Часто задаваемые вопросы и устранение неполадок


На этой странице представлены ответы на часто задаваемые вопросы (FAQ) и информация об устранении неполадок, связанных с Gemini API и Vertex AI в Firebase SDK. Если у вас есть дополнительные вопросы, ознакомьтесь с часто задаваемыми вопросами по Gemini API в документации Google Cloud .

Чтобы использовать Vertex AI в Firebase SDK, в вашем проекте должны быть включены следующие два API:

Вы можете включить эти API несколькими щелчками мыши в консоли Firebase :

  1. Перейдите на страницу Build with Gemini .

  2. Щелкните карточку Vertex AI в Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, включающий два API. Этот рабочий процесс также добавит Vertex AI в Firebase API в список разрешений вашего ключа Firebase API.

Альтернативно вы можете использовать консоль Google Cloud (более ручной вариант):

  1. Щелкните каждую ссылку API в верхней части этого раздела часто задаваемых вопросов, а затем нажмите «Включить» на каждой странице API.

  2. Добавьте Vertex AI в Firebase API в белый список ключей Firebase API, следуя инструкциям в разделе «Добавление ограничений API» в документации Google Cloud .

Действие Необходимые разрешения IAM Роли IAM, которые по умолчанию включают необходимые разрешения.
Переход на тарифный план с оплатой по мере использования (Blaze) firebase.billingPlans.update
resourcemanager.projects.createBillingAssignment
resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment		 Владелец
Включить API в проекте serviceusage.services.enable Редактор
Владелец
Создать приложение Firebase firebase.clients.create Администратор Firebase
Редактор
Владелец

  • Вы можете использовать любую из базовых моделей Gemini и Imagen 3 с Vertex AI в Firebase SDK, включая предварительные и экспериментальные версии. Список этих моделей см. в разделе «Сведения о поддерживаемых моделях» .

  • Вы не можете использовать неосновные модели Gemini (например, модели PaLM, настроенные модели или модели на основе Gemma) с Vertex AI в Firebase SDK.

    Vertex AI в Firebase также не поддерживает старые модели Imagen или imagen-3.0-capability-001 .

Мы часто добавляем новые возможности в SDK, поэтому следите за обновлениями в этом разделе часто задаваемых вопросов (а также в примечаниях к выпуску, в блогах и публикациях в социальных сетях).

Кэширование контекста, поиск как инструмент, заземление с помощью поиска Google, выполнение кода, точная настройка модели, генерация вложений и семантический поиск поддерживаются различными моделями или API Vertex AI Gemini , но они недоступны при использовании Vertex AI в Firebase .

Если вы хотите добавить их в качестве запросов на функции или проголосовать за существующий запрос на функцию, посетите Firebase UserVoice .

По умолчанию Vertex AI в Firebase устанавливает лимит запросов на одного пользователя на уровне 100 запросов в минуту (RPM).

Если вы хотите изменить ограничение скорости для каждого пользователя, вам необходимо изменить настройки квоты для Vertex AI в Firebase API.

Узнайте больше о квоте Vertex AI в Firebase API . На этой странице вы также можете узнать, как просматривать и редактировать свою квоту.

Устранение ошибок

Если вы пытаетесь отправить мультимодальный запрос с URL-адресом Cloud Storage for Firebase , вы можете столкнуться со следующей ошибкой 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Эта ошибка вызвана проектом, в котором необходимые сервисные агенты не были правильно автоматически подготовлены, когда в проекте был включен Vertex AI API. Это известная проблема в некоторых проектах, и мы работаем над глобальным решением.

Вот обходной путь, позволяющий исправить ваш проект и правильно подготовить эти сервисные агенты, чтобы вы могли начать включать URL-адреса Cloud Storage for Firebase в свои мультимодальные запросы. Вы должны быть владельцем проекта, и вам нужно выполнить этот набор задач для вашего проекта только один раз.

  1. Доступ и аутентификация с помощью gcloud CLI .
    Проще всего это сделать из Cloud Shell . Подробную информацию можно найти в документации Google Cloud .

  2. При появлении запроса следуйте инструкциям, отображаемым в терминале, чтобы запустить gcloud CLI для вашего проекта Firebase.

    Вам понадобится идентификатор проекта Firebase, который вы можете найти в верхней части проекта в консоли Firebase .

  3. Предоставьте необходимые сервисные агенты в вашем проекте, выполнив следующую команду:

    curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''

  4. Подождите несколько минут, чтобы убедиться, что агенты службы подготовлены, а затем повторите попытку отправки мультимодального запроса, который включает URL-адрес Cloud Storage for Firebase .

Если после нескольких минут ожидания вы по-прежнему получаете эту ошибку, обратитесь в службу поддержки Firebase .

Если вы получили ошибку 400, в которой говорится, что API key not valid. Please pass a valid API key. , это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase не существует или не настроен для использования с вашим приложением и/или проектом Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в файле/объекте конфигурации Firebase, соответствует ключу API для вашего приложения. Вы можете просмотреть все свои ключи API на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите, что они не совпадают, получите новый файл/объект конфигурации Firebase , а затем замените тот, который находится в вашем приложении. Новый файл/объект конфигурации должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.

Если вы получили сообщение об ошибке 403, в котором говорится, что Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. , это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase не имеет необходимого API в белом списке для продукта, который вы пытаетесь использовать.

Убедитесь, что ключ API, используемый вашим приложением, содержит все необходимые API, включенные в список разрешений «Ограничения API» ключа . Для Vertex AI в Firebase ваш ключ API должен иметь как минимум Vertex AI в Firebase API в своем белом списке.

Вы можете просмотреть все свои ключи API на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы получили сообщение об ошибке 403 с надписью PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. , это обычно означает, что ключ API в вашем файле/объекте конфигурации Firebase принадлежит другому проекту Firebase.

Убедитесь, что ключ API, указанный в файле/объекте конфигурации Firebase, соответствует ключу API для вашего приложения. Вы можете просмотреть все свои ключи API на панели «API и сервисы» > «Учетные данные» в консоли Google Cloud .

Если вы обнаружите, что они не совпадают, получите новый файл/объект конфигурации Firebase , а затем замените тот, который находится в вашем приложении. Новый файл/объект конфигурации должен содержать действительный ключ API для вашего приложения и проекта Firebase.


Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI в Firebase.