앱을 출시하고 실제 최종 사용자가 생성형 AI 기능과 상호작용할 준비가 되면 권장사항 및 중요한 고려사항의 체크리스트를 검토하세요.
일반
Firebase를 사용하는 앱의 일반적인 출시 체크리스트 검토
이 Firebase 출시 체크리스트에서는 Firebase 앱을 프로덕션에 출시하기 전에 따를 수 있는 중요한 권장사항을 설명합니다.
Firebase 프로젝트가 권장사항을 준수하는지 확인
예를 들어 개발, 테스트, 프로덕션에 서로 다른 Firebase 프로젝트를 사용해야 합니다. 프로젝트 관리에 관한 권장사항을 자세히 알아보세요.
액세스 및 보안
Firebase를 사용하는 앱의 일반적인 보안 체크리스트 검토
이 보안 체크리스트에서는 Firebase 앱 및 서비스의 액세스 및 보안을 위한 중요한 권장사항을 설명합니다.
Firebase App Check 시정 조치를 시작합니다.
App Check는 요청이 실제 앱에서 비롯되었는지 확인하여 Vertex AI Gemini API를 보호합니다. Apple 플랫폼 (DeviceCheck 또는 App Attest), Android (Play Integrity), 웹 (reCAPTCHA Enterprise)의 증명 제공업체를 지원합니다.
Firebase API 키에 대한 제한사항 설정
각 Firebase API 키의 'API 제한사항' 허용 목록을 검토합니다.
Vertex AI in Firebase API가 허용 목록에 있는지 확인합니다.
키의 허용 목록에 있는 다른 API는 앱에서 사용하는 Firebase 서비스용 API뿐인지 확인합니다. 각 제품의 허용 목록에 있어야 하는 API 목록을 참고하세요.
'애플리케이션 제한사항'을 설정하면 각 Firebase API 키의 사용량을 앱의 요청만 사용하도록 제한할 수 있습니다(예: Apple 앱과 일치하는 번들 ID). 키를 제한하더라도 Firebase App Check를 사용하는 것이 좋습니다.
Firebase 관련 API는 API 키를 API 호출을 승인하는 데 사용하는 것이 아니라 Firebase 프로젝트 또는 앱을 식별하는 데만 사용합니다.
Firebase 프로젝트에서 사용하지 않는 API 사용 중지
예를 들어 Google AI Studio를 사용하여 Gemini API를 처음 사용해 본 경우 이제 생성형 언어 API를 사용 중지할 수 있습니다. 이제 앱에서는 Vertex AI API 및 Vertex AI in Firebase API를 대신 사용하는 Vertex AI in Firebase를 사용합니다.
결제 및 할당량
필요한 기본 API의 할당량 검토
Vertex AI in Firebase를 사용하려면 Vertex AI API와 Vertex AI in Firebase API, 이렇게 두 가지 API가 필요합니다.
각 API의 할당량은 약간 다르게 측정되므로 다양한 목적으로 사용할 수 있습니다. 중요한 고려사항은 각 API의 할당량 이해를 참조하세요.
할당량은 모델 및 리전에 따라 가변적이므로 사용자 및 사용 사례에 맞게 할당량을 설정해야 합니다.
필요한 경우 할당량을 수정하거나 할당량 증가를 요청할 수도 있습니다.
예상치 못한 청구 방지
프로덕션의 권장사항은 사용량을 모니터링하고 예산 알림을 설정하는 것입니다.
구성 관리
프로덕션 앱에서 안정적인 모델 버전 사용
프로덕션 앱에서는 미리보기 버전이나 자동 업데이트 버전이 아닌 안정적인 모델 버전 (예: gemini-1.5-flash-002)만 사용하세요.
자동 업데이트 버전이 안정화 버전을 가리키더라도 새 안정화 버전이 출시될 때마다 가리키는 실제 모델 버전이 자동으로 변경되므로 예상치 못한 동작이나 응답이 발생할 수 있습니다. 또한 미리보기 버전은 프로토타입 제작 중에만 사용하는 것이 좋습니다.
또한 Firebase Remote Config를 사용하여 앱에서 사용되는 모델 이름을 제어하고 업데이트하는 것이 좋습니다 (자세한 내용은 다음 섹션 참고).
Firebase Remote Config 설정 및 사용
Remote Config를 사용하면 코드에 값을 하드 코딩하는 대신 클라우드에서 생성형 AI 기능의 중요한 구성을 제어할 수 있습니다. 즉, 새 버전의 앱을 출시하지 않고도 구성을 업데이트할 수 있습니다. Remote Config로 할 수 있는 작업은 많지만 생성형 AI 기능을 위해 원격으로 제어하는 것이 좋습니다.
앱을 최신 상태로 유지하세요.
- 모델 이름: 새 모델이 출시되거나 다른 모델이 지원 중단되면 앱에서 사용하는 모델을 업데이트합니다.
클라이언트 속성을 기반으로 값과 입력을 조정하거나 테스트 또는 사용자의 의견을 수용합니다.
모델 구성: 온도, 최대 출력 토큰 등을 조정합니다.
안전 설정: 응답이 너무 많이 차단되거나 사용자가 유해한 응답을 신고하는 경우 안전 설정을 조정합니다.
시스템 안내 및 사용자가 제공하는 프롬프트: 모델에 전송하는 추가 컨텍스트를 조정하여 응답과 동작을 조정합니다. 예를 들어 특정 클라이언트 유형에 맞게 프롬프트를 맞춤설정하거나 기존 사용자를 위한 응답을 생성하는 데 사용되는 것과는 다른 새 사용자를 위한 프롬프트를 맞춤설정할 수 있습니다.
원하는 경우 Remote Config에서 minimum_version 매개변수를 설정하여 앱의 현재 버전을 Remote Config에서 정의한 최신 버전과 비교하여 사용자에게 업그레이드 알림을 표시하거나 사용자를 강제로 업그레이드할 수도 있습니다.
Vertex AI 서비스를 실행하고 모델에 액세스할 위치 설정
위치를 설정하면 비용을 절감하고 사용자의 지연 시간을 방지할 수 있습니다.
위치를 지정하지 않으면 기본값은 us-central1입니다. 이 위치는 초기화 중에 설정할 수 있으며, 원하는 경우 Firebase Remote Config를 사용하여 각 사용자의 위치에 따라 위치를 동적으로 변경할 수 있습니다.