您可以使用 Cloud Run 将 Firebase Genkit 流程部署为 Web 服务。通过此页面, 本示例将引导您完成将默认示例部署到 。
在下列情况下,安装 Google Cloud CLI: 。
使用 Cloud 控制台或选择现有控制台。 项目必须与结算账号相关联。
创建或选择项目后,请配置 Google Cloud CLI 以使用 :
gcloud auth login
gcloud init
为 Genkit 示例项目创建一个目录:
mkdir -p ~/tmp/genkit-cloud-project
cd ~/tmp/genkit-cloud-project
如果您要使用 IDE,请将其打开并转到此目录。
在项目目录中初始化 Go 模块:
go mod init example/cloudrun
在项目中初始化 Genkit:
genkit init
选择要使用的模型提供商。
接受其余提示的默认值。
genkit
工具将创建 一个示例源文件,可帮助您开始开发自己的 AI 流程。 不过,对于本教程的其余部分,您只需部署示例流程即可。请修改示例文件(
main.go
或genkit.go
),以明确指定 流服务器应监听的端口:if err := genkit.Init(ctx, &genkit.Options{FlowAddr: ":3400"}, // Add this parameter. ); err != nil { log.Fatal(err) }
使 API 凭据可供部署的函数使用。执行以下其中一项操作 以下,具体取决于您选择的模型提供商:
Gemini (Google AI)
生成 API 密钥,以便 Gemini API。
使 API 密钥在 Cloud Run 环境中可用:
- 在 Cloud 控制台中,启用 Secret Manager API。
- 在 Secret Manager 页面中,创建包含您的 API 密钥的新密钥。
- 创建密钥后,在同一页面上授予您的默认密钥 使用 Secret Manager Secret Accessor 角色。(您可以在 默认计算服务账号的名称)。
在稍后的步骤中,在部署服务时,您需要 引用此 Secret 的名称。
Gemini (Vertex AI)
在 Cloud 控制台中 启用 Vertex AI API
在 IAM 上 页面上,请确保已授予默认计算服务账号 Vertex AI User 角色。
您需要为本教程设置的唯一密钥是 但通常情况下,您必须针对每项服务执行类似的操作 数据流使用。
可选:在开发者界面中尝试按照您的流程操作:
为您选择的模型提供程序设置本地环境:
Gemini (Google AI)
export GOOGLE_GENAI_API_KEY=<your API key>
Gemini (Vertex AI)
export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
export GCLOUD_LOCATION=us-central1
gcloud auth application-default login
启动界面:
genkit start
在开发者界面 (http://localhost:4000/) 中,运行流程:
点击 menuSuggestionFlow。
在输入 JSON 标签页上,为模型提供主题:
"banana"
点击运行。
如果到目前为止一切正常,您就可以构建和部署 流程:
Gemini (Google AI)
gcloud run deploy --port 3400 \ --update-secrets=GOOGLE_GENAI_API_KEY=<your-secret-name>:latest
Gemini (Vertex AI)
gcloud run deploy --port 3400 \ --set-env-vars GCLOUD_PROJECT=<your-gcloud-project> \ --set-env-vars GCLOUD_LOCATION=us-central1
(
GCLOUD_LOCATION
配置您要使用的 Vertex API 区域。)当系统询问您是否允许未经身份验证的调用时,请选择
N
。 回答“N
”会将您的服务配置为需要 IAM 凭据。请参阅 身份验证 如需了解如何提供这些凭据,请参阅 Cloud Run 文档。
部署完成后,该工具将输出服务网址。您可以
curl
:
curl -X POST https://<service-url>/menuSuggestionFlow \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
-H "Content-Type: application/json" -d '"banana"'