1. مقدمة
يعرض هذا الدرس التطبيقي حول الترميز كيفية استدعاء دالة Cloud تعمل على إعداد وحدة Vertex AI ثم توفّر نقطة نهاية لاستدعاء نموذج PaLM Text Bison. تكون دالة السحابة الإلكترونية هذه مكتوبة بلغة بايثون. في ما يلي قائمة بالخدمات المستخدمة:
- وظائف السحابة الإلكترونية
- واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI PaLM
ما الذي ستنشئه
عليك إنشاء دالة Cloud ونشرها لاستدعاء نموذج PaLM Text Bison.
2. المتطلبات
3- قبل البدء
- في Google Cloud Console، ضمن صفحة أداة اختيار المشاريع، اختَر مشروعًا على Google Cloud أو أنشئه.
- تأكَّد من تفعيل الفوترة لمشروعك على Google Cloud. التعرُّف على كيفية التحقّق مما إذا كانت الفوترة مفعّلة في مشروع
- تفعيل Cloud Shell من وحدة تحكُّم Google Cloud من خلال اتّباع التعليمات الواردة 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
- يمكنك تفعيل واجهات Google Cloud API 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. نشر دالة السحابة الإلكترونية
لإنشاء دوال Cloud ونشرها، يُرجى اتّباع الخطوات التالية:
- يمكنك نسخ الرمز من مستودع https://github.com/rominirani/genai-apptemplates-googlecloud من خلال تنفيذ الأمر التالي في الوحدة الطرفية في Cloud Shell:
git clone https://github.com/rominirani/genai-apptemplates-googlecloud
- سيؤدي هذا الأمر إلى استنساخ محتوى مستودع repo في المجلد genai-templates-googlecloud.
- انتقِل إلى مجلد المشروع الذي يهمّنا من خلال تنفيذ الأمر التالي من Cloud Shell Terminal:
cd genai-apptemplates-googlecloud/text-predict-cloudfunction
- من المفترض أن يظهر لك الملفان main.py وrequirements.txt في مجلد text-predict-cloud function إما من خلال تنفيذ الأمر dir أو عن طريق الانتقال إلى محرِّر Cloud Shell.
- لتفعيل ميزة Cloud Function، يمكنك تشغيل الأمر gcloud function browse (نشر وظائف gcloud:)
gcloud functions deploy predictText --gen2 --runtime=python311 --region=$GCP_REGION --source=. --entry-point=predictText --trigger-http --set-env-vars=GCP_PROJECT=$GCP_PROJECT,GCP_REGION=$GCP_REGION --allow-unauthenticated --max-instances=1
بعد نشر دالة Cloud، يتم عرض عنوان URL لدالة Cloud التي تم نشرها على Cloud Shell Terminal. عنوان URL بالتنسيق التالي:
https://$GCP_REGION-$GCP_PROJECT.cloudfunctions.net/predictText
5- استدعاء دالة السحابة الإلكترونية
يمكنك استدعاؤه مباشرةً لأنّه تم نشر "دالة السحابة الإلكترونية" هذه مع مشغّل HTTP. إليك نموذج مكالمة:
curl -m 70 -X POST https://$GCP_REGION-$GCP_PROJECT.cloudfunctions.net/predictText \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"prompt": "What are the best places to visit in the United States?"
}'
تبدو الإخراج على النحو التالي:
6- تَنظيم
لتجنُّب تحصيل رسوم من حسابك على Google Cloud مقابل الموارد المُستخدَمة في هذه المشاركة، يُرجى اتّباع الخطوات التالية:
- في وحدة تحكُّم Google Cloud، 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 التشغيل لحذف المشروع.
- إذا أردت الاحتفاظ بمشروعك، تخطّي الخطوات أعلاه وحذف "دالة السحابة الإلكترونية" من خلال الانتقال إلى Cloud Functions ومن قائمة الدوال، حدِّد الوظيفة التي تريد حذفها وانقر على "حذف".
7. تهانينا
تهانينا! لقد تمكّنت من استخدام دالة سحابة إلكترونية تتضمّن نموذج بيسون PaLM Text. يمكنك الاطّلاع على مستندات منتجات Vertex AI LLM لمعرفة المزيد من المعلومات حول النماذج المتوفّرة.