Vertex AI menampilkan daftar model dasar yang terus bertambah yang dapat Anda uji, deploy, dan sesuaikan untuk digunakan dalam aplikasi berbasis AI. Model dasar telah disesuaikan untuk kasus penggunaan tertentu dan ditawarkan dengan berbagai titik harga. Halaman ini merangkum model yang tersedia di berbagai API dan memberikan panduan tentang model yang harus dipilih berdasarkan kasus penggunaan.
Untuk mempelajari lebih lanjut semua API dan model AI di Vertex AI, lihat Mempelajari API dan model AI.
API model dasar
Vertex AI memiliki API model dasar berikut:
- Gemini API (Data multimodal, teks, kode, dan chat)
- PaLM API (Teks, chat, dan embedding)
- Codey API (Pembuatan kode, chat kode, dan penyelesaian kode)
- Imagen API (Pembuatan gambar, pengeditan gambar, pemberian teks gambar, penjawaban pertanyaan visual, dan penyematan multimodal)
Model Gemini API
Tabel berikut meringkas model yang tersedia di Gemini API:
| Nama model | Deskripsi | Properti model | Dukungan penyesuaian |
|---|---|---|---|
| Gemini 1.0 Pro ( gemini-1.0-pro) |
Dirancang untuk menangani tugas natural language, chat teks dan kode multigiliran, serta pembuatan kode. Gunakan Gemini 1.0 Pro untuk perintah yang hanya berisi teks. | Total token maksimum (input dan output): 32.760 Token output maksimum: 8.192 Data pelatihan: Hingga Feb 2023 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Gemini 1.0 Pro Vision ( gemini-1.0-pro-vision) |
Model multimodal yang mendukung penambahan gambar dan video dalam teks atau perintah chat untuk respons teks atau kode. Gunakan prompt multimodal Gemini 1.0 Pro Vision. | Total token maksimum (input dan output): 16.384 Token output maksimum: 2.048 Ukuran gambar maksimum: Tidak ada batas Maksimal gambar per perintah: 16 Durasi video maksimum: 2 menit Maksimal video per perintah: 1 Data pelatihan: Hingga Feb 2023 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Gemini 1.0 Ultra (GA dengan daftar yang diizinkan) | Model multimodal Google yang paling mumpuni, yang dioptimalkan untuk tugas-tugas kompleks termasuk petunjuk, kode, dan penalaran, dengan dukungan untuk berbagai bahasa. Gemini 1.0 Ultra tersedia secara umum (GA) untuk sekelompok pelanggan tertentu. | Input token maksimum: 8.192 Output token maksimum: 2.048 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Gemini 1.0 Ultra Vision (GA dengan daftar yang diizinkan) | Model visi multimodal Google yang paling mumpuni, yang dioptimalkan untuk mendukung teks, gambar, video, dan chat multi-giliran. Gemini 1.0 Ultra Vision tersedia secara umum (GA) untuk sekelompok pelanggan tertentu. | Input token maksimum: 8.192 Output token maksimum: 2.048 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Gemini 1.5 Pro (pratinjau pribadi) | Model multimodal ukuran menengah Google, yang dioptimalkan untuk penskalaan di berbagai tugas. Gemini 1.5 Pro mendukung pemahaman konteks panjang hingga 1 juta token. | Input token maksimum: 1.000.000 Output token maksimum: 8.192 Gambar maksimum: 300 Frame video maksimum: 3.800 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
Model PaLM API
Tabel berikut merangkum model yang tersedia di PaLM API:
| Nama model | Deskripsi | Properti model | Dukungan penyesuaian |
|---|---|---|---|
| PaLM 2 untuk Teks ( text-bison) |
Disesuaikan untuk mengikuti petunjuk natural language dan cocok untuk berbagai tugas bahasa, seperti klasifikasi, ringkasan, dan ekstraksi. | Token input maksimum: 8192 Token output maksimum: 1024 Data pelatihan: Hingga Feb 2023 |
Diawasi: Ya RLHF: Ya Distilasi: Tidak |
PaLM 2 untuk Teks (text-unicorn) |
Model teks paling canggih dalam kelompok model PaLM untuk digunakan dengan tugas natural language yang kompleks. | Token input maksimum: 8192 Token output maksimum: 1024 Data pelatihan: Hingga Feb 2023 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak Distilasi: Ya (Pratinjau) |
| PaLM 2 untuk Teks 32k ( text-bison-32k) |
Disesuaikan untuk mengikuti petunjuk natural language dan cocok untuk berbagai tugas bahasa. | Token maksimum (input + output): 32.768 Token output maksimum: 8.192 Data pelatihan: Hingga Agustus 2023 |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| PaLM 2 untuk Chat ( chat-bison) |
Disesuaikan untuk kasus penggunaan percakapan multi-giliran. | Token input maksimum: 8192 Token output maksimum: 2048 Data pelatihan: Hingga Feb 2023 Putaran maksimum : 2500 |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| PaLM 2 untuk Chat 32 ribu ( chat-bison-32k) |
Disesuaikan untuk kasus penggunaan percakapan multi-giliran. | Token maksimum (input + output): 32.768 Token output maksimum: 8.192 Data pelatihan: Hingga Agustus 2023 Giliran maksimum : 2.500 |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Embedding untuk Teks ( textembedding-gecko) |
Menampilkan embedding model untuk input teks. | 3072 token input dan menghasilkan output embedding vektor 768 dimensi. |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Embedding untuk Teks multibahasa ( textembedding-gecko-multilingual) |
Menampilkan embedding model untuk input teks yang mendukung lebih dari 100 bahasa | 3072 token input dan menghasilkan output embedding vektor 768 dimensi. |
Diawasi: Ya
(Pratinjau) RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
Model Codey API
Tabel berikut merangkum model yang tersedia di Codey API:
| Nama model | Deskripsi | Properti model | Dukungan penyesuaian |
|---|---|---|---|
| Codey untuk Pembuatan Kode ( code-bison) |
Model yang telah disesuaikan untuk menghasilkan kode berdasarkan deskripsi natural language dari kode yang diinginkan. Misalnya, ini dapat menghasilkan pengujian unit untuk suatu fungsi. | Token input maksimum: 6144 Token output maksimum: 1024 |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Codey untuk Pembuatan Kode 32k ( code-bison-32k) |
Model yang telah disesuaikan untuk menghasilkan kode berdasarkan deskripsi natural language dari kode yang diinginkan. Misalnya, ini dapat menghasilkan pengujian unit untuk suatu fungsi. | Token maksimum (input + output): 32.768 Token output maks: 8.192 |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Codey untuk Chat Kode ( codechat-bison) |
Model yang disesuaikan untuk percakapan chatbot yang membantu pertanyaan terkait kode. | Token input maksimum: 6144 Token output maksimum: 1024 |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Codey untuk Chat Kode 32k ( codechat-bison-32k) |
Model yang disesuaikan untuk percakapan chatbot yang membantu pertanyaan terkait kode. | Token maksimum (input + output): 32.768 Token output maks: 8.192 |
Diawasi: Ya RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
| Codey untuk Penyelesaian Kode ( code-gecko) |
Model yang disesuaikan untuk menyarankan penyelesaian kode berdasarkan konteks dalam kode yang ditulis. | Token input maksimum: 2048 Token output maksimum: 64 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak Distilasi: Tidak |
Model Imagen API
Tabel berikut merangkum model yang tersedia di Imagen API:
| Nama model | Deskripsi | Properti model | Dukungan penyesuaian |
|---|---|---|---|
| Image untuk Pembuatan Gambar ( imagegeneration) | Model ini mendukung pembuatan gambar dan dapat membuat aset visual berkualitas tinggi dalam hitungan detik. | Permintaan maksimum per menit per project: 100 Gambar maksimum yang dihasilkan: 8 Gambar dasar maksimum (pengeditan/penskalaan): 10 MB Resolusi gambar yang dihasilkan: 1024x1024 piksel |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak |
| Embeddings untuk Multimodal ( multimodalembedding) | Model ini menghasilkan vektor berdasarkan input yang Anda berikan, yang dapat mencakup kombinasi gambar dan teks. | Permintaan maksimum per menit per project: 120 Panjang teks maksimum: 32 token Bahasa: Inggris Ukuran gambar maksimum: 20 MB |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak |
| Pemberian teks pada gambar ( imagetext) | Model yang mendukung pemberian teks gambar. Model ini menghasilkan teks dari gambar yang Anda berikan berdasarkan bahasa yang ditentukan. | Permintaan maksimum per menit per project: 500 Bahasa: Inggris, Prancis, Jerman, Italia, Spanyol Ukuran gambar maksimum: 10 MB Jumlah teks maksimum: 3 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak |
| Visualisasi Tanya Jawab - VQA ( imagetext) | Model yang mendukung tanya jawab gambar. | Permintaan maksimum per menit per project: 500 Bahasa: Inggris Ukuran gambar maksimum: 10 MB Jumlah maksimum jawaban: 3 |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak |
Model MedLM API
Tabel berikut merangkum model yang tersedia di MedLM API:
| Nama model | Deskripsi | Properti model | Dukungan penyesuaian |
|---|---|---|---|
MedLM-medium (medlm-medium) | Rangkaian model dan API yang disesuaikan secara medis yang mematuhi HIPAA dan didukung oleh Tim Riset Google. Model ini membantu praktisi layanan kesehatan dengan pertanyaan dan jawaban medis (Tanya Jawab) serta merangkum dokumen medis dan layanan kesehatan. | Token maksimum (input + output): 32.768 Token output maksimum: 1.024 Bahasa: Inggris |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak |
MedLM-large (medlm-large) | Rangkaian model dan API yang disesuaikan secara medis yang mematuhi HIPAA dan didukung oleh Tim Riset Google. Model ini membantu praktisi layanan kesehatan dengan pertanyaan dan jawaban medis (Tanya Jawab) serta merangkum dokumen medis dan layanan kesehatan. | Token input maksimum: 8.192 Token output maksimum: 1.024 Bahasa: Inggris |
Diawasi: Tidak RLHF: Tidak |
Dukungan bahasa
Vertex AI PaLM API dan Vertex AI Gemini API Tersedia secara Umum (GA) untuk bahasa berikut:
- Arab (
ar) - Bengali (
bn) - Bulgaria (
bg) - China (aksara sederhana dan tradisional) (
zh) - Kroasia (
hr) - Ceko (
cs) - Denmark (
da) - Belanda (
nl) - Inggris (
en) - Estonia (
et) - Finlandia (
fi) - Prancis (
fr) - Jerman (
de) - Yunani (
el) - Ibrani (
iw) - Hindi (
hi) - Hungaria (
hu) - Indonesia (
id) - Italia (
it) - Jepang (
ja) - Korea (
ko) - Latvia (
lv) - Lituania (
lt) - Norwegia (
no) - Polandia (
pl) - Portugis (
pt) - Rumania (
ro) - Rusia (
ru) - Serbia (
sr) - Slovakia (
sk) - Slovenia (
sl) - Spanyol (
es) - Swahili (
sw) - Swedia (
sv) - Thai (
th) - Turki (
tr) - Ukraina (
uk) - Vietnam (
vi)
Untuk mengakses bahasa lain, hubungi perwakilan Google Cloud Anda.
Mempelajari semua model di Model Garden
Model Garden adalah platform yang membantu Anda menemukan, menguji, menyesuaikan, dan men-deploy model & aset OSS tertentu serta eksklusif Google. Untuk mempelajari model dan API AI generatif yang tersedia di Vertex AI, buka Model Garden di Konsol Google Cloud.
Untuk mempelajari lebih lanjut Model Garden, termasuk model dan kemampuan yang tersedia, lihat Mempelajari model AI di Model Garden.
Langkah selanjutnya
- Coba tutorial panduan memulai menggunakan Vertex AI Studio atau Vertex AI API.
- Pelajari cara menguji perintah teks.
- Pelajari cara menguji prompt chat.
- Pelajari model terlatih di Model Garden.
- Pelajari cara menyesuaikan model dasar.
- Pelajari praktik terbaik responsible AI dan filter keamanan Vertex AI.