뉴렐릭 통합 에는 Google Cloud Platform(GCP) 과의 Firebase AI Logic (이전의 Firebase용 Vertex AI) 데이터를 뉴렐릭에 보고하는 통합이 포함되어 있습니다. 이 문서에서는 GCP Firebase AI Logic 통합을 활성화하는 방법과 보고되는 데이터에 대해 설명합니다.
특징
Firebase AI Logic을 사용하면 모바일 및 웹 앱이 사용자 지정 백앤드 없이 클라이언트 SDK에서 직접 Gemini 및 Imagen 모델을 호출할 수 있습니다. 뉴렐릭 Firebase AI Logic 통합은 각 모델에 대한 생성형 AI 클라이언트 텔레메트리를 수집합니다: 작업 기간, 토큰 사용량 및 모달리티별 사용 횟수.
통합 활성화
중요
이 통합은 GCP 프로젝트를 [Workload Identity Federation]과 연결할 때만 사용할 수 있습니다.서비스 계정 또는 사용자 계정 연결에는 사용할 수 없습니다.
통합을 활성화하려면 표준 절차에 따라 Workload Identity Federation을 사용하여 GCP 서비스를 뉴렐릭에 연결 하십시오.
폴링 빈도
뉴렐릭 통합은 통합에 따라 달라지는 폴링 간격에 따라 GCP 서비스를 쿼리합니다. Firebase AI Logic의 폴링 주기는 5분입니다. 해상도는 1분마다 1개의 데이터 포인트입니다.
워크로드 아이덴티티 페더레이션
데이터 찾기 및 사용
GCP 클라우드 모니터링에서 사용할 수 있는 모든 Firebase AI Logic 모델 메트릭은 Metric 이벤트 유형의 차원 메트릭으로 수집됩니다.
이 통합은 뉴렐릭 엔티티 탐색기에서 엔티티를 생성하지 않습니다. 예를 들어 Metric 이벤트 유형에서 직접 메트릭을 쿼리하십시오:
FROM Metric SELECT count(*) WHERE metricName LIKE 'gcp.firebasevertexai.%' FACET metricName측정항목 데이터
gen_ai_client_operation_duration .p50, .p95 및 .p99 백분위수 메트릭으로도 사용할 수 있습니다.
팁
Firebase AI Logic은 또한 별도의 모니터 리소스에 프롬프트 템플릿 메트릭(render_count 및 render_latency)을 노출합니다. 이 통합은 해당 메트릭이 미리 보기 상태이므로 수집하지 않습니다.
전체 목록은 Google의 Firebase AI Logic 메트릭 문서를 참조하십시오.