Cette page explique comment migrer des SDK clients Google AI vers les SDK clients Vertex AI pour Firebase dans vos applications mobiles ou Web. Les SDK Vertex AI pour Firebase sont disponibles pour les plates-formes Apple (Swift), Android (Kotlin et Java), le Web (JavaScript) et Flutter (Dart).
Accéder directement aux instructions de migration
Pourquoi migrer vers Vertex AI ?
Vous avez peut-être essayé une autre version d'une API Gemini à l'aide de Google AI Studio ou des SDK Google AI. Toutefois, pour les applications mobiles et Web de production ou à l'échelle de l'entreprise qui appellent directement une API Gemini, Firebase recommande vivement d'appeler l'API Vertex AI Gemini à l'aide de nos SDK Firebase.
Fonctionnalités de sécurité pour les applications mobiles et Web
Pour les applications mobiles et Web, votre code (y compris les appels à l'API Gemini) s'exécute dans un environnement non protégé. La sécurité est donc essentielle.
Par défaut, l'API Vertex AI Gemini est autorisée par Google Cloud IAM (plutôt que par une clé API telle que l'API Google AI Gemini). Vous pouvez appeler l'API Vertex AI Gemini si vous utilisez les SDK Vertex AI pour Firebase.
Pour les applications mobiles et Web, vous devez également protéger l'API Gemini et les ressources de votre projet (telles que les modèles réglés) contre les utilisations abusives par des clients non autorisés. Vous pouvez utiliser Firebase App Check pour vérifier que tous les appels d'API proviennent de votre application. Cette fonctionnalité n'est disponible que si vous utilisez les SDK Vertex AI pour Firebase.
Écosystème conçu pour les applications mobiles et Web
Firebase est la plate-forme de Google pour le développement d'applications Web et mobiles. En utilisant les SDK Vertex AI pour Firebase, vous vous assurez que vos applications se trouvent dans un écosystème axé sur les besoins des développeurs et des applications full stack. Par exemple, vous pouvez effectuer les opérations suivantes, et bien plus encore:
Gérez les données structurées à l'aide de SDK de base de données conçus pour les applications mobiles et Web (comme Cloud Firestore).
Définissez des configurations d'exécution de manière dynamique à l'aide de Firebase Remote Config.
Caractéristiques de l'API Vertex AI Gemini
L'API Vertex AI Gemini offre également des fonctionnalités différentes de celles de l'API Google AI Gemini, par exemple davantage d'options pour les requêtes multimodales (en particulier, des entrées texte et vidéo, texte et audio).
Pour en savoir plus sur les différences entre les deux offres d'API Gemini, consultez la documentation Google Cloud.
Avantages supplémentaires de l'utilisation de Vertex AI à partir de Google Cloud
À mesure que votre utilisation de l'IA générative dans votre application et vos workflows évolue, vous aurez peut-être besoin d'une plate-forme proposant des solutions de bout en bout pour la création et le déploiement d'applications d'IA générative. Google Cloud fournit un écosystème complet d'outils vous permettant d'exploiter toute la puissance de l'IA générative, des premières étapes du développement au déploiement, en passant par l'hébergement et la gestion de données complexes à grande échelle.
La plate-forme Vertex AI de Google Cloud offre une suite d'outils MLOps qui simplifient l'utilisation, le déploiement et la surveillance des modèles d'IA dans un souci d'efficacité et de fiabilité. De plus, les intégrations avec des bases de données, des outils DevOps, la journalisation, la surveillance et IAM offrent une approche globale de la gestion de l'ensemble du cycle de vie de l'IA générative.
Découvrez les cas d'utilisation de Vertex AI dans la documentation Google Cloud.
Migrer vers les SDK Vertex AI pour Firebase
La migration vers les SDK Vertex AI pour Firebase nécessite trois étapes principales:
Configurez un projet Firebase nouveau ou existant, puis associez votre application à Firebase.
Migrez votre codebase, ce qui ne nécessite que la modification du SDK et du code d'initialisation (y compris le nom du modèle). Aucune modification n'est nécessaire au niveau du code qui appelle l'API Gemini.
Supprimez toutes les clés API inutilisées et désactivez les API inutilisées.
Étape 1: Configurez un projet Firebase et connectez votre application à Firebase
Même si vous connaissez déjà Firebase, consultez cette section pour vous assurer que votre projet et votre application Firebase sont configurés pour utiliser les SDK Vertex AI pour Firebase.
Étape 2: Migrez votre codebase
Sélectionnez la plate-forme de votre application pour afficher les instructions spécifiques à cette plate-forme.
Les SDK Google AI et Vertex AI pour Firebase ont été conçus pour que la migration entre les deux plates-formes soit aussi simple que possible.
Pour effectuer la migration, il vous suffit de modifier le SDK que vous intégrez au codebase de votre application, ainsi que l'initialisation du service et du modèle génératif. Vous n'avez pas besoin de modifier le code qui appelle l'API Gemini.
Modifier le SDK
IA de Google
Vertex AI pour Firebase
Modifier l'initialisation
IA de Google
Vertex AI pour Firebase
Étape 3: Supprimez toutes les clés API inutilisées et désactivez les API inutilisées
Si vous n'avez plus besoin d'utiliser votre clé API Google AI, suivez les bonnes pratiques de sécurité et supprimez-la. Vous pouvez afficher et supprimer vos clés API Google AI dans la section Clés API de Google AI Studio.
De plus, si vous n'utilisez plus l'API Google AI Gemini, désactivez-la dans votre projet. Vous pouvez le faire dans la console Google Cloud : generativelanguage.googleapis.com.
Qu'est-ce que tu sais faire d'autre ?
- L'IA de Google et Vertex AI offrent tous deux une interface utilisateur Web appelée"AI Studio ", qui permet d'expérimenter des requêtes et des paramètres de modèle. Découvrez comment migrer vos requêtes Google AI Studio vers Vertex AI Studio dans la documentation Google Cloud.