Alpha: Firebase Genkit for Go is in Alpha, which means that it is not subject to any SLA or deprecation policy and could change in backwards-incompatible ways. Throughout the Alpha period, Firebase Genkit and its documentation will be updated and improved.

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Firebase Genkit と Cloud Run

Cloud Run を使用して、Firebase Genkit のフローをウェブサービスとしてデプロイできます。このページデフォルトサンプルをデプロイするプロセスを順を追って説明します。できます。

次の場合は、Google Cloud CLI をインストールします。できます。
次のコマンドを使用して、新しい Google Cloud プロジェクトを作成します。 Cloud コンソールを使用するか、既存のコンソールを選択します。プロジェクトは請求先アカウントにリンクされている必要があります。

プロジェクトを作成または選択したら、説明します。
```
gcloud auth login
gcloud init
```
Genkit サンプルプロジェクトのディレクトリを作成します。
```
mkdir -p ~/tmp/genkit-cloud-project
cd ~/tmp/genkit-cloud-project
```
IDE を使用する場合は、このディレクトリを開きます。
プロジェクトディレクトリで Go モジュールを初期化します。
```
go mod init example/cloudrun
```
プロジェクトで Genkit を初期化します。
```
genkit init
```
使用するモデルプロバイダを選択します。

残りのプロンプトについては、デフォルト値を受け入れます。genkit ツールは、サンプルのソースファイルを使用して、独自の AI フローの開発を開始できます。このチュートリアルでは、サンプルフローのみをデプロイします。

サンプルファイル（main.go または genkit.go）を編集して、フローサーバーがリッスンするポート:

if err := genkit.Init(ctx,
    &genkit.Options{FlowAddr: ":3400"}, // Add this parameter.
); err != nil {
    log.Fatal(err)
}

デプロイされた関数で API 認証情報を利用できるようにします。次のいずれかを行う以下のいずれかになります。
Gemini（Google AI）
1. Google AI が利用可能な地域をご確認ください。
2. アプリケーションの API キーを生成 Google AI Studio を使用する Gemini API。
3. API キーを Cloud Run 環境で使用できるようにします。
  1. Cloud コンソールで、 Secret Manager API。
  2. Secret Manager API キーを含む新しいシークレットを作成します。
  3. シークレットを作成した後、同じページでデフォルトのシークレットをシークレットへの Compute サービスアカウントの Secret Manager のシークレットアクセサー ロール。（名前はデフォルトのコンピューティングサービスアカウントの [IAM] ページで確認できます）。
  後のステップでサービスをデプロイするときに、この Secret の名前を参照します。
Gemini（Vertex AI）
1. Cloud コンソールで Vertex AI API を有効にする選択します。
2. IAM [デフォルトのコンピューティングサービスアカウント] に Vertex AI ユーザーロール。
このチュートリアル用に設定する必要があるシークレットは、モデル用のものだけです。ただし、通常はサービスごとに同様のことを確認できます。
省略可: デベロッパー UI でフローを試します。
1. 選択したモデルプロバイダのローカル環境を設定します。
  Gemini（Google AI）
```
export GOOGLE_GENAI_API_KEY=<your API key>
```
  Gemini（Vertex AI）
```
export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
export GCLOUD_LOCATION=us-central1
gcloud auth application-default login
```
2. UI を起動します。
```
genkit start
```
3. デベロッパー UI（http://localhost:4000/）で次のフローを実行します。
  1. [menuSuggestionFlow] をクリックします。
  2. [Input JSON] タブで、モデルの被写体を指定します。
```
"banana"
```
  3. [実行] をクリックします。
ここまでの作業ですべてが正常に動作していれば、フロー:
Gemini（Google AI）
```
gcloud run deploy --port 3400 \
  --update-secrets=GOOGLE_GENAI_API_KEY=<your-secret-name>:latest
```
Gemini（Vertex AI）
```
gcloud run deploy --port 3400 \
  --set-env-vars GCLOUD_PROJECT=<your-gcloud-project> \
  --set-env-vars GCLOUD_LOCATION=us-central1
```
（GCLOUD_LOCATION は、使用する Vertex API リージョンを構成します）。
未認証の呼び出しを許可するかどうかを尋ねられたら、[N] を選択します。「N」と入力すると、IAM 認証情報を要求するようにサービスが構成されます。詳しくは、認証をご覧ください。

デプロイが完了すると、ツールによってサービス URL が出力されます。テストできること curl に置き換えます。

curl -X POST https://<service-url>/menuSuggestionFlow \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" -d '"banana"'

Firebase Genkit と Cloud Run

Gemini（Google AI）

Gemini（Vertex AI）

Gemini（Google AI）

Gemini（Vertex AI）

Gemini（Google AI）

Gemini（Vertex AI）