1- مقدمة
يوضّح هذا الدرس التطبيقي حول الترميز كيفية إنشاء تطبيق محادثة مستنِد إلى الذكاء الاصطناعي ونشره على تطبيق ويب كخدمة Cloud Run على Google Cloud. يتيح تطبيق المحادثة هذا للمستخدمين إرسال طلب بحث والحصول على ردّ باستخدام نموذج PaLM for Chat Bison ( text-chat).
ما ستنشئونه
ستنشئون ما يلي:
- بيئة في Google Cloud لتشغيل التطبيق
- صورة Docker للتطبيق
- خدمة Cloud Run تشغّل التطبيق
2. المتطلبات
3- قبل البدء
- في Google Cloud Console، في صفحة اختيار المشروع، اختَر مشروع على Google Cloud أو أنشِئ مشروعًا
- تأكَّد من تفعيل الفوترة لمشروعك على Google Cloud. تعرّف على كيفية التحقّق مما إذا كانت الفوترة مفعّلة في مشروع
- فعِّل Cloud Shell من Google Cloud Console باتّباع التعليمات هنا
- إذا لم يتم ضبط مشروعك، استخدِم الأمر التالي لضبطه:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- في Cloud Shell، اضبط متغيّرات البيئة التالية:
export GCP_PROJECT=<YOUR_PROJECT_ID>
export GCP_REGION=us-central1
- فعِّل واجهات برمجة تطبيقات Google Cloud اللازمة من خلال تنفيذ الأوامر التالية في Cloud Shell Terminal:
gcloud services enable cloudbuild.googleapis.com cloudfunctions.googleapis.com run.googleapis.com logging.googleapis.com storage-component.googleapis.com aiplatform.googleapis.com
4. إعداد البيئة
- لنسخ الرمز النموذجي إلى مشروعك، استنسِخ المستودع في Cloud Shell:
git clone https://github.com/rominirani/genai-apptemplates-googlecloud
- سيؤدي هذا الأمر إلى استنساخ محتويات المستودع في المجلد genai-templates-googlecloud.
- انتقِل إلى مجلد المشروع الذي يهمّنا من خلال تنفيذ الأمر التالي من Cloud Shell Terminal:
cd genai-apptemplates-googlecloud/chat-flask-cloudrun
- اضبط متغيّرات البيئة التالية لتهيئة Vertex AI:
GCP_PROJECT : رقم تعريف مشروعك على Google Cloud على سبيل المثال: my_project
GCP_REGION : المنطقة التي تريد نشر دالة Cloud فيها على سبيل المثال: us-central1
export GCP_PROJECT='YOUR_PROJECT'
export GCP_REGION='us-central1'
5. إنشاء صورة Docker
لإنشاء صورة Docker للتطبيق ونشرها في Artifact Registry، اتّبِع الخطوات التالية:
- اضبط متغيّر بيئة لمستودع Artifact Registry. لا يمكن أن تحتوي الأسماء إلا على أحرف صغيرة وأرقام وواصلات، ويجب أن تبدأ بحرف وتنتهي بحرف أو رقم. على سبيل المثال: my-chat-app-repo
export AR_REPO='my-chat-app-repo'
- اضبط متغيّر بيئة لاسم خدمتك. على سبيل المثال: chat-flask-app
export SERVICE_NAME='chat-flask-app'
- أنشِئ مستودعك بتنسيق Docker.
gcloud artifacts repositories create "$AR_REPO" --location="$GCP_REGION" --repository-format=Docker
- اضبط مصادقة Docker.
gcloud auth configure-docker "$GCP_REGION-docker.pkg.dev"
- أنشِئ الصورة.
gcloud builds submit --tag "$GCP_REGION-docker.pkg.dev/$GCP_PROJECT/$AR_REPO/$SERVICE_NAME"
- للتأكّد من نشر الصورة في Artifact Registry، انتقِل إلى صفحة Artifact Registry. ابحث عن المستودع الذي أنشأته في هذه الصفحة.
6. نشر التطبيق
- انشر التطبيق كخدمة على Cloud Run.
gcloud run deploy "$SERVICE_NAME" \
--port=8080 \
--image="$GCP_REGION-docker.pkg.dev/$GCP_PROJECT/$AR_REPO/$SERVICE_NAME" \
--allow-unauthenticated \
--region=$GCP_REGION \
--platform=managed \
--project=$GCP_PROJECT \
--set-env-vars=GCP_PROJECT=$GCP_PROJECT,GCP_REGION=$GCP_REGION
قد تستغرق هذه الخطوة بضع ثوانٍ حتى تكتمل.
- لتشغيل تطبيق المحادثة، انقر على عنوان URL للخدمة.
يُفتح تطبيق المحادثة في علامة تبويب جديدة كما هو موضّح في لقطة الشاشة التالية:
7. إخلاء مساحة
لتجنُّب تحمُّل رسوم مقابل الموارد المستخدَمة في هذا المنشور على حسابك على Google Cloud، اتّبِع الخطوات التالية:
- في Google Cloud Console، انتقِل إلى صفحة إدارة الموارد.
- في قائمة المشاريع، اختَر المشروع الذي تريد حذفه، ثم انقر على حذف.
- في مربّع الحوار، اكتب رقم تعريف المشروع، ثم انقر على إيقاف لحذف المشروع.
- إذا أردت الاحتفاظ بمشروعك، يمكنك تخطّي الخطوات أعلاه وحذف خدمة Cloud Run من خلال الانتقال إلى Cloud Run، ثم من قائمة الخدمات، ضَع علامة في المربّع بجانب الخدمة التي تريد حذفها وانقر على "حذف".
8. تهانينا
تهانينا! لقد أنشأتم تطبيق محادثة مستنِدًا إلى الذكاء الاصطناعي ونشرتموه بنجاح لتطبيق ويب كخدمة Cloud Run على Google Cloud. يمكنكم استخدام تطبيق المحادثة هذا للسماح للمستخدمين بإدخال طلباتهم، وسيستدعي هذا التطبيق نموذج المحادثة في Vertex AI ويقدّم الردّ.