Sunucu ortamlarında Remote Config'i kullanın


Firebase Remote Config, Firebase Admin Python SDK v6.7.0+ kullanılarak sunucu tarafı yapılandırmayı destekler. Bu özellik, Remote Config kullanarak sunucu tarafı uygulamaların davranışını ve yapılandırmasını dinamik olarak yönetmenizi sağlar. Cloud Functions gibi sunucusuz uygulamalar bu kapsamda yer alır.

Firebase istemci SDK'ları, Remote Config şablonundan türetilen istemciye özel bir yapılandırmayı getirirken sunucu tarafı Remote Config SDK'sı, Firebase'den eksiksiz bir Remote Config şablonu indirir. Sunucunuz daha sonra şablonu her gelen istekle birlikte değerlendirebilir ve çok düşük gecikme süresiyle özelleştirilmiş bir yanıt sunmak için kendi mantığını kullanabilir. Yanıtları rastgele yüzdelere ve koşullara göre kontrol edip özelleştirmek için özel sinyallerde tanımlanan müşteri özelliklerini kullanabilirsiniz.

Sunucu tarafı Remote Config ile şunları yapabilirsiniz:

  • Sunucunuzda çalışan veya sunucunuz üzerinden erişilen uygulamalar için yapılandırma parametreleri tanımlayın. Bu sayede, API anahtarlarınızın güvenliğini sağlamak için yapay zeka modeli parametrelerini ve istemlerini uzaktan yapılandırma gibi kullanım alanlarının yanı sıra diğer entegrasyonları da kullanabilirsiniz.
  • Ortamınızdaki değişikliklere veya diğer uygulama değişikliklerine (ör. LLM parametrelerini ve model uç noktalarını güncelleme) yanıt olarak parametreleri dinamik bir şekilde ayarlayın.
  • Sunucunuzun çağırdığı API'leri uzaktan güncelleyerek maliyetleri kontrol edin.
  • Sunucunuza erişen istemciler için anında özel yapılandırmalar oluşturun.
  • Hangi istemcilerin parametre değeri aldığını kaydedin ve bunu Cloud Functions içinde hak doğrulama sisteminin bir parçası olarak kullanın.

Sunucu tarafı Remote Config'ı Cloud Run'a, Cloud Functions veya kendi bünyesinde barındırılan sunucu ortamlarına dağıtabilirsiniz.

Başlamadan önce

Firebase projesi oluşturmak, hizmet hesabı ayarlamak ve Firebase Python SDK'sını sunucunuza eklemek için Firebase Admin SDK'sını sunucunuza ekleme bölümündeki talimatları uygulayın.

1. adım: Firebase Admin Python SDK'yı başlatın ve API isteklerini yetkilendirin

Yönetici SDK'sını parametre olmadan başlattığınızda SDK, Google Application Default Credentials'ı kullanır ve seçenekleri GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS ortam değişkeninden okur. SDK'yı başlatmak ve Remote Config eklemek için:

import firebase_admin
import asyncio
import json

firebase_admin.initialize_app()

2. adım: Sunucu uygulamanız için varsayılan parametre değerlerini belirleyin

Uygulamanızda Remote Config ile dinamik olarak güncellemek istediğiniz değişkenleri belirleyin. Ardından, uygulamanızda hangi değişkenlerin varsayılan olarak ayarlanması gerektiğini ve varsayılan değerlerinin ne olması gerektiğini düşünün. Bu, uygulamanızın Remote Config arka uç sunucusuyla bağlantısı kesilse bile başarılı bir şekilde çalışmasını sağlar.

Örneğin, üretken yapay zeka işlevini yöneten bir sunucu uygulaması yazıyorsanız varsayılan model adı, istem ön girişi ve üretken yapay zeka yapılandırması ayarlayabilirsiniz.

Parametre adı Açıklama Tür Varsayılan değer
model_name Model API adı Dize gemini-2.0-flash
preamble_prompt Kullanıcının sorgusunun başına eklenecek istem Dize I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!
generation_config Modele gönderilecek parametreler JSON {"stopSequences": ["I hope this helps"], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}

3. adım: Sunucu uygulamanızı yapılandırın

Remote Config ile kullanmak istediğiniz parametreleri belirledikten sonra uygulamanızı varsayılan değerleri ayarlayacak, sunucuya özel Remote Config şablonunu getirecek ve değerlerini kullanacak şekilde yapılandırın. Aşağıdaki adımlarda, Python uygulamanızı nasıl yapılandıracağınız açıklanmaktadır.

  1. Şablona erişip yükleyin.

    from firebase_admin import remote_config

# Initialize server-side Remote Config
template = remote_config.init_server_template()

# Load the template from the backend
 asyncio.run(template.load())

    Alternatif olarak, Python'ı Cloud Functions ile kullanıyorsanız şablonu tek adımda başlatmak ve yüklemek için eşzamansız get_server_template işlevini kullanabilirsiniz:

    # Initialize server-side Remote Config
template = await remote_config.get_server_template()

  2. Uygulamanızın Remote Config arka uç sunucusuyla bağlantısı kesilse bile başarılı bir şekilde çalışmasını sağlamak için uygulamanıza her parametre için varsayılan değerler ekleyin. Bunu yapmak için init_server_template veya get_server_template şablon işlevinizin içine default_config ekleyin:

    template = remote_config.init_server_template({
  default_config: {
    'model_name': "gemini-pro",
    'generation_config': '{"stopSequences": [], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}',
    'preamble_prompt': "I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!"
  },
})

# Load Remote Config
asyncio.run(template.load())

    Şablonu başlatmanın bir diğer yolu da gerekli sunucu şablonunu almak için get_server_template işlevini kullanmaktır. Bu şablonu template.to_json işlevini kullanarak JSON biçimine dönüştürebilirsiniz. Bu JSON şablonu yerel olarak depolanabilir. Daha sonra init_server_template işlevini kullanarak bu JSON şablonunu başlatabilirsiniz.

  3. Şablon yüklendikten sonra, şablondaki parametreleri ve değerleri içe aktarmak için template.evaluate() simgesini kullanın:

    # Add template parameters to config
config = template.evaluate()

  4. İsteğe bağlı olarak, Remote Config şablonunuzda koşullar ayarlarsanız istediğiniz değerleri tanımlayın ve sağlayın:

    • Yüzde koşullarını kullanıyorsanız template.evaluate() işlevi içinde koşullarınızı değerlendirmek için kullanmak istediğiniz randomization_id değerini ekleyin.
    • customSignals kullanıyorsanız özellikleri ve değerlerini tanımlayın. Özel sinyaller, Firebase Admin Python SDK v6.7.0 ve sonraki sürümlerde kullanılabilir.

    Örneğin, sunucunuza ulaşan her kullanıcının uygun rastgele gruba eklenmesini sağlamak için randomization_id olarak bir Firebase yükleme kimliği veya kullanıcı kimliği, belirli istemci sürümlerini hedeflemek için version olarak özel bir sinyal ve istemci platformunu hedeflemek için platform olarak özel bir sinyal ayarlayabilirsiniz.

    Koşullar hakkında daha fazla bilgi için Koşul kuralı türleri başlıklı makaleyi inceleyin.

    # Add template parameters to `config`. Evaluates the
# template and returns the parameter value assigned to
# the group assigned to the {randomization_id} and version.
config = template.evaluate({
  'randomization_id': "2ac93c28-c459-4760-963d-a3974ec26c04",
  'version': "1.0",
  'platform': "Android"
})

  5. Ardından, yapılandırma sabitinden ihtiyacınız olan parametre değerlerini ayıklayın. Remote Config değerlerini beklenen biçime dönüştürmek için getters işlevini kullanın. Aşağıdaki türler desteklenir:

    • Boole: get_bool
    • Tamsayı: get_int
    • Yanal dönüş: get_float
    • Dize: get_string
    • Değer kaynağı: get_value_source

    Örneğin, sunucunuzda Vertex AI'ı uyguluyorsanız ve modeli ve model parametrelerini değiştirmek istiyorsanız model_name ve generation_config için parametreleri yapılandırmak isteyebilirsiniz. Remote Config değerlerine nasıl erişebileceğinize dair bir örnek aşağıda verilmiştir:

    # Replace defaults with values from Remote Config.
generation_config = json.loads(config.get_string('generation_config'))
is_ai_enabled = config.get_bool('is_ai_enabled')
model = config.get_string('model_name')

# Generates a prompt comprised of the Remote Config
# parameter and prepends it to the user prompt.
prompt = f"{config.get_string('preamble_prompt')}{req.args.get('prompt')}"

  6. Sunucusuz bir ortamın aksine, sunucunuz uzun süredir çalışıyorsa Remote Config sunucusundan en güncel şablonu aldığınızdan emin olmak için şablonu düzenli olarak yeniden yükleyin.

4. adım: Remote Config içinde sunucuya özel parametre değerlerini ayarlayın

Ardından, bir sunucu Remote Config şablonu oluşturun ve uygulamanızda kullanılacak parametreleri ve değerleri yapılandırın.

Sunucuya özel Remote Config şablonu oluşturmak için:

  1. Firebase konsolu Remote Config parametreleri sayfasını açın ve İstemci/Sunucu seçiciden Sunucu'yu seçin.
  2. Uygulamanızda tanımladığınız parametrelerle aynı adlara ve veri türlerine sahip Remote Config parametreler tanımlayın ve değerler sağlayın. Bu değerler, şablonu getirip değerlendirirken ve bu değerleri değişkenlerinize atarken Sunucu uygulamanızı yapılandırın bölümünde ayarladığınız default_config değerlerini geçersiz kılar.
  3. İsteğe bağlı olarak, değerleri rastgele bir örneklem örneğine veya tanımladığınız özel sinyallere kalıcı olarak uygulamak için koşullar belirleyin. Koşullar hakkında daha fazla bilgi için Koşul kuralı türleri başlıklı makaleyi inceleyin.
  4. Parametre ekleme işlemini tamamladığınızda Değişiklikleri yayınla'yı tıklayın.
  5. Değişiklikleri inceleyin ve tekrar Değişiklikleri yayınla'yı tıklayın.

5. adım: Cloud Functions veya Cloud Run ile dağıtın

Sunucu uygulamanız hafif ve etkinliğe dayalıysa kodunuzu Cloud Functions kullanarak dağıtmayı düşünebilirsiniz. Örneğin, üretken yapay zeka API'si (ör. Google AI veya Vertex AI) tarafından desteklenen karakter diyaloğu içeren bir uygulamanız varsa. Bu durumda, uygulamanızın isteğe bağlı olarak çağırdığı bir işlevde LLM hizmeti sunma mantığınızı barındırabilirsiniz.

Aksi takdirde Cloud Run'ı kullanabilirsiniz. Sunucu uygulamanızı Cloud Run ile dağıtmak için Hızlı başlangıç: Cloud Run'a Python hizmeti dağıtma başlıklı kılavuzdaki adımları uygulayın.

Cloud Run ve Cloud Functions için en iyi kullanım alanları hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız Cloud Functions ve Cloud Run: Ne zaman hangisi kullanılmalı? başlıklı makaleyi inceleyin.