En esta página, se describe cómo migrar desde SDK cliente de la IA de Google al SDK cliente de Vertex AI para Firebase en tus apps web o para dispositivos móviles. Los SDK de Vertex AI para Firebase están disponibles para plataformas de Apple (Swift), Android (Kotlin y Java), Web (JavaScript) y Flutter (Dart).
Ir directamente a las instrucciones de migración
¿Por qué migrar para usar Vertex AI?
Es posible que hayas probado una versión alternativa de una API de Gemini con Google AI Studio o el SDKs de IA de Google. Sin embargo, en el caso de las aplicaciones web y para dispositivos móviles de producción o a escala empresarial, directamente a una API de Gemini, Firebase recomienda enfáticamente llamar API de Vertex AI Gemini con nuestros SDK de Firebase.
Funciones de seguridad para apps web y para dispositivos móviles
En el caso de las apps web y para dispositivos móviles, tu código (incluidas las llamadas a la API de Gemini) se que se ejecutan en un entorno desprotegido, por lo que la seguridad es fundamental.
De forma predeterminada, la API de Vertex AI Gemini está autorizada por Google Cloud IAM (en lugar de hacerlo con una clave de API, como la API de Gemini de Google AI). Puedes llama a la API de Vertex AI Gemini si usas el SDK de Vertex AI para Firebase.
En el caso de las apps web y para dispositivos móviles, también debes proteger la API de Gemini y tu recursos del proyecto (como modelos ajustados) del abuso de clientes no autorizados. Tú puedes usar la Verificación de aplicaciones de Firebase para verificar que todas las llamadas a la API provengan de tu app real, y esta función solo está disponible si usas el SDK de Vertex AI para Firebase.
Ecosistema diseñado para apps web y para dispositivos móviles
Firebase es la plataforma de Google que permite desarrollar apps web y para dispositivos móviles. Usar los SDK de Vertex AI para Firebase significa que tus apps están en una centrado en las necesidades de los desarrolladores y las apps de pila completa. Para Por ejemplo, puedes realizar cualquiera de las siguientes acciones y mucho más:
Usa Cloud Storage para Firebase para incluir archivos grandes en tu red multimodal solicitudes. Además, aprovecha los SDK cliente que manejan cargas de archivos y (incluso en malas condiciones de red) y ofrece más seguridad para tu de los usuarios finales de datos no estructurados. Obtén más información en nuestra guía de soluciones sobre el uso de Cloud Storage para Firebase.
Administra datos estructurados con SDKs de bases de datos diseñados para apps web y para dispositivos móviles (como Cloud Firestore).
Establece dinámicamente configuraciones de tiempo de ejecución (como la ubicación) o intercambia valores en la aplicación (como el nombre de un modelo) sin lanzar una nueva versión de la aplicación mediante Firebase Remote Config
Funciones de la API de Vertex AI Gemini
La API de Vertex AI Gemini también ofrece diferentes funciones API de Gemini de Google AI, como más opciones para instrucciones multimodales (específicamente, de texto y video, y de texto y audio).
Puedes obtener más información sobre el diferencias entre las dos ofertas de la API de Gemini en la documentación de Google Cloud.
Beneficios adicionales del uso de Vertex AI de Google Cloud
A medida que evoluciona el uso de la IA generativa en tu app y flujos de trabajo, es posible que necesites que ofrece soluciones de extremo a extremo para compilar e implementar modelos de la IA generativa. Google Cloud proporciona un ecosistema integral de herramientas para te permiten aprovechar el poder de la IA generativa, desde las primeras etapas desde el desarrollo de aplicaciones hasta la implementación de aplicaciones, el alojamiento de aplicaciones y la administración de datos complejos en a gran escala.
La plataforma Vertex AI de Google Cloud ofrece un paquete de herramientas de MLOps que optimizar el uso, la implementación y la supervisión de los modelos de IA para obtener eficiencia y confiabilidad. Además, las integraciones con bases de datos, herramientas DevOps, registros, la supervisión y la IAM proporcionan un enfoque integral para administrar de la IA generativa.
Obtén más información sobre la casos de uso de Vertex AI en la documentación de Google Cloud.
Migra a los SDK de Vertex AI para Firebase
La migración a los SDK de Vertex AI para Firebase requiere tres pasos principales:
Configura un proyecto de Firebase nuevo o existente y conecta tu app a Firebase.
Migra tu base de código; esto solo requiere cambiar el SDK y de inicialización (incluido el nombre del modelo). No hay modificaciones necesario para el código que llama a la API de Gemini.
Borra las claves de API sin usar y, luego, inhabilita las APIs que no se usen.
Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase
Incluso si ya conoces Firebase, revisa esta sección para asegurarte de que de que tu proyecto y app de Firebase estén configurados para usar SDK de Vertex AI para Firebase.
Paso 2: Migra tu base de código
Selecciona la plataforma de tu app para ver las instrucciones específicas de cada una.
Se crearon los SDK de Google AI y de Vertex AI para Firebase por lo que la migración entre las dos plataformas es tan sencilla como como sea posible.
Para realizar la migración, solo tienes que cambiar el SDK que integras en el SDK de tu app y la inicialización del servicio y el modelo generativo. Tú no es necesario que modifiques el código que llama en realidad a la API de Gemini.
Cambia el SDK
IA de Google
Vertex AI para Firebase
Cómo cambiar la inicialización
IA de Google
Vertex AI para Firebase
Paso 3: Borra las claves de API sin usar y, luego, inhabilita las APIs que no se usan
Si ya no necesitas usar la clave de API de Google AI, sigue las políticas las prácticas recomendadas y borrarlo. Puedes ver y borrar tu API de Google AI en la Sección Claves de API de Google AI Studio.
Además, si ya no usas la API de IA de Gemini de Google, inhabilítala en
tu proyecto. Puedes hacerlo en la consola de Google Cloud:
generativelanguage.googleapis.com
¿Qué más puedes hacer?
- Tanto Google AI como Vertex AI ofrecen una “zona de pruebas” de la IU web tu experiencia llamado “AI Studio” para experimentar con instrucciones y parámetros del modelo. Aprendizaje instructivo migrar tus instrucciones de Google AI Studio a Vertex AI Studio en la documentación de Google Cloud.