На этой странице описывается, как перейти с клиентских SDK Google AI на клиентские SDK Vertex AI in Firebase в ваших мобильных или веб-приложениях. Vertex AI in Firebase доступен для платформ Apple (Swift), Android (Kotlin и Java), Web (JavaScript) и Flutter (Dart).
Перейти непосредственно к инструкциям по миграции
Зачем переходить на использование Vertex AI ?
Возможно, вы опробовали альтернативную версию Gemini API с помощью Google AI Studio или Google AI SDK . Однако для мобильных и веб-приложений промышленного или корпоративного масштаба , которые напрямую вызывают Gemini API , Firebase настоятельно рекомендует вызывать Vertex AI Gemini API с помощью наших Firebase SDK.
Функции безопасности для мобильных и веб-приложений
Для мобильных и веб-приложений ваш код (включая вызовы Gemini API ) выполняется в незащищенной среде, поэтому безопасность имеет решающее значение.
По умолчанию Vertex AI Gemini API авторизуется с помощью Google Cloud IAM (а не с помощью ключа API, как Google AI Gemini API ). Вы можете вызвать Vertex AI Gemini API , если используете Vertex AI in Firebase SDK.
Для мобильных и веб-приложений вам также необходимо защитить Gemini API и ресурсы вашего проекта (например, настроенные модели) от злоупотреблений со стороны неавторизованных клиентов. Вы можете использовать Firebase App Check чтобы убедиться, что все вызовы API происходят из вашего реального приложения. Эта функция доступна только в том случае, если вы используете Vertex AI in Firebase SDK.
Экосистема, созданная для мобильных и веб-приложений
Firebase — это платформа Google для разработки мобильных и веб-приложений. Использование Vertex AI in Firebase SDK означает, что ваши приложения находятся в экосистеме, ориентированной на потребности полнофункциональных приложений и разработчиков. Например, вы можете выполнять любое из следующих действий и многое другое:
Используйте Cloud Storage for Firebase чтобы включать большие файлы в мультимодальные запросы. Кроме того, воспользуйтесь преимуществами клиентских SDK, которые обрабатывают загрузку и выгрузку файлов (даже в плохих условиях сети) и обеспечивают большую безопасность данных ваших конечных пользователей. Узнайте больше в нашем руководстве по использованию Cloud Storage for Firebase .
Управляйте структурированными данными с помощью SDK баз данных, созданных для мобильных и веб-приложений (например, Cloud Firestore ).
Динамически устанавливайте конфигурации времени выполнения (например, местоположение) или заменяйте значения в своем приложении (например, название модели) без выпуска новой версии приложения с помощью Firebase Remote Config .
Возможности Vertex AI Gemini API
Vertex AI Gemini API также предлагает функции, отличные от Google AI Gemini API , например, больше возможностей для мультимодальных подсказок (в частности, ввода текста и видео и текста и звука).
Вы можете узнать больше о различиях между двумя предложениями Gemini API в документации Google Cloud .
Дополнительные преимущества использования Vertex AI из Google Cloud
По мере того, как вы будете использовать генеративный ИИ в своих приложениях и рабочих процессах, вам может понадобиться платформа, предлагающая комплексные решения для создания и развертывания приложений генеративного ИИ. Google Cloud предоставляет комплексную экосистему инструментов, позволяющую использовать возможности генеративного искусственного интеллекта — от начальных этапов разработки приложений до их развертывания, хостинга приложений и управления сложными данными в большом масштабе.
Платформа Vertex AI от Google Cloud предлагает набор инструментов MLOps, которые упрощают использование, развертывание и мониторинг моделей искусственного интеллекта для обеспечения эффективности и надежности. Кроме того, интеграция с базами данных, инструментами DevOps, журналированием, мониторингом и IAM обеспечивает целостный подход к управлению всем жизненным циклом генеративного ИИ.
Узнайте больше о вариантах использования Vertex AI в документации Google Cloud .
Переход на Vertex AI in Firebase SDK
Переход на Vertex AI in Firebase SDK требует трех основных шагов:
Настройте новый или существующий проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Перенесите свою кодовую базу, для чего потребуется лишь изменить SDK и код инициализации (включая имя модели). Никакой модификации кода, который фактически вызывает API Gemini, не требуется.
Удалите все неиспользуемые ключи API и отключите неиспользуемые API.
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Даже если вы уже знакомы с Firebase, просмотрите этот раздел, чтобы убедиться, что ваш проект и приложение Firebase настроены на использование Vertex AI in Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите следующие два API для вашего проекта:
aiplatform.googleapis.comиfirebaseml.googleapis.com.
Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы перенести базу кода для использования Vertex AI in Firebase SDK.
Войдите в консоль Firebase .
Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:
Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».
Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud , выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».
Вы можете использовать проект Google Cloud , созданный для вас Google AI Studio при создании ключа Google AI API. Вы можете найти название этого проекта в разделе ключей API Google AI Studio .
Вы можете использовать любой другой существующий проект Google Cloud .
Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI in Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу «Сборка с помощью Gemini» и щелкните вторую карточку, чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите следующие два API для вашего проекта:
aiplatform.googleapis.comиfirebaseml.googleapis.com.
Продолжайте рабочий процесс консоли, чтобы подключить свое приложение к Firebase, который включает в себя следующие задачи:
Регистрация вашего приложения в проекте Firebase.
Добавление конфигурации Firebase в кодовую базу вашего приложения.
Шаг 2. Перенесите свою кодовую базу.
Выберите платформу вашего приложения, чтобы просмотреть инструкции для конкретной платформы.
SDK Google AI и Vertex AI in Firebase были созданы таким образом, чтобы миграция между двумя платформами была максимально простой.
Для миграции вам нужно всего лишь изменить, какой SDK вы интегрируете в кодовую базу вашего приложения, а также инициализировать службу и генеративную модель. Вам не нужно изменять какой-либо код, который фактически вызывает Gemini API !
Изменить SDK
Google AI
Vertex AI in Firebase
Изменение инициализации
Google AI
Vertex AI in Firebase
Шаг 3. Удалите все неиспользуемые ключи API и отключите неиспользуемые API.
Если вам больше не нужно использовать ключ Google AI API, следуйте рекомендациям по безопасности и удалите его. Вы можете просмотреть и удалить свои ключи API Google AI в разделе «Ключи API» Google AI Studio .
Кроме того, если вы больше не используете Google AI Gemini API , отключите его в своем проекте. Вы можете сделать это в консоли Google Cloud : generativelanguage.googleapis.com .
Что еще вы можете сделать?
- И Google AI , и Vertex AI предлагают «игровую площадку» веб-интерфейса под названием «AI Studio» для экспериментов с подсказками и параметрами модели. Узнайте, как перенести подсказки Google AI Studio в Vertex AI Studio в документации Google Cloud .