توضّح هذه الصفحة كيفية نقل البيانات من حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة ببرامج الذكاء الاصطناعي من Google إلى حِزم SDK لبرنامج Vertex AI for Firebase في التطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة أو تطبيقات الويب. تتوفّر حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بمنصة Vertex AI for Firebase لأنظمة التشغيل الأساسية من Apple (Swift) وAndroid (Kotlin وJava) والويب (JavaScript) وFlutter (Dart).
الانتقال مباشرةً إلى تعليمات نقل البيانات
ما هي أهمية نقل البيانات لاستخدام Vertex AI؟
من المحتمل أنّك جرّبت إصدارًا بديلاً من Gemini API باستخدام Google AI Studio أو حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google. مع ذلك، بالنسبة إلى تطبيقات الويب والتطبيقات المتوافقة مع الأجهزة الجوّالة للإنتاج أو على مستوى المؤسسة والتي تطلب مباشرةً واجهة Gemini API، ننصح منصة Firebase بشدة بطلب البيانات من Vertex AI Gemini API باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لمنصة Firebase.
ميزات الأمان لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة
بالنسبة إلى التطبيقات للأجهزة الجوّالة وتطبيقات الويب، يعمل الرمز البرمجي (بما في ذلك الطلبات إلى واجهة Gemini API) في بيئة غير محمية، لذا فإنّ الأمان مهم للغاية.
يتم تلقائيًا تفويض واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini من خلال Google Cloud IAM (بدلاً من مفتاح واجهة برمجة تطبيقات، مثل Google AI Gemini API). يمكنك طلب واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI Gemini إذا كنت تستخدم حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase.
بالنسبة إلى التطبيقات للأجهزة الجوّالة وتطبيقات الويب، عليك أيضًا حماية واجهة Gemini API وموارد مشروعك (مثل النماذج التي تم ضبطها) من إساءة الاستخدام من قِبل عملاء غير مصرّح لهم. يمكنك استخدام ميزة "التحقّق من التطبيقات في Firebase" للتأكّد من أنّ جميع طلبات البيانات من واجهة برمجة التطبيقات واردة من تطبيقك، ولا تتوفّر هذه الميزة إلا عند استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase.
المنظومة المتكاملة المصمَّمة لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة
Firebase هي منصّة Google لتطوير تطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة. عند استخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لحزمة Vertex AI for Firebase، يعني ذلك أنّ تطبيقاتك تعمل في منظومة متكاملة تركّز على احتياجات مطوّري التطبيقات والمطوّرين الشاملين. على سبيل المثال، أنت على استعداد لتنفيذ أي من الإجراءات التالية وغير ذلك الكثير:
يمكنك استخدام Cloud Storage for Firebase لتضمين الملفات الكبيرة في الطلبات المتعدّدة الوسائط. 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.
يمكنك إدارة البيانات المنظَّمة باستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) لقواعد البيانات المصمَّمة لتطبيقات الويب والأجهزة الجوّالة (مثل Cloud Firestore).
اضبط إعدادات وقت التشغيل ديناميكيًا (مثل الموقع الجغرافي) أو استبدِل القيم في تطبيقك (مثل اسم النموذج) بدون طرح إصدار جديد من التطبيق باستخدام ميزة الإعداد عن بُعد في Firebase.
ميزات من Vertex AI Gemini API
تقدّم Vertex AI Gemini API أيضًا ميزات مختلفة عن تلك التي تقدّمها، مثل Google AI Gemini API، مثل المزيد من الخيارات للطلبات المتعدّدة الوسائط (لا سيّما إدخال النص والفيديو والنص والصوت).
يمكنك الاطّلاع على المزيد من المعلومات حول الاختلافات بين عرضَي Gemini API في مستندات Google Cloud.
مزايا إضافية لاستخدام Vertex AI من Google Cloud
مع تطور استخدامك للذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك وسير عملك، قد تحتاج إلى منصة توفّر حلولاً شاملة لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي ونشرها. توفّر خدمة Google Cloud منظومة متكاملة شاملة من الأدوات تتيح لك الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي التوليدي، بدءًا من المراحل الأولى من تطوير التطبيق ووصولاً إلى نشر التطبيق واستضافة التطبيقات وإدارة البيانات المعقدة على نطاق واسع.
توفّر منصة Vertex AI من Google Cloud مجموعة من أدوات MLOps التي تسهّل استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ونشرها ومراقبتها لتعزيز الكفاءة والموثوقية. بالإضافة إلى ذلك، توفّر عمليات الدمج مع قواعد البيانات وأدوات DevOps وتسجيل البيانات ومراقبة وإدارة الهوية وإمكانية الوصول (IAM) نهجًا شاملاً لإدارة دورة حياة الذكاء الاصطناعي التوليدي بالكامل.
يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول حالات استخدام Vertex AI ضمن مستندات Google Cloud.
نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Vertex AI for Firebase
يتطلّب نقل البيانات إلى حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase ثلاث خطوات رئيسية:
ابدأ بإعداد مشروع جديد أو حالي في Firebase واربط تطبيقك بمنصّة Firebase.
نقل قاعدة التعليمات البرمجية، والتي لا تتطلب سوى تغيير حزمة SDK ورمز الإعداد (بما في ذلك اسم النموذج) لا يحتاج أي تعديل إلى أيّ من الرموز التي تستدعي Gemini API
احذف أي مفاتيح واجهة برمجة تطبيقات غير مستخدَمة وأوقِف واجهات برمجة التطبيقات غير المستخدَمة.
الخطوة 1: إعداد مشروع على Firebase وربط تطبيقك بمنصّة Firebase
حتى إذا كنت على دراية بمنصة Firebase، راجِع هذا القسم للتأكّد من أنّه تم إعداد مشروعك وتطبيقك في Firebase لاستخدام حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بالذكاء الاصطناعي من Vertex AI for Firebase.
الخطوة 2: نقل قاعدة الرموز
اختَر النظام الأساسي لتطبيقك لعرض التعليمات الخاصة بها.
تم إنشاء حِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google وحِزم تطوير البرامج (SDK) الخاصة بمنصة Vertex AI for Firebase كي يكون الانتقال بين المنصّتين سهلاً قدر الإمكان.
لإجراء عملية نقل البيانات، ما عليك سوى تغيير حزمة SDK التي تريد دمجها في قاعدة رموز تطبيقك وإعداد الخدمة والنموذج التوليدي. لست بحاجة إلى تعديل أي من الرموز البرمجية التي تستدعي Gemini API.
تغيير حزمة SDK
تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google
Vertex AI لبرنامج Firebase
تغيير الإعداد
تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google
Vertex AI لبرنامج Firebase
الخطوة 3: حذف أي مفاتيح غير مستخدَمة لواجهة برمجة التطبيقات وإيقاف واجهات برمجة التطبيقات غير المستخدَمة
إذا لم تعُد بحاجة إلى استخدام مفتاح Google AI API، اتّبِع أفضل ممارسات الأمان واحذفه. يمكنك الاطّلاع على مفاتيح Google AI API وحذفها في قسم مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات ضمن Google AI Studio.
بالإضافة إلى ذلك، إذا توقفت عن استخدام Google AI Gemini API، يمكنك إيقافه في مشروعك. يمكنك إجراء ذلك في وحدة تحكُّم Google Cloud:
generativelanguage.googleapis.com.
ما هي الإجراءات الإضافية التي يمكنك تنفيذها؟
- توفّر كل من تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي من Google وVertex AI تجربة واجهة مستخدم على الويب يُطلق عليها اسم AI Studio لتجربة الطلبات ومَعلمات النماذج. يمكنك التعرّف على كيفية نقل الطلبات من Google AI Studio إلى Vertex AI Studio ضمن مستندات Google Cloud.