将流部署到任何 Node.js 平台

Firebase Genkit 具有内置的集成功能,可帮助您将流部署到 Cloud Functions for Firebase 和 Google Cloud Run,但您也可以 可支持 Express.js 应用的任何平台,无论该平台是云 服务或自行托管

以此页面为例,它会引导您完成部署默认 示例流程。

  1. 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 到 检查)。
  2. 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,请用其打开此目录。

  3. 初始化 nodejs 项目:

    npm init -y
    
  4. 初始化 Genkit 项目:

    genkit init
    
    1. 选择模型:

      Gemini (Google AI)

      最简单的入门方法是使用 Google AI Gemini API。请确保您所在的区域提供 Google AI Gemini API

      使用 Google AI Studio 为 Gemini API 生成 API 密钥。然后,将 GOOGLE_API_KEY 环境变量设置为您的密钥:

      export GOOGLE_API_KEY=<your API key>
      

      Gemini (Vertex AI)

      如果您所在的区域不提供 Google AI Gemini API,请考虑使用 Vertex AI API,它还提供 Gemini 和其他模型。您需要有一个已启用结算功能的 Google Cloud 项目,启用 AI Platform API,并设置一些其他环境变量:

      gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
      export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
      export GCLOUD_LOCATION=us-central1
      

      请参阅 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing 了解 Vertex AI 价格。

    2. 选择其余问题的默认答案,系统会使用一些示例代码初始化您的项目文件夹。

  5. 构建并运行示例代码:

    npm run build
    genkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s
    
  6. 可选:启动开发者界面:

    genkit start
    

    然后,导航到 http://localhost:4000/flows 并运行 与开发者界面通信

    操作完成后,在控制台中按 Ctrl+C 退出界面。

  7. 试用 Express 端点:

    npm run start
    

    然后,在另一个窗口中执行以下操作:

    curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json"  -d '{"data": "banana"}'
    
  8. 如果一切正常,您就可以将数据流部署到提供程序。 任意选择。具体细节取决于提供商,但通常情况下,您需要 来配置以下设置:

    设置
    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>(或所需的任何 Secret)