Some or all of the information on this page might not apply to Cloud de Confiance by S3NS. See Differences from Google Cloud for more details.

‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

רישום ושיתוף של בקשות ותשובות

‫Gemini Enterprise Agent Platform יכולה לרשום דוגמאות של בקשות ותשובות ל-Gemini ולמודלים של שותפים נתמכים. היומנים נשמרים בטבלה ב-BigQuery לצורך צפייה וניתוח. בנוסף, Agent Platform יכולה לשתף יומני בקשות ותשובות של מודלים ספציפיים של AI מתקדם עם שותפי MaaS מסוימים, כדי לעזור לכם לעמוד בהתחייבויות שלכם כלפי שותפי ה-MaaS האלה.

בדף הזה מוסבר איך להגדיר יומני בקשות ותגובות למודלים בסיסיים ולמודלים שעברו התאמה אישית.

שיטות API נתמכות לרישום ביומן

יומני בקשות ותשובות נתמכים בכל המודלים של Gemini שמשתמשים ב-generateContent או ב-streamGenerateContent.

גם המודלים הבאים של שותפים שמשתמשים ב-rawPredict או ב-streamrawPredict נתמכים:

Anthropic Claude

יומני בקשות ותשובות למודלים בסיסיים

אפשר להגדיר יומני בקשות ותגובות למודלי בסיס באמצעות API בארכיטקטורת REST או Python SDK. יכול להיות שיחלפו כמה דקות עד שהגדרות הרישום ייכנסו לתוקף.

הפעלת רישום ביומן של בקשות ותשובות

כדי לקבל הוראות להפעלת יומני בקשות ותשובות עבור מודל בסיסי, בוחרים באחת מהכרטיסיות הבאות.

במודלים של Anthropic, רק REST נתמך בהגדרת רישום ביומן. מגדירים את הגדרת רישום ביומן דרך ה-API בארכיטקטורת REST על ידי הגדרת המאפיין publisher לערך anthropic ומגדירים את שם המודל לאחד מהמודלים הנתמכים של Claude.

Python SDK

אפשר להשתמש בשיטה הזו כדי ליצור או לעדכן PublisherModelConfig.

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

publisher_model = GenerativeModel("gemini-2.5-flash")

# Set logging configuration
publisher_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=True,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination="bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME",
    enable_otel_logging=True
    )

‫API בארכיטקטורת REST

יצירה או עדכון של PublisherModelConfig באמצעות setPublisherModelConfig:

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫ENDPOINT_PREFIX: האזור של משאב המודל ואחריו -. לדוגמה, us-central1-. אם משתמשים בנקודת הקצה הגלובלית, משאירים את השדה ריק. רישום ביומן של בקשות ותגובות נתמך בכל האזורים שנתמכים על ידי המודל.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: האזור של משאב המודל. אם משתמשים בנקודת הקצה הגלובלית, מזינים global.
‫PUBLISHER: שם בעל האתר. לדוגמה: google.
‫MODEL: שם המודל הבסיסי. לדוגמה: gemini-2.0-flash-001.
‫SAMPLING_RATE: כדי לצמצם את עלויות האחסון, אפשר להגדיר מספר בין 0 ל-1 כדי לציין את חלק הבקשות שיירשמו ביומן. לדוגמה, אם הערך הוא 1, כל הבקשות נרשמות ביומן, ואם הערך הוא 0.1, נרשמות ביומן 10% מהבקשות.
‫BQ_URI: ה-URI של הטבלה ב-BigQuery שבה רוצים להשתמש לרישום ביומן. לדוגמה: bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME. אם משתמשים בנקודת הקצה הגלובלית (LOCATION מוגדר ל-global), צריך לציין מערך נתונים קיים ב-BigQuery, כמו bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME או bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME. אם משתמשים בנקודת קצה אזורית ומציינים רק מזהה פרויקט (bq://PROJECT_ID), נוצר מערך נתונים עם השם publishers_PUBLISHER_models_MODEL_ENDPOINT_ID, כאשר PUBLISHER ו-MODEL פועלים לפי כללי מתן השמות ב-BigQuery. אם לא מציינים שם של טבלה, נוצרת טבלה בשם request_response_logging.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

גוף בקשת JSON:

{
  "publisherModelConfig": {
     "loggingConfig": {
       "enabled": true,
       "samplingRate": SAMPLING_RATE,
       "bigqueryDestination": {
         "outputUri": "bq://BQ_URI"
       },
       "enableOtelLogging": true
     }
   }
 }

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1beta1.SetPublisherModelConfigOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2025-03-11T22:42:54.283184Z",
      "updateTime": "2025-03-11T22:42:54.283184Z"
    }
  }
}

אחזור של הגדרות רישום ביומן

אפשר לקבל את הגדרות הרישום ביומן של בקשות ותגובות עבור מודל הבסיס באמצעות API בארכיטקטורת REST.

‫API בארכיטקטורת REST

כדי לקבל את הגדרות הרישום ביומן של בקשות ותגובות, משתמשים בפקודה fetchPublisherModelConfig:

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: המיקום של משאב המודל.
‫PUBLISHER: שם בעל האתר. לדוגמה: google.
‫MODEL: שם המודל הבסיסי. לדוגמה: gemini-2.0-flash-001.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig"

PowerShell

מריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "loggingConfig": {
    "enabled": true,
    "samplingRate": 1,
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://output-uri"
    },
    "enableOtelLogging": true
  }
}

השבתת רישום ביומן

משביתים את הרישום ביומן של בקשות ותגובות למודל הבסיס באמצעות API בארכיטקטורת REST או Python SDK.

Python SDK

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

publisher_model = GenerativeModel("gemini-2.5-flash")

# Disable logging
publisher_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=False,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination="bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    )

‫API בארכיטקטורת REST

כדי להשבית את הרישום ביומן, משתמשים בפקודה setPublisherModelConfig:

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: המיקום של משאב המודל.
‫PUBLISHER: שם בעל האתר. לדוגמה: google.
‫MODEL: שם המודל הבסיסי. לדוגמה: gemini-2.0-flash-001.

שיטת ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

גוף בקשת JSON:

{
  "publisherModelConfig": {
     "loggingConfig": {
       "enabled": false
     }
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1beta1.SetPublisherModelConfigOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2025-03-11T22:42:54.283184Z",
      "updateTime": "2025-03-11T22:42:54.283184Z"
    }
  }
}

יומני בקשות ותשובות של מודלים שעברו כוונון עדין

אתם יכולים להגדיר יומנים של בקשות ותשובות למודלים שעברו התאמה אישית באמצעות REST API או Python SDK.

הפעלת יומנים של בקשות ותגובות

כדי לקבל הוראות להפעלת יומני בקשות ותשובות למודל שעבר כוונון, בוחרים באחד מהכרטיסיות הבאות.

Python SDK

אפשר להשתמש בשיטה הזו כדי לעדכן את הגדרת הרישום ביומן של בקשות ותשובות לנקודת קצה.

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

tuned_model = GenerativeModel(f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/endpoints/ENDPOINT_ID")

# Set logging configuration
tuned_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=True,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination=f"bq://{PROJECT_ID}.DATASET_NAME.TABLE_NAME",
    enable_otel_logging=True,
    )

‫API בארכיטקטורת REST

אפשר להפעיל את רישום הבקשות והתגובות רק כשיוצרים נקודת קצה באמצעות projects.locations.endpoints.create או כשמבצעים תיקון בנקודת קצה קיימת באמצעות projects.locations.endpoints.patch.

הבקשות והתשובות מתועדות ברמת נקודת הקצה, כך שמתועדות בקשות שנשלחות לכל המודלים שנפרסו באותה נקודת קצה.

כשיוצרים או מתקנים נקודת קצה, מאכלסים את השדה predictRequestResponseLoggingConfig של משאב נקודת הקצה בערכים הבאים:

‫enabled: הערך True מוגדר כדי להפעיל את הרישום ביומן של בקשות ותגובות.
‫samplingRate: כדי לצמצם את עלויות האחסון, אפשר להגדיר מספר בין 0 ל-1 כדי להגדיר את חלק הבקשות שיירשמו ביומן. לדוגמה, ערך של 1 מתעד את כל הבקשות, וערך של 0.1 מתעד 10% מהבקשות.
‫BigQueryDestination: הטבלה ב-BigQuery שבה יש להשתמש לרישום ביומן. אם מציינים רק מזהה פרויקט, נוצר מערך נתונים עם השם ENDPOINT_DISPLAYNAMEENDPOINT_ID, כאשר ENDPOINT_DISPLAY_NAME עומד בדרישות כללי מתן השמות ב-BigQuery. אם לא מציינים שם של טבלה, נוצרת טבלה בשם request_response_logging.
‫enableOtelLogging: מגדירים את הערך true כדי להפעיל רישום ביומן של OpenTelemetry‏ (OTEL) בנוסף לרישום ביומן של בקשות ותגובות שמוגדר כברירת מחדל.

לצפייה בסכימת הטבלה ב-BigQuery, אפשר לעיין במאמר בנושא סכימת טבלת הרישום.

דוגמה להגדרה:

{
  "predictRequestResponseLoggingConfig": {
    "enabled": true,
    "samplingRate": 0.5,
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    },
    "enableOtelLogging": true
  }
}

אחזור של הגדרות רישום ביומן

כדי לקבל את הגדרות הרישום ביומן של בקשות ותגובות עבור המודל שעבר כוונון, משתמשים ב-API בארכיטקטורת REST.

‫API בארכיטקטורת REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: המיקום של משאב נקודת הקצה.
‫MODEL: שם המודל הבסיסי. לדוגמה: gemini-2.0-flash-001.
‫ENDPOINT_ID: המזהה של נקודת הקצה.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID"

PowerShell

מריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

תשובה

{
  "loggingConfig": {
    "enabled": true,
    "samplingRate": 1,
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://output-uri"
    },
    "enableOtelLogging": true
  }
}

השבתת הגדרת הרישום ביומן

משביתים את הגדרת הרישום ביומן של הבקשות והתשובות לנקודת הקצה.

Python SDK

# Specify the preview version of GenerativeModel
import vertexai
from vertexai.preview.generative_models import(
    GenerativeModel,
    )

PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
LOCATION = "LOCATION"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

tuned_model = GenerativeModel(f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/endpoints/ENDPOINT_ID")

# Disable logging
tuned_model.set_request_response_logging_config(
    enabled=False,
    sampling_rate=1.0,
    bigquery_destination="bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    )

‫API בארכיטקטורת REST

{
"predictRequestResponseLoggingConfig": {
  "enabled": false
}
}

סכמת טבלאות של רישום ביומן

ב-BigQuery, היומנים מתועדים באמצעות הסכימה הבאה:

שם השדה	סוג	הערות
endpoint	מחרוזת	שם המשאב של נקודת הקצה שבה נפרס המודל שעבר התאמה.
deployed_model_id	מחרוזת	מזהה המודל שנפרס עבור מודל שעבר כוונון ונפרס בנקודת קצה.
logging_time	TIMESTAMP	הזמן שבו מתבצע התיעוד. זהו בערך הזמן שבו התשובה מוחזרת.
request_id	מספרי	מזהה הבקשה (מספר שלם) שנוצר אוטומטית על סמך בקשת ה-API.
request_payload	מחרוזת	הוא כלול ברישום ביומן של מודלים של שותפים ותואם לאחור ליומן בקשות ותגובות של נקודת הקצה של Agent Platform.
response_payload	מחרוזת	הוא כלול ברישום ביומן של מודלים של שותפים ותואם לאחור ליומן בקשות ותגובות של נקודת הקצה של Agent Platform.
מודל	מחרוזת	שם המשאב של המודל.
model_version	מחרוזת	גרסת המודל. בדרך כלל, זוהי הגדרת ברירת המחדל למודלים של Gemini.
api_method	מחרוזת	generateContent, streamGenerateContent, rawPredict, streamRawPredict
full_request	JSON	התמונה המלאה `GenerateContentRequest`.
full_response	JSON	התמונה המלאה `GenerateContentResponse`.
מטא-נתונים	JSON	כל המטא-נתונים של השיחה, כולל זמן האחזור של הבקשה.
otel_log	JSON	יומנים בפורמט סכימה של OpenTelemetry. האפשרות הזו זמינה רק אם `otel_logging` מופעלת בהגדרות של רישום ביומן.

שימו לב: לא מתבצעת הקלטה של זוגות של בקשות ותגובות שגדולים ממגבלת השורה של 10MB ב-BigQuery write API.

במקרה של מודלים מסוימים של AI מתקדם, חלק מהשותפים ב-MaaS דורשים שיועבר לצוותי האמון והבטיחות שלהם יומן של הנחיות ותשובות באופן שלא ניתן לזיוף, כדי שיוכלו לעקוב אחרי שימוש לרעה פוטנציאלי. לדוגמה, השימוש ב-Anthropic Advanced AI כפוף לסעיף F של התנאים הספציפיים לשירות של Anthropic. בזמן שהתכונה dataSharingEnabledProvider פעילה, בקשות ותשובות שנרשמות ביומן במסגרת הנספח בנושא בטיחות מתקדמת של AI ישותפו עם שותף ה-MaaS בזמן אמת.

אפשר להפעיל שיתוף של יומן בקשות ותגובות שלא ניתן לזיוף באמצעות setPublisherModelConfig API, כמו שמוסבר בקטעים הבאים.

בטבלה הבאה מפורטים שותפים של MaaS ודגמים שתומכים בשיתוף של בקשות ותשובות:

שותף MaaS נתמך	מודלים נתמכים
Anthropic	Claude Mythos Preview Claude Mythos 5 Claude Fable 5 on Google Cloud

השותף והמודל של MaaS צריכים להיות זהים. אפשר לשתף את יומן הבקשות והתשובות רק עם שותף ה-MaaS שפרסם את המודל.

‫Google צריכה לקבל הסכמה לנספח בנושא בטיחות מתקדמת של AI בפרויקט הזה לפני שאפשר יהיה להפעיל שיתוף נתונים. מידע נוסף על הנספח זמין במאמר בנושא אבטחת AI מתקדם.

לא צריך להפעיל רישום ביומן של בקשות ותגובות כדי לשתף יומנים של בקשות ותגובות ב-BigQuery.

כברירת מחדל, בפרויקטים שמוגנים על ידי VPC Service Controls, אי אפשר לשתף נתונים עם שותפי MaaS. אין תמיכה בהגדרת כלל תעבורת נתונים יוצאת (egress) ב-VPC Service Controls. כדי להפעיל שיתוף נתונים בפרויקט שמוגן על ידי VPC Service Controls, צריך לשלוח בקשת תמיכה.

מבצעים את הפעולות הבאות:

‫API בארכיטקטורת REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫ENDPOINT_PREFIX: התחילית המתאימה למיקום של נקודת הקצה של המודל. משתמשים בערכים הבאים:
- לנקודת הקצה global, משתמשים ב-aiplatform.
- לנקודות קצה עם מספר אזורים כמו us או eu, משתמשים ב-aiplatform.LOCATION.rep
- לנקודות קצה אזוריות כמו us-central1, משתמשים ב-LOCATION-aiplatform.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: המיקום של נקודת הקצה של המודל. לדוגמה, global, us, eu או us-central1.
‫PUBLISHER: השם של מפרסם המודל, באותיות קטנות. לדוגמה, anthropic.
‫MODEL: שם המודל הבסיסי. לדוגמה, claude-fable-5.
‫MAAS_PARTNER: שם המודל, באותיות רישיות. השותף של MaaS חייב להיות הגרסה באותיות רישיות של MODEL, כפי שמתואר למעלה. לדוגמה, ANTHROPIC.

שיטת ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

גוף בקשת JSON:

{
  "publisherModelConfig": {
    "dataSharingEnabledProvider": "ANTHROPIC"
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

אמורים לקבל קוד סטטוס של הצלחה (2xx) ותגובה ריקה.

מבצעים את הפעולות הבאות:

‫API בארכיטקטורת REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫ENDPOINT_PREFIX: התחילית המתאימה למיקום של נקודת הקצה של המודל. משתמשים בערכים הבאים:
- לנקודת הקצה global, משתמשים ב-aiplatform.
- לנקודות קצה עם מספר אזורים כמו us או eu, משתמשים ב-aiplatform.LOCATION.rep
- לנקודות קצה אזוריות כמו us-central1, משתמשים ב-LOCATION-aiplatform.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: המיקום של נקודת הקצה של המודל. לדוגמה, global, us, eu או us-central1.
‫PUBLISHER: השם של מפרסם המודל, באותיות קטנות. לדוגמה, anthropic.
‫MODEL: שם המודל הבסיסי. לדוגמה, claude-fable-5.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

GET https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig

כדי לשלוח את הבקשה אתם צריכים לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

מריצים את הפקודה הבאה:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig"

PowerShell

מריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:fetchPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

{
  "loggingConfig": {},
  "dataSharingEnabledProvider": "ANTHROPIC"
}

מבצעים את הפעולות הבאות:

‫API בארכיטקטורת REST

לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

‫ENDPOINT_PREFIX: התחילית המתאימה למיקום של נקודת הקצה של המודל. משתמשים בערכים הבאים:
- לנקודת הקצה global, משתמשים ב-aiplatform.
- לנקודות קצה עם מספר אזורים כמו us או eu, משתמשים ב-aiplatform.LOCATION.rep
- לנקודות קצה אזוריות כמו us-central1, משתמשים ב-LOCATION-aiplatform.
‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
‫LOCATION: המיקום של נקודת הקצה של המודל. לדוגמה, global, us, eu או us-central1.
‫PUBLISHER: השם של מפרסם המודל, באותיות קטנות. לדוגמה, anthropic.
‫MODEL: שם המודל הבסיסי. לדוגמה, claude-fable-5.

ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

POST https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig

גוף בקשת JSON:

{
  "publisherModelConfig": {
    "dataSharingEnabledProvider": "MODEL_PROVIDER_UNSPECIFIED"
  }
}

כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:

curl

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig"

PowerShell

שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIX.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/PUBLISHER/models/MODEL:setPublisherModelConfig" | Select-Object -Expand Content

אמורים לקבל קוד סטטוס של הצלחה (2xx) ותגובה ריקה.

כדי למנוע שיתוף של יומני בקשות ותשובות עם שותפי MaaS, האדמין של הפרויקט יכול לבצע אחת מהפעולות הבאות:

אכיפת אילוץ בהתאמה אישית של Organization Policy Service: יוצרים ואוכפים אילוץ בהתאמה אישית של Organization Policy Service ב-aiplatform.googleapis.com/Endpoint שאוסר על הגדרת dataSharingEnabledProvider לכל ספק של מודל שותף. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא החלת אילוץ בהתאמה אישית כדי למנוע שיתוף נתונים.
יצירת גבולות גזרה לשירות ב-VPC Service Controls: יוצרים גבולות גזרה לשירות ב-VPC Service Controls שכולל את הפרויקט ואת aiplatform.googleapis.com כשירות מוגבל. כברירת מחדל, בפרויקטים שמוגנים על ידי VPC Service Controls, חסימת שיתוף נתונים עם מודלים של שותפים.
השבתת הגישה למודלים ב-Model Garden: השבתת הגישה למודלים ב-Model Garden שתומכים בשיתוף נתונים.
החלת הרשאות מינימליות: הגבלת ההרשאה aiplatform.endpoints.setPublisherModelConfig כדי למנוע ממשתמשים לא מורשים להפעיל רישום ביומן או שיתוף של יומנים.

החלת אילוץ בהתאמה אישית כדי למנוע שיתוף נתונים

כדי ליצור ולאכוף אילוץ מותאם אישית של שירות מדיניות הארגון שמונע שיתוף של יומני בקשות ותגובות עם ספקי מודלים שותפים, צריך לבצע את הפעולות הבאות:

יוצרים קובץ YAML של אילוץ בהתאמה אישית בשם prevent_data_sharing.yaml, בדומה לדוגמה הבאה.

name: organizations/ORGANIZATION_ID/customConstraints/custom.denyPartnerModelDataSharing
resourceTypes:

- aiplatform.googleapis.com/Endpoint
methodTypes:

- CREATE
- UPDATE
condition: "has(resource.publisherModelConfig.dataSharingEnabledProvider)"
actionType: DENY
displayName: Prevent partner model data sharing
description: Prohibits enabling request and response log sharing with any partner model provider.

מחליפים את ORGANIZATION_ID במזהה הארגון ב- Cloud de Confiance .

יוצרים את האילוץ המותאם אישית באמצעות הפקודה gcloud org-policies:
```
gcloud org-policies set-custom-constraint prevent_data_sharing.yaml
```
כדי לאכוף את המדיניות, יוצרים קובץ לאכיפת מדיניות הארגון בשם enforce_policy.yaml, בדומה לדוגמה הבאה:
```
name: organizations/ORGANIZATION_ID/policies/custom.denyPartnerModelDataSharing
spec:
  rules:

  - enforce: true
```

החלת מדיניות הארגון:

gcloud org-policies set-policy enforce_policy.yaml

המאמרים הבאים

הערכת התמחור עבור רישום ביומן של חיזוי אונליין.
פורסים מודל באמצעות מסוף Cloud de Confiance או באמצעות Agent Platform API.
איך יוצרים טבלה ב-BigQuery
מידע נוסף על מדיניות שקשורה לרישום ביומן של תגובות לבקשות זמין במאמרים הבאים:

רישום ושיתוף של בקשות ותשובות

שיטות API נתמכות לרישום ביומן

יומני בקשות ותשובות למודלים בסיסיים

הפעלת רישום ביומן של בקשות ותשובות

Python SDK

‫API בארכיטקטורת REST

curl

PowerShell

תשובה

אחזור של הגדרות רישום ביומן

‫API בארכיטקטורת REST

curl

PowerShell

תשובה

השבתת רישום ביומן

Python SDK

‫API בארכיטקטורת REST

curl

PowerShell

תשובה

יומני בקשות ותשובות של מודלים שעברו כוונון עדין

הפעלת יומנים של בקשות ותגובות

Python SDK

‫API בארכיטקטורת REST

אחזור של הגדרות רישום ביומן

‫API בארכיטקטורת REST

curl

PowerShell

תשובה

השבתת הגדרת הרישום ביומן

Python SDK

‫API בארכיטקטורת REST

סכמת טבלאות של רישום ביומן

שיתוף בקשות ותגובות עם שותפי MaaS

מודלים נתמכים

דרישות מוקדמות

מגבלות

הפעלת שיתוף נתונים

‫API בארכיטקטורת REST

curl

PowerShell

אחזור של הגדרות השיתוף

‫API בארכיטקטורת REST

curl

PowerShell

השבתה של שיתוף הנתונים

‫API בארכיטקטורת REST

curl

PowerShell

מניעת בקשות לשיתוף נתונים

החלת אילוץ בהתאמה אישית כדי למנוע שיתוף נתונים

המאמרים הבאים