1. اهداف
هدف از این کارگاه ارائه آموزش عملی هوش مصنوعی Duet به کاربران و تمرین‌کنندگان است.
در این کد لبه موارد زیر را یاد می گیرید:
- Duet AI را در پروژه GCP خود فعال کنید و آن را برای استفاده در یک IDE و Cloud Console پیکربندی کنید.
- از هوش مصنوعی Duet برای تولید کد، تکمیل و توضیح استفاده کنید.
- از هوش مصنوعی Duet برای توضیح و عیب یابی یک مشکل برنامه استفاده کنید.
- ویژگی‌های هوش مصنوعی Duet مانند چت IDE و چت چند نوبتی، چت در مقابل تولید کد درون خطی، اقدامات هوشمندانه مانند توضیح کد و تصدیق تلاوت و موارد دیگر.
روایت
برای نشان دادن اینکه چگونه هوش مصنوعی Duet برای توسعه دهندگان به طور واقعی در توسعه روزمره استفاده می شود، فعالیت های این کارگاه در یک زمینه روایت انجام می شود.
یک توسعه دهنده جدید به یک شرکت تجارت الکترونیک می پیوندد. آنها وظیفه دارند یک سرویس جدید به برنامه تجارت الکترونیک موجود (که از چندین سرویس تشکیل شده است) اضافه کنند. سرویس جدید اطلاعات اضافی (ابعاد، وزن و غیره) را در مورد محصولات موجود در کاتالوگ محصول ارائه می دهد. این سرویس هزینه های حمل و نقل بهتر/ارزان تری را بر اساس ابعاد و وزن محصول ممکن می سازد.
از آنجایی که توسعه‌دهنده در این شرکت جدید است، از هوش مصنوعی Duet برای تولید کد، توضیح و مستندسازی استفاده می‌کند.
پس از کدگذاری سرویس، یک سرپرست پلتفرم از Duet AI (چت) برای کمک به ایجاد مصنوع (محفظه docker) و منابع مورد نیاز برای استقرار مصنوع در GCP (به عنوان مثال Artifact Registry، مجوزهای IAM، مخزن کد، محاسبه استفاده می کند. زیرساخت مانند GKE یا CloudRun و غیره)
هنگامی که برنامه در GCP مستقر شد، یک اپراتور برنامه/SRE از Duet AI (و Cloud Ops) برای کمک به عیب یابی یک خطا در سرویس جدید استفاده می کند.
پرسونا
این کارگاه افراد زیر را پوشش می دهد:
- برنامه نویس - مقداری دانش برنامه نویسی و توسعه نرم افزار مورد نیاز است.
این نسخه از کارگاه هوش مصنوعی Duet فقط برای توسعه دهندگان است. هیچ دانشی از منابع ابری GCP لازم نیست. اسکریپت‌های نحوه ساخت منابع GCP مورد نیاز برای اجرای این برنامه را می‌توانید در اینجا پیدا کنید. می‌توانید دستورالعمل‌های این راهنما را برای استقرار منابع GCP مورد نیاز دنبال کنید.
2. آماده سازی محیط
فعال سازی Duet AI
برای فعال کردن Duet AI در پروژه Google Cloud، Cloud AI Companion API را فعال می‌کنید و نقش‌های Cloud AI Companion User و سرویس Usage Viewer Identity and Access Management (IAM) را به کاربران اعطا می‌کنید.
از طریق gcloud
فعال کردن Cloud Shell:
PROJECT_ID ، USER خود را پیکربندی کنید و Cloud AI Companion API را فعال کنید.
export PROJECT_ID=<YOUR PROJECT ID>
export USER=<YOUR USERNAME> # Use your full LDAP, e.g. name@example.com
gcloud config set project ${PROJECT_ID}
gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project ${PROJECT_ID}
خروجی به صورت زیر است:
Updated property [core/project]. Operation "operations/acat.p2-60565640195-f37dc7fe-b093-4451-9b12-934649e2a435" finished successfully.
اعطای نقش‌های Cloud AI Companion User و سرویس Usage Viewer Identity and Access Management (IAM) به حساب USER. Cloud Companion API پشت ویژگی‌های IDE و کنسولی قرار دارد که ما از آنها استفاده خواهیم کرد. مجوز سرویس Usage Viewer به عنوان یک بررسی سریع قبل از فعال کردن رابط کاربری در کنسول استفاده می‌شود (بنابراین Duet UI فقط در پروژه‌هایی که API در آنها فعال است ظاهر می‌شود).
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
--member=user:${USER} --role=roles/cloudaicompanion.user
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
--member=user:${USER} --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer
خروجی به صورت زیر است:
... - members: - user:<YOUR USER ACCOUNT> role: roles/cloudaicompanion.user ... - members: - user:<YOUR USER ACCOUNT> role: roles/serviceusage.serviceUsageViewer
از طریق Cloud Console
برای فعال کردن API، به صفحه Cloud AI Companion API در کنسول Google Cloud بروید.
در انتخابگر پروژه، یک پروژه را انتخاب کنید.
روی Enable کلیک کنید.
صفحه به روز می شود و وضعیت فعال را نشان می دهد. هوش مصنوعی Duet اکنون در پروژه انتخابی Google Cloud برای همه کاربرانی که نقش های IAM مورد نیاز را دارند در دسترس است.
برای اعطای نقش های IAM که برای استفاده از Duet AI مورد نیاز هستند، به صفحه IAM بروید.
در ستون اصلی ، USER خود را که می‌خواهید دسترسی به هوش مصنوعی Duet را برای آن فعال کنید، پیدا کنید و سپس روی نماد مداد ✏️ ویرایش اصل در آن ردیف کلیک کنید.
در پنجره دسترسی ویرایش ، روی افزودن نقش دیگری کلیک کنید.
در انتخاب نقش، Cloud AI Companion User را انتخاب کنید.
روی افزودن نقش دیگری کلیک کنید و Viewer Usage را انتخاب کنید.
روی ذخیره کلیک کنید.
راه اندازی IDE
توسعه دهندگان می توانند از بین IDE های متنوعی انتخاب کنند که به بهترین وجه با نیازهای آنها مطابقت دارد. کمک کد Duet AI در چندین IDE مانند Visual Studio Code ، JetBrains IDE (IntelliJ، PyCharm، GoLand، WebStorm و موارد دیگر)، ایستگاه های کاری ابری ، Cloud Shell Editor در دسترس است.
در این آزمایشگاه می‌توانید از Cloud Workstations یا Cloud Shell Editor استفاده کنید.
این کارگاه از ویرایشگر پوسته ابری استفاده می کند.
توجه داشته باشید که راه اندازی ایستگاه های کاری Cloud ممکن است 20 تا 30 دقیقه طول بکشد.
برای استفاده فوری، از Cloud Shell Editor استفاده کنید.
با کلیک بر روی نماد مداد ✏️ در نوار منوی بالای Cloud Shell خود، Cloud Shell Editor را باز کنید.
Cloud Shell Editor دارای UI و UX بسیار شبیه به VSCode است.
روی CTRL (در ویندوز)/CMD (در مک) + , (کاما) کلیک کنید تا وارد قسمت تنظیمات شوید.
در نوار جستجو، "duet ai" را تایپ کنید.
اطمینان یا فعال کردن Cloudcode › Duet AI: فعال و Cloudcode › Duet AI › پیشنهادات درون خطی: فعال کردن خودکار
در نوار وضعیت پایین، روی Cloud Code - Sign In کلیک کنید و گردش کار ورود به سیستم را دنبال کنید.
اگر قبلاً وارد سیستم شده‌اید، نوار وضعیت Cloud Code - No project را نشان می‌دهد.
روی Cloud Code کلیک کنید - هیچ پروژه ای وجود ندارد و یک پنجره بازشوی عمل در بالا ظاهر می شود. روی Select a Google Cloud project کلیک کنید.
شروع به تایپ ID PROJECT خود کنید و پروژه شما باید در لیست ظاهر شود.
PROJECT_ID خود را از لیست پروژه ها انتخاب کنید.
نوار وضعیت پایین برای نشان دادن شناسه پروژه شما به روز می شود. اگر اینطور نیست، ممکن است لازم باشد تب Cloud Shell Editor خود را بازخوانی کنید.
روی نماد Duet AI کلیک کنید 
در نوار منوی سمت چپ و پنجره چت Duet AI ظاهر می شود. اگر پیامی دریافت کردید که می گوید پروژه GCP را انتخاب کنید. پروژه را کلیک کرده و مجدداً انتخاب کنید.
اکنون پنجره چت Duet AI را می بینید
3. راه اندازی زیرساخت
برای اجرای سرویس حمل و نقل جدید در GCP، به منابع GCP زیر نیاز دارید:
- یک نمونه Cloud SQL، با یک پایگاه داده.
- یک خوشه GKE برای اجرای سرویس کانتینری.
- یک رجیستری مصنوع برای ذخیره تصویر داکر.
- یک مخزن منبع ابری برای کد.
در ترمینال Cloud Shell، مخزن زیر را شبیه سازی کنید و دستورات زیر را برای راه اندازی زیرساخت در پروژه GCP خود اجرا کنید.
# Set your project
export PROJECT_ID=<INSERT_YOUR_PROJECT_ID>
gcloud config set core/project ${PROJECT_ID}
# Enable Cloudbuild and grant Cloudbuild SA owner role
export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe ${PROJECT_ID} --format 'value(projectNumber)')
gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member serviceAccount:${PROJECT_NUMBER}@cloudbuild.gserviceaccount.com --role roles/owner
# Clone the repo
git clone https://github.com/duetailabs/dev.git ~/duetaidev
cd ~/duetaidev
# Run Cloudbuild to create the necessary resources
gcloud builds submit --substitutions=_PROJECT_ID=${PROJECT_ID}
# To destroy all GCP resources, run the following
# gcloud builds submit --substitutions=_PROJECT_ID=${PROJECT_ID} --config=cloudbuild_destroy.yaml
4. توسعه یک سرویس python Flask
سرویسی که ما ایجاد خواهیم کرد در نهایت شامل فایل های زیر خواهد بود. اکنون نیازی به ایجاد این فایل‌ها ندارید و این فایل‌ها را در یک زمان با پیروی از دستورالعمل‌های زیر ایجاد خواهید کرد:
-
package-service.yaml- یک ویژگی Open API برای سرویس بسته که دارای داده‌هایی مانند ارتفاع، عرض، وزن و دستورالعمل‌های ویژه است. -
data_model.py- مدل داده برای مشخصات بسته سرویس API. همچنین جدولpackagesرا در DB product_details ایجاد می کند. -
connect_connector.py- اتصال CloudSQL (موتور، Session و ORM پایه را تعریف می کند) -
db_init.py- داده های نمونه را در جدولpackagesایجاد می کند. -
main.py- یک سرویس Python Flask با نقطه پایانیGETبرای بازیابی جزئیات بسته از داده هایpackagesبر اساس product_id. -
test.py- تست واحد -
requirement.txt- الزامات پایتون -
Dockerfile- برای کانتینری کردن این برنامه
اگر در طول تمرینات به مشکل چسبناکی برخورد کردید، فایل های نهایی همگی برای مرجع در ضمیمه این کد لبه قرار می گیرند.
در مرحله قبل، یک مخزن Cloud Source ایجاد کردید. مخزن را شبیه سازی کنید. فایل های برنامه را در پوشه مخزن کلون شده می سازید.
در ترمینال Cloud Shell، دستور زیر را برای کلون کردن مخزن اجرا کنید.
cd ~ gcloud source repos clone shipping shipping cd ~/shipping
نوار کناری چت Duet AI را از منوی سمت چپ Cloud Shell Editor باز کنید. نماد به نظر می رسد 
. اکنون می توانید از هوش مصنوعی Duet برای کمک به کد استفاده کنید.
package-service.yaml
بدون باز کردن هیچ فایلی، از Duet بخواهید که مشخصات Open API را برای سرویس حمل و نقل ایجاد کند.
درخواست 1: برای سرویسی که اطلاعات حمل و نقل و بسته را با یک شناسه عددی محصول ارائه می‌کند، مشخصات Yaml OpenAPI ایجاد کنید. این سرویس باید شامل اطلاعاتی در مورد ارتفاع، عرض، عمق، وزن بسته‌ها و هر دستورالعمل خاص حمل و نقل باشد.
سه گزینه در سمت راست بالای پنجره کد تولید شده وجود دارد.
می توانید COPY 
کد را وارد کنید و آن را در یک فایل PEST کنید.
می توانید ADD 
کد فایل فعلی باز شده در ویرایشگر.
یا می توانید OPEN 
کد در یک فایل جدید
OPEN کلیک کنید کد در یک فایل جدید
برای ذخیره فایل روی CTRL/CMD + s کلیک کنید و فایل را در پوشه برنامه با نام فایل به نام package-service.yaml ذخیره کنید. روی OK کلیک کنید.
فایل نهایی در قسمت APPENDIX این کد لبه است. اگر اینطور نیست، به صورت دستی تغییرات مناسب را انجام دهید.
همچنین می‌توانید برای مشاهده پاسخ‌های Duet AI، دستورهای مختلفی را امتحان کنید.
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید 
در بالای نوار کناری Duet AI.
data_model.py
در مرحله بعد، فایل پایتون مدل داده را برای سرویس بر اساس مشخصات OpenAPI ایجاد می کنید.
با باز کردن فایل package-service.yaml ، دستور زیر را وارد کنید.
درخواست 1: با استفاده از python sqlalchemy ORM، یک مدل داده برای این سرویس API ایجاد کنید. همچنین شامل یک تابع مجزا و یک ورودی اصلی که جداول پایگاه داده را ایجاد می کند.
بیایید به هر بخشی که تولید شده است نگاه کنیم. هوش مصنوعی Duet هنوز یک دستیار است، و در حالی که می تواند به سرعت کدنویسی کمک کند، همچنان باید محتوای تولید شده را مرور کنید و آن را در حین حرکت درک کنید.
ابتدا یک کلاس به نام Package of kind Base وجود دارد که مدل داده را برای پایگاه داده packages مانند زیر تعریف می کند:
class Package(Base):
__tablename__ = 'packages'
id = Column(Integer, primary_key=True)
product_id = Column(String(255))
height = Column(Float)
width = Column(Float)
depth = Column(Float)
weight = Column(Float)
special_handling_instructions = Column(String(255))
در مرحله بعد، به تابعی نیاز دارید که جدول را در پایگاه داده مانند زیر ایجاد کند:
def create_tables(engine):
Base.metadata.create_all(engine)
در نهایت، شما به یک تابع اصلی نیاز دارید که تابع create_tables را اجرا کند تا در واقع جدول را در پایگاه داده CloudSQL بسازد، مانند زیر:
if __name__ == '__main__':
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///shipping.db')
create_tables(engine)
print('Tables created successfully.')
توجه داشته باشید که عملکرد main ایجاد یک موتور با استفاده از پایگاه داده محلی sqlite است. برای استفاده از CloudSQL، باید آن را تغییر دهید. شما این کار را کمی بعد انجام دهید.
با استفاده از OPEN کد در یک گردش کار فایل جدید مانند قبل. کد را در فایلی به نام data_model.py ذخیره کنید (به خط زیر در نام توجه کنید نه خط تیره).
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید در بالای نوار کناری Duet AI.
connect-connector.py
کانکتور CloudSQL را ایجاد کنید.
با باز بودن فایل data_model.py ، دستورات زیر را وارد کنید.
درخواست 1: با استفاده از کتابخانه cloud-sql-python-connector، تابعی را ایجاد کنید که یک مخزن اتصال را برای یک نمونه Cloud SQL از Postgres راه اندازی می کند.
توجه داشته باشید که پاسخ از کتابخانه cloud-sql-python-connector استفاده نمی کند. می‌توانید با افزودن ویژگی‌های خاص به همان موضوع چت، درخواست‌ها را اصلاح کنید تا کمی تند به Duet بدهید.
بیایید از یک دستور دیگر استفاده کنیم.
درخواست 2: باید از کتابخانه cloud-sql-python-connector استفاده کنید.
مطمئن شوید که از کتابخانه cloud-sql-python-connector استفاده می کند.
با استفاده از OPEN کد در یک گردش کار فایل جدید مانند قبل. کد را در فایلی به نام connect_conector.py ذخیره کنید. ممکن است لازم باشد کتابخانه pg8000 را به صورت دستی وارد کنید، لطفاً فایل زیر را ببینید.
تاریخچه چت Duet AI را پاک کنید و با باز کردن فایل connect_connector.py ، DB engine ، sessionmaker و ORM base را برای استفاده در برنامه ایجاد کنید.
درخواست 1: با استفاده از روش connect_with_connector یک موتور، کلاس sessionmaker و Base ORM ایجاد کنید.
پاسخ ممکن است engine ، Session و Base به فایل connect_connector.py اضافه کند.
فایل نهایی در قسمت APPENDIX این کد لبه است. اگر اینطور نیست، به صورت دستی تغییرات مناسب را انجام دهید.
همچنین می‌توانید اعلان‌های مختلفی را امتحان کنید تا تغییرات احتمالی پاسخ‌های Duet AI را ببینید.
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید در بالای نوار کناری Duet AI.
در حال به روز رسانی data_model.py
برای ایجاد جدول در پایگاه داده CloudSQL باید از موتوری که در مرحله قبل ایجاد کردید (در فایل connect_connector.py ) استفاده کنید.
تاریخچه چت Duet AI را پاک کنید. فایل data_model.py را باز کنید. دستور زیر را امتحان کنید.
درخواست 1: در تابع main، موتور را از connect_connector.py وارد کرده و از آن استفاده کنید
باید engine واردکننده پاسخ را از connect_connector (برای CloudSQL) ببینید. create_table از آن موتور استفاده می کند (به جای DB محلی پیش فرض sqlite ).
فایل data_model.py را به روز کنید.
فایل نهایی در قسمت APPENDIX این کد لبه است. اگر اینطور نیست، به صورت دستی تغییرات مناسب را انجام دهید.
همچنین می‌توانید اعلان‌های مختلفی را برای مشاهده پاسخ‌های مختلف Duet AI امتحان کنید.
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید در بالای نوار کناری Duet AI.
الزامات. txt
یک فایل requirements.txt برای برنامه ایجاد کنید.
هر دو فایل connect_connector.py و data_model.py را باز کنید و دستور زیر را وارد کنید.
درخواست 1: یک فایل مورد نیاز پیپ برای این مدل داده و سرویس ایجاد کنید
درخواست 2: با استفاده از آخرین نسخه، یک فایل مورد نیاز پیپ برای این مدل داده و سرویس ایجاد کنید
بررسی کنید که نام ها و نسخه ها صحیح باشند. به عنوان مثال، در پاسخ بالا، نام و نسخه google-cloud-sql-connecter هر دو نادرست است. نسخه ها را به صورت دستی اصلاح کنید و یک فایل requirements.txt ایجاد کنید که به شکل زیر است:
cloud-sql-python-connector==1.2.4
sqlalchemy==1.4.36
pg8000==1.22.0
در ترمینال فرمان موارد زیر را اجرا کنید:
pip3 install -r requirements.txt
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید در بالای نوار کناری Duet AI.
ایجاد جدول بسته ها در CloudSQL
متغیرهای محیطی را برای رابط پایگاه داده CloudSQL تنظیم کنید.
export INSTANCE_NAME=$(gcloud sql instances list --format='value(name)')
export INSTANCE_CONNECTION_NAME=$(gcloud sql instances describe ${INSTANCE_NAME} --format="value(connectionName)")
export DB_USER=evolution
export DB_PASS=evolution
export DB_NAME=product_details
اکنون data_model.py را اجرا کنید.
python data_model.py
خروجی مشابه زیر است (کد را بررسی کنید تا ببینید واقعاً چه چیزی انتظار می رود):
Tables created successfully.
به نمونه CloudSQL متصل شوید و بررسی کنید پایگاه داده ایجاد شده است.
gcloud sql connect ${INSTANCE_NAME} --user=evolution --database=product_details
پس از وارد کردن رمز عبور (همچنین evolution )، جداول را دریافت کنید.
product_details=> \dt
خروجی مشابه موارد زیر است:
List of relations Schema | Name | Type | Owner --------+----------+-------+----------- public | packages | table | evolution (1 row)
همچنین می توانید مدل داده و جزئیات جدول را بررسی کنید.
product_details=> \d+ packages
خروجی مشابه زیر است:
Table "public.packages"
Column | Type | Collation | Nullable | Default | Storage | Compression | Stats target | Description
-------------------------------+-------------------+-----------+----------+--------------------------------------+----------+-------------+--------------+-------------
id | integer | | not null | nextval('packages_id_seq'::regclass) | plain | | |
product_id | integer | | not null | | plain | | |
height | double precision | | not null | | plain | | |
width | double precision | | not null | | plain | | |
depth | double precision | | not null | | plain | | |
weight | double precision | | not null | | plain | | |
special_handling_instructions | character varying | | | | extended | | |
Indexes:
"packages_pkey" PRIMARY KEY, btree (id)
Access method: heap
برای خروج از CloudSQL \q را تایپ کنید.
db_init.py
در مرحله بعد، اجازه دهید برخی از داده های نمونه را به جدول packages اضافه کنیم.
تاریخچه چت Duet AI را پاک کنید. با باز بودن فایل data_model.py ، دستورات زیر را امتحان کنید.
درخواست 1: تابعی را ایجاد کنید که 10 ردیف بسته نمونه ایجاد می کند و آنها را به جدول بسته ها متعهد می کند.
درخواست 2: با استفاده از جلسه از connect_connector، تابعی را ایجاد کنید که 10 ردیف بسته نمونه ایجاد می کند و آنها را به جدول بسته ها متعهد می کند.
با استفاده از OPEN کد در یک گردش کار فایل جدید مانند قبل. کد را در فایلی به نام db_init.py ذخیره کنید.
فایل نهایی در قسمت APPENDIX این کد لبه است. اگر اینطور نیست، به صورت دستی تغییرات مناسب را انجام دهید.
همچنین می‌توانید اعلان‌های مختلفی را برای مشاهده پاسخ‌های مختلف Duet AI امتحان کنید.
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید در بالای نوار کناری Duet AI.
ایجاد داده های بسته های نمونه
db_init.py از خط فرمان اجرا کنید.
python db_init.py
خروجی مشابه موارد زیر است:
Packages created successfully.
دوباره به نمونه CloudSQL متصل شوید و بررسی کنید که داده های نمونه به جدول بسته ها اضافه شده است.
به نمونه CloudSQL متصل شوید و بررسی کنید پایگاه داده ایجاد شده است.
gcloud sql connect ${INSTANCE_NAME} --user=evolution --database=product_details
پس از وارد کردن رمز عبور (همچنین تکامل )، تمام داده ها را از جدول بسته ها دریافت کنید.
product_details=> SELECT * FROM packages;
خروجی مشابه موارد زیر است:
id | product_id | height | width | depth | weight | special_handling_instructions ----+------------+--------+-------+-------+--------+----------------------------------- 1 | 0 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 2 | 1 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 3 | 2 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 4 | 3 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 5 | 4 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 6 | 5 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 7 | 6 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 8 | 7 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 9 | 8 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. 10 | 9 | 10 | 10 | 10 | 10 | No special handling instructions. (10 rows)
برای خروج از CloudSQL \q را تایپ کنید.
main.py
با باز کردن فایل‌های data_model.py ، package-service.yaml ، و connect_connector.py ، یک main.py برای برنامه ایجاد کنید.
درخواست 1: با استفاده از کتابخانه فلاسک پایتون - پیاده سازی ایجاد کنید که از نقاط پایانی http rest برای این سرویس استفاده کند.
درخواست 2: با استفاده از کتابخانه python flask - پیاده سازی ایجاد کنید که از نقاط پایانی http rest برای این سرویس استفاده کند. SessionMaker را از connect_conector.py به برای داده های بسته ها وارد کرده و استفاده کنید.
درخواست 3: با استفاده از کتابخانه python flask - پیاده سازی ایجاد کنید که از نقاط پایانی http rest برای این سرویس استفاده کند. Package را از data_model.py و SessionMaker را از connect_conector.py به داده های بسته ها وارد کرده و استفاده کنید.
درخواست 4: با استفاده از کتابخانه python flask - پیاده سازی ایجاد کنید که از نقاط پایانی http rest برای این سرویس استفاده کند. Package را از data_model.py و SessionMaker را از connect_conector.py به داده های بسته ها وارد کرده و استفاده کنید. برای app.run از IP میزبان 0.0.0.0 استفاده کنید
الزامات main.py را به روز کنید.
Prompt: فایل مورد نیاز را برای main.py ایجاد کنید
این را به فایل requirements.txt اضافه کنید. حتما از Flask نسخه 3.0.0 استفاده کنید.
با استفاده از OPEN کد در یک گردش کار فایل جدید مانند قبل. کد را در فایلی به نام main.py ذخیره کنید.
فایل نهایی در قسمت APPENDIX این کد لبه است. اگر اینطور نیست، به صورت دستی تغییرات مناسب را انجام دهید.
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید در بالای نوار کناری Duet AI.
5. تست و اجرای برنامه
الزامات را نصب کنید.
pip3 install -r requirements.txt
main.py اجرا کنید.
python main.py
خروجی مشابه موارد زیر است:
* Serving Flask app 'main' * Debug mode: off WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Running on all addresses (0.0.0.0) * Running on http://127.0.0.1:5000 * Running on http://10.88.0.3:5000 Press CTRL+C to quit
از ترمینال دوم، نقطه پایانی /packages/<product_id> را آزمایش کنید.
curl localhost:5000/packages/1
خروجی مشابه موارد زیر است:
{"depth":10.0,"height":10.0,"special_handling_instructions":"No special handling instructions.","weight":10.0,"width":10.0}
همچنین می توانید هر شناسه محصول دیگری را در داده های نمونه خود آزمایش کنید.
CTRL_C وارد کنید تا از کانتینر docker در حال اجرا در ترمینال خارج شوید.
تست های واحد تولیدی
با باز بودن فایل main.py ، تست های واحد تولید کنید.
درخواست 1: تست های واحد تولید کنید.
با استفاده از OPEN کد در یک گردش کار فایل جدید مانند قبل. کد را در فایلی به نام test.py ذخیره کنید.
در تابع test_get_package باید یک product_id تعریف شود. می توانید به صورت دستی آن را اضافه کنید.
فایل نهایی در قسمت APPENDIX این کد لبه است. اگر اینطور نیست، به صورت دستی تغییرات مناسب را انجام دهید.
با کلیک بر روی نماد سطل زباله، سابقه چت Duet AI را بازنشانی کنید در بالای نوار کناری Duet AI.
در حال اجرا تست های واحد
تست واحد را اجرا کنید.
python test.py
خروجی مشابه موارد زیر است:
. ---------------------------------------------------------------------- Ran 1 test in 1.061s OK
همه فایل‌ها را در Cloud Shell Editor ببندید و با کلیک بر روی نماد سطل زباله، تاریخچه چت را پاک کنید 
در نوار وضعیت بالا
Dockerfile
یک Dockerfile برای این برنامه ایجاد کنید.
main.py را باز کنید و دستورات زیر را امتحان کنید.
درخواست 1: یک Dockerfile برای این برنامه ایجاد کنید.
درخواست 2: یک Dockerfile برای این برنامه ایجاد کنید. همه فایل ها را در کانتینر کپی کنید.
همچنین باید ENVARS برای INSTANCE_CONNECTION_NAME ، DB_USER ، DB_PASS و DB_NAME تنظیم کنید. شما می توانید این کار را به صورت دستی انجام دهید. Dockerfile شما باید به شکل زیر باشد:
FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY . ./
RUN pip install -r requirements.txt
# Add these manually for your project
ENV INSTANCE_CONNECTION_NAME=YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME
ENV DB_USER=evolution
ENV DB_PASS=evolution
ENV DB_NAME=product_details
CMD ["python", "main.py"]
با استفاده از OPEN کد در یک گردش کار فایل جدید مانند قبل. کد را در فایلی به نام Dockerfile ذخیره کنید.
فایل نهایی در قسمت APPENDIX این کد لبه است. اگر اینطور نیست، به صورت دستی تغییرات مناسب را انجام دهید.
به صورت محلی برنامه را اجرا می کند
با باز بودن Dockerfile ، دستور زیر را امتحان کنید.
درخواست 1: چگونه می توانم با استفاده از این Dockerfile یک کانتینر را به صورت محلی اجرا کنم
دستورالعمل ها را دنبال کنید.
# Build docker build -t shipping . # And run docker run -p 5000:5000 -it shipping
خروجی مشابه موارد زیر است:
* Serving Flask app 'main' * Debug mode: off WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead. * Running on all addresses (0.0.0.0) * Running on http://127.0.0.1:5000 * Running on http://172.17.0.2:5000 Press CTRL+C to quit
از پنجره ترمینال دوم، به ظرف دسترسی پیدا کنید.
curl localhost:5000/packages/1
خروجی مشابه موارد زیر است:
{"depth":10.0,"height":10.0,"special_handling_instructions":"No special handling instructions.","weight":10.0,"width":10.0}
برنامه کانتینری در حال کار است.
CTRL_C وارد کنید تا از کانتینر docker در حال اجرا در ترمینال خارج شوید.
ساخت تصویر کانتینر در رجیستری مصنوع
تصویر ظرف را بسازید و به رجیستری Artifact فشار دهید.
cd ~/shipping
gcloud auth configure-docker us-central1-docker.pkg.dev
docker build -t us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/shipping/shipping .
docker push us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/shipping/shipping
ظرف برنامه اکنون در us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/shipping/shipping قرار دارد که می‌تواند در GKE مستقر شود.
6. استقرار برنامه در خوشه GKE
هنگامی که شما منابع GCP را برای این کارگاه ساختید، یک خوشه خودکار GKE ایجاد شد. به خوشه GKE متصل شوید.
gcloud container clusters get-credentials gke1 \
--region=us-central1
حساب سرویس پیش فرض Kubernetes را با حساب سرویس Google حاشیه نویسی کنید.
kubectl annotate serviceaccount default iam.gke.io/gcp-service-account=cloudsqlsa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com
خروجی مشابه موارد زیر است:
serviceaccount/default annotated
فایل k8s.yaml را آماده و اعمال کنید.
cp ~/duetaidev/k8s.yaml_tmpl ~/shipping/.
export INSTANCE_NAME=$(gcloud sql instances list --format='value(name)')
export INSTANCE_CONNECTION_NAME=$(gcloud sql instances describe ${INSTANCE_NAME} --format="value(connectionName)")
export IMAGE_REPO=us-central1-docker.pkg.dev/${PROJECT_ID}/shipping/shipping
envsubst < ~/shipping/k8s.yaml_tmpl > k8s.yaml
kubectl apply -f k8s.yaml
خروجی مشابه موارد زیر است:
deployment.apps/shipping created service/shipping created
صبر کنید تا Pods اجرا شود و سرویس یک آدرس IP خارجی متعادل کننده بار اختصاص داده شود.
kubectl get pods kubectl get service shipping
خروجی مشابه موارد زیر است:
# kubectl get pods NAME READY STATUS RESTARTS AGE shipping-f5d6f8d5-56cvk 1/1 Running 0 4m47s shipping-f5d6f8d5-cj4vv 1/1 Running 0 4m48s shipping-f5d6f8d5-rrdj2 1/1 Running 0 4m47s # kubectl get service shipping NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE shipping LoadBalancer 34.118.225.125 34.16.39.182 80:30076/TCP 5m41s
برای کلاسترهای GKE Autopilot، چند لحظه صبر کنید تا منابع آماده شوند.
از طریق آدرس EXTERNAL-IP به سرویس دسترسی پیدا کنید.
export EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc shipping --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
curl http://${EXTERNAL_IP}/packages/1
خروجی مشابه زیر است:
{"depth":10.0,"height":10.0,"special_handling_instructions":"No special handling instructions.","weight":10.0,"width":10.0}
7. اعتبار اضافی: عیب یابی برنامه
نقش CloudSQL Client IAM را از حساب سرویس cloudsqlsa حذف کنید. این باعث ایجاد خطا در اتصال به پایگاه داده CloudSQL می شود.
gcloud projects remove-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
--member="serviceAccount:cloudsqlsa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
--role="roles/cloudsql.client"
Pod حمل و نقل را مجدداً راه اندازی کنید.
kubectl rollout restart deployment shipping
پس از راه اندازی مجدد پاد، دوباره سعی کنید به سرویس shipping دسترسی پیدا کنید.
export EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc shipping --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
curl http://${EXTERNAL_IP}/packages/1
خروجی مشابه موارد زیر است:
... <title>500 Internal Server Error</title> <h1>Internal Server Error</h1> <p>The server encountered an internal error and was unable to complete your request. Either the server is overloaded or there is an error in the application.</p>
با رفتن به Kubernetes Engine > Workloads، گزارش‌ها را بررسی کنید
روی استقرار shipping و سپس برگه Logs کلیک کنید.
روی View in Log Explorer کلیک کنید 
نماد سمت راست نوار وضعیت با این کار یک پنجره Log Explorer جدید باز می شود.
روی یکی از ورودی های خطای Traceback کلیک کنید و سپس روی توضیح این ورود ورود کلیک کنید.
می توانید توضیح خطا را بخوانید.
در مرحله بعد، بیایید هوش مصنوعی Duet را برای کمک به عیب یابی خطا دریافت کنیم.
دستور زیر را امتحان کنید.
درخواست 1: به من کمک کنید این خطا را عیب یابی کنم
پیام خطا را در اعلان وارد کنید.
درخواست 2: ممنوع: به نظر نمی رسد که اصل IAM تأیید شده مجاز به درخواست API باشد. بررسی کنید که «Cloud SQL Admin API» در پروژه GCP شما فعال است و نقش «Cloud SQL Client» به اصلی IAM اعطا شده است.
و سپس.
درخواست 3: چگونه می توانم نقش Cloud SQL Client را با استفاده از gcloud به حساب سرویس Google اختصاص دهم؟
نقش Cloud SQL Client را به cloudsqlsa اختصاص دهید.
gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} \
--member="serviceAccount:cloudsqlsa@${PROJECT_ID}.iam.gserviceaccount.com" \
--role="roles/cloudsql.client"
چند لحظه صبر کنید و دوباره سعی کنید به برنامه دسترسی داشته باشید.
export EXTERNAL_IP=$(kubectl get svc shipping --output jsonpath='{.status.loadBalancer.ingress[0].ip}')
curl http://${EXTERNAL_IP}/packages/1
خروجی مشابه موارد زیر است:
{"depth":10.0,"height":10.0,"special_handling_instructions":"No special handling instructions.","weight":10.0,"width":10.0}
شما با موفقیت از هوش مصنوعی Duet در Cloud Logging ، Log Explorer و ویژگی Log Explainer برای عیب یابی استفاده کرده اید.
8. نتیجه گیری
تبریک می گویم! شما با موفقیت این کد را تکمیل کردید.
در این کد لبه موارد زیر را یاد گرفتید:
- Duet AI را در پروژه GCP خود فعال کنید و آن را برای استفاده در یک IDE و Cloud Console پیکربندی کنید.
- از هوش مصنوعی Duet برای تولید کد، تکمیل و توضیح استفاده کنید.
- از هوش مصنوعی Duet برای توضیح و عیب یابی یک مشکل برنامه استفاده کنید.
- ویژگی‌های هوش مصنوعی Duet مانند چت IDE و چت چند نوبتی، چت در مقابل تولید کد درون خطی، اقدامات هوشمندانه مانند توضیح کد و تصدیق تلاوت و موارد دیگر.
9. ضمیمه
package-service.yaml
swagger: "2.0"
info:
title: Shipping and Package Information API
description: This API provides information about shipping and packages.
version: 1.0.0
host: shipping.googleapis.com
schemes:
- https
produces:
- application/json
paths:
/packages/{product_id}:
get:
summary: Get information about a package
description: This method returns information about a package, including its height, width, depth, weight, and any special handling instructions.
parameters:
- name: product_id
in: path
required: true
type: integer
format: int64
responses:
"200":
description: A successful response
schema:
type: object
properties:
height:
type: integer
format: int64
width:
type: integer
format: int64
depth:
type: integer
format: int64
weight:
type: integer
format: int64
special_handling_instructions:
type: string
"404":
description: The product_id was not found
data_model.py
from sqlalchemy import Column, Integer, String, Float
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from connect_connector import engine
Base = declarative_base()
class Package(Base):
__tablename__ = 'packages'
id = Column(Integer, primary_key=True)
product_id = Column(Integer, nullable=False)
height = Column(Float, nullable=False)
width = Column(Float, nullable=False)
depth = Column(Float, nullable=False)
weight = Column(Float, nullable=False)
special_handling_instructions = Column(String, nullable=True)
def create_tables():
Base.metadata.create_all(engine)
if __name__ == '__main__':
create_tables()
print('Tables created successfully.')
connect_connector.py
import os
from google.cloud.sql.connector import Connector, IPTypes
import sqlalchemy
# You may need to manually import pg8000 and Base as follows
import pg8000
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
def connect_with_connector() -> sqlalchemy.engine.base.Engine:
"""Initializes a connection pool for a Cloud SQL instance of Postgres."""
# Note: Saving credentials in environment variables is convenient, but not
# secure - consider a more secure solution such as
# Cloud Secret Manager (https://cloud.google.com/secret-manager) to help
# keep secrets safe.
instance_connection_name = os.environ[
"INSTANCE_CONNECTION_NAME"
] # e.g. 'project:region:instance'
db_user = os.environ["DB_USER"] # e.g. 'my-database-user'
db_pass = os.environ["DB_PASS"] # e.g. 'my-database-password'
db_name = os.environ["DB_NAME"] # e.g. 'my-database'
ip_type = IPTypes.PRIVATE if os.environ.get("PRIVATE_IP") else IPTypes.PUBLIC
connector = Connector()
def getconn() -> sqlalchemy.engine.base.Engine:
conn: sqlalchemy.engine.base.Engine = connector.connect(
instance_connection_name,
"pg8000",
user=db_user,
password=db_pass,
db=db_name,
ip_type=ip_type,
)
return conn
pool = sqlalchemy.create_engine(
"postgresql+pg8000://",
creator=getconn,
# ...
)
return pool
# Create a connection pool
engine = connect_with_connector()
# Create a sessionmaker class to create new sessions
SessionMaker = sqlalchemy.orm.sessionmaker(bind=engine)
# Create a Base class for ORM
# You may need to manually fix the following
Base = declarative_base()
db_init.py
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from connect_connector import engine
from data_model import Package
def create_packages():
# Create a session
session = sessionmaker(bind=engine)()
# Create 10 sample packages
for i in range(10):
package = Package(
product_id=i,
height=10.0,
width=10.0,
depth=10.0,
weight=10.0,
special_handling_instructions="No special handling instructions."
)
# Add the package to the session
session.add(package)
# Commit the changes
session.commit()
if __name__ == '__main__':
create_packages()
print('Packages created successfully.')
main.py
from flask import Flask, request, jsonify
from data_model import Package
from connect_connector import SessionMaker
app = Flask(__name__)
session_maker = SessionMaker()
@app.route("/packages/<int:product_id>", methods=["GET"])
def get_package(product_id):
"""Get information about a package."""
session = session_maker
package = session.query(Package).filter(Package.product_id == product_id).first()
if package is None:
return jsonify({"message": "Package not found."}), 404
return jsonify(
{
"height": package.height,
"width": package.width,
"depth": package.depth,
"weight": package.weight,
"special_handling_instructions": package.special_handling_instructions,
}
), 200
if __name__ == "__main__":
app.run(host="0.0.0.0")
test.py
import unittest
from data_model import Package
from connect_connector import SessionMaker
from main import app
class TestPackage(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.session_maker = SessionMaker()
def tearDown(self):
self.session_maker.close()
def test_get_package(self):
"""Test the `get_package()` function."""
package = Package(
product_id=11, # Ensure that the product_id different from the sample data
height=10,
width=10,
depth=10,
weight=10,
special_handling_instructions="Fragile",
)
session = self.session_maker
session.add(package)
session.commit()
response = app.test_client().get("/packages/11")
self.assertEqual(response.status_code, 200)
self.assertEqual(
response.json,
{
"height": 10,
"width": 10,
"depth": 10,
"weight": 10,
"special_handling_instructions": "Fragile",
},
)
if __name__ == "__main__":
unittest.main()
الزامات. txt
cloud-sql-python-connector==1.2.4
sqlalchemy==1.4.36
pg8000==1.22.0
Flask==3.0.0
gunicorn==20.1.0
psycopg2-binary==2.9.3
Dockerfile
FROM python:3.10-slim
WORKDIR /app
COPY . ./
RUN pip install -r requirements.txt
# Add these manually for your project
ENV INSTANCE_CONNECTION_NAME=YOUR_INSTANCE_CONNECTION_NAME
ENV DB_USER=evolution
ENV DB_PASS=evolution
ENV DB_NAME=product_details
CMD ["python", "main.py"]