Firebase Genkit에는 흐름을 Firebase Cloud Functions 및 Google Cloud Run에 배포하는 데 도움이 되는 통합 기능이 내장되어 있지만 클라우드 서비스이든 자체 호스팅이든 Express.js 앱을 제공할 수 있는 모든 플랫폼에 흐름을 배포할 수도 있습니다.
이 페이지에서는 기본 샘플 흐름을 배포하는 과정을 예시로 설명합니다.
필요한 도구를 설치합니다.
- 노드 버전 20 이상을 사용 중인지 확인합니다 (
node --version를 실행하여 확인).
- 노드 버전 20 이상을 사용 중인지 확인합니다 (
Genkit 샘플 프로젝트용 디렉터리를 만듭니다.
export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-projectmkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOMEcd $GENKIT_PROJECT_HOMEIDE를 사용하려는 경우 IDE를 이 디렉터리에서 엽니다.
Nodejs 프로젝트를 초기화합니다.
npm init -yGenkit 프로젝트를 초기화합니다.
genkit init배포 플랫폼 옵션으로
Node.js를 선택합니다 (Firebase Cloud Functions 및 Google Cloud Run용 템플릿도 사용 가능).모델을 선택합니다.
Gemini (Google AI)
가장 간단한 방법은 Google AI Gemini API를 사용하는 것입니다. 해당 리전에서 사용할 수 있는지 확인하세요.
Google AI Studio를 사용하여 Gemini API의 API 키를 생성합니다. 그런 다음
GOOGLE_API_KEY환경 변수를 키로 설정합니다.export GOOGLE_API_KEY=<your API key>Gemini (Vertex AI)
Google AI Gemini API를 사용할 수 없는 리전은 Gemini 및 기타 모델도 제공하는 Vertex AI API를 사용하는 것이 좋습니다. 결제가 사용 설정된 Google Cloud 프로젝트가 있어야 하며, AI Platform API를 사용 설정하고, 몇 가지 추가 환경 변수를 설정해야 합니다.
gcloud services enable aiplatform.googleapis.comexport GCLOUD_PROJECT=<your project ID>export GCLOUD_LOCATION=us-central1Vertex AI 가격 책정은 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing을 참조하세요.
나머지 질문에 대한 기본 답변을 선택하면 프로젝트 폴더가 샘플 코드로 초기화됩니다.
샘플 코드를 빌드하고 실행합니다.
npm run buildgenkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s선택사항: 개발자 UI를 시작합니다.
genkit start그런 다음 http://localhost:4000/flows로 이동하고 개발자 UI를 사용하여 흐름을 실행합니다.
완료하면 콘솔에서 Ctrl+C를 눌러 UI를 종료합니다.
Express 엔드포인트를 사용해 보세요.
npm run start그런 다음 다른 창에서 다음을 수행합니다.
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'모든 것이 예상대로 작동하면 원하는 제공업체에 흐름을 배포할 수 있습니다. 세부정보는 제공업체에 따라 다르지만 일반적으로 다음 설정을 구성해야 합니다.
설정 값 런타임 Node.js 20 이상 빌드 명령어 npm run build명령어 시작 npm run start환경 변수 GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>(또는 필요한 보안 비밀)