Présentation

Dans cet atelier, vous allez utiliser Gemini, un collaborateur optimisé par l'IA disponible dans Google Cloud, pour explorer, créer, modifier, tester et déployer un exemple d'application.

Vous utiliserez Cloud Workstations afin de créer un environnement de développement utilisant Code OSS en tant qu'environnement de développement intégré (IDE). Vous utiliserez Gemini Code Assist dans Cloud Code pour comprendre le code et créer un exemple d'application d'inventaire comportant deux méthodes d'API. Vous utiliserez également Gemini pour générer les étapes nécessaires au déploiement de votre application sur Cloud Run.

Cet atelier s'adresse aux développeurs de tous niveaux participant à la création d'applications, mais dont l'expérience est peut-être limitée dans le développement d'applications cloud. Il est néanmoins utile d'avoir quelques connaissances concernant l'utilisation de VS Code ou Code OSS comme IDE, ainsi que sur Python et le framework Flask.

Remarque : Duet AI a été renommé "Gemini", notre modèle nouvelle génération. Cet atelier a été modifié en conséquence. Lorsque vous effectuerez l'atelier, toute référence à Duet AI dans l'interface utilisateur ou la documentation doit être traitée comme l'équivalent de Gemini. Remarque : Comme il s'agit d'une technologie encore à un stade précoce, il se peut que Gemini génère des résultats qui semblent plausibles, mais qui sont en fait incorrects. Nous vous recommandons de valider tous les résultats de Gemini avant de les utiliser. Pour en savoir plus, consultez Gemini pour Google Cloud et l'IA responsable.

Objectifs

Dans cet atelier, vous allez apprendre à effectuer les tâches suivantes :

• Créer un environnement de développement d'applications dans le cloud à l'aide de Cloud Workstations.
• Explorer les différents services Google que vous pouvez utiliser pour déployer une application en posant des questions contextuelles à Gemini.
• Demander à Gemini de fournir des modèles qui pourront vous servir à développer une application simple dans Cloud Run.
• Créer, explorer et modifier l'application en faisant appel à Gemini pour expliquer et générer le code.
• Exécuter et tester l'application localement, puis la déployer sur Google Cloud en utilisant Gemini pour générer les étapes.

Préparation

Pour chaque atelier, nous vous attribuons un nouveau projet Google Cloud et un nouvel ensemble de ressources pour une durée déterminée, sans frais.

1. Connectez-vous à Qwiklabs dans une fenêtre de navigation privée.

2. Vérifiez le temps imparti pour l'atelier (par exemple : 01:15:00) : vous devez pouvoir le terminer dans ce délai.
   Une fois l'atelier lancé, vous ne pouvez pas le mettre en pause. Si nécessaire, vous pourrez le redémarrer, mais vous devrez tout reprendre depuis le début.

3. Lorsque vous êtes prêt, cliquez sur Démarrer l'atelier.

4. Notez vos identifiants pour l'atelier (Nom d'utilisateur et Mot de passe). Ils vous serviront à vous connecter à Google Cloud Console.

5. Cliquez sur Ouvrir la console Google.

6. Cliquez sur Utiliser un autre compte, puis copiez-collez les identifiants de cet atelier lorsque vous y êtes invité.
   Si vous utilisez d'autres identifiants, des messages d'erreur s'afficheront ou des frais seront appliqués.

7. Acceptez les conditions d'utilisation et ignorez la page concernant les ressources de récupération des données.

Activer Cloud Shell

Cloud Shell est une machine virtuelle qui contient des outils pour les développeurs. Elle comprend un répertoire d'accueil persistant de 5 Go et s'exécute sur Google Cloud. Google Cloud Shell vous permet d'accéder via une ligne de commande à vos ressources Google Cloud. gcloud est l'outil de ligne de commande associé à Google Cloud. Il est préinstallé sur Cloud Shell et permet la saisie semi-automatique via la touche Tabulation.

1. Dans Google Cloud Console, dans le volet de navigation, cliquez sur Activer Cloud Shell ().

2. Cliquez sur Continuer.
   Le provisionnement et la connexion à l'environnement prennent quelques instants. Une fois connecté, vous êtes en principe authentifié, et le projet est défini sur votre ID_PROJET. Exemple :

Exemples de commandes

• Afficher le nom du compte actif :

gcloud auth list

(Résultat)

Credentialed accounts: - <myaccount>@<mydomain>.com (active)

(Exemple de résultat)

Credentialed accounts: - google1623327_student@qwiklabs.net

• Afficher l'ID du projet :

gcloud config list project

(Résultat)

[core] project = <ID_Projet>

(Exemple de résultat)

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6

Tâche 1 : Configurer votre environnement et votre compte

1. Connectez-vous à la console Google Cloud avec vos identifiants d'atelier et ouvrez la fenêtre du terminal Cloud Shell.

2. Pour définir les variables d'environnement pour l'ID de votre projet et la région, exécutez les commandes suivantes dans Cloud Shell :

   PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) REGION={{{project_0.default_region|set at lab start}}} echo "PROJECT_ID=${PROJECT_ID}" echo "REGION=${REGION}"

3. Pour enregistrer le compte utilisateur Google connecté dans une variable d'environnement, exécutez la commande suivante :

   USER=$(gcloud config get-value account 2> /dev/null) echo "USER=${USER}"

4. Activez l'API Cloud AI Companion pour Gemini :

   gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project ${PROJECT_ID}

5. Pour utiliser Gemini, attribuez les rôles IAM nécessaires à votre compte utilisateur Google Cloud Qwiklabs :

   gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/cloudaicompanion.user gcloud projects add-iam-policy-binding ${PROJECT_ID} --member user:${USER} --role=roles/serviceusage.serviceUsageViewer

   Une fois ajoutés, ces rôles permettent à l'utilisateur de bénéficier de l'assistance de Gemini.

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Activer les API nécessaires et définir les rôles IAM.

Tâche 2 : Créer une station de travail Cloud Workstations

Cet atelier fait appel à Gemini pour vous aider à développer une application avec le plug-in Cloud Code pour l'IDE Cloud Workstations. Cloud Workstations est un environnement de développement intégré entièrement géré qui comprend une intégration native avec Gemini.

Dans cette tâche, vous allez configurer et provisionner votre environnement Cloud Workstations, et activer le plugin Cloud Code pour Gemini.

Afficher le cluster de stations de travail

Un cluster de stations de travail nommé my-cluster a été préalablement créé pour cet atelier. Ce cluster est utilisé pour configurer et créer une station de travail.

1. Dans la console Google Cloud, sélectionnez le menu de navigation (), puis Plus de produits > Outils > Cloud Workstations.

2. Dans le Volet de navigation, cliquez sur Gestion des clusters.

3. Vérifiez l'État du cluster. Si le cluster est à l'état Reconciling (Rapprochement en cours) ou Updating (Mise à jour en cours), actualisez la page à intervalles réguliers et attendez qu'il devienne Ready (Prêt) avant de passer à l'étape suivante.

Créer une configuration de station de travail

Avant de créer une station de travail, vous devez créer une configuration de station de travail dans Cloud Workstations.

1. Dans le Volet de navigation, cliquez sur Configurations de stations de travail, puis sur Créer une configuration de station de travail.

2. Spécifiez les valeurs suivantes :

   Propriété	Valeur
   Nom	my-config
   Cluster de stations de travail	sélectionnez my-cluster

3. Cliquez sur Créer.

4. Cliquez sur Actualiser.

5. Vérifiez l'État de la configuration en cours de création. Si la configuration est à l'état Reconciling (Rapprochement en cours) ou Updating (Mise à jour en cours), actualisez la page à intervalles réguliers et attendez que l'état devienne Ready (Prêt) avant de passer à l'étape suivante.

Créer une station de travail

1. Dans le Volet de navigation, cliquez sur Stations de travail, puis sur Créer une station de travail.

2. Spécifiez les valeurs suivantes :

   Propriété	Valeur
   Nom	my-workstation
   Configuration	sélectionnez my-config

3. Cliquez sur Créer.

   Une fois la station de travail créée, elle apparaît dans la liste située sous Mes stations de travail avec l'état Stopped (Arrêtée).

4. Pour démarrer la station de travail, cliquez sur Démarrer.

   Au démarrage de la station de travail, l'état devient Starting (Démarrage en cours). Attendez que l'état passe à Running (En cours d'exécution), ce qui indique que la station de travail est prête à être utilisée. Le démarrage complet de la station de travail peut prendre plusieurs minutes.

Lancer l'IDE

Pour fonctionner correctement, certaines extensions nécessitent l'activation de cookies tiers dans votre navigateur.

1. Pour activer les cookies tiers dans Chrome, dans le menu Chrome, cliquez sur Paramètres.

2. Dans la barre de recherche, saisissez Cookies tiers.

3. Cliquez sur le paramètre Cookies tiers et sélectionnez Autoriser les cookies tiers.

   Remarque : Si vous souhaitez rétablir les paramètres actuels de votre navigateur après l'atelier, notez les paramètres d'origine pour les cookies tiers.

• Pour lancer I'IDE Code OSS sur la station de travail, depuis la page Stations de travail de la console Google Cloud, cliquez sur Lancer.

  L'IDE s'ouvre dans un autre onglet du navigateur.

  

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Créer et démarrer une station de travail Cloud Workstations.

Tâche 3 : Mettre à jour l'extension Cloud Code pour activer Gemini

Dans cette tâche, vous allez activer Gemini dans Cloud Code pour votre IDE de station de travail.

Se connecter à Google Cloud

Pour vous connecter à Google Cloud dans votre station de travail, procédez comme suit :

1. Dans la barre d'état située en bas de la fenêtre, cliquez sur Cloud Code - Sign In (Se connecter).

2. Lorsque vous êtes invité à vous connecter, cliquez sur Process to sign in (Continuer) pour confirmer.

   Un lien s'affiche dans le terminal.

3. Pour lancer la procédure de connexion à Cloud Code, appuyez sur la touche Ctrl (pour Windows et Linux) ou Cmd (pour MacOS) et cliquez sur le lien dans le terminal.

4. S'il vous est demandé de confirmer l'ouverture du site web externe, cliquez sur Ouvrir.

5. Cliquez sur l'adresse e-mail de l'élève.

6. Lorsque vous êtes invité à poursuivre, cliquez sur Continuer.

7. Pour autoriser Google Cloud SDK à accéder à votre compte Google et accepter les conditions d'utilisation, cliquez sur Autoriser.

   Votre code de vérification s'affiche dans l'onglet du navigateur.

   Remarque : un avertissement indiquant que vous avez exécuté une commande "gcloud auth login" peut s'afficher. Ce processus est normal. L'IDE a exécuté cette commande en votre nom.

8. Cliquez sur Copier.

9. De retour dans l'IDE, dans le terminal, collez le code à l'endroit où est indiqué Enter authorization code (Saisissez le code d'autorisation).

10. Si un message vous demande d'approuver la copie à partir du presse-papiers, cliquez sur Allow (Autoriser).

11. Cliquez sur Entrée, puis attendez que la barre d'état affiche Cloud Code - No project (Aucun projet).

    Vous êtes désormais connecté à Google Cloud.

Activer Gemini dans Cloud Code

Pour activer Gemini dans Cloud Code pour votre IDE de station de travail, procédez comme suit :

1. Dans votre IDE de station de travail, cliquez sur le menu (), puis accédez à File > Preferences > Settings (Fichier > Préférences > Paramètres).

2. Sur l'onglet User (Utilisateur) de la boîte de dialogue des paramètres, sélectionnez Extensions > Google Cloud Code.

3. Dans Search settings (Paramètres de recherche), saisissez Gemini.

4. Sur le panneau des identifiants d'atelier Qwiklabs, pour copier l'ID du projet, cliquez sur Copier.

   

5. Sur la page des paramètres de Cloud Code, pour Cloudcode > Gemini: Project (Gemini : Projet), collez l'ID du projet Google Cloud.

   Remarque : Ce paramètre peut apparaître sous la forme Cloudcode > Duet AI: Project (Duet AI : Projet).

6. Confirmez que Cloud Code > Gemini: Enable (Gemini : Activer) est activé.

   Remarque : Ce paramètre peut apparaître sous la forme Cloudcode > Duet AI: Enable (Duet AI : Activer).

7. Dans la barre d'état de l'IDE, cliquez sur Cloud Code - No project (Aucun projet).

8. Cliquez sur Select a Google Cloud Project (Sélectionner un projet Google Cloud), puis cliquez sur votre ID de projet.

   L'ID du projet est désormais affiché dans la barre d'état. Gemini est maintenant prêt à être utilisé.

Tâche 4 : Discuter avec Gemini

Gemini peut vous aider à choisir les services Google Cloud qui répondent aux exigences de votre architecture d'application. Si vous souhaitez développer et tester votre application dans votre IDE local et la déployer ensuite sur Google Cloud, vous pouvez discuter avec Gemini pour obtenir de l'aide.

Dans cette tâche, vous allez utiliser le volet Gemini pour saisir des requêtes et afficher les réponses de Gemini.

Les requêtes sont des questions ou instructions qui décrivent l'aide dont vous avez besoin. Elles peuvent inclure du contexte issu d'un code existant que Google Cloud analyse pour fournir des réponses plus pertinentes ou complètes. Pour savoir comment rédiger des requêtes permettant de générer de bonnes réponses, consultez la section Rédiger de meilleures requêtes pour Gemini dans Google Cloud.

Adresser des requêtes à Gemini

Pour interroger Gemini au sujet des services Google Cloud, procédez comme suit :

1. Pour ouvrir le volet de discussion Gemini, dans la barre d'activité de l'IDE, cliquez sur Gemini ().

2. Si une erreur survient lors de l'ouverture du volet de discussion Gemini, actualisez la fenêtre du navigateur.

3. Dans le volet Gemini, saisissez la requête suivante, puis cliquez sur Send (Envoyer) () :

   I am new to Google Cloud and I want to use the Cloud Code extension. Give me some examples of Google services that I can use to build and deploy a sample app.

   Gemini répond en proposant une liste de services Google Cloud et leur description.

   Dans cet exemple, supposons que Gemini suggère deux services Google Cloud pour vous aider à créer et à déployer un exemple d'application, à savoir Cloud Run et Cloud Functions. Vous pouvez demander davantage d'informations concernant ces services.

4. Pour fournir une question ou une requête complémentaire, dans le volet Gemini, saisissez le texte suivant, puis cliquez sur Send (Envoyer) :

   What is the difference between Cloud Run and Cloud Functions?

   Gemini répond en présentant les principales différences entre les deux services Google Cloud.

5. Pour réinitialiser l'historique de vos discussions, dans le volet Gemini, cliquez sur Reset Chat (Réinitialiser la discussion) ().

   Remarque : L'état de l'historique des discussions est uniquement conservé en mémoire et ne persiste pas lorsque vous passez à un autre espace de travail ou lorsque vous fermez votre IDE. Gemini n'utilise pas vos requêtes ni ses réponses comme données pour entraîner son modèle. Pour en savoir plus, consultez la section Comment Gemini pour Google Cloud utilise vos données.

Tâche 5 : Développer une application Python

Utilisons maintenant Cloud Run pour créer et déployer une application Python de base. Puisque vous ne maîtrisez pas encore Cloud Run et Cloud Code, vous avez besoin d'aide pour les étapes de création de l'application.

Dans cette tâche, vous allez demander à Gemini de vous aider à créer une application Python Hello World dans Cloud Run.

Demander de l'aide à Gemini

1. Dans le volet Gemini, pour apprendre à créer une application Cloud Run avec Cloud Code, saisissez la requête suivante, puis cliquez sur Send (Envoyer) () :

   How do I create a new Cloud Run app in Cloud Code using the command palette? What languages are supported?

2. Dans la réponse de Gemini, examinez la série d'étapes à suivre pour créer une application. Gemini affiche également les langues prises en charge pour l'application Cloud Run.

   Remarque : La palette de commandes disponible dans VS Code fournit une liste de toutes les commandes, y compris les commandes pour Cloud Code.

Créer une application Python en utilisant les étapes de Gemini

1. Cliquez sur le menu (), puis accédez à View > Command Palette (Afficher > Palette de commandes).

2. Saisissez Cloud Code New, puis sélectionnez Cloud Code: New application (Nouvelle application).

3. Sélectionnez Cloud Run application (Application Cloud Run).

4. Sélectionnez Python (Flask) : Cloud Run.

5. Modifiez le nom de l'application et le dossier de premier niveau en /home/user/hello-world, puis cliquez sur Ok.

   Cloud Code télécharge le modèle et crée les fichiers de l'application dans le dossier de votre IDE.

Explorer l'application avec Gemini

Maintenant que vous avez créé votre application Hello World dans Cloud Run, vous pouvez utiliser Gemini pour expliquer les fichiers et les extraits de code qui sont déployés dans votre IDE.

1. Si les fichiers ne sont pas visibles, cliquez sur Explorer (Explorateur) () dans la barre d'activité de l'IDE.

2. Dans le volet de l'explorateur, sélectionnez Dockerfile.

3. Sélectionnez tous les contenus présents dans le Dockerfile, cliquez sur l'ampoule (), et dans le menu More Actions (Autres Actions), cliquez sur Explain this (Expliquer).

   Gemini génère une explication en langage naturel sur le contenu et la fonction du Dockerfile. Vous pouvez également sélectionner des parties du contenu du fichier, cliquer sur l'ampoule (), puis cliquer sur Explain this (Expliquer).

4. Sélectionnez la ligne qui commence par ENTRYPOINT, cliquez sur l'ampoule (), puis sur Explain this (Expliquer).

   Gemini apporte une réponse détaillée sur l'instruction ENTRYPOINT. Vous apprendrez qu'avec cette instruction, Docker exécutera le fichier app.py au lancement du conteneur.

5. Pour afficher le contenu du fichier app.py, dans la barre d'activité, cliquez sur Explorer (Explorateur) (), puis sur app.py.

6. Dans la définition de la fonction hello(), sélectionnez les lignes qui contiennent les variables d'environnement K_SERVICE et K_REVISION. Cliquez sur l'ampoule (), puis sur Explain this (Expliquer).

   Dans sa réponse, Gemini décrit ces deux variables d'environnement Cloud Run et la façon dont elles sont utilisées dans le code de l'application.

Exécuter l'application en local

Vous pouvez exécuter votre application localement à partir de votre IDE en utilisant l'émulateur Cloud Run. Le terme localement signifie dans ce cas que l'application s'exécute sur la machine de la station de travail.

1. Dans la barre d'activité de votre IDE, cliquez sur Cloud Code (), puis sur Cloud Run.

   Remarque : Vous exécuterez d'abord l'application à l'aide de l'émulateur Cloud Run. Vous n'aurez donc pas besoin d'activer l'API Cloud Run pour l'instant.

2. Dans la barre d'activité de Cloud Run, cliquez sur Run App on Local Cloud Run Emulator (Exécuter l'application sur l'émulateur Cloud Run local) (), puis sur Run (Exécuter).

   L'onglet Output (Résultat) dans l'IDE affiche la progression de la compilation.

3. Lorsqu'il vous est demandé en haut de l'écran Enable minikube gcp-auth addon to access Google APIs (Activer le module complémentaire minikube gcp-auth pour accéder aux API Google), sélectionnez Yes (Oui).

   

   Attendez la fin de la compilation et du déploiement.

4. Maintenez le curseur sur le lien vers le service hello-world à l'URL localhost et cliquez sur Follow link (Suivre le lien).

   

   Un nouvel onglet s'ouvre dans le navigateur et affiche une page indiquant que le service est en cours d'exécution.

Tâche 6 : Améliorer l'application Python

Ajoutons maintenant des données et des fonctionnalités à l'application afin qu'elle puisse être utilisée pour la gestion de données d'inventaire.

Dans cette tâche, vous allez d'abord ajouter des données d'inventaire pour l'application.

Générer un échantillon de données à l'aide de Gemini

1. Dans la barre d'activité de votre IDE, cliquez sur Explorer (Explorateur) ().

2. Cliquez sur New file (Nouveau fichier) (), puis créez un fichier nommé inventory.py.

3. Pour laisser Gemini générer les échantillons de données, ouvrez le volet Gemini, saisissez la requête suivante, puis cliquez sur Send (Envoyer) :

   Create a variable called inventory which is a list of 3 JSON objects. Each JSON object has 2 attributes: productid and onhandqty. Both attributes are strings.

   Gemini génère le tableau JSON inventory qui contient trois objets JSON.

4. Pour insérer l'échantillon de données JSON dans le fichier inventory.py, cliquez sur Insert in current file (Insérer dans le fichier actuel) () dans la réponse de Gemini. Le contenu du fichier est présenté comme suit :

   inventory = [ { "productid": "P001", "onhandqty": "10" }, { "productid": "P002", "onhandqty": "20" }, { "productid": "P003", "onhandqty": "30" } ]

5. Pour enregistrer le fichier inventory.py dans le dossier home/user/hello-world, cliquez sur File > Save (Fichier > Enregistrer) dans le menu de l'IDE ().

   Vous utiliserez cet exemple de données d'inventaire dans la sous-tâche suivante.

Ajouter la méthode API GET /inventory list à l'application

Vous allez maintenant introduire dans le fichier app.py des méthodes API capables d'opérer sur les données d'inventaire. Pour réaliser cette sous-tâche, vous allez utiliser la fonctionnalité de génération de code dans Gemini.

1. Dans la liste des dossiers et des fichiers sous Explorer (Explorateur), ouvrez le fichier app.py en le sélectionnant.

2. Modifiez l'instruction d'importation Flask pour ajouter le fichier inventory.py et la bibliothèque jsonify :

   from flask import Flask, render_template, jsonify from inventory import inventory

3. Dans le fichier app.py, placez votre curseur sous l'instruction d'attribution de l'application :

   app = Flask(__name__)

4. Pour laisser Gemini générer le code pour la première méthode API, dans le fichier app.py, ajoutez le commentaire suivant :

   # Generate an app route to display a list of inventory items in the JSON format from the inventory.py file. # Use the GET method.

5. Sélectionnez les lignes de commentaire, y compris la ligne vide située en dessous.

6. Cliquez sur l'ampoule (), puis sélectionnez Generate code (Générer le code) dans le menu More Actions (Autres actions).

   Gemini génère une fonction pour l'opération GET qui renvoie une liste d'éléments à partir du fichier inventory.py. La fonction ressemble généralement à ceci :

   @app.route('/inventory', methods=['GET']) def inventory_list(): """Return a list of inventory items in JSON format.""" return jsonify(inventory) Remarque : Pour en savoir plus sur la fonction jsonify(inventory), mettez le texte en surbrillance et demandez à Gemini de vous expliquer le code.

7. Pour accepter le code généré, maintenez le curseur sur n'importe quelle partie du code généré dans la réponse, puis cliquez sur Accept (Accepter).

   Important : Gemini peut générer plus d'un extrait de code, et ces extraits peuvent différer de l'extrait affiché ci-dessus.

8. Si les instructions app.route et return dans le code généré sont différentes du code affiché ci-dessus, remplacez l'extrait de code généré par l'extrait affiché ci-dessus. Cela devrait garantir le bon déroulement de l'atelier.

Ajouter la méthode GET /inventory/ à l'application

Ajoutons une autre méthode API pour permettre de renvoyer des données sur un élément d'inventaire spécifique, à partir de son productID. Si le productID est introuvable, l'API renvoie le code d'état HTTP standard 404.

1. Ajoutez plusieurs lignes vides.

2. Pour laisser Gemini générer le code de cette deuxième méthode API, dans le fichier app.py, saisissez le commentaire suivant :

   # Generate an App route to get a product from the list of inventory items given the productID. # Use the GET method. # If there is an invalid productID, return a 404 error with an error message in the JSON.

3. Sélectionnez les trois lignes de commentaire et la ligne vide qui suit le commentaire, cliquez sur l'ampoule (), puis sélectionnez Generate code (Générer le code) dans le menu More Actions (Autres actions).

   Gemini génère une fonction pour l'opération GET qui renvoie l'élément du fichier d'inventaire dont le productID est fourni dans la requête, ou le code d'état 404 si le produit n'existe pas.

   @app.route('/inventory/<productid>', methods=['GET']) def inventory_item(productid): """Return a single inventory item in JSON format.""" for item in inventory: if item['productid'] == productid: return jsonify(item) return jsonify({'error': 'Product not found'}), 404

4. Maintenez le curseur sur n'importe quelle partie du code généré dans la réponse. Pour accepter le code généré, cliquez sur Accept (Accepter) dans la barre d'outils.

5. Si le code généré est différent du code présenté ci-dessus, remplacez l'extrait de code généré par l'extrait affiché ci-dessus.

Recréer et redéployer l'application localement

Vous pouvez exécuter votre application localement à partir de votre IDE en utilisant l'émulateur Cloud Run. Le terme localement signifie dans ce cas que l'application s'exécute sur la machine de la station de travail.

1. Dans la barre d'activité de votre IDE, cliquez sur Cloud Code ().

2. Dans la barre d'activité de Cloud Run, cliquez sur Run App on Local Cloud Run Emulator (Exécuter l'application sur l'émulateur Cloud Run local) ().

3. Lorsqu'il vous est demandé en haut de l'écran Enable minikube gcp-auth addon to access Google APIs (Activer le module complémentaire minikube gcp-auth pour accéder aux API Google), sélectionnez Yes (Oui).

   Attendez la fin de la compilation et du déploiement.

4. Maintenez le curseur sur le lien vers le service hello-world à l'URL localhost et cliquez sur Follow link (Suivre le lien).

   Un nouvel onglet s'ouvre dans le navigateur et affiche une page indiquant que le service est en cours d'exécution.

Tester les méthodes API

1. Suivez les étapes de la tâche précédente pour exécuter l'application localement.

2. Après avoir suivi le lien permettant d'afficher l'application en cours dans un autre onglet du navigateur, ajoutez /inventory à l'URL dans cet onglet, puis appuyez sur Entrée.

   L'API renvoie une réponse JSON qui contient la liste des produits du fichier inventory.py.

3. Ajoutez /{PRODUCTID} à l'URL qui se termine par /inventory, où {PRODUCTID} est un identifiant de produit dans votre inventaire.

4. Appuyez sur Entrée.

   L'API renvoie une réponse JSON qui contient des données sur le produit en question.

5. Remplacez l'ID de produit par XXXXX et appuyez sur Entrée.

   XXXXX n'étant pas un ID de produit valide, l'API renvoie une réponse d'erreur JSON indiquant que le produit n'a pas été trouvé.

Tâche 7 : Déployer l'application sur Cloud Run

Vous pouvez désormais déployer l'application dans Cloud Run sur Google Cloud.

1. Dans le menu principal de la barre d'activité (), cliquez sur View > Command Palette (Afficher > Palette de commandes).

2. Dans le champ de la palette de commandes, saisissez Cloud Code Deploy (Déployer Cloud Code), puis sélectionnez Cloud Code: Deploy to Cloud Run (Déployer dans Cloud Run) dans la liste.

3. Pour activer l'API Cloud Run pour votre projet, cliquez sur Enable API (Activer l'API).

4. Sur la page Service Settings (Paramètres du service), pour le champ Region (Région), sélectionnez .

5. Conservez les autres paramètres par défaut, puis cliquez sur Deploy (Déployer).

   Cloud Code crée votre image, la transfère dans le registre et déploie votre service dans Cloud Run. Cette opération peut prendre quelques minutes.

   Remarque : Pour afficher les journaux détaillés pour le déploiement, cliquez sur Show Detailed Logs (Afficher les journaux détaillés).

6. Pour afficher votre service en cours d'exécution, ouvrez l'URL qui s'affiche dans la boîte de dialogue "Deploy to Cloud Run" (Déployer sur Cloud Run).

7. Testez votre service en ajoutant les chemins d'accès /inventory et /inventory/{PRODUCTID} dans l'URL, puis vérifiez la réponse.

   Pour obtenir l'URL de la page d'inventaire du service Cloud Run, exécutez la commande suivante dans Cloud Shell :

   export SVC_URL=$(gcloud run services describe hello-world \ --region {{{project_0.default_region|set at lab start}}} \ --platform managed \ --format='value(status.url)') echo ${SVC_URL}/inventory

Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider l'objectif. Déployer votre application dans Cloud Run.

Terminer l'atelier

Une fois l'atelier terminé, cliquez sur End Lab (Terminer l'atelier). Qwiklabs supprime les ressources que vous avez utilisées, puis efface le compte.

Si vous le souhaitez, vous pouvez noter l'atelier. Sélectionnez le nombre d'étoiles correspondant à votre note, saisissez un commentaire, puis cliquez sur Submit (Envoyer).

Le nombre d'étoiles que vous pouvez attribuer à un atelier correspond à votre degré de satisfaction :

• 1 étoile = très mécontent(e)
• 2 étoiles = insatisfait(e)
• 3 étoiles = ni insatisfait(e), ni satisfait(e)
• 4 étoiles = satisfait(e)
• 5 étoiles = très satisfait(e)

Si vous ne souhaitez pas donner votre avis, vous pouvez fermer la boîte de dialogue.

Pour soumettre des commentaires, suggestions ou corrections, veuillez utiliser l'onglet Support (Assistance).

Félicitations !

Dans cet atelier, vous avez appris à effectuer les tâches suivantes :

• Explorer les différents services Google que vous pouvez utiliser pour déployer une application en posant des questions contextuelles à Gemini.
• Demander à Gemini de fournir des modèles qui pourront vous servir à développer une application simple dans Cloud Run.
• Créer, explorer et modifier l'application en faisant appel à Gemini pour expliquer et générer le code.
• Exécuter et tester l'application localement, puis la déployer sur Google Cloud en utilisant Gemini pour générer les étapes.

Étapes suivantes et informations supplémentaires

• Présentation de Gemini pour Google Cloud
• Développer une application Python avec l'aide de Gemini pour Google Cloud
• Développer une application Node.js avec l'aide de Gemini pour Google Cloud

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