בדף הזה נסביר איך לעבור מערכות ה-SDK של הלקוח שמבוססות על Google AI אל ערכות ה-SDK של הלקוח שמבוססות על Vertex AI for Firebase באפליקציות לנייד או לאינטרנט. ערכות ה-SDK של Vertex AI for Firebase זמינות לפלטפורמות של Apple (Swift), ל-Android (Kotlin ו-Java), לאינטרנט (JavaScript) ול-Flutter (Dart).
למה לעבור לשימוש ב-Vertex AI?
יכול להיות שניסיתם גרסה חלופית של Gemini API באמצעות Google AI Studio או ערכות ה-SDK ל-AI מבית Google. עם זאת, באפליקציות לנייד ולאינטרנט לסביבת הייצור או לאפליקציות אינטרנט לארגונים שקוראים ישירות ל-Gemini API, מומלץ מאוד לקרוא ל-Vertex AI Gemini API באמצעות ערכות Firebase SDK.
תכונות אבטחה לאפליקציות לנייד ולאינטרנט
באפליקציות לנייד ולאינטרנט, הקוד שלכם (כולל קריאות ל-Gemini API) פועל בסביבה לא מוגנת, ולכן האבטחה קריטית.
כברירת מחדל, Vertex AI Gemini API אושר על ידי Google Cloud IAM (ולא על ידי מפתח API כמו Google AI Gemini API). אפשר לקרוא ל-Vertex AI Gemini API באמצעות Vertex AI SDK for Firebase.
באפליקציות לנייד ולאינטרנט צריך גם להגן על Gemini API ועל משאבי הפרויקט (כמו מודלים מכווננים) מפני ניצול לרעה על ידי לקוחות לא מורשים. תוכלו להשתמש ב-Firebase App Check כדי לוודא שכל הקריאות ל-API מגיעות מהאפליקציה שלכם בפועל, והתכונה הזו זמינה רק אם משתמשים ב-Vertex AI SDK for Firebase.
סביבה עסקית שמותאמת לאפליקציות לנייד ולאינטרנט
Firebase היא הפלטפורמה של Google לפיתוח אפליקציות לנייד ולאינטרנט. המשמעות של השימוש ב-Vertex AI SDK for Firebase היא שהאפליקציות נמצאות בסביבה עסקית שמתמקדת בצרכים של האפליקציות והמפתחים של פול סטאק. לדוגמה, תוכלו לבצע את הפעולות הבאות ועוד הרבה יותר:
ניהול נתונים מובְנים באמצעות ערכות SDK של מסדי נתונים שמיועדות לאפליקציות לנייד ולאינטרנט (כמו Cloud Firestore).
הגדרה דינמית של הגדרות זמן ריצה באמצעות הגדרת תצורה מרחוק ב-Firebase.
תכונות מ-Vertex AI Gemini API
ב-Vertex AI Gemini API יש גם תכונות שונות מאלה שב-Google AI Gemini API, כמו אפשרויות נוספות להנחיות בכמה מצבים (ספציפית, קלט טקסט ווידאו וקלט של טקסט ואודיו).
במסמכי התיעוד של Google Cloud תוכלו לקרוא מידע נוסף על ההבדלים בין שתי ההצעות של Gemini API.
יתרונות נוספים לשימוש ב-Vertex AI מ-Google Cloud
עם התפתחות השימוש ב-AI גנרטיבי באפליקציה ובתהליכי העבודה, יכול להיות שתצטרכו פלטפורמה עם פתרונות מקצה לקצה ליצירה ולפריסה של אפליקציות של בינה מלאכותית גנרטיבית. Google Cloud מספק סביבה עסקית מקיפה של כלים שמאפשרים לנצל את העוצמה של AI גנרטיבי, מהשלבים הראשוניים של פיתוח האפליקציה ועד לפריסת האפליקציה, לאירוח האפליקציות וניהול נתונים מורכבים בקנה מידה רחב.
פלטפורמת Vertex AI ב-Google Cloud כוללת חבילה של כלים של MLOps שמפשטים את השימוש במודלים של AI, את הפריסה שלהם ואת המעקב אחריהם כדי לשפר את היעילות והאמינות. בנוסף, שילובים עם מסדי נתונים, כלי DevOps, רישום ביומן, מעקב ו-IAM מספקים גישה הוליסטית לניהול כל מחזור החיים של הבינה המלאכותית הגנרטיבית.
במסמכי התיעוד של Google Cloud תוכלו לקרוא מידע נוסף על תרחישים לדוגמה של Vertex AI.
מעבר ל-Vertex AI SDK for Firebase
המעבר לערכות SDK של Vertex AI for Firebase דורש שלושה שלבים עיקריים:
מגדירים פרויקט Firebase חדש או קיים ומקשרים את האפליקציה ל-Firebase.
מעבירים את קוד ה-codebase. לשם כך צריך לשנות רק את ה-SDK ואת קוד האתחול (כולל שם המודל). אין צורך לשנות את הקוד שקורא בפועל ל-Gemini API.
מוחקים מפתחות API שלא נמצאים בשימוש ומשביתים ממשקי API שלא נמצאים בשימוש.
שלב 1: מגדירים פרויקט Firebase ומקשרים את האפליקציה ל-Firebase
גם אם אתם כבר מכירים את Firebase, כדאי לעיין בקטע הזה כדי לוודא שהפרויקט והאפליקציה שלכם ב-Firebase מוגדרים לשימוש ב-Vertex AI SDKs for Firebase.
שלב 2: העברת ה-codebase
כדי להציג הוראות ספציפיות לפלטפורמה, צריך לבחור את הפלטפורמה של האפליקציה.
ערכות ה-SDK של Google AI ו-Vertex AI SDK for Firebase פותחו כך שהמעבר בין שתי הפלטפורמות יהיה פשוט ככל האפשר.
כדי לבצע את ההעברה, צריך רק לשנות את ה-SDK שאתם משלבים ב-codebase של האפליקציה, ואת האתחול של השירות והמודל הגנרטיבי. לא צריך לשנות את הקוד שקורא בפועל ל-Gemini API.
שינוי ה-SDK
AI מבית Google
Vertex AI for Firebase
שינוי האתחול
AI מבית Google
Vertex AI for Firebase
שלב 3: מוחקים מפתחות API שלא נמצאים בשימוש ומשביתים ממשקי API שלא נמצאים בשימוש
אם אתם לא צריכים יותר להשתמש במפתח ה-API של Google AI, תוכלו לפעול לפי שיטות האבטחה המומלצות ולמחוק אותו. אפשר לראות ולמחוק את מפתחות ה-API של Google AI בקטע מפתחות API ב-Google AI Studio.
בנוסף, אם אתם כבר לא משתמשים ב-Google AI Gemini API, צריך להשבית אותו בפרויקט. אפשר לעשות זאת במסוף Google Cloud: generativelanguage.googleapis.com.
מה עוד אפשר לעשות?
- גם ה-AI של Google וגם Vertex AI כוללים חוויית 'מגרש משחקים' בממשק המשתמש באינטרנט שנקראת AI Studio, כדי להתנסות בהנחיות ובפרמטרים של מודלים. במסמכי התיעוד של Google Cloud מוסבר איך להעביר את ההנחיות מ-Google AI Studio ל-Vertex AI Studio.