PaLM API 可讓您根據自己的資料調整模型。由於這是您的資料和經過調整的模型，因此存取控製程度要比 API 金鑰更嚴格。
本快速入門導覽課程使用適用於測試環境的簡化驗證方法。如果是實際工作環境，請先瞭解驗證和授權，再選擇適合應用程式的存取憑證。
目標
- 設定 OAuth 的雲端專案
- 設定應用程式預設憑證
- 不使用
gcloud auth管理程式中的憑證
必要條件
如要執行本快速入門導覽課程，您需要：
設定 Cloud 專案
您必須先設定 Cloud 專案，才能完成這個快速入門導覽課程。
1. 啟用 API
您必須先在 Google Cloud 專案中啟用 Google API，才能使用這些 API。
在 Google Cloud 控制台中，啟用 Google Generative Language API。
2. 設定 OAuth 同意畫面
接著設定專案的 OAuth 同意畫面，並將您新增為測試使用者。如果您已完成 Cloud 專案的這個步驟，請跳到下一節。
在 Google Cloud 控制台中，依序前往「選單」>「API 和服務」>「OAuth 同意畫面」。
為應用程式選取「外部」使用者類型，然後按一下「建立」。
填寫應用程式註冊表單 (大部分欄位都可以留空)，然後按一下「Save and Continue」(儲存並繼續)。
現階段，您可以略過新增範圍的步驟，然後按一下「儲存並繼續」。日後，當您建立在 Google Workspace 機構外部使用的應用程式時，必須新增並驗證應用程式所需的授權範圍。
新增測試使用者：
- 在「測試使用者」下方，點選「新增使用者」。
- 輸入您的電子郵件地址和任何其他授權的測試使用者，然後按一下「Save and Continue」(儲存並繼續)。
查看應用程式註冊摘要。如要變更，請按一下「編輯」。如果應用程式註冊作業沒有問題，請按一下「Back to Dashboard」(返回資訊主頁)。
3. 為桌面應用程式授權憑證
如要以使用者身分進行驗證並存取應用程式中的使用者資料，您必須建立一或多個 OAuth 2.0 用戶端 ID。用戶端 ID 可用於向 Google 的 OAuth 伺服器識別單一應用程式。如果應用程式在多個平台上執行，您必須為各個平台建立個別的用戶端 ID。
在 Google Cloud 控制台中，依序前往「Menu」(選單) >「APIs & Services」(API 和服務) >「Credentials」(憑證)。
按一下「建立憑證」 >「OAuth 用戶端 ID」。
依序按一下「應用程式類型」 >「電腦版應用程式」。
在「Name」(名稱) 欄位中，輸入憑證名稱。這個名稱只會顯示在 Google Cloud 控制台中。
按一下「建立」，畫面上隨即會顯示已建立 OAuth 用戶端的畫面，其中顯示新的用戶端 ID 和用戶端密鑰。
按一下「OK」(確定)。新建立的憑證會顯示在「OAuth 2.0 Client IDs」下方。
點選下載按鈕即可儲存 JSON 檔案。系統會將其儲存為
client_secret_<identifier>.json，將其重新命名為client_secret.json，並移至工作目錄。
設定應用程式預設憑證
如要將 client_secret.json 檔案轉換為可用憑證，請將 gcloud auth application-default login 指令的 --client-id-file 引數傳遞其位置。
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.tuning'
本教學課程中的簡化專案設定會觸發「Google 尚未驗證這個應用程式」對話方塊。這是正常現象，請選擇「continue」。
這會將產生的權杖置於廣為人知的位置，以便 gcloud 或用戶端程式庫存取。
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.tuning'
設定了應用程式預設憑證 (ACD) 後，大多數語言的用戶端程式庫都不需要任何協助，也沒有辦法找不到這些憑證。
Curl
要測試是否正常運作，最快的方法就是使用 curl 存取其餘的 API：
access_token=$(gcloud auth application-default print-access-token)
project_id=<MY PROJECT ID>
curl -X GET https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta3/models \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H "Authorization: Bearer ${access_token}" \
-H "x-goog-user-project: ${project_id}" | grep '"name"'
"name": "models/chat-bison-001",
"name": "models/text-bison-001",
"name": "models/embedding-gecko-001",
Python
在 Python 中，用戶端程式庫應會自動找到：
pip install google-generativeai
以下提供極少量的測試指令碼：
import google.generativeai as genai
print('Available base models:', [m.name for m in genai.list_models()])
print('My tuned models:', [m.name for m in genai.list_tuned_models()])
預期的輸出內容如下：
Available base models: ['models/chat-bison-001', 'models/text-bison-001', 'models/embedding-gecko-001']
My tuned models: []
Node.js
如要搭配 Node.js 用戶端程式庫使用這些憑證，請設定 GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS 環境變數。
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS='<PATH_TO>/application_default_credentials.json'
安裝用戶端程式庫：
npm install @google-ai/generativelanguage
建立最少量的指令碼：
const { ModelServiceClient } =
require("@google-ai/generativelanguage").v1beta3;
const MODEL_NAME = "models/text-bison-001";
const client = new ModelServiceClient({});
client
.listModels({})
.then((result) => {
result = result[0]
for (let i = 0; i < result.length; i++) {
console.log(result[i].name);
}
});
輸出內容應如下所示：
models/chat-bison-001
models/text-bison-001
models/embedding-gecko-001
後續步驟
如果這個方法奏效，您準備好自行調整模型了。請嘗試開始調整。
自行管理憑證 [Python]
在多數情況下，您將無法使用 gcloud 指令透過用戶端 ID (client_secret.json) 建立存取權杖。Google 提供多種語言的程式庫，方便您在應用程式中管理該程序。本節將以 Python 說明相關程序。至於其他程式語言，請參閱 drive API 說明文件，瞭解這類程序的對應範例。
1. 安裝所需的程式庫
安裝 Python 和 PaLM 用戶端程式庫。
pip install --upgrade -q google-api-python-client google-auth-httplib2 google-auth-oauthlib
pip install google-generativeai
2. 寫入憑證管理工具
在工作目錄中，建立名為 load_creds.py 的檔案。請先使用下列程式碼，將 client_secret.json 轉換為可透過 genai.configure 使用的權杖：
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.tuning']
def load_creds():
"""Converts `oauth-client-id.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(
'oauth-client-id.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
為了盡量減少在快取 token.json 檔案供日後重複使用時，必須點閱授權畫面的次數；如果檔案已過期，則重新整理。
3. 編寫程式
現在，請建立您的 script.py：
import pprint
import google.generativeai as genai
from load_creds import load_creds
creds = load_creds()
genai.configure(credentials=creds)
print()
print('Available base models:', [m.name for m in genai.list_tuned_models()])
print('My tuned models:', [m.name for m in genai.list_tuned_models()])
4. 執行程式
在工作目錄中執行範例：
python script.py
首次執行指令碼時，指令碼會開啟瀏覽器視窗，並提示您授予存取權。
如果尚未登入 Google 帳戶，系統會提示您登入。如果您登入多個帳戶，請務必在設定專案時選取您設為「測試帳戶」的帳戶。
授權資訊會儲存在檔案系統中，因此在您下次執行程式碼範例時，系統不會提示您進行授權。
您已成功設定驗證。