Cuando esté todo listo para lanzar tu app y que los usuarios finales reales interactúen con tus funciones basadas en IA generativa, asegúrate de revisar esta lista de tareas de prácticas recomendadas y consideraciones importantes.
General
Revisa la lista de tareas general para el lanzamiento de apps que usan Firebase
En esta lista de tareas para el lanzamiento de Firebase, se describen prácticas recomendadas importantes antes de lanzar cualquier app de Firebase a producción.
Asegúrate de que tus proyectos de Firebase sigan las prácticas recomendadas
Por ejemplo, asegúrate de usar diferentes proyectos de Firebase para el desarrollo, las pruebas y la producción. Revisa más prácticas recomendadas para administrar tus proyectos.
Acceso y seguridad
Revisa la lista de tareas de seguridad general para las apps que usan Firebase
En esta lista de tareas de seguridad, se describen prácticas recomendadas importantes para el acceso y la seguridad de las apps y los servicios de Firebase.
Comenzar a aplicar Firebase App Check
App Check ayuda a proteger las APIs que acceden a los modelos Gemini y Imagen verificando que las solicitudes provengan de tu app real. Admite proveedores de certificación para plataformas de Apple (DeviceCheck o App Attest), Android (Play Integrity) y la Web (reCAPTCHA Enterprise).
Configura restricciones para tus claves de API de Firebase
Revisa la lista de entidades permitidas de las "restricciones de API" de cada clave de API de Firebase:
Asegúrate de que la API de Firebase AI Logic esté en la lista de entidades permitidas.
Asegúrate de que las únicas otras APIs en la lista de entidades permitidas de la clave sean para los servicios de Firebase que usas en tu app. Consulta la lista de las APIs que deben estar en la lista de entidades permitidas para cada producto.
Configura "Restricciones de aplicaciones" para restringir el uso de cada clave de API de Firebase solo a las solicitudes de tu app (por ejemplo, un ID de paquete que coincida con la app para Apple). Ten en cuenta que, incluso si restringes tu clave, se recomienda usar Firebase App Check.
Ten en cuenta que las APIs relacionadas con Firebase usan claves de API solo para identificar el proyecto o la app de Firebase, no para la autorización de llamar a la API.
Facturación, supervisión y cuota
Evita facturas sorpresa
Si tu proyecto de Firebase tiene el plan de precios Blaze de pago por uso, supervisa tu uso y configura alertas de presupuesto.
Configura la supervisión basada en IA en la consola de Firebase
| Solo está disponible cuando usas Vertex AI Gemini API como tu proveedor de la API. |
Configura la supervisión de IA para observar varias métricas y paneles en la consola de Firebase y obtener visibilidad integral de tus solicitudes desde los SDKs de Firebase AI Logic.
Revisa tus cuotas para las APIs subyacentes requeridas
Asegúrate de comprender las cuotas de cada API requerida.
Establece límites de frecuencia por usuario (el valor predeterminado es de 100 RPM).
Edita la cuota o solicita un aumento, según sea necesario.
Administración de configuraciones
Usa una versión estable del modelo en tu app de producción
En tu app de producción, solo usa versiones estables del modelo (como gemini-2.0-flash-001), no una versión preliminar o experimental, ni un alias actualizado automáticamente.
Aunque un alias estable actualizado automáticamente apunta a una versión estable, la versión del modelo real a la que apunta cambiará automáticamente cada vez que se lance una nueva versión estable, lo que podría generar comportamientos o respuestas inesperados. Además, las versiones preliminares y experimentales solo se recomiendan durante la creación de prototipos.
Configura y usa Firebase Remote Config
Con Remote Config, puedes controlar configuraciones importantes para tu función de IA generativa en la nube en lugar de codificar valores en tu código. Esto significa que puedes actualizar la configuración sin lanzar una nueva versión de la app. Puedes hacer muchas cosas con Remote Config, pero estos son los valores principales que te recomendamos controlar de forma remota para tu función de IA generativa:
Mantén la app actualizada.
- Nombre del modelo: Actualiza el modelo que usa tu app a medida que se lancen modelos nuevos o se descontinúen otros.
Ajusta los valores y las entradas según los atributos del cliente o para tener en cuenta los comentarios de las pruebas o los usuarios.
Configuración del modelo: Ajusta la temperatura, la cantidad máxima de tokens de salida y mucho más.
Parámetros de seguridad: Ajusta los parámetros de seguridad si se bloquean demasiadas respuestas o si los usuarios denuncian respuestas dañinas.
Instrucciones del sistema y cualquier instrucción que proporciones: Ajusta el contexto adicional que envías al modelo para dirigir sus respuestas y su comportamiento. Por ejemplo, tal vez quieras adaptar las instrucciones para tipos de clientes específicos o personalizar las instrucciones para los usuarios nuevos de manera diferente a las que se usan para generar respuestas para los usuarios existentes.
También puedes establecer de forma opcional un parámetro minimum_version en Remote Config para comparar la versión actual de la app con la versión más reciente definida en Remote Config y, luego, mostrar una notificación de actualización a los usuarios o forzarlos a actualizar la app.
Establece la ubicación para acceder al modelo
| Solo está disponible cuando usas Vertex AI Gemini API como tu proveedor de la API. |
Establecer una ubicación para acceder al modelo puede ayudar a reducir los costos y evitar la latencia para los usuarios.
Si no especificas una ubicación, el valor predeterminado es us-central1. Puedes establecer esta ubicación durante la inicialización o, de manera opcional, usar Firebase Remote Config para cambiar dinámicamente la ubicación según la de cada usuario.