Halaman ini memberikan jawaban atas pertanyaan umum (FAQ) dan informasi pemecahan masalah tentang SDK Gemini API dan Vertex AI in Firebase. Untuk pertanyaan tambahan, lihat FAQ Gemini API dalam dokumentasi Google Cloud.
FAQ Umum
API mana yang harus diaktifkan untuk menggunakan SDK Vertex AI in Firebase? Dan bagaimana cara mengaktifkannya?
Untuk menggunakan Vertex AI in Firebase SDK, project Anda harus mengaktifkan dua API berikut:
- Vertex AI API (
aiplatform.googleapis.com) - Vertex AI in Firebase API (
firebasevertexai.googleapis.com)
Anda dapat mengaktifkan API ini dengan beberapa klik di konsol Firebase:
Klik kartu Vertex AI in Firebase untuk meluncurkan alur kerja yang mengaktifkan kedua API. Alur kerja ini juga akan menambahkan API Vertex AI in Firebase ke daftar yang diizinkan kunci Firebase API Anda.
Atau, Anda dapat menggunakan konsol Google Cloud (opsi manual lainnya):
Klik setiap link API di bagian atas entri FAQ ini, lalu klik Enable di setiap halaman API.
Tambahkan Vertex AI in Firebase API ke daftar yang diizinkan kunci Firebase API Anda dengan mengikuti petunjuk di Menambahkan pembatasan API dalam dokumentasi Google Cloud.
Izin mana yang diperlukan untuk menggunakan SDK Vertex AI in Firebase?
| Tindakan | Izin IAM yang diperlukan | Peran IAM yang menyertakan izin yang diperlukan secara default |
|---|---|---|
| Mengupgrade penagihan ke paket harga bayar sesuai penggunaan (Blaze) | firebase.billingPlans.updateresourcemanager.projects.createBillingAssignmentresourcemanager.projects.deleteBillingAssignment
|
Pemilik |
| Mengaktifkan API dalam project | serviceusage.services.enable |
Editor Pemilik |
| Membuat aplikasi Firebase | firebase.clients.create |
Firebase Admin Editor Pemilik |
Model mana yang dapat digunakan dengan SDK Vertex AI in Firebase?
Anda dapat menggunakan salah satu model dasar Gemini dengan Vertex AI in Firebase SDK, termasuk versi pratinjau dan eksperimental. Lihat daftar model ini di Pelajari model Gemini.
Anda tidak dapat menggunakan model Gemini non-fondasi (seperti model PaLM, model yang dioptimalkan, atau model berbasis Gemma) dengan Vertex AI in Firebase SDK.
Kami sering menambahkan kemampuan baru ke SDK, jadi periksa kembali FAQ ini untuk mengetahui update (serta dalam catatan rilis, blog, dan postingan media sosial).
Apakah fitur ini tersedia saat menggunakan Vertex AI in Firebase? Penyimpanan dalam cache konteks, Penelusuran sebagai alat, perujukan dengan Google Penelusuran, eksekusi kode, penyesuaian model, pembuatan penyematan, dan pengambilan semantik?
Penyimpanan dalam cache konteks, Penelusuran sebagai alat, perujukan dengan Google Penelusuran, eksekusi kode, penyesuaian model, pembuatan penyematan, dan pengambilan semantik didukung oleh berbagai model atau Vertex AI Gemini API, tetapi tidak tersedia saat menggunakan Vertex AI in Firebase.
Jika Anda ingin menambahkannya sebagai permintaan fitur atau memberikan suara pada permintaan fitur yang ada, buka Firebase UserVoice.
Bagaimana cara menetapkan batas kapasitas per pengguna?
Secara default, Vertex AI in Firebase menetapkan batas permintaan per pengguna sebesar 100 permintaan per menit (RPM).
Jika ingin menyesuaikan batas kapasitas per pengguna, Anda perlu menyesuaikan setelan kuota untuk API Vertex AI in Firebase.
Pelajari lebih lanjut kuota API Vertex AI in Firebase. Di halaman tersebut, Anda juga dapat mempelajari cara melihat dan mengedit kuota.
Mengatasi error
Bagaimana cara memperbaiki error 400 ini? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Jika Anda mencoba mengirim permintaan multimodal dengan URL Cloud Storage for Firebase, Anda mungkin mengalami error 400 berikut:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
Error ini disebabkan oleh project yang tidak memiliki agen layanan yang diperlukan yang disediakan secara otomatis dengan benar saat Vertex AI API diaktifkan di project. Ini adalah masalah umum pada beberapa project, dan kami sedang berupaya memperbaikinya secara global.
Berikut adalah solusi untuk memperbaiki project dan menyediakan agen layanan ini dengan benar sehingga Anda dapat mulai menyertakan URL Cloud Storage for Firebase dalam permintaan multimodal. Anda harus menjadi Pemilik project, dan Anda hanya perlu menyelesaikan kumpulan tugas ini satu kali untuk project Anda.
Akses dan autentikasi dengan gcloud CLI.
Cara termudah untuk melakukannya adalah dari Cloud Shell. Pelajari lebih lanjut di dokumentasi Google Cloud.Jika diminta, ikuti petunjuk yang ditampilkan di terminal untuk membuat gcloud CLI berjalan di project Firebase Anda.
Anda memerlukan project ID Firebase, yang dapat ditemukan di bagian atas settings Setelan project di konsol Firebase.
Sediakan agen layanan yang diperlukan di project Anda dengan menjalankan perintah berikut:
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 ''
Tunggu beberapa menit untuk memastikan bahwa agen layanan telah disediakan, lalu coba kirim ulang permintaan multimodal Anda yang menyertakan URL Cloud Storage for Firebase.
Jika Anda masih mendapatkan error ini setelah menunggu beberapa menit, hubungi Dukungan Firebase.
Bagaimana cara memperbaiki error 400 ini? API key not valid. Please pass a valid API key.
Jika Anda menerima error 400 yang bertuliskan API key not valid. Please pass a valid API key., biasanya hal ini berarti kunci API di file/objek konfigurasi Firebase tidak ada atau tidak disiapkan untuk digunakan dengan aplikasi dan/atau project Firebase Anda.
Pastikan kunci API yang tercantum dalam file/objek konfigurasi Firebase Anda cocok dengan kunci API untuk aplikasi Anda. Anda dapat melihat semua kunci API di panel APIs & Services > Credentials di Google Cloud console.
Jika Anda mendapati bahwa keduanya tidak cocok, dapatkan file/objek konfigurasi Firebase baru, lalu ganti file/objek yang ada di aplikasi Anda. File/objek konfigurasi baru harus berisi kunci API yang valid untuk aplikasi dan project Firebase Anda.
Bagaimana cara memperbaiki error 403 ini? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
Jika Anda menerima error 403 yang bertuliskan Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked., biasanya hal ini berarti kunci API dalam file/objek konfigurasi Firebase Anda tidak memiliki API yang diperlukan dalam daftar yang diizinkan untuk produk yang Anda coba gunakan.
Pastikan kunci API yang digunakan oleh aplikasi Anda memiliki semua API yang diperlukan yang disertakan dalam daftar yang diizinkan "pembatasan API" kunci. Untuk Vertex AI in Firebase, kunci API Anda harus memiliki setidaknya Vertex AI in Firebase API dalam daftar yang diizinkan.
Anda dapat melihat semua kunci API di panel APIs & Services > Credentials di Google Cloud console.
Bagaimana cara memperbaiki error 403 ini? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
Jika Anda menerima error 403 yang bertuliskan PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission., biasanya hal ini berarti kunci API dalam file/objek konfigurasi Firebase Anda adalah milik project Firebase yang berbeda.
Pastikan kunci API yang tercantum dalam file/objek konfigurasi Firebase Anda cocok dengan kunci API untuk aplikasi Anda. Anda dapat melihat semua kunci API di panel APIs & Services > Credentials di Google Cloud console.
Jika Anda mendapati bahwa keduanya tidak cocok, dapatkan file/objek konfigurasi Firebase baru, lalu ganti file/objek yang ada di aplikasi Anda. File/objek konfigurasi baru harus berisi kunci API yang valid untuk aplikasi dan project Firebase Anda.
Berikan masukan tentang pengalaman Anda dengan Vertex AI in Firebase