Migrar para usar SDKs da Vertex AI em vez de SDKs do Google AI

Nesta página, descrevemos como migrar dos SDKs do cliente da IA do Google para os SDKs do cliente da Vertex AI para Firebase nos seus apps da Web ou para dispositivos móveis. Os SDKs da Vertex AI para Firebase estão disponíveis para plataformas Apple (Swift), Android (Kotlin e Java), Web (JavaScript) e Flutter (Dart).

Acessar as instruções de migração diretamente

Por que migrar para usar a Vertex AI?

Você pode ter testado uma versão alternativa de uma API Gemini usando o Google AI Studio ou os SDKs de IA do Google. No entanto, em apps para dispositivos móveis e Web de produção ou em escala empresarial que chamam diretamente a API Gemini, o Firebase recomenda chamar a API Gemini da Vertex AI usando os SDKs do Firebase.

Recursos de segurança para apps da Web e para dispositivos móveis

Nos apps para dispositivos móveis e da Web, o código (incluindo chamadas para a API Gemini) é executado em um ambiente desprotegido. Por isso, a segurança é fundamental.

• Por padrão, a API Gemini da Vertex AI é autorizada pelo Google Cloud IAM, e não por uma chave de API como a API Gemini do Google AI. Você pode chamar a API Gemini da Vertex AI se usar os SDKs da Vertex AI para Firebase.

• Nos apps da Web e para dispositivos móveis, você também precisa proteger a API Gemini e os recursos do projeto (como modelos ajustados) contra abusos por clientes não autorizados. Você pode usar o Firebase App Check para verificar se todas as chamadas de API são do seu app real, e esse recurso só estará disponível se você usar os SDKs da Vertex AI para Firebase.

Ecossistema criado para apps da Web e de dispositivos móveis

O Firebase é a plataforma do Google para desenvolver apps da Web e para dispositivos móveis. Usar os SDKs da Vertex AI para Firebase significa que seus apps estão em um ecossistema focado nas necessidades de apps e desenvolvedores de pilha completa. Por exemplo, você pode fazer o seguinte e muito mais:

• Use o Cloud Storage para Firebase para incluir arquivos grandes nas solicitações multimodais. Além disso, aproveite os SDKs do cliente que processam uploads e downloads de arquivos (mesmo em condições de rede ruins) e ofereça mais segurança para os dados dos usuários finais. Saiba mais no nosso guia de soluções sobre como usar o Cloud Storage para Firebase.

• Gerenciar dados estruturados usando SDKs de banco de dados criados para apps da Web e de dispositivos móveis (como o Cloud Firestore).

• Defina dinamicamente configurações de tempo de execução (como local) ou troque valores no seu app (como um nome de modelo) sem lançar uma nova versão do app usando a Configuração remota do Firebase.

Atributos da API Gemini da Vertex AI

A API Gemini da Vertex AI também oferece recursos diferentes da API Gemini da IA do Google, como mais opções para comandos multimodais (especificamente, entrada de texto e vídeo e texto e áudio).

Saiba mais sobre as diferenças entre as duas ofertas da API Gemini na documentação do Google Cloud.

Outros benefícios do uso da Vertex AI do Google Cloud

À medida que o uso da IA generativa no seu app e nos fluxos de trabalho amadurece, você pode precisar de uma plataforma que ofereça soluções completas para criar e implantar aplicativos de IA generativa. O Google Cloud oferece um ecossistema abrangente de ferramentas para permitir que você aproveite o poder da IA generativa, desde os estágios iniciais do desenvolvimento de apps até a implantação, a hospedagem e o gerenciamento de dados complexos em grande escala.

A plataforma Vertex AI do Google Cloud oferece um pacote de ferramentas de MLOps que simplificam o uso, a implantação e o monitoramento de modelos de IA para eficiência e confiabilidade. Além disso, as integrações com bancos de dados, ferramentas de DevOps, geração de registros, monitoramento e IAM fornecem uma abordagem holística para gerenciar todo o ciclo de vida da IA generativa.

Saiba mais sobre os casos de uso da Vertex AI na documentação do Google Cloud.

Migrar para os SDKs da Vertex AI para Firebase

A migração para os SDKs da Vertex AI para Firebase requer três etapas principais:

1. Configure um projeto novo ou existente do Firebase e conecte seu app ao Firebase.

2. Migre a base de código, o que exige apenas a mudança do SDK e do código de inicialização (incluindo o nome do modelo). Não é necessário modificar o código que chama a API Gemini.

3. Exclua as chaves de API não usadas e desative as APIs não usadas.

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar seu app ao Firebase

Mesmo que você já conheça o Firebase, consulte esta seção para verificar se o projeto e o app do Firebase estão configurados para usar os SDKs da Vertex AI para Firebase.

Você já tem um projeto do Firebase e um app conectados a ele

1. No Console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini e clique no segundo card para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a realizar as tarefas a seguir (caso ainda não tenha feito isso):

   • Faça upgrade do projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por utilização.

   • Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com.

2. Siga para a próxima etapa deste guia para migrar sua base de código e usar os SDKs da Vertex AI para Firebase.

Você ainda não tem um projeto do Firebase e um app conectado ao Firebase

1. Faça login no Console do Firebase.

2. Clique em Criar projeto e use uma das seguintes opções:

   • Opção 1: criar um projeto totalmente novo do Firebase (e o projeto subjacente do Google Cloud automaticamente) inserindo um novo nome de projeto na primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

   • Opção 2: "Adicionar o Firebase" a um projeto atual do Google Cloud selecionando o nome do projeto do Google Cloud no menu suspenso na primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".

     • É possível usar o projeto do Google Cloud que foi criado pelo Google AI Studio quando você criou a chave de API do Google AI. É possível encontrar o nome desse projeto na seção Chave de API do Google AI Studio.

     • É possível usar qualquer outro projeto atual do Google Cloud.

   Quando solicitado, não é necessário configurar o Google Analytics para usar os SDKs da Vertex AI para Firebase.

3. No Console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini e clique no segundo card para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a realizar as tarefas a seguir:

   • Faça upgrade do projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por utilização.

   • Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com.

4. Continue no fluxo de trabalho do console para conectar seu app ao Firebase, o que inclui estas tarefas:

   • Registrar o app no projeto do Firebase.

   • Como adicionar a configuração do Firebase à base de código do seu app.

Etapa 2: migrar a base de código

Selecione a plataforma do seu app para conferir instruções específicas sobre ela.

Os SDKs da IA do Google e da Vertex AI para Firebase foram criados para que a migração entre as duas plataformas seja a mais simples possível.

Para migrar, você só precisa mudar o SDK que vai integrar à base de código do app e a inicialização do serviço e do modelo generativo. Não é necessário modificar o código que chama a API Gemini!

Mudar o SDK

Mudar a inicialização

Etapa 3: excluir as chaves de API não usadas e desativar as APIs não usadas

Se você não precisa mais usar sua chave de API da IA do Google, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua-a. É possível ver e excluir suas chaves de API do Google AI na seção Chaves de API do Google AI Studio.

Além disso, se você não estiver mais usando a API Gemini da IA do Google, desative-a no seu projeto. É possível fazer isso no console do Google Cloud: generativelanguage.googleapis.com.

O que mais você pode fazer?

• A IA do Google e a Vertex AI oferecem uma "experiência" de interface da Web chamada "AI Studio" para testar comandos e parâmetros de modelo. Saiba como migrar seus comandos do Google AI Studio para o Vertex AI Studio na documentação do Google Cloud.