Schritt 1: Projekt und Quell-Repository einrichten

In diesem Schritt richten Sie Ihr Google Cloud-Projekt und Ihre Python-Umgebung in Cloud Shell ein, aktivieren die erforderlichen APIs und weisen die IAM-Rollen (Identity and Access Management) zu, die Sie für die Durchführung der Anleitung benötigen. Außerdem richten Sie ein GitHub-Repository mit den Quelldateien der App ein, indem Sie das Repository GoogleCloudPlatform/generative-ai forken und klonen. Nach Abschluss dieser Schritte prüfen Sie die Einrichtung. Führen Sie dazu die Anwendung lokal in Cloud Shell aus und testen Sie sie.

Hinweise

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vertex AI, Compute Engine, Artifact Registry, Identity-Aware Proxy (IAP), Cloud Run Admin, Cloud Build, Identity and Access Management (IAM) API, and Gemini for Google Cloud APIs.

   Enable the APIs

5. Make sure that you have the following role or roles on the project: Vertex AI User, Cloud Build Editor, Cloud Run Admin, Artifact Registry Admin, Compute Load Balancer Admin, Service Account User, IAP Policy Admin, OAuth Config Editor, and Service Usage Admin.

   Check for the roles

   1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Go to IAM
   2. Select the project.

   3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

   4. For all rows that specify or include you, check the Role colunn to see whether the list of roles includes the required roles.

   Grant the roles

   1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

      Zu IAM
   2. Wählen Sie das Projekt aus.
   3. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.

   4. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten Ihre Nutzer-ID ein. Dies ist in der Regel die E-Mail-Adresse eines Google-Kontos.

   5. Wählen Sie in der Liste Rolle auswählen eine Rolle aus.
   6. Wenn Sie weitere Rollen hinzufügen möchten, klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen und fügen Sie weitere Rollen hinzu.
   7. Klicken Sie auf Speichern.

   8. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

      Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

      Go to project selector

   9. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

   10. Enable the Vertex AI, Compute Engine, Artifact Registry, Identity-Aware Proxy (IAP), Cloud Run Admin, Cloud Build, Identity and Access Management (IAM) API, and Gemini for Google Cloud APIs.

       Enable the APIs

   11. Make sure that you have the following role or roles on the project: Vertex AI User, Cloud Build Editor, Cloud Run Admin, Artifact Registry Admin, Compute Load Balancer Admin, Service Account User, IAP Policy Admin, OAuth Config Editor, and Service Usage Admin.

       Check for the roles

       1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

          Go to IAM
       2. Select the project.

       3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

       4. For all rows that specify or include you, check the Role colunn to see whether the list of roles includes the required roles.

       Grant the roles

       1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

          Zu IAM
       2. Wählen Sie das Projekt aus.
       3. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.

       4. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten Ihre Nutzer-ID ein. Dies ist in der Regel die E-Mail-Adresse eines Google-Kontos.

       5. Wählen Sie in der Liste Rolle auswählen eine Rolle aus.
       6. Wenn Sie weitere Rollen hinzufügen möchten, klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen und fügen Sie weitere Rollen hinzu.
       7. Klicken Sie auf Speichern.

       Quell-Repository einrichten

       1. Erstellen Sie auf GitHub ein Fork des GoogleCloudPlatform/generative-ai-Repositories. Weitere Informationen zum Forken von Repositories in GitHub

          Repository in GitHub verzweigen

       2. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

          Activate Cloud Shell

          At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

       3. Führen Sie im Cloud Shell-Terminal die folgenden Befehle aus, um das verzweigte Repository zu klonen und das Verzeichnis gemini-streamlit-cloudrun als aktives Verzeichnis festzulegen:
          

          cd
          git clone https://github.com/GIT_USER_NAME/FORK_NAME/
          cd FORK_NAME/gemini/sample-apps/gemini-streamlit-cloudrun

          Ersetzen Sie Folgendes:

          • GIT_USER_NAME: Ihr GitHub-Nutzername
          • FORK_NAME: Der Name des Fork-Repositorys, das Sie gerade in GitHub erstellt haben.

       Umgebung und Abhängigkeiten einrichten

       1. Führen Sie im Cloud Shell-Terminal die folgenden Befehle aus, um eine virtuelle Umgebung einzurichten:

          python3 -m venv gemini-streamlit
          source gemini-streamlit/bin/activate
          pip install -r requirements.txt
          

       2. Führen Sie die folgenden Befehle aus, um die für die Initialisierung von Vertex AI erforderlichen Umgebungsvariablen festzulegen:

          export GCP_PROJECT=$GOOGLE_CLOUD_PROJECT
          export GCP_REGION='us-central1' 
          

       App lokal testen

       1. Führen Sie die App über das Cloud Shell-Terminal mit dem folgenden Befehl aus:

          streamlit run app.py \
            --browser.serverAddress=localhost \
            --server.enableCORS=false \
            --server.enableXsrfProtection=false \
            --server.port 8080
          

       2. Wenn Sie eine Vorschau der Anwendung anzeigen möchten, klicken Sie in der Cloud Shell-Taskleiste auf und dann auf Vorschau auf Port 8080.

          Weitere Informationen zur Verwendung der Webvorschau finden Sie unter Web-Apps in der Vorschau ansehen.