クイックスタート: Python（LangChain）ウェブアプリをビルドして Cloud Run にデプロイする

Cloud Run と Gemini を使用して LangChain アプリケーションをビルドし、都市の首都に関するクエリに応答する方法について説明します。

このクイックスタートの手順に沿って、ソースコードからデプロイすると、Cloud Run によって Dockerfile が自動的にビルドされます。

始める前に

アカウントにログインします。 Google Cloud を初めて使用する場合は、 Google Cloud、アカウントを作成して、実際のシナリオでプロダクトがどのように機能するかを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイに利用できる $300 分の無料クレジットも提供されます。

Google Cloud CLI をインストールします。

注: すでに gcloud CLI をインストールしている場合は、 gcloud components update を実行して、最新バージョンがインストールされていることを確認してください。

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:

gcloud init

プロジェクトを Google Cloud 作成または選択します。

プロジェクトを選択または作成するために必要なロール

プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトを選択できます。
プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、プロジェクト作成者ロール（roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。これには resourcemanager.projects.create 権限が含まれています。ロールを付与する方法を学習する。

プロジェクトを作成します。 Google Cloud
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

このガイドで既存のプロジェクトを使用する場合は、このガイドを完了するために必要な権限があることを確認します。新しいプロジェクトを作成した場合は、必要な権限がすでに付与されています。

プロジェクト Google Cloud に対して課金が有効になっていることを確認します。

Google Cloud CLI をインストールします。

外部 ID プロバイダ（IdP）を使用している場合は、まず連携 ID を使用して gcloud CLI にログインする必要があります。

gcloud CLI を初期化するには、次のコマンドを実行します:

gcloud init

プロジェクトを Google Cloud 作成または選択します。

プロジェクトを選択または作成するために必要なロール

プロジェクトを選択する: プロジェクトの選択に特定の IAM ロールは必要ありません。ロールが付与されているプロジェクトを選択できます。
プロジェクトを作成する: プロジェクトを作成するには、プロジェクト作成者ロール（roles/resourcemanager.projectCreator）が必要です。これには resourcemanager.projects.create 権限が含まれています。ロールを付与する方法を学習する。

プロジェクトを作成します。 Google Cloud
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成する Google Cloud プロジェクトの名前に置き換えます。
作成した Google Cloud プロジェクトを選択します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、 Google Cloud プロジェクト名に置き換えます。

プロジェクト Google Cloud に対して課金が有効になっていることを確認します。

ドメイン制限の組織のポリシーでプロジェクトの未認証呼び出しが制限されている場合は、限定公開サービスのテストの説明に従って、デプロイされたサービスにアクセスする必要があります。
Cloud Run Admin API と Cloud Build API を有効にします。
API を有効にするために必要なロール
API を有効にするには、権限を含む Service Usage 管理者 IAM ロール（roles/serviceusage.serviceUsageAdmin）が必要です。serviceusage.services.enableロールを付与する方法を学習する。
```
gcloud services enable run.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com
```
Cloud Run Admin API を有効にすると、Compute Engine のデフォルトのサービスアカウントが自動的に作成されます。
Cloud Run の料金を確認するか、料金計算ツールで費用を見積もります。
Gemini モデルで LangChain アプリをデプロイするには、Google AI Studio の API キーが必要です。Google AI Studio を使用して API キーを生成するには、Gemini API ドキュメントの Gemini API キーを使用するをご覧ください。このキーは、サービスをデプロイするときに参照します。

必要なロール

このクイックスタートを完了するために必要な権限を取得するには、管理者に次の IAM ロールを付与するよう依頼してください。

プロジェクトに対する Cloud Run 管理者（roles/run.admin）
プロジェクトに対する Cloud Run ソースデベロッパー（roles/run.sourceDeveloper）
サービス ID に対するサービスアカウントユーザー（roles/iam.serviceAccountUser）
プロジェクトに対するログ閲覧者（roles/logging.viewer）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

Cloud Build サービスアカウントにプロジェクトへのアクセス権を付与する

この動作をオーバーライドしない限り、Cloud Build は、ソースコードと Cloud Run リソースのビルドにデフォルトの Cloud Build サービスアカウントとして Compute Engine のデフォルトのサービスアカウントを自動的に使用します。

Cloud Build がソースをビルドできるようにするには、プロジェクトの Cloud Build サービスアカウントに Cloud Run ビルダー（roles/run.builder）のロールを付与します。

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

PROJECT_ID は実際の Google Cloudプロジェクト ID に置き換え、SERVICE_ACCOUNT_EMAIL_ADDRESS は Cloud Build サービスアカウントのメールアドレスに置き換えます。Compute Engine のデフォルトサービスアカウントを Cloud Build サービスアカウントとして使用している場合は、サービスアカウントのメールアドレスに次の形式を使用します。

PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com

PROJECT_NUMBER は、使用する Google Cloudプロジェクト番号に置き換えます。

プロジェクト ID とプロジェクト番号を確認する方法については、プロジェクトの作成と管理をご覧ください。

Cloud Run ビルダーのロールを付与すると、反映されるまでに数分かかることがあります。

サンプルアプリケーションを作成する

Python でアプリケーションを作成するには:

langchain-gemini-fastapi-app という名前の新しいディレクトリを作成し、そのディレクトリに移動します。
```
mkdir langchain-gemini-fastapi-app
cd langchain-gemini-fastapi-app
```

main.py という名前のファイルを作成し、次のコードを貼り付けます。

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"}

requirements.txt という名前のファイルを作成し、次のコードを貼り付けます。
```
fastapi
uvicorn
langchain
langchain-google-genai
python-dotenv
```

ソースから Cloud Run にデプロイする

ソースからのデプロイでは、ソースコードからコンテナイメージが自動的にビルドされて、デプロイされます。

次のコマンドを使用してソースからデプロイします。

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

API_KEY を Google AI Studio API キーに置き換えます。本番環境では、Secret Manager を使用して API キーを処理することをおすすめします。プレーンな環境変数ではなく。

アプリが正常にデプロイされると、Cloud Run にサービス URL（https://gemini-fastapi-service-xyz-uc.a.run.app など）が表示されます。

Cloud Run サービスをテストする

次の curl コマンドを使用してエージェントにクエリを送信し、サービスをテストします。

  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?"}'

YOUR-SERVICE-URL は、サービスの URL に置き換えます。

エージェントは次のレスポンスを送信します。

  {
  "response": "Paris"
  }

サービスが正しく機能していることを確認するには、Cloud Run サービスの [ログ] タブを確認します。

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除します。 Google Cloud Google Cloud

アカウントで追加料金が発生しないようにするには、このクイックスタートでデプロイしたすべてのリソースを削除します。 Google Cloud

リポジトリを削除する

デプロイされたサービスが使用されていない場合、Cloud Run の料金は発生しません。ただし、コンテナイメージを Artifact Registry に保存した場合にも料金が発生する可能性があります。Artifact Registry リポジトリを削除するには、Artifact Registry ドキュメントのリポジトリを削除するの手順を行います。

サービスを削除する

Cloud Run サービスの費用は、リクエストを受け取るまでは発生しません。Cloud Run サービスを削除するには、次のいずれかの操作を行います。

コンソール

サービスを削除するには:

Google Cloud コンソールで、Cloud Run の [サービス] ページに移動します。

Cloud Run に移動
削除するサービスをサービスリストで探し、そのチェックボックスをクリックして選択します。
[削除] をクリックします。これにより、サービスのすべてのリビジョンが削除されます。これにより、サービスのすべてのリビジョンが削除されます。

gcloud

サービスを削除するには、次のコマンドを実行します。

gcloud run services delete SERVICE --region REGION

次のように置き換えます。

SERVICE: サービスの名前。
REGION: サービスの Google Cloud リージョン。

テストプロジェクトを削除する

Google Cloud プロジェクトを削除すると、そのプロジェクト内のすべてのリソースに対する課金が停止します。プロジェクト内のすべての Google Cloud リソースを解放する手順は次のとおりです。

注意 : プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。既存のプロジェクトを使用してこのドキュメントのタスクを行った場合、そのプロジェクトを削除すると、プロジェクト内で行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（例: appspot.com URL）を保持するには、プロジェクト全体ではなく、プロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

プロジェクトを削除します。 Google Cloud

gcloud projects delete PROJECT_ID

次のステップ

コードソースからコンテナをビルドし、リポジトリに push する方法については、以下をご覧ください。

クイックスタート: Python（LangChain）ウェブアプリをビルドして Cloud Run にデプロイする

始める前に

必要なロール

Cloud Build サービス アカウントにプロジェクトへのアクセス権を付与する

サンプル アプリケーションを作成する

ソースから Cloud Run にデプロイする

Cloud Run サービスをテストする

クリーンアップ

リポジトリを削除する

サービスを削除する

コンソール

gcloud

テスト プロジェクトを削除する

次のステップ

Cloud Build サービスアカウントにプロジェクトへのアクセス権を付与する

サンプルアプリケーションを作成する

テストプロジェクトを削除する