Mulai 29 April 2025, model Gemini 1.5 Pro dan Gemini 1.5 Flash tidak tersedia di project yang belum pernah menggunakan model ini, termasuk project baru. Untuk mengetahui detailnya, lihat Versi dan siklus proses model.
Tetap teratur dengan koleksi
Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.
Google adalah yang pertama di industri yang memublikasikan
Komitmen Privasi AI/ML,
yang menguraikan keyakinan kami bahwa pelanggan harus memiliki tingkat keamanan dan kontrol tertinggi atas data mereka yang disimpan di cloud. Komitmen tersebut juga mencakup produk AI generatif Google Cloud. Google memastikan bahwa timnya mematuhi komitmen ini melalui praktik tata kelola data yang andal, yang mencakup peninjauan data yang digunakan Google Cloud dalam pengembangan produknya. Detail selengkapnya tentang cara Google memproses data juga tersedia di
Adendum Pemrosesan Data Cloud (CDPA) Google.
Batasan pelatihan
Seperti yang diuraikan dalam Pasal 17 "Pembatasan Pelatihan" di bagian Persyaratan Layanan dalam
Persyaratan Khusus Layanan,
Google tidak akan menggunakan data Anda untuk melatih atau menyesuaikan model AI/ML apa pun tanpa izin atau petunjuk sebelumnya dari Anda. Hal ini berlaku untuk semua model terkelola di
Vertex AI, termasuk model GA dan pra-GA.
Retensi data pelanggan dan mencapai retensi nol data
Data pelanggan disimpan di Vertex AI untuk model Google selama jangka waktu terbatas dalam skenario dan kondisi berikut. Untuk mencapai retensi data nol, pelanggan harus melakukan tindakan tertentu dalam setiap area berikut:
Penyimpanan data dalam cache untuk model Google: Secara default, model dasar Google menyimpan input dalam cache untuk model Gemini. Hal ini dilakukan untuk mengurangi latensi dan mempercepat respons terhadap perintah berikutnya dari pelanggan. Konten
yang di-cache disimpan hingga 24 jam di pusat data tempat permintaan
ditayangkan. Penyimpanan dalam cache data diaktifkan atau dinonaktifkan di tingkat Google Cloud project
dan privasi tingkat project diterapkan untuk data yang di-cache. Setelan cache yang sama untuk project Google Cloud berlaku untuk semua region. Untuk mencapai retensi data nol, Anda harus menonaktifkan penyimpanan data dalam cache. Lihat
Mengaktifkan dan menonaktifkan penyimpanan dalam cache data.
Pencatatan perintah untuk pemantauan penyalahgunaan model Google: Seperti yang diuraikan dalam
Pasal 4.3 "Keamanan dan Penyalahgunaan AI Generatif" dalam
Persyaratan Layanan Google Cloud Platform,
Google dapat mencatat perintah untuk mendeteksi potensi penyalahgunaan dan pelanggaran terhadap
Kebijakan Penggunaan yang Dapat Diterima dan
Kebijakan Penggunaan Terlarang
sebagai bagian dari penyediaan layanan AI generatif kepada pelanggan. Hanya pelanggan yang penggunaan Google Cloud -nya diatur oleh Persyaratan Layanan Google Cloud Platform dan yang tidak memiliki akun Penagihan Cloud dengan invoice yang tunduk pada logging cepat untuk pemantauan penyalahgunaan. Jika Anda termasuk dalam cakupan logging perintah untuk pemantauan penyalahgunaan dan menginginkan retensi data nol, Anda dapat meminta pengecualian untuk pemantauan penyalahgunaan. Lihat
Pemantauan penyalahgunaan.
Grounding dengan Google Penelusuran: Sebagaimana diuraikan dalam Pasal 19 "Layanan AI Generatif: Grounding dengan Google Penelusuran" dalam Persyaratan Khusus Layanan, Google menyimpan perintah dan informasi kontekstual yang mungkin diberikan pelanggan, serta output yang dihasilkan selama tiga puluh (30) hari untuk tujuan pembuatan hasil dengan grounding dan saran penelusuran, dan informasi yang disimpan ini dapat digunakan untuk proses penelusuran dan pengujian sistem yang mendukung grounding dengan Google Penelusuran. Tidak ada cara untuk menonaktifkan penyimpanan informasi ini jika Anda menggunakan Grounding dengan Google Penelusuran.
Lanjutan sesi untuk Gemini Live API: Fitur ini dinonaktifkan secara default. Fitur ini harus diaktifkan oleh pengguna setiap kali mereka memanggil API dengan
menentukan kolom dalam permintaan API, dan privasi tingkat project diterapkan untuk data yang di-cache. Dengan mengaktifkan Lanjutan Sesi, pengguna dapat terhubung kembali ke sesi sebelumnya dalam waktu 24 jam dengan menyimpan data yang di-cache, termasuk data perintah teks, video, dan audio serta output model, hingga 24 jam. Untuk mencapai retensi data nol, jangan aktifkan fitur ini. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang fitur ini, termasuk cara mengaktifkannya, lihat
Live API.
Hal ini berlaku untuk semua model terkelola di Vertex AI, termasuk model GA dan
pra-GA.
Mengaktifkan dan menonaktifkan penyimpanan dalam cache data
Anda dapat menggunakan perintah curl berikut untuk mendapatkan
status caching, menonaktifkan caching, atau mengaktifkan kembali caching.
Jika Anda menonaktifkan atau mengaktifkan kembali caching, perubahan
akan berlaku untuk semua wilayah Google Cloud . Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang penggunaan Identity and Access Management untuk memberikan izin yang diperlukan guna mengaktifkan atau menonaktifkan caching, lihat Kontrol akses Vertex AI dengan IAM.
Luaskan bagian berikut untuk mempelajari cara mendapatkan setelan cache saat ini, menonaktifkan penyimpanan dalam cache, dan mengaktifkan penyimpanan dalam cache.
Mendapatkan setelan caching saat ini
Jalankan perintah berikut untuk menentukan apakah caching diaktifkan atau dinonaktifkan untuk project. Untuk menjalankan perintah ini, pengguna harus diberi salah satu
peran berikut: roles/aiplatform.viewer, roles/aiplatform.user, atau
roles/aiplatform.admin.
PROJECT_ID=PROJECT_ID
# Setup project_id
$ gcloud config set project PROJECT_ID
# GetCacheConfig
$ curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" -H "Content-Type: application/json" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig
# Response if caching is enabled (caching is enabled by default).
{
"name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig"
}
# Response if caching is disabled.
{
"name": "projects/PROJECT_ID/cacheConfig"
"disableCache": true
}
Nonaktifkan penggunaan cache
Jalankan perintah curl berikut untuk menonaktifkan caching untuk project Google Cloud . Untuk menjalankan perintah ini, pengguna harus diberi peran administrator Vertex AI, roles/aiplatform.admin.
Jika Anda menonaktifkan caching untuk Google Cloud project dan ingin mengaktifkannya kembali, jalankan perintah curl berikut. Untuk menjalankan perintah ini, pengguna harus diberi peran administrator Vertex AI, roles/aiplatform.admin.
[[["Mudah dipahami","easyToUnderstand","thumb-up"],["Memecahkan masalah saya","solvedMyProblem","thumb-up"],["Lainnya","otherUp","thumb-up"]],[["Sulit dipahami","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informasi atau kode contoh salah","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Informasi/contoh yang saya butuhkan tidak ada","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Masalah terjemahan","translationIssue","thumb-down"],["Lainnya","otherDown","thumb-down"]],["Terakhir diperbarui pada 2025-09-02 UTC."],[],[],null,["# Generative AI and zero data retention\n\nGoogle was the first in the industry to publish an\n[AI/ML Privacy Commitment](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/google-cloud-unveils-ai-and-ml-privacy-commitment),\nwhich outlines our belief that customers should have the highest level of\nsecurity and control over their data that is stored in the cloud. That commitment\nextends to Google Cloud's generative AI products. Google ensures that its\nteams are following these commitments through robust data governance practices,\nwhich include reviews of the data that Google Cloud uses in the development of\nits products. More details about how Google processes data can also be found in\nGoogle's [Cloud Data Processing Addendum (CDPA)](https://cloud.google.com/terms/data-processing-addendum).\n\nTraining restriction\n--------------------\n\nAs outlined in Section 17 \"Training Restriction\" in the Service Terms section of\n[Service Specific Terms](https://cloud.google.com/terms/service-terms),\nGoogle won't use your data to train or fine-tune any AI/ML models without your\nprior permission or instruction. This applies to all managed models on\nVertex AI, including GA and pre-GA models.\n\nCustomer data retention and achieving zero data retention\n---------------------------------------------------------\n\nCustomer data is retained in Vertex AI for Google models for limited\nperiods of time in the following scenarios and conditions. To achieve zero data retention, customers must take specific actions within each of these areas:\n\n- **Data caching for Google models** : By default, Google foundation models cache inputs for Gemini models. This is done to reduce latency and accelerate responses to subsequent prompts from the customer. Cached contents are stored for up to 24 hours in the data center where the request was served. Data caching is enabled or disabled at the Google Cloud project level, and project-level privacy is enforced for cached data. The same cache settings for a Google Cloud project apply to all regions. To achieve zero data retention, you must disable data caching. See [Enabling and disabling data caching](#enabling-disabling-caching).\n- **Prompt logging for abuse monitoring for Google models** : As outlined in Section 4.3 \"Generative AI Safety and Abuse\" of [Google Cloud Platform Terms of Service](https://cloud.google.com/terms), Google may log prompts to detect potential abuse and violations of its [Acceptable Use Policy](https://cloud.google.com/terms/aup) and [Prohibited Use Policy](https://policies.google.com/terms/generative-ai/use-policy) as part of providing generative AI services to customers. Only customers whose use of Google Cloud is governed by the [Google Cloud Platform Terms of Service](https://cloud.google.com/terms) and who don't have an [Invoiced Cloud Billing account](/billing/docs/concepts#billing_account_types) are subject to prompt logging for abuse monitoring. If you are in scope for prompt logging for abuse monitoring and want zero data retention, you can request an exception for abuse monitoring. See [Abuse monitoring](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/abuse-monitoring).\n- **Grounding with Google Search** : As outlined in Section 19 \"Generative AI Services: Grounding with Google Search\" of the [Service Specific Terms](https://cloud.google.com/terms/service-terms), Google stores prompts and contextual information that customers may provide, and generated output for thirty (30) days for the purposes of creating grounded results and search suggestions, and this stored information may be used for debugging and testing of systems that support grounding with Google Search. There is no way to disable the storage of this information if you use Grounding with Google Search.\n- **Session resumption for Gemini Live API:** This feature is disabled by default. It must be enabled by the user every time they call the API by specifying the field in the API request, and project-level privacy is enforced for cached data. Enabling Session Resumption allows the user to reconnect to a previous session within 24 hours by storing cached data, including text, video, and audio prompt data and model outputs, for up to 24 hours. To achieve zero data retention, do not enable this feature. For more information about this feature, including how to enable it, see [Live API](/vertex-ai/generative-ai/docs/live-api#session-resumption).\n\nThis applies to all managed models on Vertex AI, including GA and\npre-GA models.\n\n### Enabling and disabling data caching\n\nYou can use the following curl commands to get\ncaching status, disable caching, or re-enable caching.\nWhen you disable or re-enable caching, the change\napplies to all Google Cloud regions. For more information about using\nIdentity and Access Management to grant permissions required to enable or disable caching, see\n[Vertex AI access control with IAM](/vertex-ai/docs/general/access-control).\nExpand the following sections to learn how to get the current cache setting, to\ndisable caching, and to enable caching. \n\n#### Get current caching setting\n\nRun the following command to determine if caching is enabled or disabled for a\nproject. To run this command, a user must be granted one of the following\nroles: `roles/aiplatform.viewer`, `roles/aiplatform.user`, or\n`roles/aiplatform.admin`. \n\n```\nPROJECT_ID=PROJECT_ID\n# Setup project_id\n$ gcloud config set project PROJECT_ID\n\n# GetCacheConfig\n$ curl -X GET -H \"Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)\" -H \"Content-Type: application/json\" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig\n\n# Response if caching is enabled (caching is enabled by default).\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\"\n}\n\n# Response if caching is disabled.\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\"\n \"disableCache\": true\n}\n \n``` \n\n#### Disable caching\n\nRun the following curl command to disable caching for a Google Cloud project. To run\nthis command, a user must be granted the Vertex AI administrator role,\n`roles/aiplatform.admin`. \n\n```\nPROJECT_ID=PROJECT_ID\n# Setup project_id\n$ gcloud config set project PROJECT_ID\n\n# Setup project_id.\n$ gcloud config set project ${PROJECT_ID}\n\n# Opt-out of caching.\n$ curl -X PATCH -H \"Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)\" -H \"Content-Type: application/json\" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig -d '{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\",\n \"disableCache\": true\n}'\n\n# Response.\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_ID}\",\n \"done\": true,\n \"response\": {\n \"@type\": \"type.googleapis.com/google.protobuf.Empty\"\n }\n}\n \n``` \n\n#### Enable caching\n\nIf you disabled caching for a Google Cloud project and want re-enable it, run the\nfollowing curl command. To run this command, a user must be granted the\nVertex AI administrator role, `roles/aiplatform.admin`. \n\n```\nPROJECT_ID=PROJECT_ID\nLOCATION_ID=\"us-central1\"\n# Setup project_id\n$ gcloud config set project PROJECT_ID\n\n# Setup project_id.\n$ gcloud config set project ${PROJECT_ID}\n\n# Opt in to caching.\n$ curl -X PATCH -H \"Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)\" -H \"Content-Type: application/json\" https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig -d '{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/cacheConfig\",\n \"disableCache\": false\n}'\n\n# Response.\n{\n \"name\": \"projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/projects/PROJECT_ID/cacheConfig/operations/${OPERATION_NUMBER}\",\n \"done\": true,\n \"response\": {\n \"@type\": \"type.googleapis.com/google.protobuf.Empty\"\n }\n}\n \n```\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn about [responsible AI best practices and Vertex AI's safety filters](/vertex-ai/generative-ai/docs/learn/responsible-ai).\n- Learn about [Gemini in Google Cloud data governance](/gemini/docs/discover/data-governance)."]]
