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自动将生成式 AI Node.js Web 应用从版本控制部署到 Cloud Run

1. 概览

首次部署 Web 应用可能令人望而生畏。即使在首次部署后，如果该流程的工作量太大，您也可能会避免部署应用的新版本。借助持续部署，您可以轻松自动部署应用更改。

在本实验中，您将编写一个 Web 应用，并配置 Cloud Run，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，修改应用并重新部署。

学习内容

使用 Cloud Shell Editor 编写 Web 应用
将应用代码存储在 GitHub 中
自动将应用部署到 Cloud Run

使用 Vertex AI 将生成式 AI 添加到您的应用

2. 前提条件

如果您还没有 Google 账号，则必须先创建一个 Google 账号。
- 请使用个人账号，而不是工作账号或学校账号。工作账号和学校账号可能会受到限制，导致您无法启用本实验所需的 API。
如果您还没有 GitHub 账号，则必须创建 GitHub 账号
- 使用现有的 GitHub 账号（如果有）。GitHub 更有可能将新账号屏蔽为垃圾账号。
- 为您的 GitHub 账号配置双重身份验证，以降低您的账号被标记为垃圾内容的几率。

3. 项目设置

登录 Google Cloud 控制台。
在 Cloud 控制台中启用结算功能。
- 完成本实验所需的 Cloud 资源费用应低于 1 美元。
- 您可以按照本实验最后的步骤删除资源，以免产生更多费用。
- 新用户符合参与 300 美元免费试用的条件。
- 要参加“面向开发者的生成式 AI”活动？您可能会获得 1 美元抵用金。
创建新项目或选择重复使用现有项目。
在 Cloud Billing 的我负责的项目中确认已启用结算功能
- 如果新项目的 Billing account 列显示 Billing is disabled：
  1. 点击 Actions 列中的三点状图标
  2. 点击更改结算信息
  3. 选择要使用的结算账号
- 如果您要参加面向开发者的 Gen AI 活动，该账号的名称可能为 Google Cloud Platform 试用结算账号

4. 打开 Cloud Shell Editor

前往 Cloud Shell Editor
如果终端未显示在屏幕底部，请打开它：
- 点击汉堡式菜单
- 点击终端
- 点击 New Terminal
在终端中，使用以下命令设置项目：
- 格式：
```
gcloud config set project [PROJECT_ID]
```
- 示例：
```
gcloud config set project lab-project-id-example
```
- 如果您不记得项目 ID，请执行以下操作：
  - 您可以使用以下命令列出所有项目 ID：
```
gcloud projects list | awk '/PROJECT_ID/{print $2}'
```
如果系统提示您进行授权，请点击授权继续。
您应会看到以下消息：
```
Updated property [core/project].
```
如果您看到 WARNING 并收到 Do you want to continue (Y/N)? 询问，则可能输入的项目 ID 有误。按 N，按 Enter，然后尝试再次运行 gcloud config set project 命令。

5. 启用 API

在终端中，启用以下 API：

gcloud services enable \
  run.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  aiplatform.googleapis.com

此命令可能需要几分钟才能完成，但最终应该会显示如下所示的成功消息：

Operation "operations/acf.p2-73d90d00-47ee-447a-b600" finished successfully.

6. 配置 Git

设置全局 Git 用户电子邮件地址：

git config --global user.email "you@example.com"

设置全局 Git 用户名：

git config --global user.name "Your Name"

将全局 Git 默认分支设置为 main：

git config --global init.defaultBranch main

7. 编写代码

如需使用 Node.js 编写应用，请执行以下操作：

前往主目录：
```
cd ~
```
创建 codelab-genai 目录：
```
mkdir codelab-genai
```
导航到 codelab-genai 目录：
```
cd codelab-genai
```
创建 index.js 文件：
```
touch index.js
```
创建 package.json 文件：
```
npm init es6 -y
```
将 express 添加为依赖项
```
npm install express
```
添加了 .gitignore 文件以防止提交 node_modules
```
echo node_modules/ >> .gitignore
```
在 Cloud Shell Editor 中打开 index.js 文件：
```
cloudshell edit index.js
```
现在，屏幕顶部应该会显示一个空文件。您可以在此处修改此 index.js 文件。

复制以下代码并将其粘贴到打开的 index.js 文件中：

import express from 'express';

const app = express();
app.get('/', async (req, res) => {
    res.send('Hello world!');
});

const port = process.env.PORT || 8080;
app.listen(port, () => {
    console.log(`codelab-genai: listening on port ${port}`);
});

几秒钟后，Cloud Shell 编辑器会自动保存您的代码。此代码使用我们的“Hello world!”问候语响应 HTTP 请求。

应用的初始代码已完成，可以存储在版本控制系统中。

8. 创建代码库

返回屏幕底部的 Cloud Shell 终端。
确保您仍位于正确的目录中：
```
cd ~/codelab-genai
```
初始化 Git 代码库
```
git init -b main
```
登录 GitHub CLI
```
gh auth login
```
按 Enter 接受默认选项，然后按照 GitHub CLI 工具中的说明操作，包括：
1. 您想登录哪个账号？ GitHub.com
2. 您首选在此主机上执行 Git 操作时使用哪种协议？ HTTPS
3. 使用 GitHub 凭据对 Git 进行身份验证？Y（如果此选项未显示，请跳过。）
4. 您想如何对 GitHub CLI 进行身份验证？ Login with a web browser
5. 复制您的动态验证码
6. 打开 https://github.com/login/device
7. 粘贴您的动态验证码
8. 点击授权 GitHub
9. 完成登录
确认您已登录：
```
gh api user -q ".login"
```
如果您已成功登录，此命令应输出您的 GitHub 用户名。

创建 GITHUB_USERNAME 变量

GITHUB_USERNAME=$(gh api user -q ".login")

确认您已创建环境变量：
```
echo ${GITHUB_USERNAME}
```
如果您已成功创建该变量，此命令应输出您的 GitHub 用户名。
创建一个名为 codelab-genai 的空 GitHub 代码库：
```
gh repo create codelab-genai --private
```
如果您收到以下错误：
```
GraphQL: Name already exists on this account (createRepository)
```
这样，您就已经有了名为 codelab-genai 的代码库。您可以通过以下两种方式继续学习本教程：
- 删除现有 GitHub 代码库
- 创建一个具有其他名称的代码库，并记得在以下命令中更改该名称。

将 codelab-genai 代码库添加为远程代码库 origin：

git remote add origin https://github.com/${GITHUB_USERNAME}/codelab-genai

9. 分享您的代码

确认您位于正确的目录中：
```
cd ~/codelab-genai
```
将当前目录中的所有文件添加到此提交中：
```
git add .
```
创建第一个提交：
```
git commit -m "add http server"
```
将提交推送到 origin 代码库的 main 分支：
```
git push -u origin main
```

您可以运行以下命令，然后访问生成的网址，以在 GitHub 上查看应用代码：

echo -e "\n\nTo see your code, visit this URL:\n \
    https://github.com/${GITHUB_USERNAME}/codelab-genai/blob/main/index.js \n\n"

10. 设置自动部署

让 Cloud Shell Editor 标签页保持打开状态。我们稍后会返回此标签页。
在新的标签页中，访问 Cloud Run 页面
在控制台中选择正确的 Google Cloud 项目
点击关联代码库
点击使用 Cloud Build 进行设置
1. 选择 GitHub 作为代码库提供程序
  - 如果您尚未在浏览器中登录 GitHub 账号，请使用您的凭据登录。
2. 点击身份验证，然后点击继续。
3. 登录后，您会在 Cloud Run 页面上看到一条消息，其中指出未针对您的任何代码库安装 GitHub 应用。
4. 点击 INSTALL GOOGLE CLOUD BUILD 按钮。
  - 在“Installation Setup”（安装设置）页面上，选择 Only select repositories（仅选择代码库），然后选择您通过 CLI 创建的 codelab-genai 代码库。
  - 点击安装
  - 注意：如果您有大量 GitHub 代码库，则可能需要几分钟才能加载完毕。
5. 选择 your-user-name/codelab-genai 作为代码库
  - 如果没有看到该代码库，请点击管理关联的代码库链接。
6. 将分支保留为 ^main$
7. 点击 Go、Node.js、Python、Java、.NET Core、Ruby 或 PHP（通过 Google Cloud Buildpack）
  - 将其他字段（Build context directory、Entrypoint 和 Function target）保持不变。
8. 点击保存
向下滚动到身份验证
点击允许未经身份验证的调用
点击创建 (CREATE)

构建完成（需要几分钟时间）后，运行以下命令并访问生成的网址，查看正在运行的应用：

echo -e "\n\nOnce the build finishes, visit your live application:\n \
    "$( \
        gcloud run services list | \
        grep codelab-genai | \
        awk '/URL/{print $2}' | \
        head -1 \
    )" \n\n"

11. 更改您的代码

返回 Cloud Shell Editor

如果 Cloud Shell Editor 仍处于打开状态，则可以跳过以下步骤。

前往 Cloud Shell Editor
如果终端未显示在屏幕底部，请打开它：
- 点击汉堡式菜单
- 点击终端
- 点击 New Terminal
在终端中，使用以下命令设置项目：
- 格式：
```
gcloud config set project [PROJECT_ID]
```
- 示例：
```
gcloud config set project lab-project-id-example
```
- 如果您不记得项目 ID，请执行以下操作：
  - 您可以使用以下命令列出所有项目 ID：
```
gcloud projects list | awk '/PROJECT_ID/{print $2}'
```
如果系统提示您进行授权，请点击授权继续。
您应会看到以下消息：
```
Updated property [core/project].
```
如果您看到 WARNING 并收到 Do you want to continue (Y/N)? 询问，则可能输入的项目 ID 有误。按 N，按 Enter，然后尝试再次运行 gcloud config set project 命令。

将 Vertex AI 添加到您的应用

返回屏幕底部的 Cloud Shell 终端。
确保您仍位于正确的目录中：
```
cd ~/codelab-genai
```
安装 Node.js Vertex AI SDK：
```
npm install @google-cloud/vertexai
```
安装 Node.js Google Auth SDK：
```
npm install google-auth-library
```
在 Cloud Shell Editor 中重新打开 index.js
```
cloudshell edit ~/codelab-genai/index.js
```

将 index.js 文件中的代码替换为以下代码：

import express from 'express';
const app = express();

import { VertexAI } from '@google-cloud/vertexai';

import { GoogleAuth } from 'google-auth-library';
const auth = new GoogleAuth();

app.get('/', async (req, res) => {
    const project = await auth.getProjectId();

    const vertex = new VertexAI({ project: project });
    const generativeModel = vertex.getGenerativeModel({
        model: 'gemini-1.5-flash'
    });

    const animal = req.query.animal || 'dog';
    const prompt = `Give me 10 fun facts about ${animal}. Return this as html without backticks.`
    const resp = await generativeModel.generateContent(prompt);
    const html = resp.response.candidates[0].content.parts[0].text;
    res.send(html);
});

const port = parseInt(process.env.PORT) || 8080;
app.listen(port, () => {
    console.log(`codelab-genai: listening on port ${port}`);
});

12. 重新部署

确保您仍在 Cloud Shell 中的正确目录中：
```
cd ~/codelab-genai
```
运行以下命令，将应用的新版本提交到本地 Git 代码库：
```
git add .
git commit -m "add latest changes"
```
将更改推送到 GitHub：
```
git push
```

构建完成后，运行以下命令并访问已部署的应用：

echo -e "\n\nOnce the build finishes, visit your live application:\n \
    "$( \
        gcloud run services list | \
        grep codelab-genai | \
        awk '/URL/{print $2}' | \
        head -1 \
    )" \n\n"

构建过程可能需要几分钟才能完成，之后您才能看到所做的更改。

您可以在此处查看所有修订版本的历史记录：https://console.cloud.google.com/run/detail/us-central1/codelab-genai/revisions

13. （可选）审核您的 Vertex AI 使用情况

与其他 Google Cloud 服务一样，您可以审核 Vertex AI 操作。审核日志可帮助您回答“哪些用户何时在何处执行了什么操作”的问题。Vertex AI 的管理员审核日志默认处于启用状态。如需审核生成内容的请求，您必须启用数据访问审核日志：

在 Google Cloud 控制台中，前往审核日志页面：

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 IAM 和管理的结果。
确保您创建 Cloud Run 应用时使用的 Google Cloud 项目就是该现有项目。
在数据访问审核日志配置表中，从“服务”列中选择 Vertex AI API。
在日志类型标签页中，选择数据访问审核日志类型 Admin read 和 Data read。
点击保存。

启用该功能后，您将能够查看应用每次调用的审核日志。如需查看包含调用详细信息的审核日志，请执行以下操作：

返回已部署的应用，然后刷新页面以触发日志。
在 Google Cloud 控制台中，前往日志浏览器页面：

在查询窗口中，输入以下内容：

LOG_ID("cloudaudit.googleapis.com%2Fdata_access")
protoPayload.serviceName="aiplatform.googleapis.com"

点击运行查询。

审核日志会记录 Vertex AI API 的使用情况，但您无法通过审核日志查看与工作负载相关的数据，例如提示或回答详情。

14. （可选）提高 AI 工作负载的可观测性

审核日志不会捕获与工作负载相关的信息。为了提高工作负载的可观察性，您必须明确记录此类信息。您可以使用自己偏好的日志记录框架来实现此目的。以下步骤演示了如何使用原生 Node.js 日志记录机制执行此操作。

在 Cloud Shell Editor 中重新打开 index.js
```
cloudshell edit ~/codelab-genai/index.js
```
在对 await generativeModel.generateContent(prompt) 的调用（第 19 行）后面，添加以下代码行：
```
    console.log(JSON.stringify({
        severity: 'DEBUG',
        message: 'Content is generated',
        prompt: prompt,
        response: resp.response,
    }));
```
此代码使用结构化日志记录格式将有关生成的内容的信息写入 stdout。Cloud Run 中的日志记录代理会捕获输出到 stdout 的内容，并将此格式写入 Cloud Logging。
重新打开 Cloud Shell，然后输入以下命令，确保您位于正确的目录中：
```
cd ~/codelab-genai
```

提交更改：

git commit -am "observe generated content"

将更改推送到 GitHub，以触发修改后的版本的重新部署：
```
git push
```

新版本部署后，您可以观察与调用 Vertex AI 相关的调试信息。

如需查看应用日志，请执行以下操作：

在 Google Cloud 控制台中，前往日志浏览器页面：

在查询窗口中，输入以下内容：

LOG_ID("run.googleapis.com%2Fstdout")
severity=DEBUG

点击运行查询。

查询结果会显示包含问题和 Vertex AI 回答的日志，其中包括可用于监控安全做法的“安全评分”

15. （可选）清理

虽然 Cloud Run 不会对未在使用中的服务计费，但您可能仍然需要为将容器映像存储在 Artifact Registry 中而产生的相关费用付费。您可以删除 Cloud 项目，以避免产生费用。删除 Cloud 项目后，系统即会停止对该项目中使用的所有资源计费。

如需删除项目，请执行以下操作：

gcloud projects delete $GOOGLE_CLOUD_PROJECT

您可能还希望从 Cloud Shell 磁盘中删除不必要的资源。您可以：

删除 Codelab 项目目录：
```
rm -rf ~/codelab-genai
```
警告！此操作无法撤消！如果您想删除 Cloud Shell 中的所有内容以释放空间，可以删除整个主目录。请务必将您要保留的所有内容保存到其他位置。
```
sudo rm -rf $HOME
```

16. 恭喜

在本实验中，您编写了一个 Web 应用，并配置了 Cloud Run，以便在应用的源代码发生更改时自动部署应用。然后，您修改了应用并重新部署了应用。

如果您喜欢本实验，可以使用其他编程语言或框架再次尝试：

如果您有兴趣参与用户体验 (UX) 调研，以便改进您目前使用的 Google 产品，请点击此处报名。

以下是继续学习的几种方法：

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