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Kurzanleitung: Python-Webanwendung (LangChain) in Cloud Run erstellen und bereitstellen

Hier erfahren Sie, wie Sie eine LangChain-Anwendung mit Cloud Run und Gemini erstellen und bereitstellen, um auf Anfragen zu Hauptstädten zu reagieren.

Wenn Sie die Schritte in dieser Kurzanleitung ausführen, erstellt Cloud Run automatisch ein Dockerfile für Sie, wenn Sie aus dem Quellcode bereitstellen.

Hinweis

Melden Sie sich in Ihrem Google Cloud -Konto an. Wenn Sie mit Google Cloudnoch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Hinweis:Wenn Sie die gcloud CLI zuvor installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud -Projekt, das Sie erstellen.
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud Projekt aus:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

Wenn Sie für diese Anleitung ein vorhandenes Projekt verwenden, prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen haben. Wenn Sie ein neues Projekt erstellt haben, haben Sie bereits die erforderlichen Berechtigungen.

Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

Installieren Sie die Google Cloud CLI.

Hinweis:Wenn Sie die gcloud CLI zuvor installiert haben, prüfen Sie, ob Sie die aktuelle Version haben, indem Sie gcloud components update ausführen.

Wenn Sie einen externen Identitätsanbieter (IdP) verwenden, müssen Sie sich zuerst mit Ihrer föderierten Identität in der gcloud CLI anmelden.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die gcloud CLI zu initialisieren:

gcloud init

Erstellen Sie ein Google Cloud Projekt oder wählen Sie eines aus.

Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind

Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen

So erstellen Sie ein Google Cloud -Projekt:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch einen Namen für das Google Cloud -Projekt, das Sie erstellen.
Wählen Sie das von Ihnen erstellte Google Cloud Projekt aus:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen Ihres Projekts in Google Cloud .

Prüfen Sie, ob für Ihr Google Cloud Projekt die Abrechnung aktiviert ist.

Wenn Sie einer Domaineinschränkung zur Organisation nicht eingeschränkter Aufrufe für Ihr Projekt unterliegen, müssen Sie auf Ihren bereitgestellten Dienst zugreifen, wie unter Private Dienste testen beschrieben.
Aktivieren Sie die Cloud Run Admin API und die Cloud Build APIs:
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die IAM-Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), die die Berechtigung serviceusage.services.enable enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen
```
gcloud services enable run.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com
```
Nachdem die Cloud Run Admin API aktiviert wurde, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto automatisch erstellt.
Cloud Run-Preise ansehen oder Kosten mit dem Preisrechner schätzen
Sie benötigen einen API-Schlüssel von Google AI Studio, um die LangChain-App mit einem Gemini-Modell bereitzustellen. Informationen zum Generieren eines API-Schlüssels mit Google AI Studio finden Sie in der Gemini API-Dokumentation unter Gemini API-Schlüssel verwenden. Sie verweisen bei der Bereitstellung Ihres Dienstes auf diesen Schlüssel.

Erforderliche Rollen

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen, um die Berechtigungen zu erhalten, die Sie zum Ausführen der Kurzanleitung benötigen:

Rolle Cloud Run Admin (roles/run.admin) im Projekt
Cloud Run Source Developer (roles/run.sourceDeveloper) im Projekt
Dienstkontonutzer (roles/iam.serviceAccountUser) für die Dienstidentität
Loganzeige (roles/logging.viewer) für das Projekt

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Sie können die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.

Cloud Build-Dienstkonto Zugriff auf Ihr Projekt gewähren

Cloud Build verwendet automatisch das Compute Engine-Standarddienstkonto als Cloud Build-Standarddienstkonto, um Ihren Quellcode und Ihre Cloud Run-Ressource zu erstellen, sofern Sie dieses Verhalten nicht überschreiben.

Damit Cloud Build Ihre Quellen erstellen kann, weisen Sie dem Cloud Build-Dienstkonto die Rolle Cloud Run Builder (roles/run.builder) für Ihr Projekt zu:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS \
    --role=roles/run.builder

Ersetzen Sie PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID und SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS durch die E-Mail-Adresse des Cloud Build-Dienstkontos. Google CloudWenn Sie das Compute Engine-Standarddienstkonto als Cloud Build-Dienstkonto verwenden, verwenden Sie das folgende Format für die E-Mail-Adresse des Dienstkontos:

PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

Ersetzen Sie PROJECT_NUMBER durch die Google CloudProjektnummer.

Eine detaillierte Anleitung zum Ermitteln der Projekt-ID und der Projektnummer finden Sie unter Projekte erstellen und verwalten.

Es dauert einige Minuten, bis die Zuweisung der Rolle „Cloud Run Builder“ übertragen wurde.

Beispielanwendung schreiben

So schreiben Sie eine Anwendung in Python:

Erstellen Sie ein neues Verzeichnis mit dem Namen langchain-gemini-fastapi-app und ersetzen Sie das aktuelle Verzeichnis durch dieses Verzeichnis:
```
mkdir langchain-gemini-fastapi-app
cd langchain-gemini-fastapi-app
```

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen main.py und fügen Sie den folgenden Code in diese ein:

import os
import uvicorn
from fastapi import FastAPI, HTTPException
from pydantic import BaseModel
from langchain_google_genai import ChatGoogleGenerativeAI
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

# Initialize FastAPI
app = FastAPI(title="LangChain Gemini Cloud Run App")

# 1. Setup Gemini Model
# We expect GOOGLE_API_KEY to be set in the environment variables
llm = ChatGoogleGenerativeAI(
  model="gemini-2.5-flash",
  temperature=0.7
)

# 2. Define the Chain
prompt = ChatPromptTemplate.from_template("You are a helpful assistant. Answer the following question concisely: {topic}")
output_parser = StrOutputParser()

# Chain: Prompt -> Model -> String Parser
chain = prompt | llm | output_parser

# 3. Define Request Model
class QueryRequest(BaseModel):
  topic: str

# 4. Define Endpoint
@app.post("/chat")
async def chat(request: QueryRequest):
  try:
      response = await chain.ainvoke({"topic": request.topic})
      return {"response": response}
  except Exception as e:
      raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

@app.get("/")
def health_check():
  return {"status": "ok", "service": "Gemini-FastAPI"}

Erstellen Sie eine Datei mit dem Namen requirements.txt und fügen Sie den folgenden Code in diese ein:
```
fastapi
uvicorn
langchain
langchain-google-genai
python-dotenv
```

Für Cloud Run aus Quelle bereitstellen

Beim Bereitstellen aus dem Quellcode wird automatisch ein Container-Image aus dem Quellcode erstellt und bereitgestellt.

Stellen Sie es mit dem folgenden Befehl aus der Quelle bereit:

  gcloud run deploy gemini-fastapi-service \
    --source . \
    --region us-central1 \
    --no-allow-unauthenticated \
    --set-env-vars GEMINI_API_KEY=API_KEY

Ersetzen Sie API_KEY durch Ihren Google AI Studio-API-Schlüssel. Für die Produktion wird empfohlen, den API-Schlüssel mit Secret Manager anstelle von einfachen Umgebungsvariablen zu verarbeiten.

In Cloud Run wird die Dienst-URL, z. B. https://gemini-fastapi-service-xyz-uc.a.run.app, angezeigt, nachdem Sie die App erfolgreich bereitgestellt haben.

Cloud Run-Dienst testen

Testen Sie Ihren Dienst, indem Sie mit dem folgenden curl-Befehl eine Anfrage an den Agent senden:

  curl -X POST YOUR-SERVICE-URL/chat \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-identity-token)" \
    -d '{"topic": "What is the capital of France?"}'

Ersetzen Sie YOUR-SERVICE-URL durch die URL Ihres Dienstes.

Der Agent sendet die folgende Antwort:

  {
  "response": "Paris"
  }

Prüfen Sie auf dem Tab Logs des Cloud Run-Dienstes, ob Ihr Dienst ordnungsgemäß funktioniert.

Bereinigen

Löschen Sie das Projekt von Google Cloud zusammen mit den Ressourcen, damit Ihrem Konto von Google Cloud die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden.

Damit Ihrem Google Cloud Konto keine zusätzlichen Gebühren in Rechnung gestellt werden, löschen Sie alle Ressourcen, die Sie mit dieser Kurzanleitung bereitgestellt haben.

Repository löschen

Für Cloud Run fallen keine Kosten an, wenn Ihr bereitgestellter Dienst nicht verwendet wird. Das Speichern des Container-Images in Artifact Registry ist jedoch möglicherweise kostenpflichtig. Wenn Sie Artifact Registry-Repositories löschen möchten, folgen Sie der Anleitung unter Repositories löschen in der Artifact Registry-Dokumentation.

Dienst löschen

Für Cloud Run-Dienste fallen erst Kosten an, wenn sie Anfragen empfangen. So löschen Sie Ihren Cloud Run-Dienst:

Console

So löschen Sie einen Dienst:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Dienste für Cloud Run auf:

Zu Cloud Run
Klicken Sie in der Übersicht das Kästchen des zu löschenden Dienstes an.
Klicken Sie auf Löschen. Dadurch werden alle Überarbeitungen des Dienstes gelöscht.

gcloud

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um einen Dienst zu löschen:

gcloud run services delete SERVICE --region REGION

Ersetzen Sie Folgendes:

SERVICE: Name Ihres Dienstes.
REGION: Google Cloud Region des Dienstes.

Testprojekt löschen

Wenn Sie Ihr Google Cloud -Projekt löschen, wird die Abrechnung für alle Ressourcen in diesem Projekt beendet. So geben Sie alle Google Cloud Ressourcen in Ihrem Projekt frei:

Google Cloud -Projekt löschen:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Nächste Schritte

Weitere Informationen dazu, wie Sie einen Container aus Quellcode erstellen und diesen mithilfe eines Push-Vorgangs in ein Repository übertragen, finden Sie unter: