توضّح هذه الصفحة كيفية نقل البيانات من حِزم تطوير البرامج (SDK) لعملاء Google AI إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) لعملاء Vertex AI in Firebase في تطبيقاتك المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة أو الويب. تتوفّر حِزم تطوير البرامج (SDK) لنظام Vertex AI in Firebase لمنصّات Apple (Swift) وAndroid (Kotlin وJava) والويب (JavaScript) وFlutter (Dart).
الانتقال مباشرةً إلى تعليمات نقل البيانات
لماذا يجب نقل البيانات لاستخدام Vertex AI؟
ربما جرّبت نسخة بديلة من Gemini API باستخدام Google AI Studio أو Google AI حزم تطوير البرامج (SDK) للبرامج. تكون حِزم تطوير البرامج (SDK) هذه مفيدة للبدء في استخدام Gemini API و إنشاء النماذج الأولية. ومع ذلك، بالنسبة إلى تطبيقات الويب والتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة التي يتم استخدامها في مرحلة الإنتاج أو على مستوى المؤسسة والتي تُطلِق مباشرةً Gemini API من جهة العميل، تنصح Firebase بشدة باستخدام Vertex AI Gemini API باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصّة Firebase.
ميزات الأمان لتطبيقات الويب والتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة
بالنسبة إلى تطبيقات الويب والتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة، يكون الأمان أمرًا بالغ الأهمية ويتطلب مراعاة اتّباع إجراءات خاصة لأنّ الرمز البرمجي (بما في ذلك طلبات البيانات إلى Gemini API) يتم تنفيذه في بيئة غير محمية.
يتم تفويض Vertex AI Gemini API تلقائيًا من خلال Google Cloud IAM (بدلاً من مفتاح واجهة برمجة التطبيقات مثل Google AI Gemini API). تم إنشاء Vertex AI in Firebase حِزم SDK للاتّصال بVertex AI Gemini API الأكثر أمانًا.
بالنسبة إلى تطبيقات الأجهزة الجوّالة وتطبيقات الويب، 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 بيانات واجهة برمجة التطبيقات تأتي من تطبيقك الفعلي، ولا تتوفّر هذه الميزة إلا إذا كنت تستخدم Vertex AI in Firebase حِزم SDK.
منظومة متكاملة مصمّمة لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة
Firebase هي منصّة Google لتطوير تطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة. عند استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لـ Vertex AI in Firebase، يعني ذلك أنّ تطبيقاتك تعمل في منظومة متكاملة تركّز على احتياجات المطوّرين والتطبيقات ذات الحزمة الكاملة. على سبيل المثال، يمكنك إجراء أيٍّ مما يلي وغير ذلك الكثير:
استخدِم Cloud Storage for Firebase لتضمين الملفات الكبيرة في طلبات استخدام ميزة "الترجمة والشرح" باستخدام عدّة لغات. ويمكنك أيضًا الاستفادة من حِزم تطوير البرامج (SDK) التابعة للعملاء التي تعالج عمليات تحميل الملفات وتنزيلها (حتى في ظروف الشبكة السيئة) وتوفير المزيد من الأمان لبيانات المستخدمين النهائيين. تعرَّف على مزيد من المعلومات في دليل الحلول حول استخدام Cloud Storage for Firebase.
إدارة البيانات المنظَّمة باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لقواعد البيانات المصمّمة للتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة والمواقع الإلكترونية (مثل Cloud Firestore)
يمكنك ضبط الإعدادات في وقت التشغيل ديناميكيًا (مثل الموقع الجغرافي) أو تبديل القيم في تطبيقك (مثل اسم طراز) بدون إصدار إصدار جديد من التطبيق باستخدام Firebase Remote Config.
مزايا إضافية لاستخدام Vertex AI من Google Cloud
مع تطوّر استخدامك للذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك ومسارات العمل، قد تحتاج إلى منصّة تقدّم حلولاً شاملة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي ونشرها. توفّر Google Cloud منظومة متكاملة من الأدوات التي تسمح لك بالاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بدءًا من المراحل الأولية لتنمية التطبيقات ووصولاً إلى نشرها واستضافتها وإدارة البيانات المعقدة على نطاق واسع.
توفّر منصة Vertex AI من Google Cloud مجموعة من أدوات MLOps التي تسهم في تبسيط استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها لتحقيق الكفاءة والاعتمادية. بالإضافة إلى ذلك، توفّر عمليات الدمج مع قواعد البيانات وأدوات DevOps وتسجيل البيانات والمراقبة وإدارة الهوية وإمكانية الوصول منهجًا شاملاً لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي التوليدي بالكامل.
اطّلِع على مزيد من المعلومات حول حالات استخدام Vertex AI في مستندات Google Cloud.
نقل البيانات إلى حِزم SDK من فئة Vertex AI in Firebase
تتطلّب عملية نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) Vertex AI in Firebase ثلاث خطوات رئيسية:
إعداد مشروع جديد أو حالي على Firebase وربط تطبيقك بـ Firebase
نقل قاعدة الرموز البرمجية، ما يتطلّب فقط تغيير حزمة تطوير البرامج (SDK) ورمز الإعداد (بما في ذلك اسم الطراز) 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
حتى إذا كنت على دراية بخدمة Firebase، راجِع هذا القسم للتأكّد من أنّه تم إعداد مشروعك وتطبيقك على Firebase لاستخدام Vertex AI in Firebase حِزم تطوير البرامج (SDK).
الخطوة 2: نقل قاعدة بياناتك البرمجية
اختَر النظام الأساسي لتطبيقك للاطّلاع على التعليمات الخاصة به.
تم تصميم حِزم SDK Google AI وحِزم SDK Vertex AI in Firebase كي يكون نقل البيانات بين المنصتَين سهلًا بقدر الإمكان.
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، اتّبِع أفضل ممارسات الأمان واحذفه. يمكنك عرض مفاتيح Google AI API وحذفها في القسم مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات في Google AI Studio.
إذا لم تعُد تستخدِم Google AI Gemini API، أوقِفها في
مشروعك. يمكنك إجراء ذلك في وحدة تحكّم 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 .