Überwachungs- Google -Gemini-Modelle
Google Gemini ist eine Familie multimodaler KI-Modelle, die darauf ausgelegt sind, Informationen aus Text, Code, Bildern, Audio- und Videodaten zu verstehen und zu verarbeiten. In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine Anwendung mithilfe von „ Google “-Gemini-Modellen und „ OpenLLMetry “ instrumentieren, um Telemetriedaten an „ Instana “ zu senden.
Voraussetzungen
Stellen Sie sicher, dass die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:
- Python 3.8 oder später
- Ein Schlüssel für „ Google “ unter API für Gemini (erhältlich bei Google AI Studio )
- Ein „ Instana “-Backend-Konto mit aktivierter Observability für generative KI
- Übersicht über die ersten Schritte im Agenten- und agentenlosen Modus
Instrumentierung Ihrer Gemini-Anwendung unter Google
Installieren Sie die erforderlichen Pakete.
pip install google-genai traceloop-sdk- Exportieren Sie Ihren Schlüssel für „ Google “ unter API.
export GOOGLE_API_KEY="<your-google-api-key>" Erstellen Sie Ihre „ Google “-Anwendung bei Gemini. Erstellen Sie eine Datei namens „ Python “ mit dem folgenden Code:
from google import genai from traceloop.sdk import Traceloop from traceloop.sdk.decorators import workflow # Initialize OpenLLMetry Traceloop.init(app_name="gemini_chat_app", disable_batch=True) # Initialize Gemini client client = genai.Client() @workflow(name="gemini_conversation") def ask_gemini(question: str): """Send a question to Gemini and get a response.""" chat = client.chats.create(model="gemini-2.0-flash-exp") response = chat.send_message(question) return response.text # Example usage if __name__ == "__main__": questions = [ "What is Artificial Intelligence?", "How does machine learning work?" ] for question in questions: print(f"\nQuestion: {question}") answer = ask_gemini(question) print(f"Answer: {answer}\n") print("-" * 80)Führen Sie Ihre Anwendung aus.
python3 gemini_app.pyDie Anwendung sendet Fragen an Gemini und zeigt die Antworten an. OpenLLMetry erfasst automatisch die Traces für jeden Aufruf von „ API “ und sendet sie an Instana.
Daten unter Instana anzeigen.
Nach dem Ausführen Ihrer Anwendung werden auf dem „ Instana Gen AI“-Observability-Dashboard folgende Elemente angezeigt:
- Verwendetes Modell
- Verwendung von Token (Eingabe- und Ausgabetoken)
- Reaktionsverzögerung
- Inhalt der Anfrage und der Antwort
Fehlerbehebung
Bei häufigen Problemen wie nicht angezeigten Spuren oder Verbindungsfehlern lesen Sie bitte den Abschnitt „Fehlerbehebung “.
Authentifizierungsfehler
Falls bei der Authentifizierung Fehler auftreten:
- Überprüfen Sie, ob Ihre
GOOGLE_API_KEYEinstellung korrekt ist - Überprüfen Sie, ob Ihr „ API “-Schlüssel in „ Google AI Studio“ gültig ist
- Stellen Sie sicher, dass Ihr „ API “-Schlüssel nicht abgelaufen oder widerrufen wurde
- Stellen Sie sicher, dass Ihr „ API “-Schlüssel Zugriff auf den Gemini- API hat
Fehler bei der Ratenbegrenzung
Falls bei Ihnen Fehler aufgrund von Ratenbeschränkungen auftreten:
- Überprüfen Sie die Ratenbegrenzungen Ihres „ Google “-Kontos bei AI Studio
- Fügen Sie bei mehreren Aufrufen Verzögerungen zwischen den Anfragen ein
- Erwägen Sie ein Upgrade Ihres Tarifs, um höhere Limits zu erhalten
- Exponentielles Backoff für Wiederholungsversuche implementieren
Fehlermeldung „Modell nicht gefunden“
Falls Fehlermeldungen wie „Modell nicht gefunden“ auftreten:
- Überprüfen Sie, ob der Modellname korrekt ist (z. B.
gemini-2.0-flash-exp,gemini-pro) - Prüfen Sie, ob das Modell in Ihrer Region erhältlich ist
- Stellen Sie sicher, dass Ihr „ API “-Schlüssel Zugriff auf das angegebene Modell hat
- Informationen zu den verfügbaren Modellen finden Sie in der Gemini-Dokumentation von Google
Nächste Schritte
- Entdecken Sie die von Instana unterstützten LLM-Anbieter
- Erfahren Sie mehr über die Kostenberechnung für Ihre LLM-Nutzung
- Richten Sie Benachrichtigungen für Ihre Nutzung von „ Google “ und „Gemini“ ein API
- Lesen Sie die Gemini-Dokumentation unter Google, um sich über die Funktionen des Modells zu informieren