На этой странице описывается, как перейти с клиентских SDK Google AI на клиентские SDK Vertex AI в Firebase в ваших мобильных или веб-приложениях. Vertex AI в SDK Firebase доступен для платформ Apple (Swift), Android (Kotlin и Java), Web (JavaScript) и Flutter (Dart).
Перейти непосредственно к инструкциям по миграции
Зачем переходить на использование Vertex AI ?
Возможно, вы опробовали альтернативную версию Gemini API с помощью Google AI Studio или клиентских SDK Google AI . Эти SDK полезны для начала работы с API Gemini и создания прототипов. Однако для мобильных и веб-приложений промышленного или корпоративного масштаба , которые напрямую вызывают клиентскую часть Gemini API , Firebase настоятельно рекомендует вызывать Vertex AI Gemini API с помощью наших Firebase SDK.
Функции безопасности для мобильных и веб-приложений
Для мобильных и веб-приложений безопасность имеет решающее значение и требует особого внимания, поскольку ваш код (включая вызовы API Gemini ) выполняется в незащищенной среде.
По умолчанию API Vertex AI Gemini авторизуется с помощью Google Cloud IAM (а не с помощью ключа API, как API Google AI Gemini ). Vertex AI в Firebase SDK создан для вызова более безопасного Vertex AI Gemini API .
Для мобильных и веб-приложений вам необходимо защитить API Gemini и ресурсы вашего проекта (например, настроенные модели) от злоупотреблений со стороны неавторизованных клиентов. Вы можете использовать Firebase App Check , чтобы убедиться, что все вызовы API происходят из вашего реального приложения. Эта функция доступна только в том случае, если вы используете Vertex AI в Firebase SDK.
Экосистема, созданная для мобильных и веб-приложений
Firebase — это платформа Google для разработки мобильных и веб-приложений. Использование Vertex AI в Firebase SDK означает, что ваши приложения находятся в экосистеме, ориентированной на потребности полнофункциональных приложений и разработчиков. Например, вы можете выполнять любое из следующих действий и многое другое:
Используйте Cloud Storage for Firebase , чтобы включать большие файлы в мультимодальные запросы. Кроме того, воспользуйтесь преимуществами клиентских SDK, которые обрабатывают загрузку и скачивание файлов (даже в плохих условиях сети) и обеспечивают большую безопасность данных ваших конечных пользователей. Узнайте больше в нашем руководстве по использованию Cloud Storage for Firebase .
Управляйте структурированными данными с помощью SDK баз данных, созданных для мобильных и веб-приложений (например, Cloud Firestore ).
Динамически устанавливайте конфигурации времени выполнения (например, местоположение) или заменяйте значения в вашем приложении (например, название модели) без выпуска новой версии приложения с помощью Firebase Remote Config .
Дополнительные преимущества использования Vertex AI из Google Cloud
По мере того, как вы будете использовать генеративный ИИ в своих приложениях и рабочих процессах, вам может понадобиться платформа, предлагающая комплексные решения для создания и развертывания приложений генеративного ИИ. Google Cloud предоставляет комплексную экосистему инструментов, позволяющую использовать возможности генеративного искусственного интеллекта — от начальных этапов разработки приложений до их развертывания, хостинга приложений и управления сложными данными в большом масштабе.
Платформа Vertex AI от Google Cloud предлагает набор инструментов MLOps, которые упрощают использование, развертывание и мониторинг моделей искусственного интеллекта для обеспечения эффективности и надежности. Кроме того, интеграция с базами данных, инструментами DevOps, журналированием, мониторингом и IAM обеспечивает целостный подход к управлению всем жизненным циклом генеративного ИИ.
Узнайте больше о вариантах использования Vertex AI в документации Google Cloud .
Переход на Vertex AI в Firebase SDK
Переход на Vertex AI в Firebase SDK требует трех основных шагов:
Настройте новый или существующий проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Перенесите свою кодовую базу, для чего потребуется лишь изменить SDK и код инициализации (включая имя модели). Никакой модификации кода, который фактически вызывает API Gemini, не требуется.
Удалите все неиспользуемые ключи API и отключите неиспользуемые API.
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Даже если вы уже знакомы с Firebase, просмотрите этот раздел, чтобы убедиться, что ваш проект и приложение Firebase настроены на использование Vertex AI в Firebase SDK.
У вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI в Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI в Firebase API).
Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы перенести базу кода для использования Vertex AI в Firebase SDK.
У вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase.
Войдите в консоль Firebase .
Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:
Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».
Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud , выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».
Вы можете использовать проект Google Cloud , созданный для вас Google AI Studio при создании ключа Google AI API. Вы можете найти название этого проекта в разделе ключей API Google AI Studio .
Вы можете использовать любой другой существующий проект Google Cloud .
Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI в Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI в Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI в Firebase API).
Продолжайте рабочий процесс консоли, чтобы подключить свое приложение к Firebase, который включает в себя следующие задачи:
Регистрация вашего приложения в проекте Firebase.
Добавление конфигурации Firebase в кодовую базу вашего приложения.
Шаг 2. Перенесите свою кодовую базу
Выберите платформу вашего приложения, чтобы просмотреть инструкции для конкретной платформы.
SDK Google AI и Vertex AI в SDK Firebase были созданы таким образом, чтобы миграция между двумя платформами была максимально простой.
Для миграции вам нужно всего лишь изменить, какой SDK вы интегрируете в кодовую базу вашего приложения, а также инициализировать службу и генеративную модель. Вам не нужно изменять какой-либо код, который фактически вызывает API Gemini !
Изменить SDK
Изменение инициализации
Шаг 3. Удалите все неиспользуемые ключи API и отключите неиспользуемые API.
Если вам больше не нужно использовать ключ Google AI API, следуйте рекомендациям по безопасности и удалите его. Вы можете просмотреть и удалить свои ключи API Google AI в разделе «Ключи API» Google AI Studio .
Кроме того, если вы больше не используете API Google AI Gemini , отключите его в своем проекте. Это можно сделать в консоли Google Cloud на странице Generative Language API ( generativelanguage.googleapis.com ) . («API генеративного языка» — официальное название API Google AI Gemini .)
Что еще вы можете сделать?
- И Google AI , и Vertex AI предлагают «игровую площадку» веб-интерфейса под названием «AI Studio» для экспериментов с подсказками и параметрами модели. Узнайте, как перенести подсказки Google AI Studio в Vertex AI Studio, в документации Google Cloud .