पब्लिश होने की तारीख: 21 अक्टूबर, 2025
Gemini Nano की मदद से, पहले से मौजूद एआई की सुविधाओं को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि उपयोगकर्ता और डेवलपर, दोनों को इनका इस्तेमाल करने में आसानी हो. बिल्ट-इन एआई एपीआई का इस्तेमाल करने पर, मॉडल मैनेजमेंट की प्रोसेस बैकग्राउंड में अपने-आप होती है. इस दस्तावेज़ में बताया गया है कि Chrome, Gemini Nano मॉडल को कैसे डाउनलोड करता है, अपडेट करता है, और मिटाता है.
मॉडल को पहली बार डाउनलोड करना
जब कोई उपयोगकर्ता Chrome को डाउनलोड या अपडेट करता है, तो Gemini Nano को मांग पर डाउनलोड किया जाता है. इससे यह पक्का होता है कि Chrome, उपयोगकर्ता के हार्डवेयर के लिए सही मॉडल डाउनलोड करे.
शुरुआती मॉडल डाउनलोड करने की प्रोसेस तब शुरू होती है, जब Gemini Nano पर निर्भर करने वाले किसी पहले से मौजूद एआई एपीआई के *.create() फ़ंक्शन (उदाहरण के लिए, Summarizer.create()) को पहली बार कॉल किया जाता है. ऐसा होने पर, Chrome कई तरह की जांच करता है, ताकि यह तय किया जा सके कि सबसे सही तरीका क्या है.
सबसे पहले, Chrome एक खास शेडर चलाकर, डिवाइस के जीपीयू की परफ़ॉर्मेंस का अनुमान लगाता है. इन नतीजों के आधार पर, यह तय किया जाता है कि:
- Gemini Nano के ज़्यादा बेहतर वर्शन को डाउनलोड करें. जैसे, 400 करोड़ पैरामीटर वाला वर्शन.
- Gemini Nano के छोटे और ज़्यादा असरदार वैरिएंट को डाउनलोड करें. जैसे, 2B पैरामीटर.
- अगर डिवाइस, अलग-अलग स्टैटिक ज़रूरी शर्तें पूरी करता है, तो सीपीयू पर आधारित अनुमान का इस्तेमाल करें. अगर डिवाइस, हार्डवेयर से जुड़ी ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करता है, तो मॉडल डाउनलोड नहीं होता.
डाउनलोड करने की प्रोसेस को इस तरह से बनाया गया है कि यह आसानी से काम करती है:
- अगर इंटरनेट कनेक्शन बंद हो जाता है, तो कनेक्शन फिर से चालू होने पर वीडियो वहीं से डाउनलोड होना शुरू हो जाएगा जहां वह रुका था.
- अगर डाउनलोड शुरू करने वाला टैब बंद कर दिया जाता है, तो बैकग्राउंड में डाउनलोड जारी रहता है.
- अगर ब्राउज़र बंद है, तो अगली बार ब्राउज़र को रीस्टार्ट करने पर डाउनलोड फिर से शुरू हो जाएगा. हालांकि, इसके लिए ब्राउज़र को 30 दिनों के अंदर खोलना होगा.
कभी-कभी, availability() को कॉल करने से मॉडल डाउनलोड हो सकता है. ऐसा तब होता है, जब नई यूज़र प्रोफ़ाइल शुरू होने के कुछ समय बाद कॉल किया जाता है और Gemini Nano की मदद से धोखाधड़ी का पता लगाने की सुविधा चालू होती है.
LoRA वेट डाउनलोड करना
कुछ एपीआई, जैसे कि Proofreader API, लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA) वेट पर निर्भर करते हैं. ये वेट, फ़ंक्शन को बेहतर बनाने के लिए बेस मॉडल पर लागू किए जाते हैं. अगर एपीआई, LoRA पर निर्भर करता है, तो LoRA के वेट, बेस मॉडल के साथ डाउनलोड किए जाते हैं. अन्य एपीआई के लिए LoRA वेट को पहले से डाउनलोड नहीं किया जाता.
मॉडल अपने-आप अपडेट होने की सुविधा
Gemini Nano मॉडल के अपडेट, समय-समय पर रिलीज़ किए जाते हैं. Chrome, ब्राउज़र के चालू होने पर इन अपडेट की जांच करता है. इसके अलावा, Chrome रोज़ाना पूरक संसाधनों के अपडेट की जांच करता है. जैसे, LoRA वेट. JavaScript से, मॉडल के वर्शन के बारे में प्रोग्राम के हिसाब से क्वेरी नहीं की जा सकती. हालांकि, chrome://on-device-internals पर मैन्युअल तरीके से यह देखा जा सकता है कि कौनसा वर्शन इंस्टॉल है.
अपडेट करने की प्रोसेस को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह बिना किसी रुकावट के आसानी से हो जाए:
- Chrome, बैकग्राउंड में नया वर्शन डाउनलोड करते समय, मौजूदा मॉडल के साथ काम करता रहता है.
- अपडेट किए गए मॉडल को डाउनलोड करने के बाद, उसे हॉट स्वैप किया जाता है. इसका मतलब है कि मॉडल को बिना किसी रुकावट के स्विच किया जाता है. एआई एपीआई के किसी भी नए कॉल के लिए, तुरंत नए मॉडल का इस्तेमाल किया जाएगा. ध्यान दें: ऐसा हो सकता है कि स्वैप के ठीक समय पर चल रहा कोई प्रॉम्प्ट काम न करे.
- हर अपडेट, पूरे नए मॉडल को डाउनलोड करता है. यह आंशिक तौर पर डाउनलोड नहीं होता. ऐसा इसलिए है, क्योंकि मॉडल के वेट अलग-अलग वर्शन के हिसाब से अलग-अलग हो सकते हैं. साथ ही, इतनी बड़ी फ़ाइलों के लिए डेल्टा की गिनती करने और उन्हें लागू करने में समय लग सकता है.
अपडेट के लिए भी वही ज़रूरी शर्तें लागू होती हैं जो शुरुआती डाउनलोड के लिए लागू होती हैं. हालांकि, अगर कोई मॉडल पहले से इंस्टॉल है, तो डिस्क स्पेस की शुरुआती जांच नहीं की जाती. LoRA के वेट को भी अपडेट किया जा सकता है. LoRA के नए वर्शन के वेट को किसी मौजूदा बेस मॉडल पर लागू किया जा सकता है. हालांकि, बेस मॉडल के नए वर्शन के लिए, LoRA के नए वेट की ज़रूरत होती है.
मॉडल मिटाना
Chrome, डिस्क स्पेस को ऐक्टिव तौर पर मैनेज करता है, ताकि उपयोगकर्ता के पास स्पेस की कमी न हो. अगर डिवाइस में डिस्क की खाली जगह, तय थ्रेशोल्ड से कम हो जाती है, तो Gemini Nano मॉडल अपने-आप मिट जाता है. इसके अलावा, अगर एंटरप्राइज़ नीति के तहत इस सुविधा को बंद कर दिया जाता है, तो मॉडल को मिटा दिया जाता है. ऐसा तब भी होता है, जब कोई उपयोगकर्ता 30 दिनों तक ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करता है. ज़रूरी शर्तों में, एपीआई के इस्तेमाल और डिवाइस की क्षमता से जुड़ी जानकारी शामिल हो सकती है. डेटा मिटाने की प्रोसेस में ये चीज़ें शामिल हैं:
- मॉडल को किसी भी समय मिटाया जा सकता है. भले ही, सेशन के बीच में ही क्यों न हो. इसके लिए, यह ज़रूरी नहीं है कि प्रॉम्प्ट पूरे हो गए हों. इसका मतलब है कि सेशन की शुरुआत में उपलब्ध कोई एपीआई अचानक उपलब्ध नहीं हो सकता.
- मॉडल को मिटाने के बाद, वह अपने-आप फिर से डाउनलोड नहीं होता. नया डाउनलोड,
*.create()फ़ंक्शन को कॉल करने वाले ऐप्लिकेशन से ट्रिगर होना चाहिए. - बेस मॉडल को हटाने पर, उससे जुड़े सभी LoRA वेट भी 30 दिनों के ग्रेस पीरियड के बाद हटा दिए जाते हैं.
मॉडल मैनेजमेंट में आपकी भूमिका
एआई मॉडल के लाइफ़साइकल के बारे में अच्छी तरह से जानने से, उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाया जा सकता है. मॉडल को एक बार डाउनलोड करने के बाद, आपको यह भी पता होना चाहिए कि डिस्क स्पेस कम होने की वजह से, मॉडल अचानक फिर से गायब हो सकता है. इसके अलावा, जब कोई नया वर्शन रिलीज़ होता है, तब मॉडल अपडेट हो जाता है. यह सब ब्राउज़र मैनेज करता है.
मॉडल डाउनलोड करने के सबसे सही तरीके अपनाकर, पहली बार डाउनलोड करने, फिर से डाउनलोड करने, और अपडेट करने के दौरान लोगों को अच्छा अनुभव दिया जा सकता है.