Najłatwiejszym sposobem uwierzytelniania w Gemini API jest skonfigurowanie klucza API zgodnie z instrukcjami w przewodniku dla początkujących. Jeśli potrzebujesz bardziej rygorystycznych kontroli dostępu, możesz zamiast tego użyć OAuth. Ten przewodnik pomoże Ci skonfigurować uwierzytelnianie za pomocą OAuth.
Ten przewodnik zawiera uproszczoną metodę uwierzytelniania, która jest odpowiednia dla środowiska testowego. W przypadku środowiska produkcyjnego zapoznaj się z informacjami o uwierzytelnianiu i autoryzacji przed wybraniem danych logowania odpowiednich dla Twojej aplikacji.
Cele
- Skonfiguruj projekt w chmurze na potrzeby OAuth.
- Skonfiguruj domyślne dane logowania aplikacji.
- Zarządzaj danymi logowania w programie zamiast używać
gcloud auth.
Wymagania wstępne
Aby uruchomić ten samouczek, musisz mieć:
Konfigurowanie projektu w chmurze
Aby wykonać zadania z tego samouczka, musisz najpierw skonfigurować projekt w chmurze.
1. Włącz API
Zanim zaczniesz korzystać z interfejsów API Google, musisz je włączyć w projekcie w chmurze Google.
W konsoli Google Cloud włącz Google Generative Language API.
2. Konfigurowanie ekranu zgody OAuth
Następnie skonfiguruj ekran zgody OAuth w projekcie i dodaj siebie jako użytkownika testowego. Jeśli ten krok został już wykonany w przypadku projektu w chmurze, przejdź do następnej sekcji.
W konsoli Google Cloud kliknij Menu > Platforma uwierzytelniania Google > Przegląd.
Wypełnij formularz konfiguracji projektu i w sekcji Odbiorcy ustaw typ użytkownika na Zewnętrzny.
Wypełnij pozostałą część formularza, zaakceptuj warunki zasad dotyczących danych użytkownika, a następnie kliknij Utwórz.
Na razie możesz pominąć dodawanie zakresów i kliknąć Zapisz i kontynuuj. W przyszłości, gdy będziesz tworzyć aplikację do użytku poza organizacją Google Workspace, musisz dodać i zweryfikować zakresy autoryzacji wymagane przez aplikację.
Dodaj użytkowników testowych:
- Otwórz stronę Odbiorcy na platformie uwierzytelniania Google.
- W sekcji Użytkownicy testowi kliknij Dodaj użytkowników.
- Wpisz swój adres e-mail i adresy e-mail innych autoryzowanych użytkowników testowych, a następnie kliknij Zapisz.
3. Autoryzowanie danych logowania aplikacji na komputer
Aby uwierzytelnić się jako użytkownik końcowy i uzyskać dostęp do danych użytkownika w aplikacji, musisz utworzyć co najmniej 1 identyfikator klienta OAuth 2.0. Identyfikator klienta wskazuje konkretną aplikację na serwerach OAuth Google. Jeśli Twoja aplikacja działa na kilku platformach, musisz utworzyć osobny identyfikator klienta dla każdej z nich.
W konsoli Google Cloud kliknij Menu > Platforma uwierzytelniania Google > Klienci.
Kliknij Utwórz klienta.
Kliknij Typ aplikacji > Aplikacja na komputer.
W polu Nazwa wpisz nazwę danych logowania. Ta nazwa jest widoczna tylko w konsoli Google Cloud.
Kliknij Utwórz. Wyświetli się ekran Utworzono klienta OAuth z nowym identyfikatorem klienta i tajnym kluczem klienta.
Kliknij OK. Nowo utworzone dane logowania pojawią się w sekcji Identyfikatory klientów OAuth 2.0.
Kliknij przycisk pobierania, aby zapisać plik JSON. Zostanie on zapisany jako
client_secret_<identifier>.json. Zmień jego nazwę naclient_secret.jsoni przenieś go do katalogu roboczego.
Konfigurowanie domyślnych danych logowania aplikacji
Aby przekonwertować plik client_secret.json na dane logowania, które można wykorzystać, przekaż jego lokalizację do argumentu --client-id-file polecenia gcloud auth application-default login.
gcloud auth application-default login \
--client-id-file=client_secret.json \
--scopes='https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/generative-language.retriever'Uproszczona konfiguracja projektu w tym samouczku powoduje wyświetlenie okna "Google nie zweryfikowało tej aplikacji". To normalne. Kliknij „Kontynuuj”.
Spowoduje to umieszczenie wygenerowanego tokena w dobrze znanej lokalizacji, dzięki czemu będzie on dostępny dla gcloud lub bibliotek klienta.
gcloud auth application-default login
--no-browser
--client-id-file=client_secret.json
--scopes='https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/generative-language.retriever'
Gdy skonfigurujesz domyślne uwierzytelnianie aplikacji (ADC), biblioteki klienta w większości języków nie będą potrzebować pomocy w ich znalezieniu.
curl
Najszybszym sposobem na sprawdzenie, czy wszystko działa, jest użycie curl do uzyskania dostępu do REST API:
access_token=$(gcloud auth application-default print-access-token) project_id=<MY PROJECT ID>curl -X GET https://generativelanguage.googleapis.com/v1/models \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H "Authorization: Bearer ${access_token}" \ -H "x-goog-user-project: ${project_id}" | grep '"name"'
Python
W Pythonie biblioteki klienta powinny znaleźć je automatycznie:
pip install google-genai
Minimalny skrypt do testowania może wyglądać tak:
from google import genai
client = genai.Client()
print('Available base models:', [m.name for m in client.models.list()])
Dalsze kroki
Jeśli wszystko działa, możesz wypróbować wyszukiwanie semantyczne na danych tekstowych.
Samodzielne zarządzanie danymi logowania [Python]
W wielu przypadkach nie będziesz mieć dostępu do polecenia gcloud, aby utworzyć token dostępu na podstawie identyfikatora klienta (client_secret.json). Google udostępnia biblioteki w wielu językach, które umożliwiają zarządzanie tym procesem w aplikacji. W tej sekcji pokazujemy, jak to zrobić w Pythonie. Odpowiednie przykłady tej procedury w innych językach znajdziesz w
dokumentacji Drive API.
1. Zainstaluj niezbędne biblioteki
Zainstaluj bibliotekę klienta Google dla Pythona i bibliotekę klienta Gemini.
pip install --upgrade -q google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlibpip install google-genai
2. Napisz menedżera danych logowania
Aby zminimalizować liczbę kliknięć na ekranach autoryzacji, utwórz w katalogu roboczym plik o nazwie load_creds.py, który będzie buforować plik token.json, aby można go było później użyć ponownie lub odświeżyć, jeśli wygaśnie.
Zacznij od tego kodu, aby przekonwertować plik client_secret.json na token, którego można używać z genai.configure:
import os.path
from google.auth.transport.requests import Request
from google.oauth2.credentials import Credentials
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
SCOPES = ['https://www.googleapis.com/auth/generative-language.retriever']
def load_creds():
"""Converts `client_secret.json` to a credential object.
This function caches the generated tokens to minimize the use of the
consent screen.
"""
creds = None
# The file token.json stores the user's access and refresh tokens, and is
# created automatically when the authorization flow completes for the first
# time.
if os.path.exists('token.json'):
creds = Credentials.from_authorized_user_file('token.json', SCOPES)
# If there are no (valid) credentials available, let the user log in.
if not creds or not creds.valid:
if creds and creds.expired and creds.refresh_token:
creds.refresh(Request())
else:
flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(
'client_secret.json', SCOPES)
creds = flow.run_local_server(port=0)
# Save the credentials for the next run
with open('token.json', 'w') as token:
token.write(creds.to_json())
return creds
3. Napisz program
Teraz utwórz plik script.py:
import pprint
from google import genai
from load_creds import load_creds
creds = load_creds()
client = genai.Client(credentials=creds)
print()
print('Available base models:', [m.name for m in client.models.list()])
4. Uruchom program
W katalogu roboczym uruchom przykład:
python script.pyGdy uruchomisz skrypt po raz pierwszy, otworzy się okno przeglądarki z prośbą o autoryzację dostępu.
Jeśli nie jesteś zalogowany(-a) na konto Google, pojawi się prośba o zalogowanie się. Jeśli korzystasz z kilku kont, pamiętaj, aby podczas konfigurowania projektu wybrać konto, które zostało ustawione jako „Konto testowe”.
Informacje o autoryzacji są przechowywane w systemie plików, więc przy następnym uruchomieniu przykładowego kodu nie pojawi się prośba o autoryzację.
Udało Ci się skonfigurować uwierzytelnianie.