Personnaliser et déployer un modèle Google

Ce guide de démarrage rapide vous aide à copier un modèle fourni par Google, à personnaliser ses composants et à déployer une application de test. Dans ce guide de démarrage rapide, vous utiliserez le modèle IA générative RAG avec Cloud SQL, mais vous pouvez appliquer les procédures décrites dans ce document à n'importe quel modèle.

L'image suivante montre les composants et les connexions du modèle RAG par IA générative avec Cloud SQL dans le canevas de conception :

Application RAG d'IA générative dans le canevas de conception.

Avant de commencer

  1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

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

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Configurez App Design Center dans votre projet.

Rôles requis

Demandez à votre administrateur de vous accorder les rôles listés dans le tableau suivant :

Tâche Rôles requis
Copier, concevoir et modifier des modèles Administrateur App Design Center (roles/designcenter.admin) ou Utilisateur App Design Center (roles/designcenter.user)
Déployer des applications et des configurations Administrateur d'application (roles/designcenter.applicationAdmin) ou Éditeur d'application (
roles/designcenter.applicationEditor)
Créer des comptes de service lors du déploiement Créez des comptes de service (roles/iam.serviceAccountCreator) dans le projet.
Accorder l'accès au compte de service à votre projet Administrateur IAM du projet (roles/resourcemanager.projectIamAdmin) sur le projet

Pour en savoir plus sur les rôles, consultez Contrôle des accès avec IAM.

Préparer l'environnement

Vous pouvez utiliser l'un des éléments suivants pour suivre ce guide de démarrage rapide.

  • Utilisez le canevas de conception dans la console Google Cloud .
  • Connectez-vous à votre compte Google Cloud . Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits sans frais pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

  • Installez la Google Cloud CLI.

  • Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

  • Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante : 

    gcloud init

  • Installez la Google Cloud CLI.

  • Si vous utilisez un fournisseur d'identité (IdP) externe, vous devez d'abord vous connecter à la gcloud CLI avec votre identité fédérée.

  • Pour initialiser la gcloud CLI, exécutez la commande suivante : 

    gcloud init

Copier le modèle et créer un brouillon d'application

Copiez le modèle Google et configurez un brouillon d'application.

Canevas de conception

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Modèles Google.

    Accéder aux modèles Google

  2. Cliquez sur Prévisualiser et personnaliser sur la fiche du modèle RAG par IA générative avec Cloud SQL.

    Le modèle s'ouvre dans le canevas de conception.

  3. Cliquez sur Dupliquer et personnaliser.

  4. Dans la boîte de dialogue Créer un modèle, saisissez les informations suivantes :

    1. Dans le champ ID du modèle, saisissez quickstart-custom-gen-ai-rag.

    2. Dans le champ Nom du modèle, saisissez Quickstart custom Generative AI RAG.

    3. Dans le champ Description, saisissez A custom template copied from the Generative AI RAG with Cloud SQL template..

    4. Cliquez sur Créer un modèle.

    Le modèle est copié dans votre espace et s'affiche dans le canevas de conception.

  5. Dans le canevas de conception, cliquez sur Configurer une application.

  6. Cliquez sur Créer une application, puis saisissez les informations suivantes :

    1. Dans le champ Nom, saisissez quickstart-custom-gen-ai-rag-test.

    2. Dans le champ Nom à afficher, saisissez Quickstart custom Generative AI RAG test.

    3. Dans la liste Région, sélectionnez us-central1 (Iowa).

    4. Dans la liste Environnement, sélectionnez Test.

    5. Dans la liste Criticité, sélectionnez Low.

  7. Cliquez sur Créer une application.

    Le système crée le brouillon de l'application.

CLI gcloud

  1. Filtrez les modèles partagés dans le catalogue Google pour trouver l'URI de révision du modèle gen-ai-rag-with-sql.

    gcloud design-center spaces shared-templates list \
  --google-catalog \
  --location=LOCATION \
  --filter="displayName:gen-ai-rag-cloud-sql"

    Remplacez les éléments suivants :

    • LOCATION : emplacement de votre espace. Exemple :us-central1

    Identifiez l'URI de révision dans le résultat.

  2. Créez un brouillon d'application à partir de cette révision du modèle.

    gcloud design-center spaces applications create quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT \
  --source-shared-template-revision-uri=SHARED_TEMPLATE_REVISION_URI \
  --display-name="Quickstart custom Generative AI RAG test" \
  --environment-type=test \
  --criticality-type=low \
  --scope-type=regional \
  --deployment-region=LOCATION

    Remplacez les éléments suivants :

    • SPACE : ID de votre espace. Exemple :default-space
    • PROJECT : ID de votre projet
    • SHARED_TEMPLATE_REVISION_URI : URI de révision du modèle. Exemple :projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/sharedTemplates/f8ddfbd3-6393-4a1e-942c-aaa7292fa30c/revisions/r-28

Configurer les composants

Configurez les paramètres de composants requis dans le brouillon de votre application. Pour en savoir plus sur les paramètres des composants, consultez Ressources compatibles.

Canevas de conception

  1. Dans le canevas de conception, cliquez sur frontend-service, puis procédez comme suit dans la zone Configuration :

    1. Dans le champ Nom du service, saisissez custom-rag-frontend.

    2. Cliquez sur Enregistrer.

  2. Dans le canevas de conception, cliquez sur retrieval-service, puis procédez comme suit dans la zone Configuration :

    1. Dans le champ Nom du service, saisissez custom-retrieval-service.

    2. Cliquez sur Enregistrer.

  3. Dans le canevas de conception, cliquez sur database-postgresql, puis procédez comme suit dans la zone Configuration :

    1. Dans le champ Nom, saisissez custom-rag-database.

    2. Cliquez sur Enregistrer.

  4. Dans le canevas de conception, cliquez sur vertex-ai, puis procédez comme suit dans la zone Configuration :

    1. Dans la liste ID du projet, assurez-vous que votre projet est sélectionné.

    2. Cliquez sur Enregistrer.

  5. Dans le canevas de conception, cliquez sur secret-manager, puis procédez comme suit dans la zone Configuration :

    1. Dans le champ Nom, saisissez db-ai-secret.

    2. Cliquez sur Enregistrer.

Le canevas affiche une coche verte dans chaque composant pour indiquer que tous les paramètres requis sont configurés.

CLI gcloud

  1. Décrivez l'application pour identifier les paramètres des composants.

    gcloud design-center spaces applications describe quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT \
  --format='yaml(name,componentParameters)'

    Le résultat affiche les paramètres de chaque composant.

  2. Obtenez la liste des URI des composants.

    gcloud design-center spaces applications describe quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT \
  --format='value(serializedApplicationTemplate.components.uri)'

  3. Créez des fichiers JSON de configuration dans votre répertoire de travail.

    1. Créez un custom-frontend.json.

      {
   "component": "FRONTEND_COMPONENT_URI",
   "parameters": [
      {
         "key": "service_name",
         "value": "custom-rag-frontend"
      },
      {
         "key": "PROJECT",
         "value": "PROJECT"
      },
      {
         "key": "location",
         "value": "LOCATION"
      }
   ]
}

    2. Créez un custom-retrieval.json.

      {
   "component": "RETRIEVAL_COMPONENT_URI",
   "parameters": [
      {
         "key": "service_name",
         "value": "custom-retrieval-service"
      },
      {
         "key": "project_id",
         "value": "PROJECT"
      },
      {
         "key": "location",
         "value": "LOCATION"
      }
   ]
}

    3. Créez un custom-database.json.

      {
   "component": "DATABASE_COMPONENT_URI",
   "parameters": [
      {
         "key": "name",
         "value": "custom-rag-database"
      },
      {
         "key": "project_id",
         "value": "PROJECT"
      },
      {
         "key": "database_version",
         "value": "POSTGRES_15"
      },
      {
         "key": "region",
         "value": "us-central1"
      },
      {
         "key": "zone",
         "value": "us-central1-a"
      }
   ]
}

    4. Créez un custom-secmanager.json.

      {
"component": "SECRET_MANAGER_COMPONENT_URI",
"parameters": [
   {
      "key": "name",
      "value": "db-ai-secret"
   },
   {
      "key": "project_id",
      "value": "PROJECT"
   }
]
}

    5. Créez un custom-vertex.json.

      {
"component": "VERTEX_AI_COMPONENT_URI",
"parameters": [
   {
      "key": "project_id",
      "value": "PROJECT"
   }
]
}

    Remplacez les éléments suivants :

    • FRONTEND_COMPONENT_URI : URI du composant d'interface. Exemple :projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/frontend-service
    • RETRIEVAL_COMPONENT_URI : URI du composant de récupération. Exemple :projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/retrieval-service
    • DATABASE_COMPONENT_URI : URI du composant de base de données. Par exemple, projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/database-postgresql.
    • SECRET_MANAGER_COMPONENT_URI : URI du composant Secret Manager. Exemple :projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/secret-manager
    • VERTEX_AI_COMPONENT_URI : URI du composant Vertex AI. Exemple :projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/vertex-ai
    • PROJECT : ID de votre projet

  4. Mettez à jour la configuration de l'application avec les fichiers de paramètres JSON.

    gcloud design-center spaces applications update quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT \
  --component-parameters=./custom-frontend.json \
  --component-parameters=./custom-retrieval.json \
  --component-parameters=./custom-database.json \
  --component-parameters=./custom-secmanager.json \
  --component-parameters=./custom-vertex.json

Déployer l'application

Déployez l'application configurée.

Canevas de conception

  1. Cliquez sur Déployer.

  2. Dans la zone Sélectionnez un compte de service, procédez comme suit :

    1. Cliquez sur Créer un compte de service.

    2. Cliquez sur Continuer.

  3. Cliquez sur Déployer.

    Après quelques minutes, l'application est déployée et les ressources sont créées.

CLI gcloud

  1. Prévisualisez le déploiement et créez automatiquement un compte de service de prévisualisation.

    gcloud design-center spaces applications preview quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT \
  --create-sa

  2. Déployez l'application et créez automatiquement un compte de service de déploiement.

    gcloud design-center spaces applications deploy quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT \
  --create-sa \
  --async

    Copiez l'ID de l'opération.

  3. Suivez l'état du déploiement.

    gcloud design-center operations describe operation-OPERATION_ID \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT

    Remplacez les éléments suivants :

    • OPERATION_ID : ID de l'opération.

Facultatif : Surveiller votre déploiement

Une fois votre application déployée, vous pouvez afficher la télémétrie et surveiller les performances :

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Surveillance des applications :

    Accéder à Surveillance des applications

    Si vous utilisez la barre de recherche pour trouver cette page, sélectionnez le résultat dont le sous-titre est Monitoring.

  2. Dans la colonne Nom, cliquez sur l'application que vous avez déployée.

    La page affiche des informations de surveillance pour l'application, ses services et ses charges de travail.

  3. Examinez les tableaux de bord prédéfinis. Pour en savoir plus, consultez la page Présentation d'Application Monitoring.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans cette démonstration soient facturées sur votre compte Google Cloud , supprimez le projet Google Cloud qui les contient.

Supprimer l'application déployée

Canevas de conception

  1. Dans le menu de navigation, cliquez sur Applications.

    Accéder à la page Applications

  2. Cliquez sur Démarrage rapide du test RAG d'IA générative personnalisée.

  3. Cliquez sur Actions, puis sélectionnez Supprimer l'application.

  4. Dans le champ Supprimer, saisissez quickstart-custom-gen-ai-rag-test.

  5. Cliquez sur Supprimer.

CLI gcloud

  1. Supprimez l'application à l'aide de la CLI.

    gcloud design-center spaces applications delete quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
  --space=SPACE \
  --location=LOCATION \
  --project=PROJECT

(Facultatif) Supprimez le projet.

  1. Dans la console Google Cloud , accédez à la page Gérer les ressources.

    Accéder à la page "Gérer les ressources"

  2. Dans la liste des projets, sélectionnez le projet que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer.
  3. Lorsque vous y êtes invité, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter.

Étapes suivantes