Google Cloud eklentisi

Google Cloud eklentisi, Firebase Genkit'in telemetri ve günlük kaydı verilerini Google Cloud'un işlem paketine aktarır.

Kurulum

npm i --save @genkit-ai/google-cloud

Bu eklentiyi kullanan akışları yerel olarak çalıştırmak istiyorsanız Google Cloud CLI aracının yüklü olması da gerekir.

Google Cloud hesabı oluşturun

Bu eklenti için bir Google Cloud hesabı (hesabınız yoksa kaydolun) ve bir Google Cloud projesi gerekir.

Eklentiyi eklemeden önce projeniz için aşağıdaki API'lerin etkinleştirildiğinden emin olun:

Bu API'ler projenizin API kontrol panelinde listelenmelidir.

API'leri etkinleştirme ve devre dışı bırakma hakkında daha fazla bilgi edinmek için burayı tıklayın.

Genkit yapılandırması

Google Cloud Tracing, Logging ve Monitoring'e aktarmayı etkinleştirmek için googleCloud eklentisini Genkit yapılandırmanıza ekleyin:

import { googleCloud } from '@genkit-ai/google-cloud';

export default configureGenkit({
  plugins: [googleCloud()],
  enableTracingAndMetrics: true,
  telemetry: {
    instrumentation: 'googleCloud',
    logger: 'googleCloud',
  },
});

Üretimde çalışırken telemetriniz otomatik olarak dışa aktarılır.

Eklenti için Google Cloud proje kimliği ve Google Cloud projesi kimlik bilgileriniz gerekir. Akışınızı bir Google Cloud ortamından (ör. Cloud Functions, Cloud Run) çalıştırıyorsanız proje kimliği ve kimlik bilgileri otomatik olarak ayarlanır. Diğer ortamlarda çalışırken GCLOUD_PROJECT ortam değişkenini Google Cloud projenize ayarlamanız ve gcloud aracıyla kimlik doğrulaması yapmanız gerekir:

gcloud auth application-default login

Daha fazla bilgi için Application Default Credentials (Uygulama Varsayılan Kimlik Bilgileri) belgelerine bakın.

Eklenti yapılandırması

googleCloud() eklentisi, isteğe bağlı bir yapılandırma nesnesi alır:

{
    projectId?: string,
    telemetryConfig?: TelemetryConfig
}

proje kimliği

Bu seçenek, Google Cloud proje kimliğinin açık bir şekilde belirtilmesini sağlar. Çoğu durumda bu gerekli değildir.

telemetriConfig

Bu seçenek OpenTelemetry NodeSDK örneğini yapılandırır.

import { AlwaysOnSampler } from '@opentelemetry/sdk-trace-base';

googleCloud({
  telemetryConfig: {
    forceDevExport: false, // Set this to true to export telemetry for local runs
    sampler: new AlwaysOnSampler(),
    autoInstrumentation: true,
    autoInstrumentationConfig: {
      '@opentelemetry/instrumentation-fs': { enabled: false },
      '@opentelemetry/instrumentation-dns': { enabled: false },
      '@opentelemetry/instrumentation-net': { enabled: false },
    },
    metricExportIntervalMillis: 5_000,
  },
});

forceDevExport

Bu seçenek, dev ortamında (ör. yerel olarak) çalışırken Genkit'i telemetri ve günlük verilerini dışa aktarmaya zorlar.

örnekleyici

OpenTelemetry, tüm izleri dışa aktarmanın pratik olmadığı durumlarda izleme örneklemesine izin verir.

Önceden yapılandırılmış dört örnekleyici vardır:

autoEnstration ve autoInstrumentationConfig

Otomatik araçların etkinleştirilmesi, OpenTelemetry'nin kodu değiştirmeye gerek kalmadan üçüncü taraf kitaplıklardan telemetri verilerini yakalamasına olanak tanır.

metriklerDışaAktarmaInterval

Bu alan, metriklerin dışa aktarma aralığını milisaniye cinsinden belirtir.

Google Cloud'un işlem paketi ile üretim izleme

Akış dağıtıldıktan sonra Google Cloud işlem paketine gidin ve projenizi seçin.

Günlükler ve izler

Yan menüden "Günlük kaydı"nı bulun ve "Günlük gezgini"ni tıklayın.

console.log() dahil olmak üzere dağıtılan akışınızla ilişkili tüm günlükleri göreceksiniz. [genkit] önekine sahip tüm günlükler, hata ayıklama amacıyla ilgi çekebilecek bilgileri içeren bir Genkit-dahili günlüktür. Örneğin, Config[...] biçimindeki Genkit günlükleri, belirli LLM çıkarımları için sıcaklık ve topK değerleri gibi meta verileri içerir. Output[...] biçimindeki günlükler LLM yanıtlarını, Input[...] günlükleri ise istemleri içerir. Cloud Logging, hassas günlükler üzerinde ayrıntılı kontrol imkanı sunan güçlü EKL'lere sahiptir.

Belirli günlük satırlarında, genişletilmiş menü simgesini tıklayıp "İz ayrıntılarında göster"i seçerek ilgili izlerine gidebilirsiniz.

Bu, iz ayrıntılarına hızlı bir bakış sunan iz önizleme bölmesini açar. Tüm ayrıntılara ulaşmak için, bölmenin sağ üst kısmındaki "View in Trace" (İzlemede Görüntüle) bağlantısını tıklayın.

Cloud Trace'teki en belirgin gezinme öğesi, iz dağılım grafiğidir. Belirli bir zaman aralığında toplanan tüm izleri içerir.

Dağılım grafiğinin altında her bir veri noktası tıklandığında ilgili veri noktasının ayrıntıları gösterilir.

Ayrıntılı görünüm, tüm adımlar dahil olmak üzere akış şeklini ve önemli zamanlama bilgilerini içerir. Cloud Trace, bu görünümde belirli bir izle ilişkili tüm günlükleri arayamaz. "Günlükler ve etkinlikler" açılır menüsünde "Genişletilmişi göster" seçeneğini belirleyin.

Sonuç olarak elde edilen görünüm, istemler ve LLM yanıtları dahil olmak üzere günlüklerin iz bağlamında ayrıntılı olarak incelenmesini sağlar.

Metrikler

Genkit'in dışa aktardığı tüm metrikleri görüntülemek için yan menüden "Günlük kaydı"nı seçip "Metrik yönetimi"ni tıklayabilirsiniz.

Metrik yönetimi konsolunda, Cloud Run ve çevresindeki ortamla ilgili olanlar da dahil olmak üzere toplanan tüm metriklerin tablo halindeki bir görünümü yer alır. "İş yükü" seçeneği tıklandığında, Genkit tarafından toplanan metrikleri içeren bir liste açılır. genkit ön ekine sahip herhangi bir metrik, dahili Genkit metriği teşkil eder.

Genkit; akış düzeyi, işlem düzeyi ve oluşturma düzeyinde metrikler gibi çeşitli metrik kategorilerini toplar. Her metriğin, etkili bir filtreleme ve gruplandırmayı kolaylaştıran birkaç kullanışlı boyutu vardır.

Sık kullanılan boyutlar şunlardır:

  • flow_name - akışın üst düzey adı.
  • flow_path - kök aralığına kadar aralık ve üst aralık zinciri.
  • error_code - Hata durumunda, ilgili hata kodu.
  • error_message - Hata durumunda ilgili hata mesajı.
  • model - modelin adı.
  • temperature - çıkarım sıcaklığı değeri.
  • topK - çıkarım topK değeri.
  • topP - çıkarım topP değeri.

Akış düzeyindeki metrikler

Ad Boyutlar
genkit/akış/istekleri akış_adı, error_code, error_message
genkit/akış/gecikme akış_adı

İşlem düzeyindeki metrikler

Ad Boyutlar
genkit/işlem/istekler akış_adı, error_code, error_message
oluşturma/işlem/gecikme akış_adı

Oluşturma düzeyinde metrikler

Ad Boyutlar
genkit/yai/üretme akış_yolu, model, sıcaklık, topK, üstP, hata_kodu, hata_mesajı
genkit/ai/üretme/girdi_jetonları akış_yolu, model, sıcaklık, topK, topP
genkit/ai/üretme/çıkış_jetonları akış_yolu, model, sıcaklık, topK, topP
genkit/ai/generate/input_characters akış_yolu, model, sıcaklık, topK, topP
genkit/yai/üretken/çıkış_karakterleri akış_yolu, model, sıcaklık, topK, topP
genkit/ai/üret/girdi_resimleri akış_yolu, model, sıcaklık, topK, topP
genkit/ai/üretme/çıktı_resimleri akış_yolu, model, sıcaklık, topK, topP
genkit/ai/üretme/gecikme akış_yolu, model, sıcaklık, topK, üstP, hata_kodu, hata_mesajı

Metrikleri görselleştirmek için Metrik Gezgini kullanılabilir. Yan menüyü kullanarak "Günlük kaydı"nı seçin ve "Metrik gezgini"ni tıklayın.

"Metrik seçin" açılır listesini tıklayıp "Genel Düğüm" ve "Genkit"i seçip bir metrik belirleyin.

Metriğin görselleştirmesi türüne (sayaç, histogram vb.) bağlı olur. Metrik Gezgini, metriklerin çeşitli boyutlarına göre grafiğe dökülmesine yardımcı olmak için güçlü toplama ve sorgulama olanakları sağlar.

Telemetri Gecikmesi

Cloud'un işlem paketinde bir akışın belirli bir şekilde yürütülmesiyle ilgili telemetrinin gösterilmesinden önce kısa bir gecikme olabilir. Çoğu durumda bu gecikme 1 dakikadan azdır.

Kotalar ve sınırlar

Unutulmaması gereken birkaç kota vardır:

Maliyet

Cloud Logging, Cloud Trace ve Cloud Monitoring, ücretsiz olarak sunulan katmanlara sahiptir. Özel fiyatlandırmaya aşağıdaki bağlantılardan ulaşabilirsiniz: