تصف هذه الصفحة كيفية الترحيل من Google AI حِزم تطوير برامج (SDK) للعملاء إلى Vertex AI in Firebase حزمة SDK للعميل في التطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة أو تطبيقات الويب تتوفّر حِزم تطوير البرامج (SDK) "Vertex AI in Firebase" لأنظمة التشغيل Apple (Swift) و Android (Kotlin وJava) وWeb (JavaScript) وFlutter (Dart).
الانتقال مباشرةً إلى تعليمات نقل البيانات
لماذا يجب نقل البيانات لاستخدام Vertex AI؟
ربما تكون جرّبت إصدارًا بديلاً من Gemini API باستخدام Google AI Studio أو حِزم تطوير البرامج (SDK) لعميل Google AI حِزم تطوير البرامج (SDK) هذه مفيدة لبدء استخدام Gemini API نماذج أوّلية. ومع ذلك، بالنسبة إلى تطبيقات الويب وتطبيقات الأجهزة الجوّالة على مستوى المؤسسة أو للإنتاج التي تتصل مباشرةً من جهة العميل Gemini API، لذا يُنصَح بشدة باستخدام Firebase عن طريق الاتصال بـ Vertex AI Gemini API باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصّة Firebase.
ميزات الأمان لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة
بالنسبة إلى تطبيقات الأجهزة الجوّالة وتطبيقات الويب، يُعد الأمان أمرًا بالغ الأهمية ويتطلب لأن الرمز الذي تستخدمه (بما في ذلك الطلبات التي يتم إرسالها إلى Gemini API) يعمل في بيئة غير محمية.
يتم تفويض Vertex AI Gemini API بشكل تلقائي من قِبل إدارة الهوية وإمكانية الوصول من Google Cloud (بدلاً من استخدام مفتاح واجهة برمجة تطبيقات مثل Google AI Gemini API). تشير رسالة الأشكال البيانية تم تصميم حِزم تطوير البرامج (SDK) لـ "Vertex AI in Firebase" للاتصال بالمؤسسات الأكثر أمانًا Vertex AI Gemini API
بالنسبة إلى التطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة والمواقع الإلكترونية، عليك حماية Gemini API وموارد مشروعك (مثل النماذج المحسّنة) من إساءة استخدامها من قِبل العملاء غير المصرّح لهم. يمكنك استخدام Firebase App Check للتحقّق من أنّ جميع طلبات البيانات من واجهة برمجة التطبيقات تأتي من تطبيقك الفعلي، ولا تتوفّر هذه الميزة إلا إذا كنت تستخدم حِزم تطوير البرامج (SDK) منVertex AI in Firebase.
منظومة متكاملة مصمّمة لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة
Firebase هي منصّة Google لتطوير تطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة. يعني استخدام حِزم SDK من Vertex AI in Firebase أنّ تطبيقاتك تندرج ضمن منظومة متكاملة تركّز على احتياجات التطبيقات والمطوّرين الذين يعملون على جميع المستويات. على سبيل المثال، يمكنك إجراء أيٍّ مما يلي وغير ذلك الكثير:
استخدِم Cloud Storage for Firebase لتضمين الملفات الكبيرة في طلبات استخدام نماذج متعددة الوسائط . واستفد أيضًا من حزم تطوير البرامج (SDK) التابعة للعملاء التي تعالج عمليات تحميل الملفات التنزيل (حتى في ظروف الاتصال السيئة) وتوفير المزيد من الأمان لجهازك المستخدمين النهائيين البيانات. اطّلِع على مزيد من المعلومات في دليل الحلول حول استخدام Cloud Storage for Firebase.
إدارة البيانات المنظَّمة باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لقواعد البيانات المصمَّمة لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة (مثل Cloud Firestore).
ضبط عمليات ضبط وقت التشغيل ديناميكيًا (مثل الموقع الجغرافي) أو تبديل القيم في تطبيقك (مثل اسم الطراز) بدون إطلاق إصدار جديد من التطبيق باستخدام Firebase Remote Config
مزايا إضافية لاستخدام Vertex AI من Google Cloud
بما أنّ استخدامك للذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك ومهام سير العمل يتزايد، قد تحتاج إلى توفّر حلولاً شاملة لإنشاء التطبيقات التوليدية ونشرها تطبيقات الذكاء الاصطناعي. توفّر خدمة Google Cloud منظومة متكاملة شاملة من الأدوات من تسخير إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي، ابتداءً من المراحل الأولى تطوير التطبيقات ونشر التطبيقات واستضافة التطبيقات وإدارة البيانات المعقدة في والمقياس.
تقدّم منصة Vertex AI من Google Cloud مجموعة من أدوات MLOps التي تبسيط استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها لتعزيز الكفاءة والموثوقية. بالإضافة إلى ذلك، فإن عمليات التكامل مع قواعد البيانات وأدوات DevOps والتسجيل جديدة، وتوفر إدارة الهوية وإمكانية الوصول نهجًا شاملاً لإدارة عملية مراحل نشاط الذكاء الاصطناعي التوليدي
اطّلِع على مزيد من المعلومات حول حالات استخدام Vertex AI في مستندات Google Cloud.
نقل البيانات إلى Vertex AI in Firebase حزمة تطوير برامج (SDK)
يتطلّب نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) "Vertex AI in Firebase" ثلاث خطوات رئيسية:
ابدأ إعداد مشروع جديد أو حالي في Firebase واربط تطبيقك بمنصّة Firebase.
نقل قاعدة التعليمات البرمجية، والتي لا تتطلب سوى تغيير حزمة SDK رمز الإعداد (بما في ذلك اسم النموذج). ولا يلزم إجراء أي تعديل على أي من الرموز البرمجية التي تستدعي Gemini API.
حذف أي مفاتيح واجهة برمجة تطبيقات غير مستخدَمة وإيقاف واجهات برمجة التطبيقات غير المستخدَمة
الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase
راجِع هذا القسم حتى إذا كنت على دراية بمنصة Firebase، أنّه تم إعداد مشروعك وتطبيقك في Firebase لاستخدام Vertex AI in Firebase حزمة SDK
الخطوة 2: نقل قاعدة الرموز
اختَر النظام الأساسي لتطبيقك لعرض التعليمات الخاصة بها.
تم إنشاء حِزم SDK لكلّ من Google AI وVertex AI in Firebase كي يكون نقل البيانات بين المنصتَين أسهل ما يمكن.
لنقل البيانات، ما عليك سوى تغيير حزمة تطوير البرامج (SDK) التي تدمجها في قاعدة ترميز تطبيقك وإعداد الخدمة والنموذج التوليدي. ليس عليك تعديل أيّ من الرموز البرمجية التي تستدعي Gemini API.
تغيير حزمة تطوير البرامج (SDK)
Google AI
Vertex AI in Firebase
تغيير الإعداد
Google AI
Vertex AI in Firebase
الخطوة 3: حذف أي مفاتيح واجهة برمجة تطبيقات غير مستخدَمة وإيقاف واجهات برمجة التطبيقات غير المستخدَمة
إذا لم تعُد بحاجة إلى استخدام مفتاح واجهة برمجة التطبيقات Google AI، يُرجى اتّباع إعدادات الأمان. وأفضل الممارسات وحذفها. يمكنك الاطّلاع على واجهة برمجة تطبيقات "Google AI" وحذفها. المفاتيح في قسم مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات في Google AI Studio.
بالإضافة إلى ذلك، إذا لم تعُد تستخدم Google AI Gemini API، يمكنك إيقافها من خلال
لمشروعك. يمكنك إجراء ذلك في وحدة تحكُّم "Google Cloud" من
صفحة Generative Language API (generativelanguage.googleapis.com). ("Generative Language API" هو الاسم الرسمي لواجهة برمجة التطبيقات
Google AI Gemini API.)
ما هي الإجراءات الأخرى التي يمكنك اتّخاذها؟
- يوفّر كلّ من Google AI وVertex AI تجربة "ملعب" لواجهة مستخدِم الويب تُسمى "AI Studio" لتجربة الطلبات ومَعلمات النماذج. اطّلِع على مستندات Google Cloud للتعرّف على كيفية نقل طلبات Google AI Studio إلى Vertex AI Studio .