Firebase Genkit, akışlarınızı Firebase Cloud Functions'a ve Google Cloud Run'a dağıtmanıza yardımcı olan yerleşik entegrasyonlara sahiptir. Dilerseniz akışlarınızı bulut hizmeti veya kendi bünyesinde barındırılan bir Express.js uygulaması sunabilen tüm platformlara dağıtabilirsiniz.
Örnek olarak bu sayfa, varsayılan örnek akışını dağıtma sürecinde size yol gösterir.
Gerekli araçları yükleyin:
- Düğüm 20 veya sonraki bir sürümü kullandığınızdan emin olun (kontrol etmek için
node --version
komutunu çalıştırın).
- Düğüm 20 veya sonraki bir sürümü kullandığınızdan emin olun (kontrol etmek için
Genkit örnek projesi için bir dizin oluşturun:
export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-project
mkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOME
cd $GENKIT_PROJECT_HOME
IDE kullanacaksanız IDE'yi bu dizinde açın.
Bir Nodejs projesini başlatın:
npm init -y
Bir Genkit projesini başlatın:
genkit init
Dağıtım platformu seçeneği olarak
Node.js
'yi seçin (Firebase Cloud Functions ve Google Cloud Run için şablonlar da mevcuttur).Modelinizi seçin:
Gemini (Google Yapay Zeka)
Kullanmaya başlamanın en basit yolu Google Yapay Zeka Gemini API'yi kullanmaktır. Bölgenizde kullanılabildiğinden emin olun.
Google AI Studio'yu kullanarak Gemini API için API anahtarı oluşturun. Ardından,
GOOGLE_API_KEY
ortam değişkenini anahtarınıza ayarlayın:export GOOGLE_API_KEY=<your API key>
Gemini (Vertex AI)
Google AI Gemini API bölgenizde kullanılamıyorsa Gemini ve diğer modelleri de sunan Vertex AI API'yi kullanabilirsiniz. Faturalandırma özellikli bir Google Cloud projeniz olması, AI Platform API'yi etkinleştirmeniz ve bazı ek ortam değişkenleri ayarlamanız gerekir:
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
export GCLOUD_LOCATION=us-central1
Vertex AI fiyatlandırması için https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing adresine göz atın.
Geri kalan sorular için varsayılan yanıtları seçin. Bu işlem, proje klasörünüzü bir örnek kodla başlatır.
Örnek kodu derleyin ve çalıştırın:
npm run build
genkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s
İsteğe bağlı: Geliştirici kullanıcı arayüzünü başlatın:
genkit start
Ardından http://localhost:4000/flows adresine gidin ve geliştirici kullanıcı arayüzünü kullanarak akışı çalıştırın.
İşiniz bittiğinde kullanıcı arayüzünden çıkmak için konsolda Ctrl+C tuşlarına basın.
Express uç noktasını deneyin:
npm run start
Ardından, başka bir pencerede:
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'
Her şey beklendiği gibi çalışıyorsa akışı istediğiniz sağlayıcıya dağıtabilirsiniz. Ayrıntılar sağlayıcıya göre değişir ancak genel olarak aşağıdaki ayarları yapılandırmanız gerekir:
Ayar Değer Çalışma zamanı Node.js 20 veya daha yeni Derleme komutu npm run build
Komutu başlat npm run start
Ortam değişkenleri GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>
(veya gizli anahtarlar gerekliyse)