FAQ 및 문제 해결

Vertex AI in Firebase SDK를 사용하려면 어떤 API를 사용 설정해야 하나요? 사용 설정하려면 어떻게 해야 하나요?

Vertex AI in Firebase SDK를 사용하려면 프로젝트에 다음 두 API가 사용 설정되어 있어야 합니다.

• Vertex AI API (aiplatform.googleapis.com)
• Vertex AI in Firebase API (firebasevertexai.googleapis.com)

Firebase 콘솔에서 몇 번의 클릭만으로 다음 API를 사용 설정할 수 있습니다.

1. Gemini로 빌드 페이지로 이동합니다.

2. Vertex AI in Firebase 카드를 클릭하여 두 API를 사용 설정하는 워크플로를 실행합니다. 이 워크플로는 Firebase API 키의 허용 목록에 Vertex AI in Firebase API도 추가합니다.

또는 Google Cloud 콘솔을 사용할 수 있습니다 (더 많은 수동 옵션).

1. 이 FAQ 항목 상단에 있는 각 API 링크를 클릭한 다음 각 API 페이지에서 사용 설정을 클릭합니다.

2. Google Cloud 문서의 API 제한사항 추가에 나온 안내에 따라 Firebase API 키의 허용 목록에 Vertex AI in Firebase API를 추가합니다.

Vertex AI in Firebase SDK를 사용하려면 어떤 권한이 필요한가요?

Vertex AI in Firebase SDK와 함께 사용할 수 있는 모델은 무엇인가요?

Vertex AI in Firebase SDK는 Gemini 모델 알아보기에 나열된 Gemini 기반 모델과 함께 사용할 수 있습니다.

Vertex AI in Firebase SDK에서는 PaLM 모델, 조정된 모델, Gemma 기반 모델과 같은 비기반 Gemini 모델을 사용할 수 없습니다.

Google에서는 SDK에 새로운 기능을 자주 추가하므로 출시 노트, 블로그, 소셜 게시물뿐만 아니라 이 FAQ에서 업데이트를 확인하세요.

400 오류를 해결하려면 어떻게 해야 하나요? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

Cloud Storage for Firebase URL을 사용하여 다중 모드 요청을 전송하려고 하면 다음과 같은 400 오류가 발생할 수 있습니다.
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.

이 오류는 프로젝트에서 Vertex AI API가 사용 설정되었을 때 필요한 서비스 에이전트가 올바르게 자동 프로비저닝되지 않은 프로젝트로 인해 발생합니다. 이는 일부 프로젝트에서 알려진 문제이며, 현재 전반적인 해결을 위해 노력하고 있습니다.

다음은 프로젝트를 수정하고 이러한 서비스 에이전트를 올바르게 프로비저닝하여 멀티모달 요청에 Cloud Storage for Firebase URL을 포함할 수 있는 해결 방법입니다. 프로젝트의 소유자여야 하며 이 작업 세트는 프로젝트에 대해 한 번만 완료하면 됩니다.

1. gcloud CLI로 액세스하고 인증합니다.
   가장 쉬운 방법은 Cloud Shell에서 하는 것입니다. Google Cloud 문서에서 자세히 알아보세요.

2. 메시지가 표시되면 터미널에 표시된 안내에 따라 gcloud CLI를 Firebase 프로젝트에 대해 실행합니다.

   Firebase 프로젝트 ID가 필요합니다. Firebase Console의 settings 프로젝트 설정 상단에서 확인할 수 있습니다.

3. 다음 명령어를 실행하여 프로젝트에 필요한 서비스 에이전트를 프로비저닝합니다.

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" -H "Content-Type: application/json"  https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/endpoints -d ''
   

4. 서비스 상담사가 프로비저닝될 때까지 몇 분 정도 기다린 후 Cloud Storage for Firebase URL이 포함된 다중 모드 요청을 다시 전송합니다.

몇 분 후에도 이 오류가 계속 발생하면 Firebase 지원팀에 문의하세요.

400 오류를 해결하려면 어떻게 해야 하나요? API key not valid. Please pass a valid API key.

API key not valid. Please pass a valid API key.라는 400 오류가 표시되면 일반적으로 Firebase 구성 파일/객체의 API 키가 없거나 앱 또는 Firebase 프로젝트와 함께 사용하도록 설정되지 않았음을 의미합니다.

Firebase 구성 파일/객체에 나열된 API 키가 앱의 API 키와 일치하는지 확인합니다. Google Cloud 콘솔의 API 및 서비스 > 사용자 인증 정보 패널에서 모든 API 키를 볼 수 있습니다.

일치하지 않는 경우 새 Firebase 구성 파일/객체를 가져온 후 앱에 있는 구성 파일/객체를 대체합니다. 새 구성 파일/객체에는 앱과 Firebase 프로젝트의 유효한 API 키가 포함되어야 합니다.

403 오류를 해결하려면 어떻게 해야 하나요? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.

Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.라는 403 오류가 표시되면 일반적으로 Firebase 구성 파일/객체의 API 키에 사용하려는 제품의 허용 목록에 필수 API가 없음을 의미합니다.

앱에서 사용하는 API 키에 키의 'API 제한사항' 허용 목록에 포함된 필수 API가 모두 있는지 확인합니다. Vertex AI in Firebase의 경우 API 키의 허용 목록에 최소 Vertex AI in Firebase API가 있어야 합니다.

Google Cloud 콘솔의 API 및 서비스 > 사용자 인증 정보 패널에서 모든 API 키를 볼 수 있습니다.

403 오류를 해결하려면 어떻게 해야 하나요? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.

PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.라는 403 오류가 표시되면 일반적으로 Firebase 구성 파일/객체의 API 키가 다른 Firebase 프로젝트에 속한다는 의미입니다.

Firebase 구성 파일/객체에 나열된 API 키가 앱의 API 키와 일치하는지 확인합니다. Google Cloud 콘솔의 API 및 서비스 > 사용자 인증 정보 패널에서 모든 API 키를 볼 수 있습니다.

일치하지 않는 경우 새 Firebase 구성 파일/객체를 가져온 후 앱에 있는 구성 파일/객체를 대체합니다. 새 구성 파일/객체에는 앱과 Firebase 프로젝트의 유효한 API 키가 포함되어야 합니다.