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


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

Acessar as instruções de migração diretamente

Por que migrar para o uso de Vertex AI?

Talvez você tenha testado uma versão alternativa de um Gemini API usando Google AI Studio ou o Google AI SDKs de cliente. Esses SDKs são úteis para começar a usar o Gemini API e criar protótipos. No entanto, para apps para dispositivos móveis e da Web em produção ou em escala empresarial, que chamam diretamente um Gemini API do lado do cliente, o Firebase recomenda enfaticamente chamando o Vertex AI Gemini API usando nossos SDKs do Firebase.

Recursos de segurança para apps da Web e para dispositivos móveis

Nos apps da Web e para dispositivos móveis, a segurança é essencial e requer requisitos considerações, porque seu código (incluindo chamadas para Gemini API) está executados em um ambiente desprotegido.

  • Por padrão, o Vertex AI Gemini API é autorizado pelo IAM Google Cloud (em vez de por uma chave de API como o Google AI Gemini API). Os SDKs Vertex AI in Firebase são criados para chamar o Vertex AI Gemini API mais seguro.

  • Para apps para dispositivos móveis e da Web, é necessário proteger o Gemini API e os recursos do projeto (como modelos ajustados) contra abusos de clientes não autorizados. Você pode usar Firebase App Check para verificar se todas as chamadas de API são do seu aplicativo real, e esse recurso só está disponível se você usar o Vertex AI in Firebase SDKs.

Ecossistema criado para apps da Web e de dispositivos móveis

O Firebase é a plataforma do Google para desenvolvimento de apps para dispositivos móveis e Web. Usar os SDKs Vertex AI in Firebase significa que seus aplicativos estão em um com foco nas necessidades de desenvolvedores e apps de pilha completa. Por exemplo, você está configurado para fazer qualquer uma das seguintes ações e muito mais:

  • Usar Cloud Storage for Firebase para incluir arquivos grandes no multimodal solicitações. Além disso, aproveite os SDKs do cliente que lidam com uploads de arquivos e downloads (mesmo em condições de rede ruins) e oferecer mais segurança para dos usuários finais dados. Saiba mais em nossa guia de soluções sobre o uso de Cloud Storage for Firebase (link em inglês).

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

  • Defina dinamicamente as configurações do ambiente de execução (como localização) ou troque os valores seu aplicativo (como o nome de um modelo) sem lançar uma nova versão do aplicativo usando Firebase Remote Config

Outros benefícios de usar Vertex AI de Google Cloud

À medida que o uso da IA generativa no seu app e nos fluxos de trabalho amadurece, você pode precisar de uma do Google Cloud que oferece soluções completas para criar e implantar modelos de IA generativa. O Google Cloud oferece um ecossistema abrangente de ferramentas para permitem que você aproveite o poder da IA generativa desde os estágios iniciais do desenvolvimento de apps à implantação, hospedagem e gerenciamento de dados complexos em 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 conseguir eficiência e a 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 o casos de uso de Vertex AI na documentação de Google Cloud.

Migrar para os SDKs do Vertex AI in Firebase

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

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

  2. Migre sua base de código, o que requer apenas a alteração do SDK e (incluindo o nome do modelo). Não há modificação necessárias para qualquer código que chame a API Gemini.

  3. Exclua chaves de API 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, revise esta seção para garantir que o projeto e o app do Firebase estejam configurados para usar os SDKs Vertex AI in Firebase.

Etapa 2: migre sua base de código

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

Os SDKs Google AI e Vertex AI in Firebase foram criados para que a migração entre as duas plataformas seja tão simples quanto sempre que possível.

Para migrar, você só precisa alterar o SDK que integra ao sistema e a inicialização do serviço e do modelo generativo. Não é necessário modificar o código que chama o Gemini API.

Mudar o SDK

Google AI

Vertex AI in Firebase

Mudar a inicialização

Google AI

Vertex AI in Firebase

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

Se você não precisar mais da chave de API Google AI, siga as práticas recomendadas de segurança e exclua a chave. É possível conferir e excluir a API Google AI nas chaves Seção Chaves de API de Google AI Studio.

Além disso, se você não estiver mais usando a Google AI Gemini API, desative-a nas seu projeto. Você pode fazer isso no console Google Cloud do Página da API Generative Language (generativelanguage.googleapis.com). ("API Generative Language" é o nome oficial do Google AI Gemini API.

O que mais você pode fazer?