Firebase Genkit 具有内置集成功能,可帮助您将流部署到 Firebase Cloud Functions 和 Google Cloud Run,但您也可以将流部署到任何可以提供 Express.js 应用的平台,无论是云服务还是自托管应用。
例如,本页面将引导您完成部署默认示例流程的过程。
安装所需的工具:
- 确保您使用的是节点版本 20 或更高版本(运行
node --version
进行检查)。
- 确保您使用的是节点版本 20 或更高版本(运行
为 Genkit 示例项目创建一个目录:
export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-project
mkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOME
cd $GENKIT_PROJECT_HOME
如果您要使用 IDE,请将其打开到此目录。
初始化 nodejs 项目:
npm init -y
初始化 Genkit 项目:
genkit init
选择
Node.js
作为部署平台选项(也提供 Firebase Cloud Functions 和 Google Cloud Run 的模板)。选择型号:
Gemini (Google AI)
最简单的入门方法是使用 Google AI Gemini API。确保它在您所在的地区可用。
使用 Google AI Studio 为 Genmini API 生成 API 密钥。然后,将
GOOGLE_API_KEY
环境变量设置为您的键:export GOOGLE_API_KEY=<your API key>
Gemini (Vertex AI)
如果 Google AI Gemini API 在您所在的地区不可用,请考虑使用 Vertex AI API,它也提供了 Gemini 和其他模型。您需要具有已启用结算功能的 Google Cloud 项目,启用 AI Platform API,并设置一些其他的环境变量:
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
export GCLOUD_LOCATION=us-central1
如需了解 Vertex AI 价格,请参阅 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing。
选择其余问题的默认答案,这将使用一些示例代码初始化您的项目文件夹。
构建并运行示例代码:
npm run build
genkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s
可选:启动开发者界面:
genkit start
然后,转到 http://localhost:4000/flows,并使用开发者界面运行该数据流。
完成后,在控制台中按 Ctrl+C 退出界面。
试用 Express 端点:
npm run start
然后,在另一个窗口中:
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'
如果一切正常,您可以将该流程部署到您选择的提供商。详细信息取决于提供程序,但通常您需要配置以下设置:
设置 值 运行时 Node.js 20 或更高版本 构建命令 npm run build
启动命令 npm run start
环境变量 GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>
(或任何必需的 Secret)