Paso 1: Configura tu proyecto y el repositorio de origen

En este paso, configurarás tu proyecto de Google Cloud y el entorno de Python en Cloud Shell, habilitarás las APIs necesarias y asignarás los roles de Identity and Access Management (IAM) que necesitas para completar el instructivo. También puedes configurar un repositorio de GitHub que contenga los archivos fuente de la app mediante la bifurcación y la clonación del repositorio GoogleCloudPlatform/generative-ai. Después de completar estos pasos, verifica la configuración mediante la ejecución y prueba de la app en Cloud Shell de forma local.

Antes de comenzar

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.

      Ir a IAM
   2. Selecciona el proyecto.
   3. Haz clic en Grant access.

   4. En el campo Principales nuevas, ingresa tu identificador de usuario. Esta suele ser la dirección de correo electrónico de una Cuenta de Google.

   5. En la lista Seleccionar un rol, elige un rol.
   6. Para otorgar funciones adicionales, haz clic en Agregar otro rol y agrega cada rol adicional.
   7. Haz clic en Guardar.

   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.

          Ir a IAM
       2. Selecciona el proyecto.
       3. Haz clic en Grant access.

       4. En el campo Principales nuevas, ingresa tu identificador de usuario. Esta suele ser la dirección de correo electrónico de una Cuenta de Google.

       5. En la lista Seleccionar un rol, elige un rol.
       6. Para otorgar funciones adicionales, haz clic en Agregar otro rol y agrega cada rol adicional.
       7. Haz clic en Guardar.

       Configura el repositorio de origen

       1. En GitHub, bifurca el repositorio GoogleCloudPlatform/generative-ai. Obtén más información sobre la bifurcación de repositorios en GitHub.

          Bifurca el repositorio en GitHub

       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. En la terminal de Cloud Shell, ejecuta los siguientes comandos para clonar el repositorio bifurcado y establecer el directorio gemini-streamlit-cloudrun como el directorio activo:
          

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

          Reemplaza lo siguiente:

          • GIT_USER_NAME: Tu nombre de usuario de GitHub
          • FORK_NAME: El nombre del repositorio de bifurcación que acabas de crear en GitHub.

       Configura el entorno y las dependencias

       1. En la terminal de Cloud Shell, ejecuta los siguientes comandos para configurar un entorno virtual:

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

       2. Ejecuta los siguientes comandos para configurar las variables de entorno necesarias para la inicialización de Vertex AI:

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

       Prueba la app de manera local

       1. Desde la terminal de Cloud Shell, ejecuta el siguiente comando para ejecutar la app:

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

       2. Para obtener una vista previa de la app, en la barra de tareas de Cloud Shell, haz clic en y, luego, en Vista previa en el puerto 8080.

          Para obtener más información sobre cómo usar la función de versión preliminar en la Web, consulta Cómo obtener una vista previa de las apps web.