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Android के लिए, एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध हाइब्रिड इन्फ़रेंस और नए Gemini मॉडल

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Thomas Ezan
सीनियर डेवलपर रिलेशंस इंजीनियर

अगर आप Android डेवलपर हैं और आपको अपने ऐप्लिकेशन में एआई की नई सुविधाएं लागू करनी हैं, तो हमने हाल ही में कुछ नए अपडेट लॉन्च किए हैं:

  • हाइब्रिड इन्फ़रेंस, Firebase AI Logic के लिए एक नया एपीआई है. यह डिवाइस पर और क्लाउड इन्फ़रेंस, दोनों का फ़ायदा उठाता है,
  • इमेज जनरेट करने के लिए, Nano Banana के नए मॉडल के साथ-साथ Gemini के नए मॉडल का इस्तेमाल किया जा सकता है.

चलिए, शुरू करते हैं!

हाइब्रिड इन्फ़रेंस के साथ एक्सपेरिमेंट करना

हाइब्रिड इन्फ़्रेंस के लिए Firebase API की मदद से, हमने नियम पर आधारित राउटिंग का आसान तरीका लागू किया है. यह शुरुआती समाधान के तौर पर उपलब्ध है. इससे आपको एक ही एपीआई के ज़रिए, डिवाइस पर और क्लाउड में इन्फ़्रेंस की सुविधा इस्तेमाल करने में मदद मिलेगी. हम आने वाले समय में, कॉल को बेहतर तरीके से रूट करने की सुविधाएं उपलब्ध कराने पर काम कर रहे हैं.

इसकी मदद से, आपका ऐप्लिकेशन डिवाइस पर स्थानीय तौर पर चल रहे Gemini Nano और क्लाउड पर होस्ट किए गए Gemini के मॉडल के बीच डाइनैमिक तरीके से स्विच कर सकता है. डिवाइस पर मौजूद मॉडल का इस्तेमाल करके टेक्स्ट जनरेट करने के लिए, ML Kit के प्रॉम्प्ट एपीआई का इस्तेमाल किया जाता है. क्लाउड इन्फ़रेंस, Vertex AI और Developer API, दोनों में Firebase AI Logic के सभी Gemini मॉडल के साथ काम करता है.

इसका इस्तेमाल करने के लिए, Firebase AI Logic के साथ-साथ अपने ऐप्लिकेशन में firebase-ai-ondevice डिपेंडेंसी जोड़ें:

dependencies {
 [...] 
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai:17.10.1")
 implementation("com.google.firebase:firebase-ai-ondevice:16.0.0-beta01")
}

शुरू करने के दौरान, आपको GenerativeModel इंस्टेंस बनाना होता है. साथ ही, इसे अनुमान लगाने के खास मोड के साथ कॉन्फ़िगर करना होता है. जैसे, PREFER_ON_DEVICE (अगर डिवाइस पर Gemini Nano उपलब्ध नहीं है, तो क्लाउड पर वापस आ जाता है) या PREFER_IN_CLOUD (अगर ऑफ़लाइन है, तो डिवाइस पर अनुमान लगाने की सुविधा पर वापस आ जाता है):

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel(
        modelName = "gemini-3.1-flash-lite",
        onDeviceConfig = OnDeviceConfig(
           mode = InferenceMode.PREFER_ON_DEVICE
        )
    )

val response = model.generateContent(prompt)

Android के लिए हाइब्रिड इन्फ़रेंस के लिए Firebase API अब भी एक्सपेरिमेंट के तौर पर उपलब्ध है. हमारा सुझाव है कि आप इसे अपने ऐप्लिकेशन में आज़माएं. खास तौर पर, अगर पहले से ही Firebase AI Logic का इस्तेमाल किया जा रहा है. 

फ़िलहाल, डिवाइस पर मौजूद मॉडल, टेक्स्ट या सिंगल बिटमैप इमेज इनपुट के आधार पर, एक बार में टेक्स्ट जनरेट करने के लिए बनाए गए हैं. ज़्यादा जानकारी के लिए, सीमाएं देखें.

हमने एआई सैंपल कैटलॉग में, हाइब्रिड के लिए Firebase API का इस्तेमाल करने वाला एक नया सैंपल पब्लिश किया है. इससे पता चलता है कि हाइब्रिड इन्फ़रेंस के लिए Firebase API का इस्तेमाल करके, चुने गए कुछ विषयों के आधार पर समीक्षा कैसे जनरेट की जा सकती है. इसके बाद, इसे अलग-अलग भाषाओं में अनुवाद किया जा सकता है. इसे काम करते हुए देखने के लिए कोड देखें!

Hybrid_Inference-Inline-imagery.gif
हाइब्रिड इन्फ़्रेंस के नए सैंपल का इस्तेमाल

हाइब्रिड इन्फ़रेंस का नया सैंपल 

हमारे नए मॉडल आज़माएं

Gemini के नए मॉडल के तौर पर, हमने दो मॉडल लॉन्च किए हैं. ये खास तौर पर Android डेवलपर के लिए फ़ायदेमंद हैं. साथ ही, इन्हें Firebase AI Logic SDK के ज़रिए अपने ऐप्लिकेशन में आसानी से इंटिग्रेट किया जा सकता है.

Nano Banana
हमने पिछले साल, इमेज जनरेट करने वाला बेहतरीन मॉडल Nano Banana लॉन्च किया था. इसके अलावा, हमने कुछ हफ़्ते पहले Nana Banana के कुछ नए मॉडल रिलीज़ किए थे.

Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) को ऐसेट बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह किसी खास फ़ॉन्ट में या अलग-अलग तरह की लिखावट में भी टेक्स्ट को रेंडर कर सकता है.

Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image), Nano Banana Pro की तुलना में ज़्यादा बेहतर तरीके से काम करता है. इसे तेज़ गति से काम करने और ज़्यादा डेटा इस्तेमाल करने के लिए ऑप्टिमाइज़ किया गया है. इसका इस्तेमाल कई तरह के कामों के लिए किया जा सकता है. जैसे, इन्फ़ोग्राफ़िक, वर्चुअल स्टिकर, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से इलस्ट्रेशन वगैरह.  

Nano Banana के नए मॉडल, दुनिया के बारे में जानकारी और गहराई से विश्लेषण करने की क्षमताओं का इस्तेमाल करके, सटीक और ज़्यादा जानकारी वाली इमेज जनरेट करते हैं.

हमने Magic Selfie के सैंपल को अपडेट किया है, ताकि वह Nano Banana 2 का इस्तेमाल कर सके. Magic Selfie की मदद से, अपनी सेल्फ़ी का बैकग्राउंड बदला जा सकता है! अब बैकग्राउंड सेगमेंटेशन को सीधे तौर पर इमेज जनरेट करने वाले मॉडल से मैनेज किया जाता है. इससे इसे लागू करना आसान हो जाता है. साथ ही, Nano Banana 2 की इमेज जनरेट करने की बेहतर सुविधाओं का इस्तेमाल किया जा सकता है. इसे काम करते हुए यहां देखें.

magic_selfie.png
अपडेट किए गए मैजिक सेल्फ़ी के सैंपल में, सेल्फ़ी के बैकग्राउंड को अपडेट करने के लिए Nanobana 2 का इस्तेमाल किया गया है

इसका इस्तेमाल Firebase AI Logic SDK के ज़रिए किया जा सकता है. इसके बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Android का दस्तावेज़ पढ़ें.

Gemini 3.1 Flash-Lite

हमने Gemini Flash-Lite फ़ैमिली का नया वर्शन, Gemini 3.1 Flash-Lite भी लॉन्च किया है. Android डेवलपर, Gemini Flash-Lite मॉडल को खास तौर पर पसंद करते हैं. इसकी वजह यह है कि इसमें अच्छी क्वालिटी/लेटेंसी रेशियो और कम इन्फ़्रेंस कॉस्ट होती है. Android डेवलपर इसका इस्तेमाल कई कामों के लिए करते हैं. जैसे, ऐप्लिकेशन में मैसेज का अनुवाद करना या किसी डिश की फ़ोटो से रेसिपी जनरेट करना.  

Gemini 3.1 Flash-Lite, फ़िलहाल प्रीव्यू में है. यह Gemini 2.5 Flash-Lite की तरह ही कम समय में जवाब देगा और ज़्यादा बेहतर तरीके से काम करेगा.

इस मॉडल के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Firebase का दस्तावेज़ पढ़ें.

निष्कर्ष

यह समय, हमारे कैटलॉग में मौजूद नए हाइब्रिड सैंपल को एक्सप्लोर करने का सबसे सही समय है. इससे आपको इन सुविधाओं के काम करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, डिवाइस पर मौजूद और क्लाउड इन्फ़्रेंस के बीच राउटिंग के फ़ायदों के बारे में भी जानकारी मिलेगी. हमारा सुझाव है कि आप नए Gemini मॉडल को आज़माने के लिए, हमारे दस्तावेज़ देखें.

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