duet AI 지원을 통한 Python 앱 개발

이 튜토리얼에서는 Google Cloud의 AI 기반 공동작업 도구인 Duet AI를 사용하여 샘플 Python 앱을 탐색, 생성, 수정, 테스트, 배포하는 방법을 보여줍니다.

다음 예시에서는 인벤토리 앱을 개발하는 팀의 일원이라고 가정해 보겠습니다. 인벤토리 앱의 일부로 작동하는 몇 가지 API 메서드가 포함된 기본 서비스의 프로토타입을 작성해야 합니다. 로컬 VS Code 환경에서 앱을 개발한 다음 Google Cloud에 배포하려고 합니다. 하지만 사용 사례에 가장 적합한 Google Cloud 서비스를 잘 모릅니다.

이 튜토리얼에서는 Duet AI와 Visual Studio Code를 IDE로 사용하여 API 메서드 두 개가 포함된 샘플 인벤토리 앱을 빌드합니다.

이 튜토리얼은 앱 빌드에 기여한 경험이 있지만 클라우드 기술에 익숙하지 않은 모든 경험 수준의 개발자를 대상으로 합니다. 사용자가 VS Code를 IDE로 사용해 본 경험이 있고 Python 및 Flask 프레임워크에 익숙하다고 가정합니다.

목표

  • Duet AI 컨텍스트 기반 질문을 통해 앱을 배포하는 데 사용할 수 있는 다양한 Google 서비스를 살펴보세요.

  • Cloud Run에서 기본 Python 앱을 개발할 수 있는 템플릿을 제공하도록 Duet AI에 프롬프트를 입력합니다.

  • Duet AI를 사용하여 코드를 설명하고 생성하여 앱을 만들고 탐색하고 수정합니다.

  • 로컬에서 앱을 실행 및 테스트한 다음 Duet AI를 통해 단계를 생성하여 Google Cloud에 배포합니다.

사용된 Google Cloud 제품

이 튜토리얼에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 제품을 사용합니다. 가격 계산기를 사용하면 예상 사용량을 토대로 예상 비용을 산출할 수 있습니다.

  • Cloud Run. Cloud Run은 Google의 확장 가능한 인프라에서 직접 컨테이너를 실행할 수 있게 해 주는 관리형 컴퓨팅 플랫폼입니다. 컨테이너 이미지를 빌드할 경우 모든 프로그래밍 언어로 작성된 코드를 Cloud Run에 배포할 수 있습니다. 가격 책정 정보는 Cloud Run을 참조하세요.

앞에서 언급한 제품 외에도 이 튜토리얼에서는 다음 제품을 사용합니다.

  • Duet AI. Duet AI는 개발자 및 데이터 과학자를 포함하여 광범위한 사용자에게 생성형 AI 기반 지원을 제공하는 Google Cloud의 상시 공동작업 도구입니다. 통합 지원 경험의 제공을 위해 Duet AI는 많은 Google Cloud 제품에 포함되어 있습니다.

  • VS Code용 Cloud Code 확장 프로그램. 이 확장 프로그램은 Kubernetes 및 Cloud Run 애플리케이션의 개발 주기를 지원하는 IDE 플러그인입니다. Cloud Code 확장 프로그램에 대한 자세한 내용은 VS Code용 Cloud Code 기능을 참조하세요.

시작하기 전에

  1. 아직 설치하지 않은 경우 VS Code용 로컬 사본을 설치합니다.

  2. VS Code용 Cloud Code 확장 프로그램을 설치합니다.

    설치 가이드의 안내에 따라 Python, Git, Docker 클라이언트를 설치합니다. 또한 Google Cloud 프로젝트를 만드는 단계를 따릅니다.

  3. Duet AI가 Google Cloud 사용자 계정 및 프로젝트에 설정되어 있는지 확인합니다.
  4. IDE에 Duet AI를 사용 설정합니다.

    단계에 따라 IDE에서 Google Cloud에 연결하고 Google Cloud에 설정된 프로젝트를 선택합니다.

Google Cloud 서비스 살펴보기

Google Cloud를 처음 사용하는 경우 Duet AI를 사용하면 애플리케이션 아키텍처 요구사항을 충족하는 Google Cloud 서비스를 선택할 수 있습니다.

IDE에서 Duet AI와 채팅을 통해 도움을 받을 수 있습니다. Duet AI 창을 사용하여 프롬프트(원하는 도움말을 설명하는 질문 또는 문)를 입력하고 Duet AI는 응답을 반환합니다. 프롬프트에는 Google Cloud에서 보다 유용하고 완전한 응답을 제공하기 위해 분석하는 기존 코드의 컨텍스트가 포함될 수 있습니다. 적절한 응답을 생성하는 프롬프트를 작성하는 방법에 대한 자세한 내용은 보다 효과적인 Duet AI 프롬프트 작성을 참조하세요.

Duet AI에 Google Cloud 서비스를 묻는 프롬프트를 입력하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. IDE의 작업 표시줄에서 chat_spark Duet AI를 클릭합니다.

    VS Code의 작업 표시줄을 찾으려면 사용자 인터페이스를 참조하세요.

  2. Duet AI 창에서 다음 프롬프트를 입력한 후 보내기를 클릭합니다.

    I am new to Google Cloud and I want to use the Cloud Code extension.
    Give me some examples of Google services that I can use to build and deploy a
    sample app using containers.
    

    Duet AI는 Google Cloud 서비스 및 설명 목록으로 응답합니다.

    이 예시에서는 Duet AI가 Cloud Run과 Cloud Functions를 모두 샘플 앱을 빌드하고 배포하는 데 도움이 되는 두 가지 Google Cloud 서비스로 제안하지만 해당 서비스에 대한 자세한 정보가 필요하다고 가정합니다.

    Duet AI는 모델 학습에 프롬프트 또는 그에 대한 응답을 데이터로 사용하지 않습니다. 자세한 내용은 Google Cloud의 Duet AI에서 데이터를 사용하는 방법을 참조하세요.

  3. 다음과 같은 후속 질문을 입력합니다.

    What is the difference between Cloud Run and Cloud Functions? Explain to me
    in simple terms as I am new to Google Cloud.
    

    Duet AI는 두 Google Cloud 서비스 간의 자세한 차이점에 대해 응답합니다.

  4. 선택사항: 채팅 기록을 재설정하려면 Duet AI 창에서 삭제 채팅 재설정을 클릭합니다.

Hello World Python 앱 만들기

Cloud Run을 사용하여 기본 Python 앱을 만들고 배포한다고 가정해 보겠습니다. Cloud Run 및 Cloud Code를 처음 사용하는 경우 앱 만들기 단계를 수행하는 데 도움이 필요합니다. 이 섹션에서는 Cloud Run에서 Hello World Python 앱을 빌드하기 위해 Duet AI에 프롬프트를 입력하여 지원을 요청합니다.

  1. 아직 실행하지 않았다면 IDE를 시작합니다.

  2. IDE의 작업 표시줄에서 chat_spark Duet AI를 클릭합니다.

  3. Duet AI 창에서 다음 프롬프트를 입력한 후 보내기를 클릭합니다.

    How to create a new Cloud Run app in Cloud Code using the command palette?
    What languages are supported?
    

    VS Code의 명령어 팔레트는 Cloud Code 명령어를 포함한 모든 명령어 목록을 제공합니다.

    출력은 다음과 비슷합니다.

    To create a new Cloud Run app in Cloud Code using the command palette,
    follow these steps:
    1. Open the command palette (press Ctrl/Cmd+Shift+P or click View > Command Palette).
    2. Run the "Cloud Code: New Cloud Run App" command.
    ...
    

    또한 Duet AI에는 Cloud Run 앱에 지원되는 언어가 표시됩니다.

    이 예시에서는 Python 기반 Cloud Run 템플릿을 사용하여 샘플 앱을 만듭니다.

  4. Cloud Run 템플릿에서 Python 앱을 만드는 방법을 알아보려면 다음 프롬프트를 입력하세요.

    How do I create a Python app from a Cloud Run template using the
    command palette? I am using Cloud Code.
    

    출력은 다음과 비슷합니다.

    To create a Python app from a Cloud Run template using the command palette,
    follow these steps:
    
    1. Open Cloud Code.
    
    2. Click the Command Palette
       (press Ctrl/Cmd+Shift+P or click View > Command Palette).
    
    3. Run the "Cloud Code: New Application" command.
    
    ...
    

    Duet AI가 응답에서 제공하는 단계를 완료하여 Cloud Run에서 기본 Hello World Python 앱을 만듭니다. 다음 섹션을 참조하여 Hello World Python 앱을 만들 수도 있습니다.

Hello World Python 앱을 만드는 다른 단계

  1. 아직 실행하지 않았다면 IDE를 시작합니다.

  2. 명령어 팔레트 열기: Command+Shift+P(MacOS의 경우) 또는 Control+Shift+P(Windows 및 Linux의 경우)를 누릅니다.

  3. 명령어 팔레트 필드에 Cloud Code: New Application을 입력한 다음 결과를 클릭합니다.

  4. 사용 가능한 샘플 목록에서 Cloud Run 애플리케이션을 선택합니다.

  5. 사용 가능한 템플릿 목록에서 Python(Flask): Cloud Run을 선택합니다.

  6. 새 앱을 원하는 위치에 저장합니다.

앱이 생성되었음을 알리는 알림이 표시됩니다. 그림 1과 같이 선택한 서비스의 리드미 파일 미리보기가 IDE에서 열립니다.

스크린샷
그림 1 Cloud Run에서 만든 Hello World Python 앱에 대한 리드미 파일

Hello World Python 앱 살펴보기

이제 Cloud Run에서 Hello World 앱을 만들었으므로 Duet AI를 사용하여 IDE에 배포된 파일과 코드 스니펫을 설명할 수 있습니다. 만든 샘플 앱의 코드를 탐색하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. IDE를 시작합니다.

  2. 탐색기 열기: Command+Shift+E(MacOS의 경우) 또는 Control+Shift+E(Windows 및 Linux의 경우)를 누릅니다.

    샘플 앱과 관련된 파일을 볼 수 있습니다.

  3. 파일 목록에서 Dockerfile을 클릭하여 콘텐츠를 표시합니다.

  4. 그림 2와 같이 Dockerfile의 전체 콘텐츠를 선택하고 전구 아이콘을 클릭한 다음 설명을 클릭합니다.

    dockerfile 스크린샷
    그림 2. 코드를 선택하면 코드 설명 기능을 사용할 수 있습니다.

    Duet AI는 Dockerfile의 콘텐츠와 기능에 대한 자연어 설명을 생성합니다. 응답 내 어느 포인트가 확실하지 않으면 후속 질문을 할 수 있습니다.

  5. Dockerfile에 언급된 app.py 파일에 대해 자세히 알아보려면 Duet AI 창에 다음 프롬프트를 입력하세요.

    What is the function of the app.py file in Dockerfile?
    

    Duet AI는 다음과 비슷한 응답을 생성합니다.

    The app.py file is the entrypoint for the container. It is the file that
    will be executed when the container is launched. In this case, the app.py
    file will run the Python code that is contained within it.
    

    또는 Dockerfile에 있는 app.py 텍스트를 선택하고 전구 아이콘을 클릭한 다음 설명을 클릭합니다.

  6. 탐색기 열기: Command+Shift+E(MacOS의 경우) 또는 Control+Shift+E(Windows 및 Linux의 경우)를 누릅니다.

  7. app.py 파일을 엽니다. K_SERVICEK_REVISION의 두 변수가 표시됩니다.

  8. app.py 파일의 변수에 대해 자세히 알아보려면 Duet AI 창에 다음 프롬프트를 입력합니다.

    What is the function of `K_SERVICE` and `K_REVISION` in the `app.py` file?
    

    또는 Dockerfile에서 다음 텍스트를 선택하고 전구 아이콘을 클릭한 후 설명을 클릭할 수도 있습니다.

    service = os.environ.get('K_SERVICE', 'Unknown service')
    revision = os.environ.get('K_REVISION', 'Unknown revision')
    

    응답은 다음 예시와 유사합니다.

    The code above is using the os.environ module to get the values of the
    K_SERVICE and K_REVISION environment variables. These variables are set by
    Cloud Run when it deploys the service, and they contain the name of the
    service and the revision number, respectively.
    ...
    

앱의 샘플 데이터 생성

Cloud Run에서 만든 기본 Flask 앱이 있습니다. 인벤토리 앱을 빌드하는 기능을 추가하려면 먼저 샘플 인벤토리 항목 목록이 포함된 파일이 필요합니다. Duet AI를 사용하여 관련 샘플 데이터를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 샘플 앱과 관련된 파일을 표시하려면 IDE에서 탐색기 아이콘을 클릭합니다.

  2. 새 파일 아이콘을 클릭하고 inventory.py라는 파일을 만듭니다.

  3. Duet AI가 샘플 데이터를 생성하도록 하려면 Duet AI 창에 다음 프롬프트를 입력합니다.

    Create a variable called inventory which is a list of 3 JSON objects.
    Each JSON object has 2 attributes: productid and onhandqty.
    Both attributes are strings.
    

    Duet AI는 세 가지 JSON 객체의 샘플 코드를 생성합니다.

  4. 응답에서 현재 파일에 삽입 추가를 클릭하여 그림 3과 같이 inventory.py 파일에 코드 샘플을 삽입합니다.

    코드 삽입
    그림 3. Duet AI 응답에서 코드를 삽입할 수 있습니다.

    inventory.py 파일은 다음과 유사합니다.

    inventory = [
       {
          "productid": "12345",
          "onhandqty": "10"
       },
       {
          "productid": "23456",
          "onhandqty": "20"
       },
       {
          "productid": "34567",
          "onhandqty": "30"
       }
    ]
    

    인벤토리 항목 목록이 포함된 inventory.py 파일이 성공적으로 생성되었습니다.

Hello World Python 앱 수정

inventory.py 파일을 만든 후 이제 인벤토리 데이터에서 작동할 수 있는 일부 API 메서드를 app.py 파일에 도입합니다. 이 목표를 완료하려면 Duet AI의 코드 생성 기능을 사용하면 됩니다.

  1. 샘플 앱과 관련된 파일을 표시하려면 IDE에서 탐색기 아이콘을 클릭합니다.

  2. 콘텐츠를 표시하려면 app.py 파일을 클릭합니다.

  3. app.py 파일에 inventory.py 파일이 포함되도록 가져오기 문을 수정합니다.

    import os
    from flask import Flask, render_template
    from inventory import inventory
    
  4. Duet AI가 첫 번째 API 메서드의 코드를 생성하도록 하려면 app.py 파일에 다음 주석을 입력하고 Control+Enter를 누릅니다.

     # Generate an app route to display a list of inventory
     # items in the JSON format from the
     # inventory.py file. Use the GET method.
    
    

    Duet AI는 app.py 파일에 응답을 생성합니다.

    시스템 구성에 따라 Duet AI를 사용한 코드 생성을 위한 단축키는 이 튜토리얼에서 사용하는 Control+Enter 조합과 다를 수 있습니다.

  5. 응답의 어느 부분에든 마우스 포인터를 가져갑니다.

    Duet AI 툴바가 표시됩니다.

    Duet AI는 2개 이상의 응답을 생성할 수 있습니다. 툴바에서 <> 키를 사용하여 각 응답을 순환할 수 있습니다. 다음 예시에서 Duet AI는 그림 4와 같이 응답을 하나만 생성합니다.

    코드 수락
    그림 4. Duet AI의 코드 제안을 수락할 수 있습니다.
  6. 추천 코드 샘플을 수락하려면 툴바에서 수락을 클릭합니다.

    결과는 다음과 유사합니다.

    # Generate an App route to display a list of inventory
    # items in the JSON format from the
    # inventory.py file. Use the GET method.
    @app.route('/inventory', methods=['GET'])
    def get_inventory():
        """Return a list of inventory items."""
        return jsonify(inventory)
    
  7. 선택사항: jsonify(inventory) 함수에 대해 자세히 알아보려면 용어를 강조표시하고 Duet AI에서 코드를 설명하도록 프롬프트를 입력하세요.

  8. app.py 파일에 jsonify 함수가 포함되도록 가져오기 문을 수정합니다.

    import os
    from flask import Flask, render_template, jsonify
    from inventory import inventory
    
  9. 다른 API 메서드를 추가하려면 app.py 파일에서 다음 프롬프트를 입력하고 Control+Enter를 누릅니다.

    # Generate an App route to get an inventory item
    # given the productid. Use the GET method.
    # If there is an invalid productid,
    # display a 404 error.
    

    Duet AI는 app.py 파일에 응답을 생성합니다.

  10. 응답의 어느 부분에든 마우스 포인터를 가져갑니다.

    Duet AI 툴바가 표시됩니다.

  11. 추천 코드 샘플 중 하나를 수락하려면 툴바에서 수락을 클릭합니다.

    결과는 다음과 유사합니다.

    # Generate an App route to get an inventory item
    # given the productid. Use the GET method.
    # If there is an invalid productid,
    # display a 404 error.
    @app.route('/inventory/<productid>', methods=['GET'])
    def get_inventory_item(productid):
        """Return an inventory item given the productid."""
        for item in inventory:
            if item["productid"] == productid:
               return jsonify(item)
        return jsonify({"error": "Item not found"}), 404
    

    인벤토리 앱을 만들기 위한 API 메서드 두 개가 성공적으로 추가되었습니다.

IDE에서 로컬로 앱 실행

VS Code에서 앱을 로컬로 배포할 준비가 되었습니다. 앱을 배포하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 아직 실행하지 않았다면 IDE를 시작합니다.

  2. IDE의 작업 표시줄에서 chat_spark Duet AI를 클릭합니다.

  3. Duet AI 창에서 다음 프롬프트를 입력한 후 보내기를 클릭합니다.

    How do I run a Cloud Run app locally within Cloud Code?
    Is there an emulator?
    

    Duet AI 응답의 단계를 따라 VS Code에서 로컬로 앱을 실행합니다. 다음 섹션을 참조하여 VS Code 내에서 샘플 Cloud Run 앱을 로컬로 배포할 수도 있습니다.

IDE에서 로컬로 앱을 실행하는 대체 단계

이전 섹션에서 Duet AI 응답의 단계를 수행하지 않았을 경우 다음 단계에 따라 샘플 앱을 배포할 수 있습니다.

  1. IDE를 시작합니다.

  2. 명령어 팔레트 열기: Command+Shift+P(MacOS의 경우) 또는 Control+Shift+P(Windows 및 Linux의 경우)를 누릅니다.

  3. 명령어 팔레트 필드에 Run on Cloud Run Emulator을 입력한 다음 결과를 클릭합니다.

  4. Build 환경 파일에서 기본값을 유지하고 실행을 클릭합니다.

    이 튜토리얼에서는 Docker를 빌더 옵션으로 사용합니다.

    IDE의 출력 창에서 빌드 진행 상황을 볼 수 있습니다. 실제 배포 프로세스는 완료하는 데 다소 시간이 걸릴 수 있습니다.

    Starting to run the app using configuration 'Cloud Run:
    Run/Debug Locally' from .vscode/launch.json...
    To view more detailed logs, go to Output channel : "Cloud Run: Run/Debug Locally - Detailed"
    Dependency check started
    Dependency check succeeded
    Starting minikube, this may take a while......
    ...
    

라이브 앱을 보려면 배포가 완료된 후 출력 창에서 URL을 클릭합니다. VS Code의 로컬 사본의 경우 localhost 8080을 지정한 경우 샘플 앱은 URL http://localhost:8080에 있습니다.

두 가지 API 메서드 테스트

샘플 앱이 서비스 중인 경우 두 앱 경로가 작동하는지 확인할 수도 있습니다. 이 예시에서는 앱 URL이 http://localhost:8080이라고 가정합니다.

  1. 앱의 샘플 방문 페이지를 보려면 http://localhost:8080으로 이동합니다.

  2. 모든 인벤토리 항목 목록을 가져오려면 http://localhost:8080/inventory로 이동하세요.

    app.py 파일에서 모든 인벤토리 항목을 나열하려면 @app.route('/inventory', methods=['GET']) 함수가 사용됩니다.

  3. productid 속성으로 필터링된 특정 인벤토리 항목을 표시하려면 http://localhost:8080/inventory/productid를 클릭합니다.

    예를 들어 http://localhost:8080/inventory/1에서 productid는 1입니다.

    app.py 파일에서 productid 속성별로 특정 인벤토리 항목을 표시하기 위해 @app.route('/inventory/<productid>', methods=['GET']) 함수가 사용됩니다.

Google Cloud에 Cloud Run 앱 배포

이제 Cloud Run 앱을 Google Cloud에 배포할 수 있습니다. Duet AI에서 단계를 제공하도록 프롬프트를 입력하거나 다음 단계를 수행할 수 있습니다.

  1. 명령어 팔레트 열기: Command+Shift+P(MacOS의 경우) 또는 Control+Shift+P(Windows 및 Linux의 경우)를 누릅니다.

  2. 명령어 팔레트 필드에 Cloud Code: Deploy to Cloud Run을 입력한 다음 결과를 클릭합니다.

  3. 서비스 설정 창에서 Google Cloud 프로젝트를 설정합니다.

  4. 나머지 기본 설정을 수락한 후 배포를 클릭합니다.

  5. 그러면 Cloud Code가 이미지를 빌드하여 레지스트리에 푸시하고 서비스를 Cloud Run에 배포합니다.

  6. 실행 중인 서비스를 보려면 Cloud Run에 배포 대화상자에 표시된 URL을 엽니다.

    두 API 메서드 테스트에 설명된 것과 동일한 단계를 사용하여 Google Cloud에서 샘플 앱을 볼 수도 있습니다. URL을 적절하게 조정합니다.

삭제

이 튜토리얼에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 이 튜토리얼에서 만든 Google Cloud 프로젝트를 삭제하면 됩니다. 또는 개별 리소스를 삭제할 수 있습니다.

  1. Google Cloud 콘솔에서 리소스 관리 페이지로 이동합니다.

    리소스 관리로 이동

  2. 프로젝트 목록에서 삭제할 프로젝트를 선택하고 삭제를 클릭합니다.
  3. 대화상자에서 프로젝트 ID를 입력한 후 종료를 클릭하여 프로젝트를 삭제합니다.

다음 단계