জেমিনি ব্যবহার করে ক্লাউড রানে একটি FastAPI চ্যাটবট অ্যাপ কীভাবে স্থাপন করবেন, জেমিনি ব্যবহার করে ক্লাউড রানে কীভাবে একটি FastAPI চ্যাটবট অ্যাপ স্থাপন করবেন, জেমিনি ব্যবহার করে ক্লাউড রানে কীভাবে একটি FastAPI চ্যাটবট অ্যাপ স্থাপন করবেন, জেমিনি ব্যবহার করে ক্লাউড রানে কীভাবে একটি FastAPI চ্যাটবট অ্যাপ স্থাপন করবেন

জেমিনি ব্যবহার করে ক্লাউড রানে একটি FastAPI চ্যাটবট অ্যাপ কীভাবে স্থাপন করবেন

এই কোডল্যাব সম্পর্কে

subjectএপ্রি ২, ২০২৫-এ শেষবার আপডেট করা হয়েছে
account_circleএকজন Googler-এর লেখা

1. ভূমিকা

ওভারভিউ

এই কোডল্যাবে, আপনি শিখবেন কিভাবে ক্লাউড রানে একটি FastAPI অ্যাপ স্থাপন করতে হয়। অ্যাপটি একটি চ্যাটবট অ্যাপ যা একটি মিথুন মডেলকে অনুরোধ করে।

আপনি কি শিখবেন

  • ক্লাউড রানে ফাস্টএপিআই কীভাবে স্থাপন করবেন
  • একটি Google ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে পাইথনে ক্লাউড রান থেকে জেমিনিকে প্রম্পট করুন

2. সেটআপ এবং প্রয়োজনীয়তা

এই কোডল্যাব জুড়ে ব্যবহার করা হবে এমন পরিবেশ ভেরিয়েবল সেট করুন।

PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
REGION=<YOUR_REGION>
GEMINI_MODEL=gemini-2.0-flash-001

SERVICE_NAME=fastapi-gemini
SERVICE_ACCOUNT=fastapi-gemini-sa
SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SERVICE_ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

এই কমান্ডটি চালিয়ে পরিষেবা অ্যাকাউন্ট তৈরি করুন:

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \
  --display-name="Service Account for FastAPI Gemini CR service"

Vertex AI ব্যবহারকারীর ভূমিকা সহ আপনার পরিষেবা অ্যাকাউন্টকে Gemini-এ অ্যাক্সেস দিন।

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS" \
  --role="roles/aiplatform.user"

3. অ্যাপটি তৈরি করুন

আপনার কোডের জন্য একটি ডিরেক্টরি তৈরি করুন।

mkdir codelab-cr-fastapi-gemini
cd codelab-cr-fastapi-gemini

প্রথমে, আপনি একটি টেমপ্লেট ডিরেক্টরি তৈরি করে html টেমপ্লেট তৈরি করবেন।

mkdir templates
cd templates

নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ ai_message.html নামে একটি নতুন ফাইল তৈরি করুন:

<div class="message-container ai-message-container">
    {{ ai_response_text }}
</div>

নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ message.html নামে একটি নতুন ফাইল তৈরি করুন:

<div class="message-container user-message">
    {{ message }}
</div>

নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ index.html নামে একটি নতুন ফাইল তৈরি করুন:

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>FastAPI HTMX Gemini Chat</title>
    <style>
        body { font-family: sans-serif; max-width: 700px; margin: auto; padding: 20px; background-color: #f4f4f4; }
        #chat-messages { border: 1px solid #ccc; background-color: #fff; padding: 15px; height: 400px; overflow-y: scroll; margin-bottom: 15px; border-radius: 5px; box-shadow: inset 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1); }
        .message-container { margin-bottom: 10px; padding: 8px 12px; border-radius: 15px; max-width: 80%; word-wrap: break-word; }
        .user-message { background-color: #dcf8c6; align-self: flex-end; margin-left: auto; text-align: right; border-bottom-right-radius: 0;}
        .ai-message-container { background-color: #eee; align-self: flex-start; margin-right: auto; border-bottom-left-radius: 0;}
        .ai-message-container p { margin: 0.2em 0; } /* Spacing for streamed paragraphs */
        .ai-message-container p:first-child { margin-top: 0; }
        .ai-message-container p:last-child { margin-bottom: 0; }
        form { display: flex; margin-top: 10px; }
        input[type="text"] { flex-grow: 1; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 20px; margin-right: 10px; }
        button { padding: 10px 20px; background-color: #0b93f6; color: white; border: none; border-radius: 20px; cursor: pointer; font-weight: bold; }
        button:hover { background-color: #0a84dd; }
    </style>
    <script src="https://unpkg.com/htmx.org@2.0.4"
    integrity="sha384-HGfztofotfshcF7+8n44JQL2oJmowVChPTg48S+jvZoztPfvwD79OC/LTtG6dMp+" crossorigin="anonymous"></script>
    <script src="https://unpkg.com/htmx-ext-sse@2.2.2" crossorigin="anonymous"></script>
</head>
<body>

    <h1>Chat with Gemini</h1>

    <div id="chat-messages">
        {% for msg in messages %}
             {# Render initial messages if needed #}
        {% endfor %}
    </div>

    <form
        hx-post="/ask"             {# Post to the /ask endpoint #}
        hx-target="#chat-messages" {# Target the main chat area #}
        hx-swap="beforeend"        {# Append the response (user msg + AI placeholder) #}
        hx-on::after-request="this.reset(); document.getElementById('chat-messages').scrollTop = document.getElementById('chat-messages').scrollHeight;" {# Clear form & scroll down #}
        >
        <input type="text" name="message" placeholder="Ask Gemini..." autofocus autocomplete="off">
        <button type="submit">Send</button>
    </form>

    <script>
        // Initial scroll to bottom on page load (if needed)
        window.onload = () => {
            const chatBox = document.getElementById('chat-messages');
            chatBox.scrollTop = chatBox.scrollHeight;
        }
    </script>

</body>
</html>

এখন রুট ডিরেক্টরিতে আপনার পাইথন কোড এবং অন্যান্য ফাইল তৈরি করুন

cd ..

নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ একটি .gcloudignore ফাইল তৈরি করুন: 

__pycache__

নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ main.py নামে একটি ফাইল তৈরি করুন: 

from fastapi import FastAPI, Request, Form
from fastapi.responses import HTMLResponse
from fastapi.templating import Jinja2Templates
from typing import List, Annotated
from google import genai
import os

# in case the env var isn't set, use YOUR_<VARIABLE> as the default
# to help with debugging
project_id = os.getenv("PROJECT_ID", "YOUR_PROJECT_ID")
region = os.getenv("REGION", "YOUR_REGION")
gemini_model = os.getenv("GEMINI_MODEL", "gemini-2.0-flash-001")

app = FastAPI(title="FastAPI HTMX Chat")

templates = Jinja2Templates(directory="templates")

genai_client = genai.Client(
    vertexai=True, project=project_id, location=region
)

system_prompt = f"""
You're a chatbot that helps pass the time with small talk, that is
polite conversation about unimportant or uncontroversial matters
that allows people to pass the time. Please keep your answers short.
"""

chat_messages: List[str] = []

# --- Routes ---
@app.get("/", response_class=HTMLResponse)
async def get_chat_ui(request: Request):
    """Serves the main chat page."""
    print("Serving index.html")
    return templates.TemplateResponse(
        "index.html",
        {"request": request, "messages": chat_messages} # Pass existing messages
    )

@app.post("/ask", response_class=HTMLResponse)
async def ask_gemini_and_respond(
    request: Request,
    # Use Annotated for dependency injection with Form data
    message: Annotated[str, Form()]
):
    
    user_msg_html = templates.get_template('message.html').render({'message': message})
    
    print("asking gemini...")
    response = genai_client.models.generate_content(
        model=gemini_model,
        contents=[message],
        config=genai.types.GenerateContentConfig(
            system_instruction=system_prompt,
            temperature=0.7,
        ),
    )
    
    print("Gemini responded with: " + response.text)
    
    ai_response_html = templates.get_template('ai_message.html').render({'ai_response_text': response.text})

    combined_html = user_msg_html + ai_response_html

    return HTMLResponse(content=combined_html)

নিম্নলিখিত বিষয়বস্তু সহ একটি Dockerfile তৈরি করুন: 

# Build stage
FROM python:3.12-slim AS builder

WORKDIR /app

# Install poetry
RUN pip install poetry
RUN poetry self add poetry-plugin-export

# Copy poetry files
COPY pyproject.toml poetry.lock* ./

# Copy application code
COPY . .

# Export dependencies to requirements.txt
RUN poetry export -f requirements.txt --output requirements.txt 

# Final stage
FROM python:3.12-slim

RUN apt-get update && apt-get install -y libcairo2 python3-dev libffi-dev

WORKDIR /app

# Copy files from builder
COPY --from=builder /app/ .

# Install dependencies
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Compile bytecode to improve startup latency
# -q: Quiet mode 
# -b: Write legacy bytecode files (.pyc) alongside source
# -f: Force rebuild even if timestamps are up-to-date
RUN python -m compileall -q -b -f .

# Expose port
EXPOSE 8080

# Run the application
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]

একটি pyproject.toml ফাইল তৈরি করুন 

[tool.poetry]
name = "codelab"
version = "0.1.0"
description = ""
authors = ["Your Name <you@example.com>"]
readme = "README.md"

[tool.poetry.dependencies]
python = "^3.12"
fastapi = "^0.115.12"
uvicorn = {extras = ["standard"], version = "^0.34.0"}
jinja2 = "^3.1.6"
python-multipart = "^0.0.20"
google-genai = "^1.8.0"


[build-system]
requires = ["poetry-core"]
build-backend = "poetry.core.masonry.api"

4. ক্লাউড রানে স্থাপন করুন

gcloud run deploy $SERVICE_NAME \
 --source . \
 --allow-unauthenticated \
 --service-account=$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
 --set-env-vars=PROJECT_ID=$PROJECT_ID \
 --set-env-vars=REGION=$REGION \
 --set-env-vars=GEMINI_MODEL=$GEMINI_MODEL

5. আপনার পরিষেবা পরীক্ষা করুন

আপনার ওয়েব ব্রাউজারে পরিষেবা URL খুলুন এবং মিথুনকে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন, যেমন আকাশ নীল কেন?

6. অভিনন্দন!

কোডল্যাব সম্পূর্ণ করার জন্য অভিনন্দন!

আমরা কভার করেছি কি

  • ক্লাউড রানে ফাস্টএপিআই কীভাবে স্থাপন করবেন
  • একটি Google ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি ব্যবহার করে পাইথনে ক্লাউড রান থেকে জেমিনিকে প্রম্পট করুন

7. পরিষ্কার করুন

ক্লাউড রান পরিষেবাটি মুছে ফেলতে, https://console.cloud.google.com/run-এ ক্লাউড রান ক্লাউড কনসোলে যান এবং পরিষেবাটি মুছুন৷

আপনি যদি সম্পূর্ণ প্রকল্প মুছে ফেলার সিদ্ধান্ত নেন, আপনি https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager- এ যেতে পারেন, ধাপ 2-এ আপনার তৈরি করা প্রকল্পটি নির্বাচন করুন এবং মুছুন নির্বাচন করুন৷ আপনি যদি প্রকল্পটি মুছে ফেলেন, তাহলে আপনাকে আপনার ক্লাউড SDK-এ প্রকল্পগুলি পরিবর্তন করতে হবে৷ আপনি gcloud projects list চালিয়ে সমস্ত উপলব্ধ প্রকল্পের তালিকা দেখতে পারেন।

bug_report কোনও সমস্যার ব্যাপারে অভিযোগ জানান