בדף הזה מפורטות תשובות לשאלות נפוצות (FAQ) ומידע על פתרון בעיות ב-SDK של Gemini API וב-SDK של Vertex AI in Firebase. אם יש לכם שאלות נוספות, תוכלו לעיין בשאלות הנפוצות בנושא Gemini API במסמכי העזרה של Google Cloud.
שאלות נפוצות כלליות
אילו ממשקי API צריך להפעיל כדי להשתמש ב-SDKs של Vertex AI in Firebase? ואיך מפעילים אותם?
כדי להשתמש ב-SDKs של Vertex AI in Firebase, צריך להפעיל בפרויקט את שני ממשקי ה-API הבאים:
- Vertex AI API (
aiplatform.googleapis.com
) - Vertex AI in Firebase API (
firebasevertexai.googleapis.com
)
אפשר להפעיל את ממשקי ה-API האלה בכמה קליקים במסוף Firebase:
עוברים לדף פיתוח באמצעות Gemini.
לוחצים על הכרטיס Vertex AI in Firebase כדי להפעיל תהליך עבודה שמפעיל את שני ממשקי ה-API. תהליך העבודה הזה גם יוסיף את ה-API של Vertex AI in Firebase לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase.
לחלופין, אפשר להשתמש במסוף Google Cloud (אפשרות ידנית יותר):
לוחצים על כל קישור ל-API בחלק העליון של הרשומה הזו בשאלות הנפוצות, ואז לוחצים על Enable בדף של כל API.
מוסיפים את ה-API של Vertex AI in Firebase לרשימת ההיתרים של מפתח ה-API של Firebase לפי ההוראות בקטע הוספת הגבלות על ממשקי API במסמכי התיעוד של Google Cloud.
אילו הרשאות נדרשות כדי להשתמש ב-SDKs של Vertex AI in Firebase?
פעולה | הרשאות IAM נדרשות | תפקידי IAM שכוללים את ההרשאות הנדרשות כברירת מחדל |
---|---|---|
שדרוג החיוב לתוכנית תמחור של תשלום לפי שימוש (Blaze) | firebase.billingPlans.update resourcemanager.projects.createBillingAssignment resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment
|
בעלים |
הפעלת ממשקי API בפרויקט | serviceusage.services.enable |
עריכה בעלים |
יצירת אפליקציה ב-Firebase | firebase.clients.create |
אדמין ב-Firebase עריכה בעלים |
באילו מודלים אפשר להשתמש עם ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase?
אפשר להשתמש בכל אחד מהמודלים הבסיסיים של Gemini ו-Imagen 3 עם ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase, כולל גרסאות תצוגה מקדימה וגרסאות ניסיוניות. רשימה של המודלים האלה מופיעה במאמר מידע על המודלים הנתמכים.
אי אפשר להשתמש במודלים של Gemini שאינם מודלים בסיסיים (כמו מודלים של PaLM, מודלים מותאמים או מודלים שמבוססים על Gemma) עם ערכות ה-SDK של Vertex AI in Firebase.
בנוסף, Vertex AI in Firebase לא תומך בדגמי Imagen ישנים יותר או ב-
imagen-3.0-capability-001
.
אנחנו מוסיפים ל-SDKs יכולות חדשות בתדירות גבוהה, לכן כדאי לחזור ולבדוק את השאלות הנפוצות האלה כדי לקבל עדכונים (וגם בפתקים לגבי גרסאות חדשות, בבלוגים ובפוסטים ברשתות החברתיות).
האם התכונות האלה זמינות כשמשתמשים ב-Vertex AI in Firebase? אחסון בזיכרון של הקשר, חיפוש ככלי, התאמה לרקע באמצעות חיפוש Google, ביצוע קוד, שינוי מדויק של מודל, יצירת הטמעות (embeddings) ואחזור סמנטי?
מודלים שונים או Vertex AI Gemini API תומכים בשמירת הקשר במטמון, בחיפוש ככלי, בהטמעת ידע באמצעות חיפוש Google, בהרצת קוד, בהתאמה אישית של מודל, ביצירת הטמעות (embeddings) ובאחזור סמנטי, אבל הם לא זמינים כשמשתמשים ב-Vertex AI in Firebase.
אם אתם רוצים להוסיף את הבקשות האלה כבקשות לתכונות חדשות או להצביע על בקשה קיימת, תוכלו להיכנס אל Firebase UserVoice.
איך מגדירים הגבלת קצב לכל משתמש?
כברירת מחדל, Vertex AI in Firebase מגדיר את מגבלת הבקשות לכל משתמש כ-100 בקשות לדקה (RPM).
כדי לשנות את המגבלה על קצב הבקשות לכל משתמש, צריך לשנות את הגדרות המכסות של ה-API Vertex AI in Firebase.
מידע נוסף על המכסה של API Vertex AI in Firebase בדף הזה אפשר גם לקרוא איך להציג ולערוך את המכסה.
פתרון בעיות במקרה של שגיאות
איך מתקנים את השגיאה 400? Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
אם מנסים לשלוח בקשה רב-מודאלית עם כתובת URL מסוג Cloud Storage for Firebase, יכול להיות שתופיע שגיאת 400:
Service agents are being provisioned ... Service agents are needed to read the Cloud Storage file provided.
השגיאה הזו נגרמת כתוצאה מפרויקט שבו סוכני השירות הנדרשים לא הוקצו באופן אוטומטי כראוי כש-Vertex AI API הופעל בפרויקט. זו בעיה מוכרת בחלק מהפרויקטים, ואנחנו עובדים על תיקון גלובלי.
הנה הפתרון הזמין לבעיה כדי לתקן את הפרויקט ולהקצות כראוי את סוכני השירות האלה, כדי שתוכלו להתחיל לכלול כתובות URL מסוג Cloud Storage for Firebase בבקשות שלכם עם מספר מודלים. צריכה להיות לכם הרשאת בעלים בפרויקט, ותוכלו להשלים את קבוצת המשימות הזו רק פעם אחת בפרויקט.
גישה ואימות באמצעות gcloud CLI.
הדרך הקלה ביותר לעשות זאת היא דרך Cloud Shell. מידע נוסף זמין במסמכי העזרה בנושא Google Cloud.אם תופיע בקשה, פועלים לפי ההוראות שמופיעות במסוף כדי להריץ את gcloud CLI בפרויקט ב-Firebase.
תצטרכו את מזהה הפרויקט ב-Firebase. המזהה מופיע בחלק העליון של הקטע Project settings במסוף Firebase.
כדי להקצות את סוכני השירות הנדרשים בפרויקט, מריצים את הפקודה הבאה:
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 ''המתינו כמה דקות כדי לוודא שסוכנויות השירות הוקצו, ואז נסו שוב לשלוח את הבקשה עם התכונה 'שיחה, צ'אט וטקסט', שכוללת את כתובת ה-URL Cloud Storage for Firebase.
אם השגיאה הזו ממשיכה להופיע גם אחרי כמה דקות, פנו אל התמיכה של Firebase.
איך מתקנים את השגיאה 400? API key not valid. Please pass a valid API key.
אם מופיעה הודעת השגיאה 400 עם הטקסט API key not valid. Please pass a valid API key.
, בדרך כלל המשמעות היא שמפתח ה-API בקובץ או באובייקט התצורה של Firebase לא קיים או לא מוגדר לשימוש עם האפליקציה ו/או הפרויקט ב-Firebase.
בודקים שמפתח ה-API שמופיע בקובץ התצורה או באובייקט התצורה של Firebase תואם למפתח ה-API של האפליקציה. אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.
אם הם לא זהים, צריך לקבל קובץ/אובייקט תצורה חדש של Firebase ולהחליף את הקובץ/האובייקט שנמצאים באפליקציה. קובץ התצורה/האובייקט החדשים אמורים להכיל מפתח API תקף לאפליקציה ולפרויקט ב-Firebase.
איך פותרים את השגיאה 403? Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
אם מופיעה שגיאת 403 עם הטקסט Requests to this API firebasevertexai.googleapis.com ... are blocked.
, בדרך כלל המשמעות היא שמפתח ה-API בקובץ או באובייקט התצורה של Firebase לא מכיל ממשק API נדרש ברשימת ההיתרים של המוצר שבו אתם מנסים להשתמש.
חשוב לוודא שמפתח ה-API שבו משתמשת האפליקציה כולל את כל ממשקי ה-API הנדרשים שכלולים ברשימת ההיתרים 'הגבלות API' של המפתח. עבור Vertex AI in Firebase, מפתח ה-API צריך לכלול לפחות את ה-API של Vertex AI in Firebase ברשימת ההיתרים שלו.
אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.
איך פותרים את השגיאה 403? PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
אם מופיעה הודעת השגיאה 403 עם הטקסט PERMISSION_DENIED: The caller does not have permission.
, בדרך כלל המשמעות היא שמפתח ה-API בקובץ התצורה או באובייקט התצורה של Firebase שייך לפרויקט אחר ב-Firebase.
בודקים שמפתח ה-API שמופיע בקובץ התצורה או באובייקט התצורה של Firebase תואם למפתח ה-API של האפליקציה. אפשר לראות את כל מפתחות ה-API בחלונית APIs & Services > Credentials במסוף Google Cloud.
אם הם לא זהים, צריך לקבל קובץ/אובייקט תצורה חדש של Firebase ולהחליף את הקובץ/האובייקט שנמצאים באפליקציה. קובץ התצורה/האובייקט החדשים אמורים להכיל מפתח API תקף לאפליקציה ולפרויקט ב-Firebase.
שליחת משוב על חוויית השימוש ב-Vertex AI in Firebase