पब्लिश किया गया: 21 अक्टूबर, 2025
फ़ाउंडेशन और एक्सपर्ट मॉडल की मदद से, एआई की इन-बिल्ट क्षमताओं को इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि ये उपयोगकर्ताओं और डेवलपर, दोनों के लिए आसानी से काम करें. इन-बिल्ट एआई एपीआई का इस्तेमाल करने पर, मॉडल मैनेजमेंट की प्रोसेस बैकग्राउंड में अपने-आप होती है. इस दस्तावेज़ में बताया गया है कि Chrome, एआई मॉडल के डाउनलोड, अपडेट, और उन्हें हटाने की प्रोसेस को कैसे मैनेज करता है.
मॉडल का शुरुआती डाउनलोड
जब कोई उपयोगकर्ता Chrome डाउनलोड या अपडेट करता है, तो मॉडल को
ऑन-डिमांड डाउनलोड किया जाता है
. इससे यह पक्का किया जाता है कि Chrome, उपयोगकर्ता के हार्डवेयर के लिए सही मॉडल डाउनलोड करे.
मॉडल का शुरुआती डाउनलोड, Gemini Nano पर निर्भर किसी भी इन-बिल्ट एआई
एपीआई के *.create()
फ़ंक्शन (उदाहरण के लिए, Summarizer.create()) को पहली बार कॉल करने पर ट्रिगर होता है. ऐसा होने पर, Chrome कार्रवाई का सबसे सही तरीका तय करने के लिए, कई तरह की जांच करता है.
सबसे पहले, Chrome, एक प्रतिनिधि शेडर चलाकर डिवाइस के जीपीयू की परफ़ॉर्मेंस का अनुमान लगाता है. इन नतीजों के आधार पर, Chrome इनमें से कोई एक कार्रवाई करता है:
- Gemini Nano का बड़ा और बेहतर वर्शन डाउनलोड करना. जैसे, 4B पैरामीटर.
- Gemini Nano का छोटा और ज़्यादा कारगर वर्शन डाउनलोड करना. जैसे, 2B पैरामीटर.
- अगर डिवाइस, अलग से तय की गई ज़रूरी शर्तें पूरी करता है, तो सीपीयू पर आधारित अनुमान पर वापस जाना. अगर डिवाइस, हार्डवेयर से जुड़ी ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करता है, तो मॉडल डाउनलोड नहीं किया जाता.
डाउनलोड की प्रोसेस को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह किसी भी रुकावट के बावजूद जारी रहे:
- अगर इंटरनेट कनेक्शन में रुकावट आती है, तो कनेक्टिविटी बहाल होने के बाद, डाउनलोड की प्रोसेस वहीं से जारी रहती है जहां से रुकी थी.
- अगर डाउनलोड को ट्रिगर करने वाला टैब बंद कर दिया जाता है, तो डाउनलोड की प्रोसेस बैकग्राउंड में जारी रहती है.
- अगर ब्राउज़र बंद कर दिया जाता है, तो अगली बार रीस्टार्ट करने पर डाउनलोड की प्रोसेस फिर से शुरू हो जाएगी. हालांकि, इसके लिए ब्राउज़र को 30 दिनों के अंदर खोलना होगा.
कभी-कभी, availability() को कॉल करने पर, मॉडल डाउनलोड हो सकता है. ऐसा तब होता है
जब कॉल, नए उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के शुरू होने के तुरंत बाद की जाती है और अगर
Gemini Nano की मदद से, धोखाधड़ी का पता लगाने वाली सुविधा
चालू है.
LoRA वेट डाउनलोड करना
कुछ एपीआई, जैसे कि Proofreader API, लो-रैंक अडैप्टेशन (LoRA) वेट पर निर्भर करते हैं. इन्हें बेस मॉडल पर लागू किया जाता है, ताकि उसके फ़ंक्शन को बेहतर बनाया जा सके. अगर एपीआई, LoRA पर निर्भर करता है, तो LoRA वेट को बेस मॉडल के साथ डाउनलोड किया जाता है. अन्य एपीआई के लिए, LoRA वेट को पहले से डाउनलोड नहीं किया जाता.
मॉडल के अपडेट अपने-आप डाउनलोड होना
Gemini Nano मॉडल के अपडेट, नियमित तौर पर रिलीज़ किए जाते हैं. ब्राउज़र शुरू होने पर, Chrome इन अपडेट की जांच करता है. इसके अलावा, Chrome हर दिन, LoRA वेट जैसे सप्लीमेंट्री रिसॉर्स के अपडेट की जांच करता है. हालांकि,
JavaScript से मॉडल के वर्शन के बारे में प्रोग्राम के ज़रिए क्वेरी नहीं की जा सकती. हालांकि,
मैन्युअल तरीके से यह देखा जा सकता है कि कौनसा वर्शन इंस्टॉल है
chrome://on-device-internals पर जाकर.
अपडेट की प्रोसेस को इस तरह से डिज़ाइन किया गया है कि यह आसानी से हो और इसमें कोई रुकावट न आए:
- बैकग्राउंड में नया वर्शन डाउनलोड करते समय, Chrome मौजूदा मॉडल के साथ काम करता रहता है.
- अपडेट किया गया मॉडल डाउनलोड होने के बाद, इसे हॉट स्वैप किया जाता है. इसका मतलब है कि मॉडल को बिना किसी डाउनटाइम के स्विच किया जाता है. एआई एपीआई की कोई भी नई कॉल, तुरंत नए मॉडल का इस्तेमाल करेगी. ध्यान दें: ऐसा हो सकता है कि स्वैप के ठीक उसी समय चल रहा कोई प्रॉम्प्ट काम न करे.
- हर अपडेट, मॉडल का नया वर्शन डाउनलोड होता है. यह आंशिक डाउनलोड नहीं होता. ऐसा इसलिए है, क्योंकि मॉडल वेट में वर्शन के हिसाब से काफ़ी अंतर हो सकता है. साथ ही, इतने बड़े फ़ाइल साइज़ के लिए डेल्टा की गणना और उन्हें लागू करने में ज़्यादा समय लग सकता है.
अपडेट के लिए भी वही ज़रूरी शर्तें लागू होती हैं जो शुरुआती डाउनलोड के लिए होती हैं. हालांकि, अगर कोई मॉडल पहले से इंस्टॉल है, तो शुरुआती डिस्क स्पेस की जांच नहीं की जाती. LoRA वेट को भी अपडेट किया जा सकता है. मौजूदा बेस मॉडल पर, LoRA वेट का नया वर्शन लागू किया जा सकता है. हालांकि, बेस मॉडल के नए वर्शन के लिए, LoRA वेट का नया सेट हमेशा ज़रूरी होता है.
मॉडल मिटाना
Chrome, डिस्क स्पेस को ऐक्टिव तौर पर मैनेज करता है, ताकि उपयोगकर्ता के पास जगह की कमी न हो. अगर डिवाइस का खाली डिस्क स्पेस, तय सीमा से कम हो जाता 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 या अगर कोई उपयोगकर्ता 30 दिनों तक अन्य ज़रूरी शर्तें पूरी नहीं करता है, तो मॉडल को हटा दिया जाता है. ज़रूरी शर्तों में, एपीआई का इस्तेमाल और डिवाइस की क्षमता शामिल हो सकती है. मॉडल को हटाने की प्रोसेस की ये खासियतें हैं:
- मॉडल को कभी भी मिटाया जा सकता है. यहां तक कि सेशन के बीच में भी. इसके लिए, चल रहे प्रॉम्प्ट को ध्यान में नहीं रखा जाता. इसका मतलब है कि सेशन की शुरुआत में उपलब्ध कोई एपीआई, अचानक उपलब्ध नहीं हो सकता.
- मॉडल को हटाने के बाद, वह अपने-आप फिर से डाउनलोड नहीं होता. नया डाउनलोड,
*.create()फ़ंक्शन को कॉल करने वाले किसी ऐप्लिकेशन से ट्रिगर होना चाहिए. - बेस मॉडल को हटाने पर, उससे जुड़े सभी LoRA वेट को भी 30 दिनों की मोहलत के बाद हटा दिया जाता है.
मॉडल मैनेजमेंट में आपकी भूमिका
इन-बिल्ट एआई मॉडल के लाइफ़साइकल के बारे में अच्छी जानकारी होना, उपयोगकर्ता को बेहतर अनुभव देने के लिए ज़रूरी है. मॉडल को एक बार डाउनलोड करने के बाद, आपका काम खत्म नहीं होता. आपको इस बात की जानकारी भी होनी चाहिए कि डिस्क स्पेस की कमी की वजह से, मॉडल अचानक फिर से गायब हो सकता है. इसके अलावा, नया वर्शन आने पर मॉडल को अपडेट किया जा सकता है. इन सभी बातों का ध्यान ब्राउज़र रखता है.
मॉडल डाउनलोड करने के लिए सबसे सही तरीकों का पालन करके, शुरुआती डाउनलोड, फिर से डाउनलोड, और अपडेट के दौरान, उपयोगकर्ता को बेहतर अनुभव दिया जा सकता है.