FAQ 및 문제 해결


이 페이지에서는 Gemini APIVertex AI in Firebase SDK에 관한 자주 묻는 질문 (FAQ)과 문제 해결 정보를 제공합니다. 추가 질문이 있는 경우 Google Cloud 문서의 Gemini API FAQ를 확인하세요.

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

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.

작업 필수 IAM 권한 기본적으로 필요한 권한이 포함된 IAM 역할
결제를 사용한 만큼만 지불하는 요금제 (Blaze)로 업그레이드 firebase.billingPlans.update
resourcemanager.projects.createBillingAssignment
resourcemanager.projects.deleteBillingAssignment
소유자
프로젝트에서 API 사용 설정 serviceusage.services.enable 편집자
소유자
Firebase 앱 만들기 firebase.clients.create Firebase 관리자
편집자
소유자

  • 미리보기 및 실험 버전을 포함하여 Vertex AI in Firebase SDK와 함께 GeminiImagen 3 기반 모델을 사용할 수 있습니다. 지원되는 모델 알아보기에서 이러한 모델 목록을 확인하세요.

  • Vertex AI in Firebase SDK에서는 기반이 아닌 Gemini 모델(예: PaLM 모델, 조정된 모델, Gemma 기반 모델)을 사용할 수 없습니다.

    또한 Vertex AI in Firebase는 이전 Imagen 모델 또는 imagen-3.0-capability-001를 지원하지 않습니다.

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

컨텍스트 캐싱, 도구로서의 검색, Google 검색으로 그라운딩, 코드 실행, 모델 미세 조정, 임베딩 생성, 시맨틱 검색은 다양한 모델 또는 Vertex AI Gemini API에서 지원되지만 Vertex AI in Firebase를 사용할 때는 사용할 수 없습니다.

이러한 기능을 기능 요청으로 추가하거나 기존 기능 요청에 투표하려면 Firebase UserVoice를 방문하세요.

기본적으로 Vertex AI in Firebase는 사용자당 요청 한도를 분당 100개 (RPM)로 설정합니다.

사용자별 비율 제한을 조정하려면 Vertex AI in Firebase API의 할당량 설정을 조정해야 합니다.

Vertex AI in Firebase API 할당량에 대해 자세히 알아보세요. 이 페이지에서 할당량을 확인하고 수정하는 방법도 알아볼 수 있습니다.

오류 문제 해결하기

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 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 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.

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.

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.

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.


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