Üretken yapay zeka Node.js Genkit web uygulamasını sürüm kontrolünden Cloud Run'a otomatik olarak dağıtma

1. Genel Bakış

Bir web uygulamasını ilk kez dağıtmak korkutucu olabilir. İlk dağıtımdan sonra bile süreç çok fazla iş gerektiriyorsa uygulamanızın yeni sürümlerini dağıtmaktan kaçınabilirsiniz. Sürekli dağıtım sayesinde, uygulamanızdaki değişiklikleri kolayca otomatik olarak dağıtabilirsiniz.

Bu laboratuvarda bir web uygulaması yazacak ve uygulamanızın kaynak kodunda değişiklik yapıldığında uygulamanızı otomatik olarak dağıtmak için Cloud Run'ı yapılandıracaksınız. Ardından, uygulamanızı değiştirip tekrar dağıtırsınız.

Öğrenecekleriniz

• Cloud Shell Düzenleyici ile web uygulaması yazma
• Uygulama kodunuzu GitHub'da saklama
• Uygulamanızı Cloud Run'a otomatik olarak dağıtma

• Genkit'i kullanarak uygulamanıza üretken yapay zeka ekleme
• dotprompt kitaplığını kullanarak LLM istemlerini yönetme

2. Ön koşullar

1. Google Hesabınız yoksa Google Hesabı oluşturmanız gerekir.
   • İş veya okul hesabı yerine kişisel hesap kullanıyorsanız. İş ve okul hesaplarında, bu laboratuvar için gereken API'leri etkinleştirmenizi engelleyen kısıtlamalar olabilir.
2. Henüz bir GitHub hesabınız yoksa GitHub hesabı oluşturmanız gerekir
   .
   • Varsa mevcut bir GitHub hesabını kullanın. GitHub, yeni bir hesabı spam olarak engelleme olasılığı daha yüksektir.
   • Hesabınızın spam olarak işaretlenme olasılığını azaltmak için GitHub hesabınızda iki öğeli kimlik doğrulamayı yapılandırın.

3. Proje ayarlama

1. Google Cloud Console'da oturum açın.
2. Cloud Console'da faturalandırmayı etkinleştirin.
   • Bu laboratuvarı tamamlamak için 1 ABD dolarından daha az tutarda bulut kaynağı kullanmanız gerekir.
   • Daha fazla ödeme alınmaması için bu laboratuvarın sonundaki adımları uygulayarak kaynakları silebilirsiniz.
   • Yeni kullanıcılar 300 ABD doları değerindeki ücretsiz denemeden yararlanabilir.
   • Gen AI for Devs etkinliğine mi katılıyorsunuz? 1 ABD doları tutarında kredi alabilirsiniz.
3. Yeni bir proje oluşturun veya mevcut bir projeyi yeniden kullanmayı seçin.
4. Cloud Faturalandırma'daki Projelerim bölümünde faturalandırmanın etkinleştirildiğini onaylayın.
   • Yeni projenizin Billing account sütununda Billing is disabled yazıyorsa:
     1. Actions sütunundaki üç noktayı tıklayın.
     2. Faturalandırmayı değiştir'i tıklayın.
     3. Kullanmak istediğiniz faturalandırma hesabını seçin.
   • Gen AI for Devs etkinliğine katılıyorsanız hesabın adı büyük olasılıkla Google Cloud Platform Deneme Sürümü Faturalandırma Hesabı olur.

4. Cloud Shell Düzenleyici'yi açma

1. Cloud Shell Düzenleyici'ye gidin.
2. Terminal ekranın alt kısmında görünmüyorsa açın:
   • Hamburger menüsünü tıklayın.
   • Terminal'i tıklayın.
   • Yeni Terminal'i tıklayın.
3. Terminalde şu komutla projenizi ayarlayın:
   • Biçim:

     gcloud config set project [PROJECT_ID]
     

   • Örnek:

     gcloud config set project lab-project-id-example
     

   • Proje kimliğinizi hatırlamıyorsanız:
     • Tüm proje kimliklerinizi şu komutla listeleyebilirsiniz:

       gcloud projects list | awk '/PROJECT_ID/{print $2}'
       

     
4. Yetkilendirmeniz istenirse devam etmek için Yetkilendir'i tıklayın.
5. Şu mesajı görmeniz gerekir:

   Updated property [core/project].
   

   WARNING simgesini görüyorsanız ve Do you want to continue (Y/N)? soruluyorsa proje kimliğini yanlış girmiş olabilirsiniz. N tuşuna, Enter tuşuna basın ve gcloud config set project komutunu tekrar çalıştırmayı deneyin.

5. API'leri etkinleştir

Terminalde API'leri etkinleştirin:

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

Bu komutun tamamlanması birkaç dakika sürebilir ancak sonunda aşağıdakine benzer bir başarılı mesaj üretmesi gerekir:

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

6. Git'i yapılandırma

1. Genel Git kullanıcı e-posta adresinizi ayarlayın:

   git config --global user.email "[e-mail]"
   

2. Genel Git kullanıcı adınızı ayarlayın:

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

3. Global git varsayılan dalınızı main olarak ayarlayın:

   git config --global init.defaultBranch main
   

7. Kodunuzu yazın

Node.js'de uygulama yazmak için:

1. Ana dizine gidin:

   cd ~
   

2. codelab-genai dizinini oluşturun:

   mkdir codelab-genai
   

3. codelab-genai dizinine gidin:

   cd codelab-genai
   

4. index.js dosyası oluşturma:

   touch index.js
   

5. package.json dosyasını oluşturun:

   npm init es6 -y
   

6. express öğesini bağımlılık olarak ekleyin

   npm install express
   

7. node_modules işlenmesini önlemek için .gitignore dosyası ekleyin

   echo node_modules/ >> .gitignore
   

8. index.js dosyasını Cloud Shell Düzenleyici'de açın:

   cloudshell edit index.js
   

   Ekranın üst kısmında artık boş bir dosya görünmelidir. Bu index.js dosyasını buradan düzenleyebilirsiniz.
9. Aşağıdaki kodu kopyalayın ve açılan index.js dosyasına yapıştırın:

   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}`);
   });
   

   Cloud Shell Düzenleyici, birkaç saniye sonra kodunuzu otomatik olarak kaydeder. Bu kod, http isteklerine "Hello world!" karşılama mesajıyla yanıt verir.

Uygulamanızın ilk kodu tamamlandı ve sürüm kontrolünde depolanmaya hazır.

8. Kod deposu oluştur

1. Ekranınızın alt kısmındaki Cloud Shell terminaline dönün.
2. Doğru dizinde olduğunuzdan emin olun:

   cd ~/codelab-genai
   

3. Git deponuzu başlatma

   git init -b main
   

4. GitHub CLI'ye giriş yapma

   gh auth login
   

   Varsayılan seçenekleri kabul etmek için Enter tuşuna basın ve GitHub CLI aracındaki talimatları uygulayın. Bu talimatlar şunları içerir:
   1. Hangi hesaba giriş yapmak istiyorsunuz? GitHub.com
   2. Bu ana makinede Git işlemleri için tercih ettiğiniz protokol nedir? HTTPS
   3. Git'in kimliğini GitHub kimlik bilgilerinizle mi doğrulamak istiyorsunuz? Y (Bu seçenek görünmüyorsa atlayın.)
   4. GitHub CLI'nin kimliğini nasıl doğrulamak istersiniz? Login with a web browser
   5. Tek seferlik kodunuzu kopyalayın
   6. https://github.com/login/device adresini açın.
   7. Tek seferlik kodunuzu yapıştırın
   8. Authorize github'ı (GitHub'ı yetkilendir) tıklayın.
   9. Girişinizi tamamlama
5. Oturum açtığınızı onaylayın:

   gh api user -q ".login"
   

   Başarıyla giriş yaptıysanız bu komut, GitHub kullanıcı adınızı çıkış olarak vermelidir.
6. GITHUB_USERNAME değişkeni oluşturma

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

7. Ortam değişkenini oluşturduğunuzu onaylayın:

   echo ${GITHUB_USERNAME}
   

   Değişkeni başarıyla oluşturduysanız bu komut, GitHub kullanıcı adınızı verir.
8. codelab-genai adlı boş bir GitHub deposu oluşturun:

   gh repo create codelab-genai --private
   

   Bu hatayı alırsanız:

   GraphQL: Name already exists on this account (createRepository)
   

   Bu durumda codelab-genai adlı bir deponuz zaten var. Bu eğitime devam etmek için iki seçeneğiniz vardır:
   • Mevcut GitHub deposunu silin
   • Farklı bir ada sahip bir depo oluşturun ve aşağıdaki komutlarda bu adı değiştirmeyi unutmayın.
9. codelab-genai deposunu uzak origin olarak ekleyin:

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

9. Kodunuzu paylaşma

1. Doğru dizinde olduğunuzu onaylayın:

   cd ~/codelab-genai
   

2. Geçerli dizindeki tüm dosyaları bu commite ekleyin:

   git add .
   

3. İlk commit'i oluşturun:

   git commit -m "add http server"
   

4. Kaydınızı origin deposunun main dalına aktarın:

   git push -u origin main
   

Bu komutu çalıştırabilir ve sonuçta elde edilen URL'yi ziyaret ederek GitHub'daki uygulama kodunuzu görüntüleyebilirsiniz:

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. Otomatik dağıtımları ayarlama

1. Cloud Shell Düzenleyici sekmesini açık bırakın. Bu sekmeye daha sonra geri döneceğiz.
2. Yeni bir sekmede Cloud Run sayfasını ziyaret edin.
3. Konsolda doğru Google Cloud projesini seçin
4. CONNECT REPO'yu (Depoyu bağla) tıklayın.
5. CLOUD BUILD İLE AYARLA'yı tıklayın.
   1. Depo Sağlayıcı olarak GitHub'ı seçin.
      • Tarayıcıda GitHub hesabınıza giriş yapmadıysanız kimlik bilgilerinizle giriş yapın.
   2. Kimlik doğrulama'yı ve ardından Devam'ı tıklayın.
   3. Giriş yaptıktan sonra Cloud Run sayfasında The GitHub App is not installed on any of your repositories. (GitHub uygulaması, hiçbir deponuzda yüklü değil.) mesajını görürsünüz.
   4. GOOGLE CLOUD BUILD'U YÜKLE düğmesini tıklayın.
      • Yükleme Ayarları sayfasında Yalnızca belirli depoları seç'i belirleyin ve CLI aracılığıyla oluşturduğunuz codelab-genai deposunu seçin.
      • Yükle'yi tıklayın.
      • Not: Çok sayıda GitHub deponuz varsa bu işlemin yüklenmesi birkaç dakika sürebilir.
   5. Depo olarak your-user-name/codelab-genai seçeneğini belirleyin.
      • Depo yoksa Bağlı Depoları Yönet bağlantısını tıklayın.
   6. Branch'i ^main$ olarak bırakın.
   7. Google Cloud'un buildpack'leri aracılığıyla Go, Node.js, Python, Java, .NET Core, Ruby veya PHP'yi tıklayın.
      • Diğer alanları (Build context directory, Entrypoint ve Function target) olduğu gibi bırakın.
   8. Kaydet'i tıklayın
6. Kimlik doğrulama'ya gidin.
7. Kimliği doğrulanmayan çağrılara izin ver'i tıklayın.
8. OLUŞTUR'u tıklayın.

Derleme işlemi tamamlandıktan sonra (birkaç dakika sürer) bu komutu çalıştırın ve çalışan uygulamanızı görüntülemek için sonuç URL'sini ziyaret edin:

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. Kodunuzu değiştirme

Cloud Shell Düzenleyici'ye dönme

Cloud Shell Düzenleyici'yi kapatmadıysanız bu adımları atlayabilirsiniz.

1. Cloud Shell Düzenleyici'ye gidin.
2. Terminal ekranın alt kısmında görünmüyorsa açın:
   • Hamburger menüsünü tıklayın.
   • Terminal'i tıklayın.
   • Yeni Terminal'i tıklayın.
3. Terminalde şu komutla projenizi ayarlayın:
   • Biçim:

     gcloud config set project [PROJECT_ID]
     

   • Örnek:

     gcloud config set project lab-project-id-example
     

   • Proje kimliğinizi hatırlamıyorsanız:
     • Tüm proje kimliklerinizi şu komutla listeleyebilirsiniz:

       gcloud projects list | awk '/PROJECT_ID/{print $2}'
       

     
4. Yetkilendirmeniz istenirse devam etmek için Yetkilendir'i tıklayın.
5. Şu mesajı görmeniz gerekir:

   Updated property [core/project].
   

   WARNING simgesini görüyorsanız ve Do you want to continue (Y/N)? soruluyorsa proje kimliğini yanlış girmiş olabilirsiniz. N tuşuna, Enter tuşuna basın ve gcloud config set project komutunu tekrar çalıştırmayı deneyin.

Uygulamanıza Genkit ve Vertex AI'ı ekleme

1. Ekranınızın alt kısmındaki Cloud Shell terminaline dönün.
2. Doğru dizinde olduğunuzdan emin olun:

   cd ~/codelab-genai
   

3. Node.js Genkit SDK'sını yükleyin:

   npm install @genkit-ai/ai
   

4. Vertex AI için Node.js Genkit SDK'sını yükleyin:

   npm install @genkit-ai/vertexai
   

5. index.js dosyasını Cloud Shell Düzenleyici'de yeniden açın.

   cloudshell edit ~/codelab-genai/index.js
   

6. index.js dosyanızdaki kodu şu kodla değiştirin:

   import express from 'express';
   const app = express();
   
   import { genkit } from 'genkit';
   import { gemini15Flash, vertexAI } from '@genkit-ai/vertexai';
   
   const ai = genkit({
       plugins: [
           vertexAI({ location: 'us-central1' }),
       ],
   });
   
   app.get('/', async (req, res) => {
       const animal = req.query.animal || 'dog';
       const prompt = `Give me 10 fun facts about ${animal}. Return this as html without backticks.`
       const llmResponse = await ai.generate({
           model: gemini15Flash,
           prompt: prompt,
       });
       const html = llmResponse.text;
       res.send(html);
   });
   
   const port = process.env.PORT || 8080;
   app.listen(port, () => {
       console.log(`codelab-genai: listening on port ${port}`);
   });
   

1. Cloud Shell'de doğru dizinde olduğunuzdan emin olun:

   cd ~/codelab-genai
   

2. Uygulamanızın yeni bir sürümünü yerel Git deponuza göndermek için şu komutları çalıştırın:

   git add .
   git commit -m "add latest changes"
   

3. Değişiklikleri GitHub'a aktarın:

   git push
   

4. Derleme işlemi tamamlandıktan sonra şu komutu çalıştırın ve dağıtılan uygulamanızı ziyaret edin:

   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"
   

Değişikliklerinizi görebilmeniz için derlemenin tamamlanması birkaç dakika sürebilir.

Tüm düzeltmelerin geçmişini şu adreste görebilirsiniz: https://console.cloud.google.com/run/detail/us-central1/codelab-genai/revisions

12. (İsteğe bağlı) Genkit ile .prompt dosyalarını kullanma

1. Ekranınızın alt kısmındaki Cloud Shell terminaline dönün.
2. Doğru dizinde olduğunuzdan emin olun:

   cd ~/codelab-genai
   

3. İstemlerinizi saklamak için prompts klasörü oluşturun:

   mkdir prompts
   

4. İlk isteminizi oluşturmak için animal-facts.prompt dosyası oluşturun:

   touch prompts/animal-facts.prompt
   

5. animal-facts.prompt dosyasını Cloud Shell Düzenleyici'de açın:

   cloudshell edit ~/codelab-genai/prompts/animal-facts.prompt
   

6. animal-facts.prompt dosyasını düzenleyin ve aşağıdaki kodu dosyaya yapıştırın:

   ---
   model: vertexai/gemini-1.5-flash
   input:
       schema:
           animal: string
   ---
   
   Give me 10 fun facts about {{animal}}. Return the results as HTML without markdown backticks.
   

7. index.js dosyasını Cloud Shell Düzenleyici'de açın:

   cloudshell edit ~/codelab-genai/index.js
   

8. index.js dosyanızdaki kodu şu kodla değiştirin:

   import express from 'express';
   const app = express();
   
   import { genkit } from 'genkit';
   import { vertexAI } from '@genkit-ai/vertexai';
   
   const ai = genkit({
       plugins: [
           vertexAI({ location: 'us-central1' }),
       ],
   });
   
   app.get('/', async (req, res) => {
       const animal = req.query.animal || 'dog';
       const animalPrompt = ai.prompt('animal-facts');
       const llmResponse = await animalPrompt({animal});
       const html = llmResponse.text;
       res.send(html);
   });
   
   const port = process.env.PORT || 8080;
   app.listen(port, () => {
       console.log(`codelab-genai: listening on port ${port}`);
   });
   

1. Cloud Shell'de doğru dizinde olduğunuzdan emin olun:

   cd ~/codelab-genai
   

2. Uygulamanızın yeni bir sürümünü yerel Git deponuza göndermek için şu komutları çalıştırın:

   git add .
   git commit -m "add latest changes"
   

3. Değişiklikleri GitHub'a aktarın:

   git push
   

4. Derleme işlemi tamamlandıktan sonra şu komutu çalıştırın ve dağıtılan uygulamanızı ziyaret edin:

   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"
   

Değişikliklerinizi görebilmeniz için derlemenin tamamlanması birkaç dakika sürebilir.

Tüm düzeltmelerin geçmişini şu adreste görebilirsiniz: https://console.cloud.google.com/run/detail/us-central1/codelab-genai/revisions

13. (İsteğe bağlı) Sistem istemlerini kullanma

Bu adımda, önceki adımda .prompt dosyası eklediğiniz varsayılır.

1. Ekranınızın alt kısmındaki Cloud Shell terminaline dönün.
2. Doğru dizinde olduğunuzdan emin olun:

   cd ~/codelab-genai
   

3. animal-facts.prompt dosyasını Cloud Shell Düzenleyici'de açın:

   cloudshell edit ~/codelab-genai/prompts/animal-facts.prompt
   

4. animal-facts.prompt dosyasını düzenleyin ve aşağıdaki kodu dosyaya yapıştırın:

   ---
   model: vertexai/gemini-1.5-flash
   config:
       temperature: 0.9
   input:
       schema:
           animal: string
   ---
   
   role "system"
   The user should have submitted an animal.
   If the user requests anything besides animal fun facts, respond in a kind and firm manner that you only provide information about fun facts.
   Give the user 10 fun facts about the animal the user provided.
   All responses should be valid HTML without markdown backticks.
   
   role "user"
   {{animal}}
   

1. Cloud Shell'de doğru dizinde olduğunuzdan emin olun:

   cd ~/codelab-genai
   

2. Uygulamanızın yeni bir sürümünü yerel Git deponuza göndermek için şu komutları çalıştırın:

   git add .
   git commit -m "add latest changes"
   

3. Değişiklikleri GitHub'a aktarın:

   git push
   

4. Derleme işlemi tamamlandıktan sonra şu komutu çalıştırın ve dağıtılan uygulamanızı ziyaret edin:

   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"
   

Değişikliklerinizi görebilmeniz için derlemenin tamamlanması birkaç dakika sürebilir.

Tüm düzeltmelerin geçmişini şu adreste görebilirsiniz: https://console.cloud.google.com/run/detail/us-central1/codelab-genai/revisions

14. Tebrikler

Bu laboratuvarda bir web uygulaması yazdınız ve uygulamanızın kaynak kodunda değişiklik yapıldığında uygulamanızı otomatik olarak dağıtmak için Cloud Run'ı yapılandırdınız. Ardından, uygulamanızı değiştirip tekrar dağıttınız.

Bu laboratuvarı beğendiyseniz başka bir kodlama dilinde veya çerçevesinde tekrar deneyebilirsiniz:

• Python
• Node.js
• Go
• Java
• Angular
• Next.js

Öğrenmeye devam etmek için kullanabileceğiniz bazı seçenekler:

• Genkit Dokümanları: Başlangıç
• Node.js uygulamanıza gözlemlenebilirlik eklemeyle ilgili Codelab: JavaScript'te üretken yapay zeka uygulaması için pratik gözlemlenebilirlik teknikleri
• Next.js ile uygulamanıza ön uç eklemeyle ilgili Codelab: Automatically Deploy Generative AI Next.js Web Application from Version Control to Cloud Run (Üretken Yapay Zeka Next.js Web Uygulamasını Sürüm Kontrolünden Cloud Run'a Otomatik Olarak Dağıtma)
• İşlev çağrısının nasıl kullanılacağını gösteren Codelab: Cloud Run ile Gemini işlev çağrısını kullanma
• Video içeriğini işlemek için yapay zekayı kullanma codelab'i: Bir videoyu sahne sahne işlemek için Cloud Run Jobs Video Intelligence API'yi kullanma