन में मॉडल और वर्शन को डाइनैमिक तरीके से बदला जा सकता है.

नए मॉडल वर्शन का इस्तेमाल करने के लिए, ऐप्लिकेशन को अपडेट करने पर, हमारा सुझाव है कि आप अपने ऐप्लिकेशन की जांच करें. इससे यह पक्का किया जा सकेगा कि जवाब अब भी उम्मीद के मुताबिक मिल रहे हैं या नहीं. ध्यान दें कि Vertex AI in Firebase का इस्तेमाल करते समय, आम तौर पर मॉडल को कॉल करने वाले किसी भी कोड में बदलाव करने की ज़रूरत नहीं होती.

यहां अलग-अलग मॉडल के लिए, बिक्री बंद होने की तारीखें दी गई हैं:

• Gemini 1.5 Pro मॉडल:

  • gemini-1.5-pro-002 (और gemini-1.5-pro): 24 सितंबर, 2025
  • gemini-1.5-pro-001: 24 मई, 2025

• Gemini 1.5 Flash मॉडल:

  • gemini-1.5-flash-002 (और gemini-1.5-flash): 24 सितंबर, 2025
  • gemini-1.5-flash-001: 24 मई, 2025

• Gemini 1.0 Pro Vision मॉडल: 21 अप्रैल, 2025 (पहले इसे 9 अप्रैल, 2025 के लिए शेड्यूल किया गया था)

• Gemini 1.0 Pro मॉडल: 21 अप्रैल, 2025 (पहले इसे 9 अप्रैल, 2025 के लिए शेड्यूल किया गया था)

क्या Vertex AI in Firebase का इस्तेमाल करने पर, ये सुविधाएं उपलब्ध हैं? कॉन्टेक्स्ट कैश मेमोरी, टूल के तौर पर Search का इस्तेमाल, Google Search की मदद से जानकारी इकट्ठा करना, कोड लागू करना, मॉडल को बेहतर बनाना, एम्बेड जनरेट करना, और सेमैनटिक रीट्रिवल?

अलग-अलग मॉडल या Gemini API in Vertex AI के साथ, कॉन्टेक्स्ट कैश मेमोरी, टूल के तौर पर खोज, Google Search की मदद से जानकारी इकट्ठा करना, कोड लागू करना, मॉडल को बेहतर बनाना, एम्बेड जनरेट करना, और सेमैनटिक रीट्रिवल की सुविधा काम करती है. हालांकि, Vertex AI in Firebase का इस्तेमाल करने पर, ये सुविधाएं उपलब्ध नहीं होतीं.

अगर आपको इन सुझावों को सुविधा के अनुरोधों के तौर पर जोड़ना है या किसी मौजूदा सुविधा के अनुरोध पर वोट करना है, तो Firebase UserVoice पर जाएं.

मैं हर उपयोगकर्ता के लिए किराये की सीमा कैसे सेट करूं?

डिफ़ॉल्ट रूप से, Vertex AI in Firebase हर उपयोगकर्ता के लिए अनुरोध की सीमा को हर मिनट 100 अनुरोध (आरपीएम) पर सेट करता है.

अगर आपको हर उपयोगकर्ता के लिए दर की सीमा में बदलाव करना है, तो आपको Vertex AI in Firebase एपीआई के लिए कोटा सेटिंग में बदलाव करना होगा.

Vertex AI in Firebase एपीआई कोटा के बारे में ज़्यादा जानें. इस पेज पर, कोटा देखने और उसमें बदलाव करने का तरीका भी जाना जा सकता है.

मैं 400 कोड वाली इस गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

अगर Cloud Storage for Firebase यूआरएल के साथ कई मोड वाला अनुरोध भेजा जा रहा है, तो आपको 400 कोड वाली यह गड़बड़ी दिख सकती है:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

यह गड़बड़ी ऐसे प्रोजेक्ट की वजह से होती है जिसमें Vertex AI एपीआई चालू होने पर, ज़रूरी सेवा एजेंट अपने-आप सही तरीके से प्रोवाइड नहीं हुए थे. कुछ प्रोजेक्ट में यह समस्या पहले से मौजूद है. हम इसे पूरी तरह से ठीक करने के लिए काम कर रहे हैं.

अपने प्रोजेक्ट को ठीक करने और इन सेवा एजेंट को सही तरीके से उपलब्ध कराने के लिए, यहां दिया गया तरीका अपनाएं. इससे, आपको अपने कई मोड वाले अनुरोधों में Cloud Storage for Firebase यूआरएल शामिल करने की सुविधा मिल जाएगी. यह ज़रूरी है कि आपके पास प्रोजेक्ट का मालिकाना हक हो. साथ ही, आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, टास्क का यह सेट सिर्फ़ एक बार पूरा करना होगा.

1. gcloud CLI को ऐक्सेस करें और उसकी पुष्टि करें.
   ऐसा करने का सबसे आसान तरीका, Cloud Shell से है. ज़्यादा जानने के लिए, Google Cloud दस्तावेज़ देखें.

2. अगर कहा जाए, तो अपने Firebase प्रोजेक्ट के लिए gcloud CLI को चलाने के लिए, टर्मिनल में दिखाए गए निर्देशों का पालन करें.

   इसके लिए, आपके पास Firebase प्रोजेक्ट आईडी होना चाहिए. यह आईडी, Firebase कंसोल में सबसे ऊपर, settings प्रोजेक्ट सेटिंग में दिखेगा.

3. अपने प्रोजेक्ट में ज़रूरी सेवा एजेंट जोड़ने के लिए, यह निर्देश चलाएं:

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
   

4. कुछ मिनट इंतज़ार करें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि सेवा एजेंटों को प्रावधान किया गया है. इसके बाद, Cloud Storage for Firebase यूआरएल वाले अपने मल्टीमोडल अनुरोध को फिर से भेजने की कोशिश करें.

अगर कुछ मिनट इंतज़ार करने के बाद भी आपको यह गड़बड़ी दिखती है, तो Firebase सहायता टीम से संपर्क करें.

मैं 400 कोड वाली इस गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? API key not valid. Please pass a valid API key.

अगर आपको 400 कोड वाली गड़बड़ी का मैसेज मिलता है, जिसमें API key not valid. Please pass a valid API key. लिखा है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में एपीआई कुंजी मौजूद नहीं है या उसे आपके ऐप्लिकेशन और/या Firebase प्रोजेक्ट के साथ इस्तेमाल करने के लिए सेट अप नहीं किया गया है.

देखें कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में दी गई एपीआई पासकोड, आपके ऐप्लिकेशन के एपीआई पासकोड से मेल खाता है या नहीं. Google Cloud कंसोल में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपनी सभी एपीआई पासकोड देखी जा सकती हैं.

अगर आपको पता चलता है कि वे मैच नहीं होती हैं, तो नई Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं और फिर अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद फ़ाइल को बदलें. नई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.

मैं 403 कोड वाली इस गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

अगर आपको 403 कोड वाली गड़बड़ी का मैसेज मिलता है, जिसमें Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. लिखा है, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड की अनुमति वाली सूची में, उस प्रॉडक्ट के लिए ज़रूरी एपीआई मौजूद नहीं है जिसका इस्तेमाल किया जा रहा है.

पक्का करें कि आपके ऐप्लिकेशन में इस्तेमाल की गई एपीआई पासकोड में, ऐसे सभी ज़रूरी एपीआई शामिल हों जो पासकोड की "एपीआई से जुड़ी पाबंदियों" की अनुमति वाली सूची में शामिल हैं. Vertex AI in Firebase के लिए, आपकी एपीआई पासकोड की अनुमति वाली सूची में कम से कम Vertex AI in Firebase एपीआई होना चाहिए.

Google Cloud कंसोल में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपनी सभी एपीआई कुंजियां देखी जा सकती हैं.

मैं 403 कोड वाली इस गड़बड़ी को कैसे ठीक करूं? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

अगर आपको 403 कोड वाली गड़बड़ी का मैसेज मिलता है, जिसमें PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. लिखा हो, तो आम तौर पर इसका मतलब है कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में मौजूद एपीआई पासकोड, किसी दूसरे Firebase प्रोजेक्ट से जुड़ा है.

देखें कि आपकी Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में दी गई एपीआई पासकोड, आपके ऐप्लिकेशन के एपीआई पासकोड से मेल खाता है या नहीं. Google Cloud कंसोल में, एपीआई और सेवाएं > क्रेडेंशियल पैनल में जाकर, अपनी सभी एपीआई पासकोड देखी जा सकती हैं.

अगर आपको पता चलता है कि वे मैच नहीं होती हैं, तो नई Firebase कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट पाएं और फिर अपने ऐप्लिकेशन में मौजूद फ़ाइल को बदलें. नई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल/ऑब्जेक्ट में, आपके ऐप्लिकेशन और Firebase प्रोजेक्ट के लिए मान्य एपीआई पासकोड होना चाहिए.