よくある質問とトラブルシューティング

Vertex AI in Firebase SDK を使用するには、どの API を有効にする必要がありますか？有効にするにはどうすればよいですか？

Vertex AI in Firebase SDK を使用するには、プロジェクトで次の 2 つの API が有効になっている必要があります。

Vertex AI API（aiplatform.googleapis.com）
Vertex AI in Firebase API（firebasevertexai.googleapis.com）

これらの API は、Firebase コンソールで数回クリックするだけで有効にできます。

[Gemini を使用した構築] ページに移動します。
Vertex AI in Firebase カードをクリックして、2 つの API を有効にするワークフローを起動します。このワークフローでは、Firebase API キーの許可リストに Vertex AI in Firebase API も追加されます。

または、Google Cloud コンソール（より手動的なオプション）を使用することもできます。

このよくある質問のエントリの上部にある各 API リンクをクリックし、各 API のページで [有効にする] をクリックします。
Google Cloud ドキュメントの API の制限を追加するの手順に沿って、Firebase API キーの許可リストに Vertex AI in Firebase API を追加します。

Vertex AI in Firebase SDK を使用するのに必要な権限

操作	必要な IAM 権限	必要な権限をデフォルトで含む IAM ロール
従量課金制（Blaze）のお支払いプランに課金システムをアップグレードする	`firebase.billingPlans.update` `resourcemanager.projects.createBillingAssignment` `resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment`	オーナー
プロジェクトで API を有効にする	`serviceusage.services.enable`	編集者オーナー
Firebase アプリの作成	`firebase.clients.create`	Firebase 管理者編集者オーナー

Vertex AI in Firebase SDK で使用できるモデル

Vertex AI in Firebase SDK は、Gemini モデルの詳細に記載されている Gemini 基盤モデルで使用できます。

Vertex AI in Firebase SDK では、基盤以外の Gemini モデル（PaLM モデル、チューニング済みモデル、Gemma ベースのモデルなど）を使用できません。

SDK には新しい機能が頻繁に追加されますので、最新情報については、このよくある質問（リリースノート、ブログ、ソーシャル投稿も参照）をご確認ください。

この 400 エラーを修正するにはどうすればよいですか？`Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.`

Cloud Storage for Firebase URL を使用してマルチモーダルリクエストを送信しようとすると、次の 400 エラーが発生することがあります。
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

このエラーは、プロジェクトで Vertex AI API が有効になっているときに、必要なサービスエージェントが正しく自動プロビジョニングされていないプロジェクトが原因で発生します。これは一部のプロジェクトで発生する既知の問題であり、現在、グローバルな修正に取り組んでいます。

プロジェクトを修正してこれらのサービスエージェントを正しくプロビジョニングし、マルチモーダルリクエストに Cloud Storage for Firebase URL を含めることができるようにする回避策は次のとおりです。プロジェクトのオーナーである必要があります。この一連のタスクは、プロジェクトに対して 1 回だけ完了する必要があります。

gcloud CLI を使用してアクセスし、認証します。
最も簡単な方法は、Cloud Shell から行うことです。詳しくは、Google Cloud ドキュメントをご覧ください。
プロンプトが表示されたら、ターミナルに表示される手順に沿って、Firebase プロジェクトに対して gcloud CLI を実行します。

Firebase プロジェクト ID が必要です。これは、Firebase コンソールの プロジェクトの設定の上部にあります。

次のコマンドを実行して、プロジェクトに必要なサービスエージェントをプロビジョニングします。

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 ''

サービスエージェントがプロビジョニングされるまで数分待ってから、Cloud Storage for Firebase URL を含むマルチモーダルリクエストの送信を再試行します。

数分待ってもこのエラーが解決しない場合は、Firebase サポートにお問い合わせください。

この 400 エラーを修正するにはどうすればよいですか？`API key not valid. Please pass a valid API key.`

API key not valid. Please pass a valid API key. という 400 エラーが返された場合は、通常、Firebase 構成ファイル / オブジェクトの API キーが存在しない場合、またはアプリや Firebase プロジェクトで使用するように設定されていないことを意味します。

Firebase 構成ファイル/オブジェクトにリストされている API キーが、アプリの API キーと一致していることを確認します。すべての API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。

一致しない場合は、新しい Firebase 構成ファイル/オブジェクトを取得し、アプリに含まれているものを置き換えます。新しい構成ファイル/オブジェクトには、アプリと Firebase プロジェクトの有効な API キーが含まれている必要があります。

この 403 エラーを修正するにはどうすればよいですか？`Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.`

Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. という 403 エラーが表示される場合は、通常、Firebase 構成ファイル/オブジェクトの API キーに、使用しようとしているプロダクトの許可リストに必要な API が含まれていないことを意味します。

アプリで使用している API キーに、キーの「API の制限」許可リストに必要な API がすべて含まれていることを確認します。Vertex AI in Firebase の場合、API キーの許可リストに少なくとも Vertex AI in Firebase API が必要です。

すべての API キーは、Google Cloud コンソールの [API とサービス] > [認証情報] パネルで確認できます。

この 403 エラーを修正するにはどうすればよいですか？`PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.`

PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. という 403 エラーが表示された場合は、通常、Firebase 構成ファイル/オブジェクトの API キーが別の Firebase プロジェクトに属していることを意味します。