將流程部署至任何 Node.js 平台

Firebase Genkit 內建整合功能，可協助您將流程部署至 Firebase Cloud Functions 和 Google Cloud Run 會流向任何可以提供 Express.js 應用程式的平台 (無論是雲端平台) 或自行託管

本頁的範例將逐步引導您部署預設應用程式 範例流程

  1. 安裝必要工具：

    • 確認您使用的是 20 以上版本的節點 (執行 node --version 檢查)。

  2. 為 Genkit 範例專案建立目錄：

    export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-project
mkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOME
cd $GENKIT_PROJECT_HOME

    如果您要使用 IDE，請將其開啟至這個目錄。

  3. 初始化 nodejs 專案：

    npm init -y

  4. 初始化 Genkit 專案：

    genkit init

    1. 選取模型：

      Gemini (Google AI)

      如要開始使用，最簡單的方式��是運用 Google AI Gemini API。請確認 是 僅適用於您所在的地區。

      產生 API 金鑰： 或 Google AI Studio 建立 Gemini API然後設定 GOOGLE_API_KEY 更新為金鑰：

      export GOOGLE_API_KEY=<your API key>

      Gemini (Vertex AI)

      如果 Google AI Gemini API 不適用於您的區域，請考慮 Vertex AI API，其中也提供 Gemini 和其他模型個人中心 必須具備已啟用計費功能的 Google Cloud 專案、啟用 AI Platform API，並設定其他環境變數：

      gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
export GCLOUD_LOCATION=us-central1

      如要瞭解 Vertex AI 定價，請前往 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing。

    2. 選擇其餘問題的預設答案， 使用一些程式碼範例初始化專案資料夾。

  5. 建構並執行程式碼範例：

    npm run build
genkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s

  6. 選用：啟動開發人員 UI：

    genkit start

    接著前往 http://localhost:4000/flows 並執行 調整流程

    完成後，按下控制台中的 Ctrl+C 鍵即可關閉使用者介面。

  7. 試用 Express 端點：

    npm run start

    然後，在另一個視窗中：

    curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json"  -d '{"data": "banana"}'

  8. 如果一切都如預期運作，您可以將流程部署至供應商。 自訂策略詳細資料因供應商而異，但一般來說，您會需要 進行下列設定：

    設定 值
    執行階段 Node.js 20 以上版本
    建構指令 npm run build
    開始指令 npm run start
    環境變數 GOOGLE_API_KEY=<your-api-key> (或任何必要密鑰)