Chuyển sang sử dụng Vertex AI SDK thay vì Google AI SDK


Trang này mô tả cách di chuyển từ SDK ứng dụng AI của Google sang SDK ứng dụng Vertex AI cho Firebase trong ứng dụng web hoặc ứng dụng di động. Các SDK Vertex AI cho Firebase được hỗ trợ cho các nền tảng của Apple (Swift), Android (Kotlin và Java), Web (JavaScript) và Flutter (Dart).

Chuyển thẳng đến phần hướng dẫn di chuyển

Vì sao nên chuyển sang sử dụng Vertex AI?

Có thể bạn đã dùng thử một phiên bản thay thế của Gemini API bằng Google AI Studio hoặc Google AI SDK. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng web và ứng dụng di động phát hành công khai hoặc quy mô doanh nghiệp gọi trực tiếp API Gemini, Firebase đặc biệt khuyến khích bạn gọi API Gemini trong Vertex AI bằng các SDK Firebase của chúng tôi.

Các tính năng bảo mật cho ứng dụng web và ứng dụng di động

Đối với các ứng dụng web và ứng dụng di động, mã của bạn (bao gồm cả các lệnh gọi đến Gemini API) sẽ chạy trong một môi trường không được bảo vệ. Vì vậy, tính bảo mật là rất quan trọng.

  • Theo mặc định, Vertex AI Gemini API được Google Cloud IAM uỷ quyền (thay vì thông qua một khoá API như Google AI Gemini API). Bạn có thể gọi API Vertex AI Gemini nếu sử dụng các SDK Vertex AI cho Firebase.

  • Đối với ứng dụng web và ứng dụng di động, bạn cũng cần bảo vệ Gemini API và tài nguyên dự án (chẳng hạn như các mô hình được điều chỉnh) khỏi hành vi sai trái của ứng dụng trái phép. Bạn có thể sử dụng tính năng Kiểm tra ứng dụng Firebase để xác minh rằng tất cả các lệnh gọi API đều đến từ ứng dụng thực tế của bạn, và tính năng này chỉ dùng được nếu bạn sử dụng các SDK của Vertex AI cho Firebase.

Hệ sinh thái được xây dựng cho ứng dụng web và ứng dụng di động

Firebase là nền tảng của Google để phát triển các ứng dụng web và ứng dụng dành cho thiết bị di động. Việc sử dụng Vertex AI cho Firebase SDK có nghĩa là ứng dụng của bạn nằm trong một hệ sinh thái tập trung vào nhu cầu của các nhà phát triển và ứng dụng full stack. Ví dụ: bạn được thiết lập để thực hiện bất kỳ thao tác nào sau đây và nhiều thao tác khác:

  • Sử dụng Cloud Storage cho Firebase để đưa các tệp lớn vào yêu cầu đa phương thức. Ngoài ra, hãy tận dụng SDK ứng dụng khách để xử lý hoạt động tải tệp lên và tải xuống (ngay cả trong điều kiện mạng kém) và cung cấp tính năng bảo mật cao hơn cho dữ liệu của người dùng cuối. Hãy tìm hiểu thêm trong hướng dẫn giải pháp về cách sử dụng Cloud Storage cho Firebase.

  • Quản lý dữ liệu có cấu trúc bằng các SDK cơ sở dữ liệu được tạo cho ứng dụng web và ứng dụng di động (như Cloud Firestore).

  • Tự động đặt cấu hình thời gian chạy (như vị trí) hoặc hoán đổi các giá trị trong ứng dụng của bạn (như tên mô hình) mà không cần phát hành phiên bản ứng dụng mới bằng cách sử dụng Cấu hình từ xa Firebase.

Các tính năng có trong Vertex AI Gemini API

Vertex AI Gemini API cũng cung cấp nhiều tính năng khác so với Google AI Gemini API, chẳng hạn như có thêm lựa chọn cho các câu lệnh đa phương thức (cụ thể là phương thức nhập văn bản và video, văn bản và âm thanh).

Bạn có thể tìm hiểu thêm về những điểm khác biệt giữa 2 dịch vụ Gemini API trong tài liệu của Google Cloud.

Các lợi ích khác khi sử dụng Vertex AI của Google Cloud

Khi việc sử dụng AI tạo sinh trong ứng dụng và các quy trình công việc đã hoàn thiện, có thể bạn cần một nền tảng cung cấp các giải pháp toàn diện để xây dựng và triển khai các ứng dụng dựa trên AI tạo sinh. Google Cloud cung cấp một hệ sinh thái công cụ toàn diện để giúp bạn khai thác sức mạnh của AI tạo sinh, từ các giai đoạn ban đầu của quá trình phát triển ứng dụng đến việc triển khai ứng dụng, lưu trữ ứng dụng và quản lý dữ liệu phức tạp trên quy mô lớn.

Nền tảng Vertex AI của Google Cloud cung cấp một bộ công cụ MLOps giúp đơn giản hoá việc sử dụng, triển khai và giám sát các mô hình AI để đảm bảo tính hiệu quả và độ tin cậy. Ngoài ra, việc tích hợp với cơ sở dữ liệu, công cụ DevOps (Phát triển và vận hành), ghi nhật ký, giám sát và IAM sẽ mang đến một cách tiếp cận toàn diện để quản lý toàn bộ vòng đời của AI tạo sinh.

Tìm hiểu thêm về các trường hợp sử dụng Vertex AI trong tài liệu của Google Cloud.

Di chuyển sang SDK Vertex AI cho Firebase

Để di chuyển sang Vertex AI cho Firebase SDK, bạn cần thực hiện 3 bước chính:

  1. Thiết lập một dự án Firebase mới hoặc hiện có và kết nối ứng dụng của bạn với Firebase.

  2. Di chuyển cơ sở mã của bạn. Quá trình này chỉ yêu cầu thay đổi SDK và mã khởi chạy (bao gồm cả tên mô hình). Bạn không cần sửa đổi bất cứ mã nào thực sự gọi Gemini API.

  3. Xoá mọi khoá API không dùng đến và tắt các API không dùng đến.

Bước 1: Thiết lập dự án Firebase và kết nối ứng dụng của bạn với Firebase

Ngay cả khi bạn đã quen thuộc với Firebase, hãy xem lại phần này để đảm bảo rằng dự án và ứng dụng Firebase của bạn được thiết lập để sử dụng SDK Vertex AI cho Firebase.

Bước 2: Di chuyển cơ sở mã

Chọn nền tảng của ứng dụng để xem hướng dẫn dành riêng cho nền tảng đó.

SDK AI của Google và Vertex AI cho Firebase SDK được xây dựng sao cho việc di chuyển giữa hai nền tảng trở nên đơn giản nhất có thể.

Để di chuyển, bạn chỉ cần thay đổi SDK mà bạn tích hợp vào cơ sở mã của ứng dụng, cũng như quá trình khởi chạy dịch vụ và mô hình tạo sinh. Bạn không cần phải sửa đổi bất cứ mã nào thực sự gọi Gemini API!

Thay đổi SDK

AI của Google

Vertex AI cho Firebase

Thay đổi cách khởi chạy

AI của Google

Vertex AI cho Firebase

Bước 3: Xoá mọi khoá API không dùng đến và tắt các API không dùng đến

Nếu bạn không cần sử dụng khoá API AI của Google nữa, hãy xoá khoá đó và làm theo các phương pháp hay nhất về bảo mật. Bạn có thể xem và xoá các khoá API AI của Google trong phần Khoá API của Google AI Studio.

Ngoài ra, nếu bạn không còn sử dụng API Gemini AI của Google nữa, hãy tắt API này trong dự án của bạn. Bạn có thể làm việc này trong bảng điều khiển Google Cloud: generativelanguage.googleapis.com.

Bạn có thể làm gì khác?