Firebase Genkit には、Firebase Cloud Functions と Google Cloud Run へのフローのデプロイに役立つ統合が組み込まれていますが、Express.js アプリを提供できるプラットフォーム（クラウド サービスや自己ホスト型など）にフローをデプロイすることもできます。
このページでは、デフォルトのサンプルフローをデプロイするプロセスを例として説明します。
必要なツールをインストールします。
- ノードのバージョン 20 以降を使用していることを確認します（
node --versionを実行して確認します）。
- ノードのバージョン 20 以降を使用していることを確認します（
Genkit サンプル プロジェクトのディレクトリを作成します。
export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-projectmkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOMEcd $GENKIT_PROJECT_HOMEIDE を使用する場合は、このディレクトリで開きます。
Nodejs プロジェクトを初期化します。
npm init -yGenkit プロジェクトを初期化します。
genkit initデプロイ プラットフォームのオプションとして
Node.jsを選択します（Firebase Cloud Functions と Google Cloud Run のテンプレートも使用できます）。モデルの選択:
Gemini（Google AI）
最も簡単な開始方法は、Google AI Gemini API を使用することです。お住まいの地域で利用可能であることを確認してください。
Google AI Studio を使用して、Gemini API の API キーを生成します。次に、
GOOGLE_API_KEY環境変数をキーに設定します。export GOOGLE_API_KEY=<your API key>Gemini（Vertex AI）
お住まいの地域で Google AI Gemini API を利用できない場合は、Gemini やその他のモデルを提供する Vertex AI API の使用を検討してください。課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトを用意し、AI Platform API を有効にして、追加の環境変数を設定する必要があります。
gcloud services enable aiplatform.googleapis.comexport GCLOUD_PROJECT=<your project ID>export GCLOUD_LOCATION=us-central1Vertex AI の料金については、https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing をご覧ください。
残りの質問に対するデフォルトの回答を選択します。これにより、プロジェクト フォルダがいくつかのサンプルコードで初期化されます。
サンプルコードをビルドして実行します。
npm run buildgenkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s省略可: デベロッパー UI を起動します。
genkit start次に、http://localhost:4000/flows に移動し、デベロッパー UI を使用してフローを実行します。
完了したら、コンソールで Ctrl+C キーを押して UI を終了します。
Express エンドポイントを試します。
npm run start別のウィンドウで次の操作を行います。
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'すべてが想定どおりに機能したら、任意のプロバイダにフローをデプロイできます。詳細はプロバイダによって異なりますが、通常は次の設定を構成する必要があります。
設定 値 ランタイム Node.js 20 以降 ビルドコマンド npm run buildコマンドを開始 npm run start環境変数 GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>（または必要なシークレット）