Bu sayfada, Gemini API ve Vertex AI in Firebase SDK'ları hakkında sık sorulan soruların (SSS) yanıtları ve sorun giderme bilgileri yer almaktadır. Başka sorularınız varsa Google Cloud dokümanlarında Gemini API SSS bölümüne göz atın.
Genel SSS
Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanmak için hangi API'lerin etkinleştirilmesi gerekir? Bunları nasıl etkinleştirebilirim?
Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanmak için projenizde aşağıdaki iki API'nin etkinleştirilmiş olması gerekir:
- Vertex AI API (
aiplatform.googleapis.com) - Vertex AI in Firebase API (
firebasevertexai.googleapis.com)
Bu API'leri Firebase konsolunda birkaç tıklamayla etkinleştirebilirsiniz:
İki API'yi etkinleştiren bir iş akışı başlatmak için Vertex AI in Firebase kartını tıklayın. Bu iş akışı, Vertex AI in Firebase API'yi Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine de ekler.
Alternatif olarak Google Cloud konsolunu da kullanabilirsiniz (daha manuel bir seçenektir):
Bu SSS girişinin üst kısmındaki her API bağlantısını ve ardından her API'nin sayfasındaki Etkinleştir'i tıklayın.
Google Cloud dokümanlarında API kısıtlamaları ekleme bölümündeki talimatları uygulayarak Vertex AI in Firebase API'yi Firebase API anahtarınızın izin verilenler listesine ekleyin.
Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanmak için hangi izinler gereklidir?
| İşlem | Gerekli IAM izinleri | Varsayılan olarak gerekli izinleri içeren IAM rolleri |
|---|---|---|
| Faturalandırmayı "kullandığınız kadar ödeyin" (Blaze) fiyatlandırma planına yükseltme | firebase.billingPlans.updateresourcemanager.projects.createBillingAssignmentresourcemanager.projects.deleteBillingAssignment
|
Sahip |
| Projede API'leri etkinleştirme | serviceusage.services.enable |
Düzenleyici Sahip |
| Firebase uygulaması oluşturma | firebase.clients.create |
Firebase Yöneticisi Düzenleyici Sahip |
Vertex AI in Firebase SDK'ları hangi modellerle kullanılabilir?
Önizleme ve deneysel sürümler dahil olmak üzere Gemini temel modellerinden herhangi birini Vertex AI in Firebase SDK'larıyla kullanabilirsiniz. Bu modellerin listesini Gemini modelleri hakkında bilgi edinme başlıklı makalede bulabilirsiniz.
Temel olmayan Gemini modelleri (ör. PaLM modelleri, ayarlanmış modeller veya Gemma tabanlı modeller) Vertex AI in Firebase SDK'larıyla kullanılamazsınız.
SDK'lara sık sık yeni özellikler ekliyoruz. Güncellemeler için bu SSS'yi (ve sürüm notlarını, blogları ve sosyal medya yayınlarını) düzenli olarak kontrol edin.
Bu özellikler Vertex AI in Firebase kullanılırken kullanılabilir mi? Bağlam önbelleğe alma, araç olarak arama, Google Arama ile temellendirme, kod yürütme, modelde ince ayar yapma, yerleştirme oluşturma ve anlamsal getirme?
Bağlam önbelleğe alma, araç olarak arama, Google Arama ile temellendirme, kod yürütme, modelde ince ayar yapma, yerleştirme oluşturma ve semantik arama, çeşitli modeller veya Vertex AI Gemini API tarafından desteklenir ancak Vertex AI in Firebase kullanılırken kullanılamaz.
Bunları özellik isteği olarak eklemek veya mevcut bir özellik isteği için oy kullanmak istiyorsanız Firebase UserVoice'u ziyaret edin.
Kullanıcı başına hız sınırını nasıl ayarlayabilirim?
Varsayılan olarak Vertex AI in Firebase, kullanıcı başına istek sınırını dakikada 100 istek (RPM) olarak belirler.
Kullanıcı başına ücret sınırınızı ayarlamak istiyorsanız Vertex AI in Firebase API'sinin kota ayarlarını yapmanız gerekir.
Vertex AI in Firebase API kotası hakkında daha fazla bilgi edinin. Bu sayfada kotanızı nasıl görüntüleyeceğinizi ve düzenleyeceğinizi de öğrenebilirsiniz.
Hataları giderme
Bu 400 hatasını nasıl düzeltebilirim? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Cloud Storage for Firebase
URL içeren çok modlu bir istek göndermeye çalışıyorsanız aşağıdaki 400 hatasıyla karşılaşabilirsiniz:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Bu hata, projede Vertex AI API etkinleştirilirken gerekli hizmet aracılarının doğru şekilde otomatik olarak sağlanmadığı bir projeden kaynaklanır. Bu, bazı projelerde bilinen bir sorundur ve genel bir çözüm üzerinde çalışıyoruz.
Projenizi düzeltmek ve çok modlu isteklerinize Cloud Storage for Firebase URL'leri eklemeye başlayabilmeniz için bu hizmet aracılarını doğru şekilde ayarlamak üzere kullanabileceğiniz geçici çözüm aşağıda verilmiştir. Projede sahibi olmanız gerekir. Projeniz için bu görev grubunu yalnızca bir kez tamamlamanız yeterlidir.
gcloud CLI ile erişin ve kimlik doğrulayın.
Bu işlemi yapmanın en kolay yolu Cloud Shell'dan geçmektir. Daha fazla bilgi için Google Cloud dokümanlarını inceleyin.İstenirse gcloud CLI'yi Firebase projenizde çalıştırmak için terminalde gösterilen talimatları uygulayın.
Firebase konsolundaki settings Proje ayarları sayfasının üst kısmında Firebase proje kimliğinizi bulabilirsiniz.
Aşağıdaki komutu çalıştırarak projenizde gerekli servis temsilcilerini hazırlayın:
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 ''
Hizmet temsilcilerinin temel hazırlığının yapıldığından emin olmak için birkaç dakika bekleyin ve ardından Cloud Storage for Firebase URL'sini içeren çok modlu isteğinizi göndermeyi tekrar deneyin.
Birkaç dakika bekledikten sonra bu hatayı almaya devam ederseniz Firebase Destek Ekibi ile iletişime geçin.
Bu 400 hatasını nasıl düzeltebilirim? API key not valid. Please pass a valid API key.
API key not valid. Please pass a valid API key. ifadesini içeren bir 400 hatası alırsanız bu genellikle Firebase yapılandırma dosyanızdaki/nesnesindeki API anahtarının mevcut olmadığı veya uygulamanız ve/veya Firebase projenizle kullanılmak üzere ayarlanmadığı anlamına gelir.
Firebase yapılandırma dosyanızda/nesnenize listelenen API anahtarının, uygulamanızın API anahtarıyla eşleştiğinden emin olun. Tüm API anahtarlarınızı Google Cloud konsolundaki API'ler ve Hizmetler > Kimlik Bilgileri panelinde görüntüleyebilirsiniz.
Bu iki değerin eşleşmediğini fark ederseniz yeni bir Firebase yapılandırma dosyası/nesnesi edinin ve ardından uygulamanızdaki dosyayı değiştirin. Yeni yapılandırma dosyası/nesnesi, uygulamanız ve Firebase projeniz için geçerli bir API anahtarı içermelidir.
Bu 403 hatasını nasıl düzeltebilirim? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked. ifadesini içeren bir 403 hatası alırsanız bu genellikle, Firebase yapılandırma dosyanızdaki/nesnesindeki API anahtarının, kullanmaya çalıştığınız ürün için izin verilenler listesinde gerekli bir API'ye sahip olmadığı anlamına gelir.
Uygulamanızın kullandığı API anahtarında, anahtarın "API kısıtlamaları " izin verilenler listesine dahil edilen tüm gerekli API'lerin bulunduğundan emin olun. Vertex AI in Firebase için API anahtarınızın izin verilenler listesinde en azından Vertex AI in Firebase API'sinin bulunması gerekir.
Tüm API anahtarlarınızı Google Cloud konsolundaki API'ler ve Hizmetler > Kimlik bilgileri panelinde görüntüleyebilirsiniz.
Bu 403 hatasını nasıl düzeltebilirim? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission. ifadesini içeren bir 403 hatası alırsanız bu genellikle Firebase yapılandırma dosyanızdaki/nesnesindeki API anahtarının farklı bir Firebase projesine ait olduğu anlamına gelir.
Firebase yapılandırma dosyanızda/nesnenize listelenen API anahtarının, uygulamanızın API anahtarıyla eşleştiğinden emin olun. Tüm API anahtarlarınızı Google Cloud konsolundaki API'ler ve Hizmetler > Kimlik Bilgileri panelinde görüntüleyebilirsiniz.
Bu iki değerin eşleşmediğini fark ederseniz yeni bir Firebase yapılandırma dosyası/nesnesi edinin ve ardından uygulamanızdaki dosyayı değiştirin. Yeni yapılandırma dosyası/nesnesi, uygulamanız ve Firebase projeniz için geçerli bir API anahtarı içermelidir.
Vertex AI in Firebase ile ilgili deneyiminiz hakkında geri bildirim verme