1. Введение
В современном быстро меняющемся цифровом мире время является ценным товаром. YouTube — это обширное хранилище информации, но длинные видеоролики могут потребовать значительных затрат времени. Именно здесь сумматоры YouTube становятся неоценимыми. Эти инструменты эффективно объединяют длинные видеоролики в краткие изложения, позволяя пользователям быстро понять основной контент, не просматривая видео целиком. Это особенно полезно для студентов, специалистов и всех, кто хочет эффективно извлекать ключевую информацию из онлайн-видеоконтента. По сути, сумматоры YouTube позволяют пользователям максимально эффективно учиться и получать информацию, сводя к минимуму потери времени.
К концу этой лабораторной работы у вас будет работающее веб-приложение, которое сможет генерировать сводку из видео YouTube. Вы также будете лучше понимать, как использовать Gemini API, Google Gen AI SDK и интегрировать их вместе для создания веб-приложения.
Ваше веб-приложение будет выглядеть так:
Все, что вам нужно сделать, это предоставить ссылку на видео на YouTube, а Gemini сделает все остальное.
2. Прежде чем начать
В этой лаборатории кода предполагается, что у вас уже есть проект Google Cloud с включенной оплатой. Если у вас его еще нет, вы можете следовать инструкциям ниже, чтобы начать работу.
- В Google Cloud Console на странице выбора проекта выберите или создайте проект Google Cloud.
- Убедитесь, что для вашего проекта Google Cloud включена оплата. Узнайте, как проверить, включена ли оплата в проекте .
- Вы будете использовать Cloud Shell , среду командной строки, работающую в Google Cloud. Чтобы получить к нему доступ, нажмите «Активировать Cloud Shell» в верхней части консоли Google Cloud.
- После подключения к Cloud Shell вы проверяете, что вы уже прошли аутентификацию и что для проекта установлен идентификатор вашего проекта, используя следующую команду:
gcloud auth list
- Выполните следующую команду в Cloud Shell, чтобы убедиться, что команда gcloud знает о вашем проекте.
gcloud config list project
- Если ваш проект не установлен, используйте следующую команду, чтобы установить его:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- Убедитесь, что включены следующие API:
- Облачный бег
- Вертексный ИИ
Альтернативой использованию команды gcloud является переход через консоль по этой ссылке . Обратитесь к документации по командам и использованию gcloud.
Предварительные условия
- Умеете читать и писать коды Python и HTML.
- Комфортная работа с Gemini API и Google Gen AI SDK.
- Понимание основ полнофункциональной разработки.
Что вы узнаете
- Как создать серверный API на базе Gemini с использованием библиотеки Flask API
- Как создать приложение GenAI, связать воедино интерфейс и серверную часть
- Как развернуть разработанное приложение GenAI в Cloud Run
Что вам понадобится
- Рабочий компьютер и надежный Wi-Fi.
- Любопытный ум
3. Создайте приложение Python Flask в Cloud Run.
Мы создадим приложение Python Flask в Cloud Run, используя автоматически созданный шаблон из Cloud Shell.
Перейдите к терминалу Cloud Shell и нажмите кнопку «Открыть редактор». 
Убедитесь, что проект Cloud Code установлен в левом нижнем углу (строке состояния) редактора Cloud Shell, как показано на изображении ниже, и настроен на активный проект Google Cloud, для которого у вас включена оплата. Авторизуйтесь, если будет предложено.
Щелкните этот активный проект в строке состояния и дождитесь открытия всплывающего окна Cloud Code. Во всплывающем окне выберите «Новое приложение». 
Из списка приложений выберите Cloud Run Application :
Для страницы 2/2 выберите шаблон Python Flask:
Укажите название проекта по вашему желанию (например, «amazing-gemini-app») и нажмите «ОК» :
Откроется шаблон нового проекта, который вы только что создали.
Вот как просто создать приложение Python Flask в Cloud Run с помощью Google Cloud Shell.
4. Создайте интерфейс
Как говорилось ранее, вот как будет выглядеть окончательное веб-приложение:
Он содержит поле ввода для получения ссылки на YouTube от пользователя, возможность выбора другого семейства моделей, текстовое поле для предоставления дополнительных подсказок при необходимости и кнопку для отправки формы.
Если вам нравится эта задача, вы можете создать свою собственную форму или отредактировать свойства CSS. Вы также можете скопировать код ниже и заменить им содержимое файла index.html в папке шаблонов .
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>YouTube Summarizer</title>
<style>
body {
font-family: sans-serif;
display: flex;
justify-content: center;
align-items: center;
min-height: 100vh;
background-color: #f4f4f4;
}
.container {
background-color: white;
padding: 30px;
border-radius: 8px;
box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
text-align: center;
}
h2 {
text-align: center;
margin-bottom: 20px;
}
input[type="text"], textarea, select {
width: 100%;
padding: 10px;
margin-bottom: 15px;
border: 1px solid #ccc;
border-radius: 4px;
box-sizing: border-box;
}
button {
background-color: #4CAF50;
color: white;
padding: 12px 20px;
border: none;
border-radius: 4px;
cursor: pointer;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="container">
<h2>YouTube Summarizer</h2>
<form action="/summarize" target="_blank" method="post">
<input type="text" name="youtube_link" placeholder="Enter YouTube Link">
<select name="model">
<option value="gemini-2.0-flash-001">Gemini 2.0 Flash</option>
</select>
<textarea name="additional_prompt" placeholder="Write your additional prompt here. For example: 'explain to me like I am five years old'"></textarea>
<button type="submit">Summarize</button>
</form>
</div>
</body>
</html>
Чтобы проверить, правильно ли вы выполнили этот шаг, щелкните правой кнопкой мыши app.py и выберите «Запустить файл Python в терминале».
Если все прошло хорошо, вы сможете получить доступ к своему веб-приложению по адресу http://127.0.0.1:8080 .
5. Создайте серверную часть
После настройки внешнего интерфейса вам необходимо будет создать серверную службу, которая будет использовать модель Gemini для обобщения видео YouTube, предоставленного пользователем. Обратите внимание, что для выполнения этой задачи вам придется перезаписать файл app.py.
Прежде чем менять код, вам потребуется создать виртуальную среду и установить необходимые библиотеки для запуска компонентов Gemini.
Во-первых, вам нужно будет добавить библиотеку Google Gen AI SDK в файл require.txt . Это должно выглядеть так:
Flask==2.3.3
requests==2.31.0
debugpy # Required for debugging.
google-genai==1.2.0
Во-вторых, вам необходимо создать виртуальную среду и установить пакеты из файла require.txt , чтобы можно было успешно запустить внутренний код.
- Нажмите на полоску в верхнем левом углу и выберите «Терминал» > «Новый терминал».
2. Создайте виртуальную среду, введя терминал, и дождитесь ее успешной установки.
python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt
Снова не стесняйтесь бросить себе вызов и самостоятельно создать конечную точку Gemini с помощью Flask API. Ваш код должен быть похож на тот, что представлен ниже.
import os
from flask import Flask, render_template, request
from google import genai
from google.genai import types
app = Flask(__name__)
PROJECT_ID = "REPLACE_WITH_YOUR_PROJECT_ID"
client = genai.Client(
vertexai=True,
project=PROJECT_ID,
location="us-central1",
)
# Define the home page route.
@app.route('/', methods=['GET'])
def index():
'''
Renders the home page.
Returns:The rendered template.
'''
return render_template('index.html')
def generate(youtube_link, model, additional_prompt):
# Prepare youtube video using the provided link
youtube_video = types.Part.from_uri(
file_uri=youtube_link,
mime_type="video/*",
)
# If addtional prompt is not provided, just append a space
if not additional_prompt:
additional_prompt = " "
# Prepare content to send to the model
contents = [
youtube_video,
types.Part.from_text(text="""Provide a summary of the video."""),
additional_prompt,
]
# Define content configuration
generate_content_config = types.GenerateContentConfig(
temperature = 1,
top_p = 0.95,
max_output_tokens = 8192,
response_modalities = ["TEXT"],
)
return client.models.generate_content(
model = model,
contents = contents,
config = generate_content_config,
).text
@app.route('/summarize', methods=['GET', 'POST'])
def summarize():
'''
Summarize the user provided YouTube video.
Returns: Summary.
'''
# If the request is a POST request, process the form data.
if request.method == 'POST':
youtube_link = request.form['youtube_link']
model = request.form['model']
additional_prompt = request.form['additional_prompt']
# Generate the summary.
try:
summary = generate(youtube_link, model, additional_prompt)
return summary
except ValueError as e:
raise e
# If the request is a GET request, redirect to the home page.
else:
return redirect('/')
if __name__ == '__main__':
server_port = os.environ.get('PORT', '8080')
app.run(debug=False, port=server_port, host='0.0.0.0')
По сути, код делает следующее:
Импортирует необходимые библиотеки:
- Flask: для создания веб-приложения.
- os: для доступа к переменным среды.
- google.genai: для взаимодействия с ИИ Gemini от Google.
- google.genai.types: для определения структур данных для Gemini.
Инициализация клиента Gemini:
- Он устанавливает соединение с Google Vertex AI, позволяя приложению использовать модель Gemini AI. Обязательно замените « REPLACE_WITH_YOUR_PROJECT_ID » на идентификатор вашего проекта.
Определение функции генерации:
- Эта функция принимает ссылку на видео YouTube, идентификатор модели Gemini и дополнительную подсказку в качестве входных данных. Затем он отправляет видео и приглашение в Gemini и возвращает сгенерированный текст резюме.
Определение маршрута домашней страницы (/):
- Эта функция отображает шаблон index.html, который отображает форму, в которой пользователь может ввести ссылку на YouTube.
Определение маршрута суммирования (/summarize):
- Эта функция обрабатывает отправку форм. Он извлекает ссылку YouTube, модель и приглашение из формы, вызывает функцию генерации для получения сводки, а затем отображает сводку в шаблоне result.html .
Запуск приложения:
- Он извлекает порт сервера из переменных среды и запускает веб-сервер Flask.
Вы можете протестировать код, запустив app.py с терминала. Тот же метод, что и при тестировании внешнего интерфейса. Щелкните правой кнопкой мыши файл app.py и выберите «Запустить файл Python в терминале».
Идите и протестируйте свое приложение. Он должен работать так, как ожидалось.
6. Развертывание веб-приложения
Теперь, когда у вас есть работающее приложение GenAI, давайте развернем его в Cloud Run, чтобы вы могли поделиться им с друзьями и коллегами и попробовать его.
Перейдите к терминалу Cloud Shell и убедитесь, что текущий проект настроен для вашего активного проекта. Если нет, вы должны использовать команду gcloud configure, чтобы установить идентификатор проекта:
gcloud config set project [PROJECT_ID]
Не забудьте заменить [PROJECT_ID] на свой идентификатор проекта. Затем введите следующие команды в этом порядке одну за другой:
cd amazing-gemini-app
gcloud run deploy --source .
Вам будет предложено ввести имя вашего сервиса, скажем, « youtube-summarizer ». Выберите соответствующий номер для региона « us-central1 ». Скажите « y », когда вас спросят, хотите ли вы разрешить неаутентифицированные вызовы . Обратите внимание, что здесь мы разрешаем доступ без аутентификации, поскольку это демонстрационное приложение. Рекомендуется использовать соответствующую аутентификацию для вашего предприятия и производственных приложений.
После завершения развертывания вы должны получить ссылку, подобную приведенной ниже:
https://amazing-gemini-app-*******.a.run.app/
Используйте свое приложение из окна Inconito или на своем мобильном устройстве. Он уже должен быть в прямом эфире.
7. Вызов
Теперь ваше время блистать. Есть ли у вас все необходимое, чтобы изменить код, чтобы вы могли загружать видео прямо со своего компьютера?
8. Очистка
Чтобы избежать взимания платы с вашей учетной записи Google Cloud за ресурсы, используемые в этой лаборатории кода, выполните следующие действия:
- В консоли Google Cloud перейдите на страницу «Управление ресурсами» .
- В списке проектов выберите проект, который хотите удалить, и нажмите «Удалить» .
- В диалоговом окне введите идентификатор проекта, а затем нажмите «Завершить работу» , чтобы удалить проект.
- Альтернативно вы можете перейти в Cloud Run на консоли, выбрать только что развернутую службу и удалить ее.