Vertex AI propose une liste croissante de modèles de base que vous pouvez tester, déployer et personnaliser pour les utiliser dans vos applications basées sur l'IA. Les modèles de base sont adaptés à des cas d'utilisation spécifiques et proposés à des prix différents. Cette page récapitule les modèles disponibles dans les différentes API et vous guide sur le choix des modèles par cas d'utilisation.
Pour en savoir plus sur tous les modèles d'IA et toutes les API sur Vertex AI, consultez la page Découvrir les modèles d'IA et les API.
API du modèle de fondation
Vertex AI dispose des API de modèles de fondation suivantes :
- API Gemini (texte multimodal, image, audio, vidéo, PDF, code et chat)
- API PaLM (texte, chat et représentations vectorielles continues)
- API Codey (génération de code, chat de code et saisie semi-automatique de code)
- API Imagen (génération d'image, modification d'image, description d'image, système de questions-réponses et représentation vectorielle continue multimodale)
Modèles de l'API Gemini
Le tableau suivant récapitule les modèles disponibles dans l'API Gemini :
| Nom du modèle | Description | Propriétés du modèle | Prise en charge du réglage |
|---|---|---|---|
| Gemini 1.5 Pro (Preview) ( gemini-1.5-pro) |
Modèle multimodal qui permet d'ajouter des fichiers image, audio, vidéo et PDF dans des requêtes de texte ou de chat pour une réponse textuelle ou de code. Gemini 1.5 Pro permet de comprendre un contexte de grande taille comprenant jusqu'à un million de jetons. | Nombre maximal de jetons (entrée et sortie) : 1 million Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192 Taille maximale de l'image brute : 20 Mo Taille maximale de l'image encodée en base64 : 7 Mo Nombre maximal d'images par requête : 3 000 Durée maximale de la vidéo : 1 heure Nombre maximal de vidéos par requête : 10 Durée audio maximale Environ 8,4 heures Contenu audio maximal par requête : 1 Taille maximale du fichier PDF : 50 Mo Données d'entraînement : jusqu'à avril 2024 |
Supervisé : non RLHF : non Distillation : non |
| Gemini 1.0 Pro ( gemini-1.0-pro) |
Conçu pour gérer les tâches en langage naturel, le chat de texte et de code multitours ainsi que la génération de code. Utilisez Gemini 1.0 Pro pour les requêtes ne contenant que du texte. | Nombre maximal total de jetons (entrée et sortie) : 32 760 Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192 Données d'entraînement : jusqu'à février 2023 |
Supervisé : Oui RLHF : Non Distillation : Non |
| Gemini 1.0 Pro Vision ( gemini-1.0-pro-vision) |
Modèle multimodal qui permet d'ajouter des images, PDF et vidéos dans des requêtes de texte ou de chat pour une réponse textuelle ou de code. Utilisez les requêtes multimode Gemini 1.0 Pro Vision. | Nombre maximal total de jetons (entrée et sortie) : 16 384 Nombre maximal de jetons de sortie : 2 048 Taille maximale de l'image : aucune limite Nombre maximal d'images par requête : 16 Durée maximale de la vidéo : 2 minutes Nombre maximal de vidéos par requête : 1 Données d'entraînement : jusqu'à février 2023 |
Supervisé : non RLHF : non Distillation : non |
| Gemini 1.0 Ultra (DG avec liste d'autorisation) | Modèle multimodal le plus performant de Google, optimisé pour les tâches complexes telles que l'instruction, le code et le raisonnement, et compatible avec plusieurs langues. Gemini 1.0 Ultra est en disponibilité générale (DG) pour un nombre restreint de clients. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 8 192 Nombre maximal de jetons de sortie : 2 048 |
Supervisé : non RLHF : non Distillation : non |
| Gemini 1.0 Ultra Vision (DG avec liste d'autorisation) | Modèle de vision multimodal le plus performant de Google, optimisé pour prendre en charge le texte, les images, les vidéos et le chat multitour. Gemini 1.0 Ultra Vision est en disponibilité générale (DG) pour un nombre restreint de clients. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 8 192 Nombre maximal de jetons de sortie : 2 048 |
Supervisé : non RLHF : non Distillation : non |
Modèles de l'API PaLM
Le tableau suivant récapitule les modèles disponibles dans l'API PaLM :
| Nom du modèle | Description | Propriétés du modèle | Prise en charge du réglage |
|---|---|---|---|
| PaLM 2 pour le texte ( text-bison) |
Conçu pour suivre des instructions en langage naturel, il est adapté à diverses tâches linguistiques, telles que la classification, la synthèse et l'extraction. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 8 192 Nombre maximal de jetons de sortie : 1 024 Données d'entraînement : jusqu'à février 2023 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui (Preview) Distillation : Non |
PaLM 2 pour le texte (text-unicorn) |
Modèle de texte le plus avancé de la famille de modèles PaLM à utiliser avec des tâches complexes de langage naturel. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 8 192 Nombre maximal de jetons de sortie : 1 024 Données d'entraînement : jusqu'à février 2023 |
Supervisé : Non RLHF : Non Distillation : Oui (preview) |
| PaLM 2 pour le texte 32k ( text-bison-32k) |
Optimisé pour suivre les instructions en langage naturel et adapté à diverses tâches linguistiques. | Nombre maximal de jetons (entrée + sortie) : 32 768 Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192 Données d'entraînement : jusqu'à août 2023 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| PaLM 2 pour le chat ( chat-bison) |
Optimisé pour les cas d'utilisation de conversation multitours. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 8 192 Nombre maximal de jetons de sortie : 2 048 Données d'entraînement : jusqu'à février 2023 Nombre maximal de tours : 2 500 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| PaLM 2 pour le chat 32k ( chat-bison-32k) |
Optimisé pour les cas d'utilisation de conversation multitours. | Nombre maximal de jetons (entrée + sortie) : 32 768 Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192 Données d'entraînement : jusqu'à août 2023 Nombre maximal de tours : 2 500 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| Représentations vectorielles continues pour le texte ( textembedding-gecko) |
Renvoie les représentations vectorielles continues de modèle pour les entrées de texte. | 3 072 jetons d'entrée et génère des représentations vectorielles continues de 768 dimensions. |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| Représentations vectorielles continues pour le texte multilingue ( textembedding-gecko-multilingual) |
Renvoie des représentations vectorielles continues de modèle pour les entrées de texte compatibles avec plus de 100 langues | 3 072 jetons d'entrée et génère des représentations vectorielles continues de 768 dimensions. |
Supervisé : Oui
(Preview) RLHF : Non Distillation : Non |
Modèles des API Codey
Le tableau suivant récapitule les modèles disponibles dans les API Codey :
| Nom du modèle | Description | Propriétés du modèle | Prise en charge du réglage |
|---|---|---|---|
| Codey pour la génération de code ( code-bison) |
Modèle optimisé pour générer du code en fonction d'une description en langage naturel du code souhaité. Par exemple, il peut générer un test unitaire pour une fonction. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 6 144 Nombre maximal de jetons de sortie : 1 024 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| Codey pour la génération de code 32k ( code-bison-32k) |
Modèle optimisé pour générer du code en fonction d'une description en langage naturel du code souhaité. Par exemple, il peut générer un test unitaire pour une fonction. | Nombre maximal de jetons (entrée + sortie) : 32 768 Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| Codey pour le chat de code ( codechat-bison) |
Modèle optimisé pour les conversations de chatbot qui répondent aux questions sur le code. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 6 144 Nombre maximal de jetons de sortie : 1 024 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| Codey pour le chat de code 32k ( codechat-bison-32k) |
Modèle optimisé pour les conversations de chatbot qui répondent aux questions sur le code. | Nombre maximal de jetons (entrée + sortie) : 32 768 Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192 |
Supervisé : Oui RLHF : Oui Distillation : Non |
| Codey pour la complétion de code ( code-gecko) |
Un modèle affiné pour suggérer la complétion de code en fonction du contexte du code écrit. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 2 048 Nombre maximal de jetons de sortie : 64 |
Supervisé : non RLHF : non Distillation : non |
Modèles de l'API Imagen
Le tableau suivant récapitule les modèles disponibles dans l'API Imagen :
| Nom du modèle | Description | Propriétés du modèle | Prise en charge du réglage |
|---|---|---|---|
| Imagen pour la génération d'images ( imagegeneration) | Ce modèle est compatible avec la génération d'images et peut créer des éléments visuels de haute qualité en quelques secondes. | Nombre maximal de requêtes par minute par projet : 100 Nombre maximal d'images générées : 8 Image de base maximale (modification/scaling à la hausse) : 10 Mo Résolution d'image générée : 1 024 x 1 024 pixels |
Supervisé : Non RLHF : Non |
| Représentations vectorielles continues multimodales ( multimodalembedding) | Ce modèle génère des vecteurs en fonction de l'entrée que vous fournissez, qui peut inclure une combinaison d'images et de texte. | Nombre maximal de requêtes par minute par projet : 120 Longueur maximale du texte : 32 jetons Langue : anglais Taille maximale de l'image : 20 Mo |
Supervisé : Non RLHF : Non |
| Sous-titrage d'images ( imagetext) | Modèle prenant en charge le sous-titrage d'images. Ce modèle génère un sous-titre à partir d'une image que vous fournissez en fonction de la langue que vous spécifiez. | Nombre maximal de requêtes par minute par projet : 500 Langue : anglais, français, allemand, italien, espagnol Taille maximale de l'image : 10 Mo Nombre maximal de sous-titres : 3 |
Supervisé : Non RLHF : Non |
| Visual Question Answering, VQA ( imagetext) | Modèle compatible avec les questions et les réponses d'images. | Nombre maximal de requêtes par minute par projet : 500 Langues : anglais Taille maximale de l'image : 10 Mo Nombre maximal de réponses : 3 |
Supervisé : Non RLHF : Non |
Modèles de l'API MedLM
Le tableau suivant récapitule les modèles disponibles dans l'API MedLM :
| Nom du modèle | Description | Propriétés du modèle | Prise en charge du réglage |
|---|---|---|---|
MedLM-medium (medlm-medium) | Suite conforme à la loi HIPAA, qui repose sur des API et des modèles médicaux optimisés mis en œuvre par Google Research. Ces modèles aident les professionnels de la santé en répondant à des questions médicales et en résumant les documents médicaux et de santé. | Nombre maximal de jetons (entrée + sortie) : 32 768 Nombre maximal de jetons de sortie : 8 192 Langues : anglais |
Supervisé : Non RLHF : Non |
MedLM-large (medlm-large) | Suite conforme à la loi HIPAA, qui repose sur des API et des modèles médicaux optimisés mis en œuvre par Google Research. Ces modèles aident les professionnels de la santé en répondant à des questions médicales et en résumant les documents médicaux et de santé. | Nombre maximal de jetons d'entrée : 8 192 Nombre maximal de jetons de sortie : 1 024 Langues : anglais |
Supervisé : Non RLHF : Non |
Langues acceptées
L'API Vertex AI PaLM et l'API Vertex AI Gemini sont en disponibilité générale (DG) pour les langues suivantes :
- Arabe (
ar) - Bengalî (
bn) - Bulgare (
bg) - Chinois simplifié et traditionnel (
zh) - Croate (
hr) - République tchèque (
cs) - Danois (
da) - Néerlandais (
nl) - Anglais (
en) - Estonien (
et) - Finnois (
fi) - Français (
fr) - Allemand (
de) - Grec (
el) - Hébreu (
iw) - Hindi (
hi) - Hongrois (
hu) - Indonésien (
id) - Italien (
it) - Japonais (
ja) - Coréen (
ko) - Letton (
lv) - Lituanien (
lt) - Norvégien (
no) - Polonais (
pl) - Portugais (
pt) - Roumain (
ro) - Russe (
ru) - Serbe (
sr) - Slovaque (
sk) - Slovène (
sl) - Espagnol (
es) - Swahili (
sw) - Suédois (
sv) - Thaï (
th) - Turc (
tr) - Ukrainien (
uk) - Vietnamien (
vi)
Pour accéder à d'autres langues, contactez votre représentant Google Cloud.
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Model Garden est une plate-forme qui vous permet de découvrir, de tester, de personnaliser et de déployer des modèles de Google, puis de sélectionner des modèles et des éléments OSS. Pour explorer les modèles d'IA générative et les API disponibles sur Vertex AI, accédez à Model Garden dans la console Google Cloud.
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Étapes suivantes
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- Découvrez comment tester les requêtes de texte.
- Découvrez comment tester les requêtes de chat.
- Découvrez les modèles pré-entraînés dans le jardin de modèles.
- Découvrez comment ajuster un modèle de fondation.
- Découvrez les bonnes pratiques d'IA responsable et les filtres de sécurité de Vertex AI.