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Chat Database on Google

alltägliches kurzefragen programmierung technik

Adrachin:

Irgend wie mache ich mich nicht so ganz verständlich scheint mir.

Das eigentliche Ziel ist:

Folgendes möchte ich umsetzen:

Auf Goole Cloud soll eine Datenbank verwendet werden um komplette Chats zu speichern und damit den Kontext zu sichern und bei Bedarf wieder auszulesen.

Ein Google Cloud Account ist vorhanden. Eine compute Instanz steht zur Verfügung.
Eine Datenbank zum Beispiel Firebase muss erst noch angelegt werden.

Das ist grob skizziert das was ich umsetzen möchte.

Der GPT soll in der Lage sein mit einem Befehl “connect” die Verbindung zur Datenbank herzustellen.

Mit dem Befehl chat_speichern soll der komplette Chat in der Datenbank gespeichert werden.

Der Befehl chat_lesen soll einen gespeicherten Chat auslesen können.

Das ist grob skizziert das was ich erreichen möchte.

Erstelle ein Konzept für die Umsetzung.

LiquidGPT:

[python]

Um dieses Projekt erfolgreich umzusetzen, sollten wir mehrere Schritte berücksichtigen. Hier ist ein detailliertes Konzept für die Implementierung der gewünschten Funktionalitäten:

Schritte zur Umsetzung

  1. Google Cloud Einrichtung

    • Erstellen und Konfigurieren eines Google Cloud Projekts.
    • Aktivieren der notwendigen APIs (z.B. Firebase Realtime Database oder Firestore).

  2. Datenbank Einrichtung

    • Firebase Realtime Database oder Firestore erstellen.
    • Struktur der Datenbank festlegen (z.B. Sammlungen für Chats, Dokumente für einzelne Chat-Instanzen).

  3. Python Umgebung einrichten

    • Notwendige Python-Pakete installieren (z.B. firebase-admin für Firebase).
    • Authentifizierung für Google Cloud einrichten (Service Account erstellen und JSON-Schlüssel herunterladen).

  4. Funktionen implementieren

    • Verbindung zur Datenbank herstellen (connect).
    • Chat speichern (chat_speichern).
    • Gespeicherten Chat auslesen (chat_lesen).

Detaillierte Implementierung

1. Google Cloud Einrichtung

2. Datenbank Struktur

Beispiel:

chats (Collection)
   └── chat1 (Document)
       ├── message1: {content: "Hallo", timestamp: ...}
       ├── message2: {content: "Wie geht's?", timestamp: ...}

3. Python Umgebung einrichten

4. Python Code implementieren

Hier ist ein Beispiel für die Python-Funktionen:

import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# Initialisieren der Firebase Admin SDK
def connect():
    cred = credentials.Certificate('path/to/serviceAccountKey.json')
    firebase_admin.initialize_app(cred)
    print("Verbindung zur Datenbank hergestellt.")

# Chat speichern
def chat_speichern(chat_id, chat_content):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat_ref.set(chat_content)
    print(f"Chat {chat_id} wurde gespeichert.")

# Chat auslesen
def chat_lesen(chat_id):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat = chat_ref.get()
    if chat.exists:
        print(f"Chat {chat_id}: {chat.to_dict()}")
    else:
        print(f"Chat {chat_id} nicht gefunden.")

# Beispielaufrufe
connect()
chat_content = {
    'message1': {'content': 'Hallo', 'timestamp': '2023-06-15T12:00:00Z'},
    'message2': {'content': 'Wie geht\'s?', 'timestamp': '2023-06-15T12:01:00Z'}
}
chat_speichern('chat1', chat_content)
chat_lesen('chat1')

Weitere Überlegungen

Mit diesem Konzept und dem Beispielcode sollten Sie in der Lage sein, die gewünschten Funktionen umzusetzen. Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Details oder Unterstützung bei der Implementierung benötigen.

Adrachin:

Wo soll die eingerichtet werden?

LiquidGPT:

[python]

Die Python-Umgebung kann auf der Compute-Instanz in Google Cloud eingerichtet werden, die bereits zur Verfügung steht. Hier sind die Schritte, die Sie auf der Compute-Instanz durchführen müssen:

Schritt-für-Schritt Anleitung zur Einrichtung der Python-Umgebung auf der Compute-Instanz

  1. SSH in die Compute-Instanz

    • Melden Sie sich über SSH auf der Compute-Instanz an.
    • Sie können die SSH-Verbindung über das Google Cloud Console oder über ein Terminal herstellen.

  2. Aktualisieren und Installieren von Abhängigkeiten

    • Aktualisieren Sie die Paketliste und installieren Sie Python sowie pip:
      sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

  3. Erstellen eines virtuellen Python-Umgebung

    • Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung, um die Abhängigkeiten zu isolieren:
      python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

  4. Installieren der Firebase Admin SDK

    • Installieren Sie die notwendigen Python-Pakete:
      pip install firebase-admin

  5. Hochladen der Service Account JSON-Datei

    • Laden Sie die JSON-Datei Ihres Service Accounts auf die Compute-Instanz hoch.
    • Verwenden Sie scp oder die Google Cloud Console, um die Datei hochzuladen.
    • Platzieren Sie die Datei in einem sicheren Verzeichnis, z.B. /home/user/credentials/serviceAccountKey.json.

  6. Erstellen und Ausführen des Python-Skripts

    • Erstellen Sie ein Python-Skript (z.B. chat_service.py) mit dem zuvor bereitgestellten Code:
      
import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

    Initialisieren der Firebase Admin SDK

    def connect():
    cred = credentials.Certificate(‘/home/user/credentials/serviceAccountKey.json’)
    firebase_admin.initialize_app(cred)
    print(“Verbindung zur Datenbank hergestellt.”)

    Chat speichern

    def chat_speichern(chat_id, chat_content):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection(‘chats’).document(chat_id)
    chat_ref.set(chat_content)
    print(f”Chat {chat_id} wurde gespeichert.”)

    Chat auslesen

    def chat_lesen(chat_id):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection(‘chats’).document(chat_id)
    chat = chat_ref.get()
    if chat.exists:
    print(f”Chat {chat_id}: {chat.to_dict()}”)
    else:
    print(f”Chat {chat_id} nicht gefunden.”)

    Beispielaufrufe

    connect()
    chat_content = {
    ‘message1’: {‘content’: ‘Hallo’, ‘timestamp’: ‘2023-06-15T12:00:00Z’},
    ‘message2’: {‘content’: ‘Wie geht's?’, ‘timestamp’: ‘2023-06-15T12:01:00Z’}
    }
    chat_speichern(‘chat1’, chat_content)
    chat_lesen(‘chat1’)

  7. Ausführen des Python-Skripts

    • Führen Sie das Skript aus:
      python chat_service.py

Zusammenfassung

Diese Schritte richten die notwendige Python-Umgebung auf Ihrer Google Cloud Compute-Instanz ein, installieren die erforderlichen Pakete und ermöglichen die Ausführung Ihres Scripts, um die Chats in Firebase zu speichern und auszulesen. Stellen Sie sicher, dass alle Pfade korrekt sind und dass die JSON-Datei des Service Accounts an der richtigen Stelle gespeichert ist.

Adrachin:

Gut. Lass uns Schritt für Schritt vorgehen. Können alle in Google Cloud notwendigen Aktionen über ein Terminal auf meinem lokalen Rechner durchgeführt werden?

LiquidGPT:

[python]

Ja, viele der notwendigen Aktionen können über das Terminal auf Ihrem lokalen Rechner durchgeführt werden, insbesondere mit Hilfe des Google Cloud SDK (gcloud CLI). Hier sind die Schritte, die Sie über das Terminal auf Ihrem lokalen Rechner durchführen können:

Schritte zur Einrichtung von Google Cloud über das Terminal

1. Google Cloud SDK installieren

2. Google Cloud SDK konfigurieren

3. Firebase API aktivieren

4. Firestore-Datenbank einrichten

5. Service Account erstellen und JSON-Schlüssel herunterladen

6. Compute-Instanz einrichten

7. Service Account JSON-Schlüssel auf die Compute-Instanz hochladen

Einrichtung der Python-Umgebung auf der Compute-Instanz

Sobald die Compute-Instanz eingerichtet und der JSON-Schlüssel hochgeladen ist, können Sie die Schritte zur Einrichtung der Python-Umgebung auf der Compute-Instanz wie folgt fortsetzen:

  1. SSH in die Compute-Instanz

     gcloud compute ssh YOUR_USERNAME@INSTANCE_NAME --zone=ZONE

  2. Aktualisieren und Installieren von Abhängigkeiten

     sudo apt update
 sudo apt install python3 python3-pip

  3. Erstellen einer virtuellen Python-Umgebung

     python3 -m venv myenv
 source myenv/bin/activate

  4. Installieren der Firebase Admin SDK

     pip install firebase-admin

  5. Erstellen und Ausführen des Python-Skripts

    • Erstellen Sie ein Python-Skript (z.B. chat_service.py) mit dem bereitgestellten Code und führen Sie es aus:
      python chat_service.py

Zusammenfassung

Diese Schritte ermöglichen es Ihnen, die notwendigen Aktionen auf Google Cloud über das Terminal auf Ihrem lokalen Rechner durchzuführen und die Python-Umgebung auf der Compute-Instanz einzurichten. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie bei einem bestimmten Schritt Unterstützung benötigen.

Adrachin:

Das installations script mit Optionen:

Your current Google Cloud CLI version is: 479.0.0
The latest available version is: 480.0.0

┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Components │
├──────────────────┬──────────────────────────────────────────────────────┬──────────────────────────────┬───────────┤
│ Status │ Name │ ID │ Size │
├──────────────────┼──────────────────────────────────────────────────────┼──────────────────────────────┼───────────┤
│ Update Available │ Google Cloud CLI Core Libraries │ core │ 18.7 MiB │
│ Not Installed │ App Engine Go Extensions │ app-engine-go │ 4.5 MiB │
│ Not Installed │ Appctl │ appctl │ 18.5 MiB │
│ Not Installed │ Artifact Registry Go Module Package Helper │ package-go-module │ < 1 MiB │
│ Not Installed │ Cloud Bigtable Command Line Tool │ cbt │ 17.1 MiB │
│ Not Installed │ Cloud Bigtable Emulator │ bigtable │ 7.0 MiB │
│ Not Installed │ Cloud Datastore Emulator │ cloud-datastore-emulator │ 36.2 MiB │
│ Not Installed │ Cloud Firestore Emulator │ cloud-firestore-emulator │ 45.2 MiB │
│ Not Installed │ Cloud Pub/Sub Emulator │ pubsub-emulator │ 63.7 MiB │
│ Not Installed │ Cloud Run Proxy │ cloud-run-proxy │ 11.3 MiB │
│ Not Installed │ Cloud SQL Proxy v2 │ cloud-sql-proxy │ 13.2 MiB │
│ Not Installed │ Google Container Registry’s Docker credential helper │ docker-credential-gcr │ │
│ Not Installed │ Kustomize │ kustomize │ 7.4 MiB │
│ Not Installed │ Log Streaming │ log-streaming │ 11.9 MiB │
│ Not Installed │ Minikube │ minikube │ 34.8 MiB │
│ Not Installed │ Nomos CLI │ nomos │ 30.1 MiB │
│ Not Installed │ On-Demand Scanning API extraction helper │ local-extract │ 13.7 MiB │
│ Not Installed │ Skaffold │ skaffold │ 22.8 MiB │
│ Not Installed │ Terraform Tools │ terraform-tools │ 63.6 MiB │
│ Not Installed │ anthos-auth │ anthos-auth │ 20.9 MiB │
│ Not Installed │ config-connector │ config-connector │ 88.7 MiB │
│ Not Installed │ enterprise-certificate-proxy │ enterprise-certificate-proxy │ 8.3 MiB │
│ Not Installed │ gcloud Alpha Commands │ alpha │ < 1 MiB │
│ Not Installed │ gcloud Beta Commands │ beta │ < 1 MiB │
│ Not Installed │ gcloud app Java Extensions │ app-engine-java │ 127.5 MiB │
│ Not Installed │ gcloud app PHP Extensions │ app-engine-php │ 21.9 MiB │
│ Not Installed │ gcloud app Python Extensions │ app-engine-python │ 5.0 MiB │
│ Not Installed │ gcloud app Python Extensions (Extra Libraries) │ app-engine-python-extras │ < 1 MiB │
│ Not Installed │ gke-gcloud-auth-plugin │ gke-gcloud-auth-plugin │ 7.4 MiB │
│ Not Installed │ istioctl │ istioctl │ 24.8 MiB │
│ Not Installed │ kpt │ kpt │ 13.8 MiB │
│ Not Installed │ kubectl │ kubectl │ < 1 MiB │
│ Not Installed │ kubectl-oidc │ kubectl-oidc │ 20.9 MiB │
│ Not Installed │ pkg │ pkg │ │
│ Installed │ BigQuery Command Line Tool │ bq │ 1.7 MiB │
│ Installed │ Cloud Storage Command Line Tool │ gsutil │ 11.3 MiB │
│ Installed │ Google Cloud CRC32C Hash Tool │ gcloud-crc32c │ 1.2 MiB │
└──────────────────┴──────────────────────────────────────────────────────┴──────────────────────────────┴───────────┘
To install or remove components at your current SDK version [479.0.0], run:
$ gcloud components install COMPONENT_ID
$ gcloud components remove COMPONENT_ID

To update your SDK installation to the latest version [480.0.0], run:
$ gcloud components update

Modify profile to update your $PATH and enable shell command completion?

Do you want to continue (Y/n)?

Was ist an diesem Punkt sinnvoll?

LiquidGPT:

[python]

An diesem Punkt wäre es sinnvoll, das Google Cloud SDK auf die neueste Version zu aktualisieren, um sicherzustellen, dass Sie Zugriff auf die neuesten Funktionen und Fehlerbehebungen haben. Ebenso sollten Sie die notwendigen Komponenten installieren, die für Ihre Anforderungen relevant sind.

Hier ist der empfohlene Ablauf:

1. Google Cloud SDK aktualisieren

Aktualisieren Sie das SDK auf die neueste Version:

gcloud components update

2. Notwendige Komponenten installieren

Für Ihre spezifischen Anforderungen benötigen Sie die gcloud Kernbibliotheken sowie möglicherweise zusätzliche Tools wie beta und kubectl, abhängig davon, was Sie in Zukunft planen.

Installieren Sie die notwendigen Komponenten:

gcloud components install beta
gcloud components install kubectl

3. Profil modifizieren

Es ist ratsam, das Profil zu modifizieren, um $PATH zu aktualisieren und die Shell-Befehlskomplettierung zu aktivieren. Dies erleichtert die Nutzung von gcloud Befehlen und ermöglicht eine schnellere Eingabe.

Wenn Sie aufgefordert werden, das Profil zu modifizieren, wählen Sie “Y”.

4. Firebase API aktivieren und Firestore einrichten

Aktivieren Sie die Firebase API und richten Sie Firestore ein, falls noch nicht geschehen:

gcloud services enable firestore.googleapis.com

Zusammenfassung

Führen Sie die folgenden Schritte im Terminal aus:

  1. Aktualisieren des Google Cloud SDK:

    gcloud components update

  2. Installieren der notwendigen Komponenten:

    gcloud components install beta
gcloud components install kubectl

  3. Modifizieren des Profils, um $PATH zu aktualisieren und die Shell-Befehlskomplettierung zu aktivieren:

    Do you want to continue (Y/n)? Y

  4. Aktivieren der Firebase API:

    gcloud services enable firestore.googleapis.com

Nachdem diese Schritte abgeschlossen sind, können Sie mit der Einrichtung der Compute-Instanz und der Python-Umgebung fortfahren. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie bei einem dieser Schritte Hilfe benötigen.

Adrachin:

Also erst mal abbrechen mit n?

LiquidGPT:

[python]

Ja, wenn Sie momentan im Installationsprozess sind und es bereits zu diesem Dialog gekommen ist, können Sie vorerst mit “n” abbrechen, um den nächsten Schritt gezielt zu planen und auszuführen. Sie können dann die notwendigen Schritte zur Aktualisierung und Installation der Komponenten gezielt ausführen.

Hier ist die Reihenfolge der Befehle, die Sie ausführen sollten:

1. Abbrechen des aktuellen Installationsprozesses

Geben Sie “n” ein, um den aktuellen Prozess abzubrechen.

2. Google Cloud SDK aktualisieren

Aktualisieren Sie das SDK auf die neueste Version:

gcloud components update

3. Notwendige Komponenten installieren

Installieren Sie die notwendigen Komponenten:

gcloud components install beta
gcloud components install kubectl

4. Profil modifizieren

Wenn Sie nach der Aktualisierung des SDKs gefragt werden, ob Sie Ihr Profil modifizieren möchten, wählen Sie “Y”.

5. Firebase API aktivieren

Aktivieren Sie die Firebase API:

gcloud services enable firestore.googleapis.com

Diese Reihenfolge stellt sicher, dass Sie immer die neueste Version des SDKs und die notwendigen Komponenten verwenden. Führen Sie die oben genannten Befehle nacheinander in Ihrem Terminal aus.

Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Nach der Eingabe von n:

Google Cloud CLI works best with Python 3.11 and certain modules.

Download and run Python 3.11 installer? (Y/n)?

LiquidGPT:

[python]

Ja, es ist sinnvoll, Python 3.11 zu installieren, da das Google Cloud CLI am besten mit dieser Version und den dazugehörigen Modulen funktioniert. Wenn Sie bereits eine Version von Python 3.11 oder höher installiert haben, können Sie diesen Schritt überspringen. Ansonsten empfehle ich, Python 3.11 zu installieren.

Geben Sie “Y” ein, um die Installation von Python 3.11 fortzusetzen:

Y

Nach der Installation von Python 3.11

Nachdem Python 3.11 installiert ist, fahren Sie mit den folgenden Schritten fort:

1. Google Cloud SDK aktualisieren

Aktualisieren Sie das SDK auf die neueste Version:

gcloud components update

2. Notwendige Komponenten installieren

Installieren Sie die notwendigen Komponenten:

gcloud components install beta
gcloud components install kubectl

3. Profil modifizieren

Wenn Sie nach der Aktualisierung des SDKs gefragt werden, ob Sie Ihr Profil modifizieren möchten, wählen Sie “Y”.

4. Firebase API aktivieren

Aktivieren Sie die Firebase API:

gcloud services enable firestore.googleapis.com

Zusammenfassung

Folgen Sie diesen Schritten nacheinander, um sicherzustellen, dass Ihre Umgebung korrekt eingerichtet ist. Geben Sie “Y” ein, um Python 3.11 zu installieren, und führen Sie dann die weiteren Schritte wie beschrieben aus. Wenn Sie dabei auf Probleme stoßen, lassen Sie es mich wissen, und ich werde Ihnen weiterhelfen.

Adrachin:

Running Python 3.11 installer, you may be prompted for sudo password…
Password:
installer: Package name is Python
installer: Installing at base path /
installer: The install was successful.
Setting up virtual environment
Creating virtualenv…
Installing modules…
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 89.7/89.7 kB 2.6 MB/s eta 0:00:00
Installing build dependencies … done
Getting requirements to build wheel … done
Preparing metadata (pyproject.toml) … done
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 59.0/59.0 kB 7.7 MB/s eta 0:00:00
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 10.4/10.4 MB 53.4 MB/s eta 0:00:00
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 164.4/164.4 kB 18.8 MB/s eta 0:00:00
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.3/5.3 MB 57.9 MB/s eta 0:00:00
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 176.7/176.7 kB 21.6 MB/s eta 0:00:00
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 117.6/117.6 kB 13.2 MB/s eta 0:00:00
Building wheel for crcmod (pyproject.toml) … done

Updates are available for some Google Cloud CLI components. To install them,
please run:
$ gcloud components update

Virtual env enabled.

For more information on how to get started, please visit:
https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstarts

(venv) ➜ google_cloud gcloud components update

zsh: command not found: gcloud
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

[python]

Es scheint, dass der Befehl gcloud nach der Installation von Python 3.11 und dem Einrichten der virtuellen Umgebung nicht gefunden werden kann. Dies liegt wahrscheinlich daran, dass gcloud außerhalb der virtuellen Umgebung installiert ist.

Hier sind die Schritte, um dieses Problem zu lösen:

1. Deaktivieren der virtuellen Umgebung

Zunächst sollten Sie die virtuelle Umgebung verlassen, um sicherzustellen, dass gcloud im globalen Kontext verfügbar ist:

deactivate

2. Sicherstellen, dass gcloud im Pfad ist

Überprüfen Sie, ob gcloud im Pfad verfügbar ist:

which gcloud

3. Google Cloud SDK aktualisieren

Aktualisieren Sie das SDK auf die neueste Version:

gcloud components update

4. Notwendige Komponenten installieren

Installieren Sie die notwendigen Komponenten:

gcloud components install beta
gcloud components install kubectl

5. Firebase API aktivieren

Aktivieren Sie die Firebase API:

gcloud services enable firestore.googleapis.com

6. Erneutes Einrichten der virtuellen Umgebung

Falls Sie eine virtuelle Umgebung für Ihre Python-Projekte verwenden möchten, können Sie diese erneut aktivieren:

source /path/to/your/virtual/environment/bin/activate

Ersetzen Sie /path/to/your/virtual/environment durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer virtuellen Umgebung.

Zusammenfassung

Verlassen Sie die virtuelle Umgebung mit deactivate, stellen Sie sicher, dass gcloud im globalen Pfad verfügbar ist, und führen Sie die erforderlichen Befehle aus, um das Google Cloud SDK zu aktualisieren und die notwendigen Komponenten zu installieren. Danach können Sie Ihre virtuelle Umgebung erneut aktivieren, wenn nötig.

Lassen Sie mich wissen, ob Sie bei einem dieser Schritte Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Im Moment ist die virtuelle python Umgebung venv aktiv. Sollte ich die beenden?

LiquidGPT:

[python]

Ja, beenden Sie die aktuelle virtuelle Python-Umgebung (venv), um sicherzustellen, dass die gcloud CLI im globalen Kontext verfügbar ist.

Schritte zum Beenden der virtuellen Umgebung

  1. Beenden der virtuellen Umgebung
    Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die virtuelle Umgebung zu deaktivieren:

    deactivate

  2. Überprüfen der Verfügbarkeit von gcloud
    Überprüfen Sie, ob gcloud im globalen Kontext verfügbar ist:

    which gcloud

    Dies sollte den Pfad zur gcloud-Installation anzeigen. Wenn gcloud nicht gefunden wird, stellen Sie sicher, dass das Google Cloud SDK richtig installiert und im Pfad ist.

  3. Google Cloud SDK aktualisieren
    Aktualisieren Sie das SDK auf die neueste Version:

    gcloud components update

  4. Notwendige Komponenten installieren
    Installieren Sie die notwendigen Komponenten:

    gcloud components install beta
gcloud components install kubectl

  5. Firebase API aktivieren
    Aktivieren Sie die Firebase API:

    gcloud services enable firestore.googleapis.com

  6. Wiederaktivieren der virtuellen Umgebung
    Wenn Sie Ihre virtuelle Umgebung erneut aktivieren möchten, verwenden Sie:

    source /path/to/your/virtual/environment/bin/activate

    Ersetzen Sie /path/to/your/virtual/environment durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer virtuellen Umgebung.

Zusammenfassung

Durch das Beenden der virtuellen Umgebung stellen Sie sicher, dass gcloud im globalen Kontext verfügbar ist und die notwendigen Updates und Installationen durchgeführt werden können. Danach können Sie die virtuelle Umgebung wieder aktivieren, um Ihre Python-Projekte fortzusetzen. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie bei einem dieser Schritte Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Wie finde ich raus welche Datei in meiner Umgebung die Environment Variablen beinhaltet?

Modify profile to update your $PATH and enable shell command completion?

Do you want to continue (Y/n)? Y

The Google Cloud SDK installer will now prompt you to update an rc file to bring the Google Cloud CLIs into your
environment.

Enter a path to an rc file to update, or leave blank to use [/Users/thomas/.zshrc]:

LiquidGPT:

[python]

Um herauszufinden, welche Datei in Ihrer Umgebung die Environment-Variablen enthält, und um das Google Cloud SDK korrekt in Ihr Profil zu integrieren, gehen Sie wie folgt vor:

Finden der entsprechenden Datei für Environment-Variablen

Die Datei, in der Environment-Variablen definiert werden, hängt von Ihrer Shell ab. Hier sind die gängigen Shell-Profile-Dateien:

Da Sie zsh verwenden, ist die Standarddatei ~/.zshrc.

Aktualisieren des Profils für gcloud

Wenn Sie bereits die Standardantwort /Users/thomas/.zshrc verwenden möchten, drücken Sie einfach die Eingabetaste, um diese Datei zu verwenden. Dadurch wird gcloud zu Ihrem PATH hinzugefügt und die Shell-Befehlskomplettierung aktiviert.

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Antwort auf die Eingabeaufforderung:
    Wenn Sie zur Eingabe eines Pfads aufgefordert werden, drücken Sie einfach die Eingabetaste, um die Standarddatei ~/.zshrc zu verwenden:

    Enter a path to an rc file to update, or leave blank to use [/Users/thomas/.zshrc]:

  2. Aktualisieren des Profils:
    Der Installer wird automatisch die notwendigen Einträge zu Ihrer ~/.zshrc hinzufügen.

  3. Neuladen der ~/.zshrc Datei:
    Nachdem die Installation abgeschlossen ist, laden Sie die ~/.zshrc Datei neu, um die Änderungen zu übernehmen:

    source ~/.zshrc

  4. Überprüfen der gcloud Installation:
    Stellen Sie sicher, dass gcloud korrekt installiert ist und funktioniert:

    gcloud --version

Zusammenfassung

Durch die Verwendung der Standarddatei ~/.zshrc stellt der Installer sicher, dass gcloud korrekt in Ihrem PATH ist und die Befehlskomplettierung aktiviert ist. Sie können die Datei neu laden, um die Änderungen sofort zu übernehmen, und dann die gcloud CLI verwenden.

Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Ich verwende MaxOS Sonoma mit dem Standard Terminal. Ist das ein Hinweis welche Datei zuständig ist für die Environment variablen?

LiquidGPT:

[python]

Ja, unter macOS Sonoma und mit dem Standard-Terminal (das in der Regel zsh als Standardshell verwendet), ist die Datei ~/.zshrc für die Environment-Variablen und Shell-Konfigurationen zuständig. Hier sind die Schritte, um die Konfiguration abzuschließen:

Schritt-für-Schritt Anleitung zur Aktualisierung der ~/.zshrc

  1. Eingabeaufforderung bestätigen:
    Wenn der Installer Sie auffordert, eine Datei für die Environment-Variablen anzugeben, drücken Sie einfach die Eingabetaste, um die Standarddatei ~/.zshrc zu verwenden:

    Enter a path to an rc file to update, or leave blank to use [/Users/thomas/.zshrc]:

  2. Aktualisieren des Profils:
    Der Installer wird automatisch die notwendigen Einträge zu Ihrer ~/.zshrc hinzufügen.

  3. Neuladen der ~/.zshrc Datei:
    Laden Sie die ~/.zshrc Datei neu, um die Änderungen sofort zu übernehmen:

    source ~/.zshrc

  4. Überprüfen der gcloud Installation:
    Stellen Sie sicher, dass gcloud korrekt installiert ist und funktioniert:

    gcloud --version

Bestätigen der korrekten Datei

Falls Sie überprüfen möchten, welche Datei für Ihre Shell-Konfiguration verwendet wird, können Sie dies tun, indem Sie das Standardprofil für zsh aufrufen:

echo $SHELL

Dies sollte den Pfad zu Ihrer Shell anzeigen, was in Ihrem Fall zsh sein sollte.

Zusammenfassung

Indem Sie ~/.zshrc als die Datei für die Environment-Variablen verwenden und diese Datei nach der Installation neu laden, stellen Sie sicher, dass gcloud korrekt in Ihrem System integriert ist. Dies ist die Standarddatei für die Konfigurationen unter macOS mit zsh.

Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

➜ ~ echo $SHELL

/bin/zsh
➜ ~

LiquidGPT:

[python]

Da Ihre Shell zsh ist, ist die Datei ~/.zshrc die richtige Datei, um Ihre Environment-Variablen und Shell-Konfigurationen zu speichern.

Vorgehen zur Aktualisierung der ~/.zshrc

  1. Eingabeaufforderung bestätigen:
    Wenn der Installer Sie auffordert, eine Datei für die Environment-Variablen anzugeben, drücken Sie einfach die Eingabetaste, um die Standarddatei ~/.zshrc zu verwenden:

    Enter a path to an rc file to update, or leave blank to use [/Users/thomas/.zshrc]:

  2. Aktualisieren des Profils:
    Der Installer wird automatisch die notwendigen Einträge zu Ihrer ~/.zshrc hinzufügen. Diese Einträge fügen gcloud zu Ihrem PATH hinzu und aktivieren die Shell-Befehlskomplettierung.

  3. Neuladen der ~/.zshrc Datei:
    Nachdem die Installation abgeschlossen ist, laden Sie die ~/.zshrc Datei neu, um die Änderungen sofort zu übernehmen:

    source ~/.zshrc

  4. Überprüfen der gcloud Installation:
    Stellen Sie sicher, dass gcloud korrekt installiert ist und funktioniert:

    gcloud --version

Zusammenfassung

Indem Sie ~/.zshrc als die Datei für die Environment-Variablen verwenden und diese Datei nach der Installation neu laden, stellen Sie sicher, dass gcloud korrekt in Ihrem System integriert ist. Dies ist die Standarddatei für die Konfigurationen unter macOS mit zsh.

Gehen Sie jetzt wie folgt vor:

  1. Bestätigen Sie die Eingabeaufforderung des Installers mit der Standarddatei ~/.zshrc.
  2. Laden Sie die ~/.zshrc Datei neu mit source ~/.zshrc.
  3. Überprüfen Sie die gcloud Installation mit gcloud --version.

Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Es gibt ein Problem:

Modify profile to update your $PATH and enable shell command completion?

Do you want to continue (Y/n)? Y

The Google Cloud SDK installer will now prompt you to update an rc file to bring the Google Cloud CLIs into your
environment.

Enter a path to an rc file to update, or leave blank to use [/Users/thomas/.zshrc]:
Backing up [/Users/thomas/.zshrc] to [/Users/thomas/.zshrc.backup].
[/Users/thomas/.zshrc] has been updated.

==> Start a new shell for the changes to take effect.

Google Cloud CLI works best with Python 3.11 and certain modules.

Python 3.11 installation detected, install recommended modules? (Y/n)? Y

Setting up virtual environment
Updating modules…
Modules updated.
Virtual env enabled.

For more information on how to get started, please visit:
https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstarts

➜ google_cloud gcloud —version

zsh: command not found: gcloud
➜ google_cloud gcloud —version

zsh: command not found: gcloud

LiquidGPT:

[python]

Das Problem tritt auf, weil die Änderungen an der ~/.zshrc Datei erst nach dem Starten einer neuen Shell-Sitzung wirksam werden. Sie müssen entweder eine neue Terminal-Sitzung starten oder die ~/.zshrc Datei neu laden, um die Änderungen zu übernehmen.

Schritte zur Behebung des Problems

  1. Starten Sie eine neue Terminal-Sitzung

    • Schließen Sie das aktuelle Terminal und öffnen Sie ein neues Terminal. Dies lädt automatisch die ~/.zshrc Datei neu und übernimmt die neuen Einstellungen.

  2. Oder laden Sie die ~/.zshrc Datei neu

    • Laden Sie die ~/.zshrc Datei neu, um die Änderungen sofort zu übernehmen:
      source ~/.zshrc

Überprüfen der gcloud Installation

Nachdem Sie entweder eine neue Terminal-Sitzung gestartet oder die ~/.zshrc Datei neu geladen haben, überprüfen Sie die gcloud Installation erneut:

gcloud --version

Zusammenfassung

Lassen Sie mich wissen, ob dies Ihr Problem behebt oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Your browser has been opened to visit:

https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?response_type=code&client_id=32555940559.apps.googleusercontent.com&redirect_uri=http%3A%2F%2Flocalhost%3A8085%2F&scope=openid+https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fuserinfo.email+https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fcloud-platform+https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fappengine.admin+https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fsqlservice.login+https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fcompute+https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Faccounts.reauth&state=OteRQke3Q9af5mRPCLwXVKwsXCOiO7&access_type=offline&code_challenge=NNQHIb6glPiHkoALBWcQBuyz034MOhkjY4Q1CVfGHdk&code_challenge_method=S256

You are now logged in as [adrachin@gmail.com].
Your current project is [None]. You can change this setting by running:
$ gcloud config set project PROJECT_ID
➜ ~ gcloud config set project gpt-data
WARNING: [adrachin@gmail.com] does not have permission to access projects instance [gpt-data] (or it may not exist): The caller does not have permission. This command is authenticated as adrachin@gmail.com which is the active account specified by the [core/account] property
Are you sure you wish to set property [core/project] to gpt-data?

Do you want to continue (Y/n)?

LiquidGPT:

[python]

Der Fehler tritt auf, weil das Konto adrachin@gmail.com keine Berechtigungen hat, auf das Projekt gpt-data zuzugreifen oder weil das Projekt möglicherweise nicht existiert. Hier sind einige Schritte, um das Problem zu beheben:

Schritte zur Fehlerbehebung

  1. Überprüfen Sie den Projektnamen
    Stellen Sie sicher, dass der Projektnamen korrekt ist. Der genaue Name kann in der Google Cloud Console überprüft werden.

  2. Projektberechtigungen überprüfen
    Stellen Sie sicher, dass das Konto adrachin@gmail.com die erforderlichen Berechtigungen für das Projekt hat. Sie benötigen mindestens die Rolle Viewer oder eine höhere Rolle wie Editor oder Owner.

Überprüfen und Hinzufügen von Berechtigungen

  1. Zugriff auf die Google Cloud Console
    Gehen Sie zu der Google Cloud Console: Google Cloud Console.

  2. Navigieren Sie zu IAM & Verwaltung

    • Klicken Sie auf das Menü-Symbol (☰) oben links.
    • Wählen Sie “IAM & Verwaltung” aus.
    • Wählen Sie “IAM” aus dem Untermenü.

  3. Berechtigungen überprüfen und hinzufügen

    • Suchen Sie nach dem Projekt gpt-data.
    • Überprüfen Sie die Liste der Mitglieder und ihre Rollen.
    • Stellen Sie sicher, dass adrachin@gmail.com als Mitglied aufgeführt ist und die Rolle Viewer, Editor, oder Owner hat.
    • Falls nicht, klicken Sie auf “Mitglied hinzufügen” und geben Sie die E-Mail-Adresse ein, wählen Sie die entsprechende Rolle aus und speichern Sie die Änderungen.

Projekt erneut setzen

Sobald die Berechtigungen überprüft und ggf. aktualisiert wurden, setzen Sie das Projekt erneut:

gcloud config set project gpt-data

Zusammenfassung

Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-MSRlGUYoPOUiAsJQZcofgFfQ’, ‘size_bytes’: 236463, ‘width’: 2048, ‘height’: 1089, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Der User sollte alle Berechtigungen haben:

LiquidGPT:

[python]

Es sieht so aus, als hätte der Benutzer adrachin@gmail.com die Rolle Inhaber, was alle notwendigen Berechtigungen umfassen sollte. Da Sie die Berechtigungen überprüft haben und der Benutzer die erforderlichen Rechte besitzt, versuchen wir es erneut mit der Konfiguration des Projekts in der Google Cloud CLI.

Schritte zur Fehlerbehebung

  1. Überprüfen Sie die Anmeldung:
    Stellen Sie sicher, dass Sie korrekt angemeldet sind:

    gcloud auth list

    Dies sollte die Liste der aktuell angemeldeten Konten anzeigen. Vergewissern Sie sich, dass adrachin@gmail.com als aktives Konto markiert ist.

  2. Projekt setzen:
    Setzen Sie das Projekt erneut:

    gcloud config set project gpt-data

Falls weiterhin ein Fehler auftritt

Falls das Problem weiterhin besteht, führen Sie einen erneuten Authentifizierungsvorgang durch:

  1. Abmelden:
    Melden Sie sich von allen aktiven Konten ab:

    gcloud auth revoke --all

  2. Erneut anmelden:
    Melden Sie sich erneut mit Ihrem Konto an:

    gcloud auth login

  3. Projekt setzen:
    Versuchen Sie erneut, das Projekt zu setzen:

    gcloud config set project gpt-data

Zusammenfassung

Lassen Sie mich wissen, ob dies das Problem behebt oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

gcloud auth list

Credentialed Accounts
ACTIVE ACCOUNT

To set the active account, run:
$ gcloud config set account ACCOUNT

➜ ~

LiquidGPT:

[python]

Da das Konto adrachin@gmail.com als aktives Konto festgelegt ist, versuchen wir erneut, das Projekt zu setzen. Falls das Problem weiterhin besteht, können wir auch überprüfen, ob das Projekt korrekt aufgelistet wird.

1. Projekt setzen

Versuchen Sie erneut, das Projekt zu setzen:

gcloud config set project gpt-data

Falls Sie weiterhin die Berechtigungswarnung erhalten, führen Sie die folgenden Schritte aus:

2. Liste der verfügbaren Projekte anzeigen

Überprüfen Sie, ob das Projekt gpt-data in der Liste der verfügbaren Projekte aufgeführt ist:

gcloud projects list

3. Fehlerbehebung bei Berechtigungsproblemen

Falls das Projekt in der Liste aufgeführt ist, aber immer noch Berechtigungsprobleme auftreten, führen Sie die folgenden Schritte zur erneuten Authentifizierung durch:

a. Abmelden von allen Konten

Melden Sie sich von allen aktiven Konten ab:

gcloud auth revoke --all

b. Erneut anmelden

Melden Sie sich erneut mit Ihrem Konto an:

gcloud auth login

c. Projekt erneut setzen

Versuchen Sie erneut, das Projekt zu setzen:

gcloud config set project gpt-data

Zusammenfassung

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob dies das Problem behebt oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

WARNING: [adrachin@gmail.com] does not have permission to access projects instance [gpt-data] (or it may not exist): The caller does not have permission. This command is authenticated as adrachin@gmail.com which is the active account specified by the [core/account] property
Are you sure you wish to set property [core/project] to gpt-data?

Do you want to continue (Y/n)? Y

Updated property [core/project].
➜ ~ gcloud projects list

PROJECT_ID NAME PROJECT_NUMBER
calendar-api-425319 Calendar-API 808770657298
gpt-data-425207 gpt-data 948466214002
subtle-hangar-425206-a0 My First Project 741086980836
➜ ~

LiquidGPT:

[python]

Der Warnhinweis deutet darauf hin, dass es möglicherweise ein Problem mit den Berechtigungen gibt, obwohl das Projekt korrekt gesetzt wurde. Da Sie das Projekt erfolgreich gesetzt haben, versuchen Sie bitte, den aktuellen Projektstatus zu überprüfen und sicherzustellen, dass die Konfiguration korrekt ist.

Überprüfen der aktuellen Konfiguration

  1. Überprüfen Sie die aktuelle Konfiguration:

    gcloud config list

    Dies sollte die aktuelle Konfiguration anzeigen, einschließlich des aktuell gesetzten Projekts.

  2. Projektinformationen abrufen:
    Überprüfen Sie, ob Sie auf das Projekt zugreifen und Informationen abrufen können:

    gcloud projects describe gpt-data-425207

Überprüfung von Berechtigungen und Rollen

Da Sie den Inhaber-Status haben, sollte dies alle notwendigen Berechtigungen umfassen. Um sicherzustellen, dass keine Berechtigungsprobleme vorliegen, überprüfen Sie die IAM-Richtlinien:

  1. IAM-Richtlinien für das Projekt auflisten:
    gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207

Beispielausgabe von gcloud config list

[core]
account = adrachin@gmail.com
disable_usage_reporting = True
project = gpt-data-425207

Wenn weiterhin Berechtigungsprobleme bestehen

Falls nach diesen Schritten weiterhin Berechtigungsprobleme auftreten, sollten Sie möglicherweise die Rollen und Berechtigungen in der Google Cloud Console erneut überprüfen und sicherstellen, dass keine Einschränkungen oder falschen Konfigurationen vorliegen.

Zusammenfassung

Lassen Sie mich wissen, was die Ausgaben dieser Befehle ergeben, und ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Sieht gut aus:

You are now logged in as [adrachin@gmail.com].
Your current project is [gpt-data]. You can change this setting by running:
$ gcloud config set project PROJECT_ID
➜ ~ gcloud config list

[core]
account = adrachin@gmail.com
disable_usage_reporting = False
project = gpt-data

Your active configuration is: [default]
➜ ~ gcloud projects describe gpt-data-425207

createTime: ‘2024-06-02T07:32:41.912954Z’
lifecycleState: ACTIVE
name: gpt-data
projectId: gpt-data-425207
projectNumber: ‘948466214002’
➜ ~ gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207

bindings:

LiquidGPT:

[python]

Es sieht so aus, als ob die Berechtigungen und die Projektkonfiguration korrekt eingerichtet sind. Jetzt können wir mit der nächsten Phase fortfahren, nämlich der Einrichtung der Compute-Instanz und der Installation der erforderlichen Software.

Nächste Schritte

  1. Erstellen der Compute-Instanz
    Erstellen Sie eine neue Compute-Instanz, falls noch nicht geschehen. Wenn die Instanz bereits existiert, können Sie diesen Schritt überspringen.

    gcloud compute instances create INSTANCE_NAME --zone=ZONE --machine-type=MACHINE_TYPE --image-family=debian-10 --image-project=debian-cloud

    Ersetzen Sie INSTANCE_NAME, ZONE, und MACHINE_TYPE durch die gewünschten Werte.

  2. SSH in die Compute-Instanz
    Melden Sie sich über SSH auf der Compute-Instanz an:

    gcloud compute ssh YOUR_USERNAME@INSTANCE_NAME --zone=ZONE

  3. Aktualisieren und Installieren von Abhängigkeiten
    Aktualisieren Sie die Paketliste und installieren Sie Python sowie pip:

    sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

  4. Erstellen einer virtuellen Python-Umgebung
    Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung, um die Abhängigkeiten zu isolieren:

    python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

  5. Installieren der Firebase Admin SDK
    Installieren Sie die notwendigen Python-Pakete:

    pip install firebase-admin

  6. Hochladen der Service Account JSON-Datei
    Laden Sie die JSON-Datei Ihres Service Accounts auf die Compute-Instanz hoch. Verwenden Sie scp oder die Google Cloud Console, um die Datei hochzuladen:

    scp PATH_TO_JSON_KEY YOUR_USERNAME@INSTANCE_IP:/home/YOUR_USERNAME/credentials/serviceAccountKey.json

  7. Erstellen und Ausführen des Python-Skripts
    Erstellen Sie ein Python-Skript (z.B. chat_service.py) mit dem bereitgestellten Code und führen Sie es aus:

    import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# Initialisieren der Firebase Admin SDK
def connect():
    cred = credentials.Certificate('/home/YOUR_USERNAME/credentials/serviceAccountKey.json')
    firebase_admin.initialize_app(cred)
    print("Verbindung zur Datenbank hergestellt.")

# Chat speichern
def chat_speichern(chat_id, chat_content):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat_ref.set(chat_content)
    print(f"Chat {chat_id} wurde gespeichert.")

# Chat auslesen
def chat_lesen(chat_id):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat = chat_ref.get()
    if chat.exists:
        print(f"Chat {chat_id}: {chat.to_dict()}")
    else:
        print(f"Chat {chat_id} nicht gefunden.")

# Beispielaufrufe
connect()
chat_content = {
    'message1': {'content': 'Hallo', 'timestamp': '2023-06-15T12:00:00Z'},
    'message2': {'content': 'Wie geht\'s?', 'timestamp': '2023-06-15T12:01:00Z'}
}
chat_speichern('chat1', chat_content)
chat_lesen('chat1')

    Führen Sie das Skript aus:

    python chat_service.py

Zusammenfassung

Lassen Sie mich wissen, ob Sie bei einem dieser Schritte Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Sieht gut aus:

You are now logged in as [adrachin@gmail.com].
Your current project is [gpt-data]. You can change this setting by running:
$ gcloud config set project PROJECT_ID
➜ ~ gcloud config list

[core]
account = adrachin@gmail.com
disable_usage_reporting = False
project = gpt-data

Your active configuration is: [default]
➜ ~ gcloud projects describe gpt-data-425207

createTime: ‘2024-06-02T07:32:41.912954Z’
lifecycleState: ACTIVE
name: gpt-data
projectId: gpt-data-425207
projectNumber: ‘948466214002’
➜ ~ gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207

bindings:

Als nächstes möchte ich etwas aufräumen auf der Cloud. Es gibt zwei Projekte die nicht verwendet werden. Die sollen gelöscht werden.

Ich werde einen Screenshot posten in dem die zu löschenden Projekte zu finden sind.

Bitte abwarten mit weiteren Ausgaben.

LiquidGPT:

[python]

Alles klar, ich warte auf den Screenshot der Projekte, die Sie löschen möchten. Sobald Sie den Screenshot bereitgestellt haben, kann ich Ihnen die entsprechenden Befehle zum Löschen der Projekte in Google Cloud bereitstellen. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie weitere Schritte oder spezifische Anweisungen benötigen.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-ZObvSi5mJUBN3YkELqvMDrEr’, ‘size_bytes’: 102049, ‘width’: 1484, ‘height’: 1126, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-kpE8fFceT6Fxz1vPHB2mTkuh’, ‘size_bytes’: 102049, ‘width’: 1484, ‘height’: 1126, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Kalender und My first project sollen gelöscht werden.

LiquidGPT:

[python]

Um die Projekte “Calendar-API” und “My First Project” zu löschen, können Sie den folgenden Befehl verwenden. Stellen Sie sicher, dass Sie das Projekt gpt-data als Ihr aktuelles Projekt gesetzt haben, damit es nicht versehentlich gelöscht wird.

Schritte zum Löschen der Projekte

  1. Löschen des Projekts “Calendar-API”

    gcloud projects delete calendar-api-425319

  2. Löschen des Projekts “My First Project”

    gcloud projects delete subtle-hangar-425206-a0

Diese Befehle löschen die angegebenen Projekte. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Befehle ausführen und die Eingabeaufforderung zur Bestätigung des Löschens bestätigen.

Bestätigungsdialog

Nachdem Sie die Befehle ausführen, werden Sie aufgefordert, die Löschung zu bestätigen. Geben Sie “Y” ein, um den Löschvorgang zu bestätigen.

Beispiel:

gcloud projects delete calendar-api-425319
The following projects will be deleted:
- calendar-api-425319

Do you want to continue (Y/n)? Y
gcloud projects delete subtle-hangar-425206-a0
The following projects will be deleted:
- subtle-hangar-425206-a0

Do you want to continue (Y/n)? Y

Zusammenfassung

Führen Sie die obigen Befehle in Ihrem Terminal aus und bestätigen Sie die Löschung der Projekte “Calendar-API” und “My First Project”. Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-WIyOM15kEOoh6OnaKxwmuZrR’, ‘size_bytes’: 145316, ‘width’: 2048, ‘height’: 478, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Die MySql Datenbank soll ebenfalls gelöscht werden:

LiquidGPT:

[python]

Um die MySQL-Datenbankinstanz in Google Cloud zu löschen, können Sie die Google Cloud CLI verwenden. Hier sind die Schritte, um die MySQL-Datenbankinstanz zu löschen:

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Liste der Cloud SQL-Instanzen anzeigen

    • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Liste der Cloud SQL-Instanzen in Ihrem Projekt anzuzeigen und die genaue Instanz-ID zu bestätigen:
      gcloud sql instances list

  2. Löschen der Cloud SQL-Instanz

    • Verwenden Sie den Befehl gcloud sql instances delete, um die MySQL-Datenbankinstanz zu löschen. Ersetzen Sie INSTANCE_ID durch die tatsächliche Instanz-ID, die Sie löschen möchten:
      gcloud sql instances delete gpt-data

Beispielbefehl

gcloud sql instances delete gpt-data

Bestätigungsdialog

Nachdem Sie den Befehl ausführen, werden Sie aufgefordert, die Löschung zu bestätigen. Geben Sie “Y” ein, um den Löschvorgang zu bestätigen.

The following instances will be deleted:
- [gpt-data]

Do you want to continue (Y/n)? Y

Zusammenfassung

Führen Sie die obigen Befehle in Ihrem Terminal aus, um die MySQL-Datenbankinstanz zu löschen. Bestätigen Sie die Löschung, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Lassen Sie mich wissen, ob dies das Problem behebt oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-6KLmi0DO6ipKH7WTPhrqFedI’, ‘size_bytes’: 107080, ‘width’: 2048, ‘height’: 395, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Ich muss erst den Schreibschutz entfernen:

LiquidGPT:

[python]

Ja, Sie müssen den Löschschutz der Instanz entfernen, bevor Sie sie löschen können. Hier sind die Schritte, um den Löschschutz zu entfernen und dann die Instanz zu löschen:

Schritte zum Entfernen des Löschschutzes und Löschen der Instanz

  1. Löschschutz entfernen

    • Gehen Sie in der Google Cloud Console zu Ihrer Cloud SQL-Instanz.
    • Klicken Sie auf die Instanz gpt-data.
    • Klicken Sie auf “Bearbeiten”.
    • Scrollen Sie zum Abschnitt “Datenschutz”.
    • Deaktivieren Sie die Option “Löschschutz aktivieren”.
    • Klicken Sie auf “Speichern”.

  2. Instanz löschen

    • Nachdem der Löschschutz entfernt wurde, können Sie die Instanz löschen.
    • Verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Instanz zu löschen:
      gcloud sql instances delete gpt-data

Detaillierte Anleitung

  1. Löschschutz in der Google Cloud Console entfernen

    • Gehen Sie zu Ihrer Cloud SQL-Instanz gpt-data.
    • Klicken Sie auf “Bearbeiten”.
    • Scrollen Sie zum Abschnitt “Datenschutz” und deaktivieren Sie den Löschschutz.
    • Klicken Sie auf “Speichern”, um die Änderungen zu übernehmen.

  2. Instanz löschen

    • Öffnen Sie Ihr Terminal.
    • Geben Sie den folgenden Befehl ein, um die Instanz zu löschen:
      gcloud sql instances delete gpt-data
    • Bestätigen Sie die Löschung, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Zusammenfassung

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Zum löschen benötige ich die Instanz ID Wo finde ich die im Webinterface von Google Cloud?

LiquidGPT:

[python]

Die Instanz-ID finden Sie in der Google Cloud Console im Bereich Cloud SQL. Hier sind die Schritte, um die Instanz-ID zu finden und die Instanz zu löschen:

Schritte zur Auffindung der Instanz-ID im Webinterface

  1. Navigieren zu Cloud SQL

  2. Instanz auswählen

    • Wählen Sie die Instanz gpt-data aus der Liste der Instanzen aus.
    • Klicken Sie auf den Namen der Instanz, um zur Detailseite der Instanz zu gelangen.

  3. Instanzinformationen anzeigen

    • Auf der Detailseite der Instanz finden Sie Informationen zur Instanz, einschließlich der Instanz-ID. Diese wird normalerweise im oberen Bereich der Seite angezeigt.

Alternativ: Instanz-ID über die CLI abrufen

Sie können die Instanz-ID auch direkt über die Google Cloud CLI abrufen:

  1. Liste der Cloud SQL-Instanzen anzeigen

    gcloud sql instances list

    Dies gibt Ihnen eine Liste aller Cloud SQL-Instanzen in Ihrem Projekt zusammen mit deren IDs.

Beispielausgabe der CLI

NAME       DATABASE_VERSION  LOCATION       TIER              PRIMARY_ADDRESS  PRIVATE_ADDRESS  STATUS
gpt-data   MYSQL_8_0         us-central1-a  db-n1-standard-1  34.135.236.193   -                RUNNABLE

Löschen der Instanz

Nachdem Sie die Instanz-ID gefunden haben, verwenden Sie den folgenden Befehl, um die Instanz zu löschen:

gcloud sql instances delete INSTANCE_ID

Ersetzen Sie INSTANCE_ID durch die tatsächliche Instanz-ID.

Zusammenfassung

  1. Gehen Sie zur Google Cloud Console und navigieren Sie zu “SQL” unter “Databases”.
  2. Wählen Sie die Instanz gpt-data und notieren Sie sich die Instanz-ID.
  3. Alternativ können Sie die Instanz-ID über die CLI mit gcloud sql instances list abrufen.
  4. Löschen Sie die Instanz mit dem Befehl gcloud sql instances delete INSTANCE_ID.

Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-aGBg07uM7nETvr5oZlWp8K3z’, ‘size_bytes’: 107080, ‘width’: 2048, ‘height’: 395, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Das Löschen war erfolgreich. Nun möchte ich noch alle nicht benötigten Service Accounts löschen. Das sind alle bis auf adrachin@gmail.com. Liste der Accounts im Screenshot:

LiquidGPT:

[python]

Um die nicht benötigten Service Accounts zu löschen, können Sie die Google Cloud CLI verwenden. Hier sind die Schritte, um die Service Accounts aufzulisten und dann die nicht benötigten zu löschen.

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Liste der Service Accounts anzeigen

    • Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Liste der Service Accounts in Ihrem Projekt anzuzeigen:
      gcloud iam service-accounts list

  2. Service Accounts löschen

    • Verwenden Sie den Befehl gcloud iam service-accounts delete, um die nicht benötigten Service Accounts zu löschen. Ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_EMAIL durch die tatsächliche E-Mail-Adresse des zu löschenden Service Accounts.

Befehle zum Löschen der Service Accounts

  1. Service Account 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com

  2. Service Account admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com

  3. Service Account gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com

  4. Service Account service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com

  5. Service Account service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com

  6. Service Account 948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete 948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com

Zusammenfassung

Führen Sie die obigen Befehle in Ihrem Terminal aus, um die nicht benötigten Service Accounts zu löschen. Lassen Sie mich wissen, ob dies das Problem behebt oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

gcloud iam service-accounts list

ERROR: (gcloud.iam.service-accounts.list) [adrachin@gmail.com] does not have permission to access projects instance [gpt-data] (or it may not exist): Permission ‘iam.serviceAccounts.list’ denied on resource (or it may not exist). This command is authenticated as adrachin@gmail.com which is the active account specified by the [core/account] property.

LiquidGPT:

[python]

Es scheint, dass das Konto adrachin@gmail.com nicht die notwendigen Berechtigungen hat, um Service Accounts aufzulisten oder zu löschen. Obwohl das Konto Inhaber-Rolle besitzt, kann es sein, dass die IAM-Richtlinien bestimmte Berechtigungen einschränken.

Berechtigungen überprüfen und zuweisen

Um dieses Problem zu beheben, müssen wir sicherstellen, dass das Konto adrachin@gmail.com die notwendigen IAM-Berechtigungen hat. Dies kann über die Google Cloud Console durchgeführt werden.

Schritte zur Zuweisung der notwendigen Berechtigungen

  1. Navigieren Sie zu IAM & Verwaltung:

  2. IAM-Einstellungen öffnen:

    • Wählen Sie “IAM” aus dem Untermenü aus.

  3. Rolle zuweisen:

    • Suchen Sie das Konto adrachin@gmail.com in der Liste der Mitglieder.
    • Klicken Sie auf das Bearbeitungssymbol neben dem Konto.
    • Fügen Sie die Rolle roles/iam.serviceAccountAdmin hinzu, um die Berechtigungen für das Verwalten von Service Accounts zu gewähren.
    • Speichern Sie die Änderungen.

Alternativ: Rollen über die CLI zuweisen

Falls Sie dies lieber über die CLI machen möchten und die Berechtigung dafür besitzen, können Sie den folgenden Befehl ausführen, um die Rolle Service Account Admin (roles/iam.serviceAccountAdmin) zuzuweisen:

gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data --member="user:adrachin@gmail.com" --role="roles/iam.serviceAccountAdmin"

Liste der Service Accounts anzeigen und löschen

Nachdem die Berechtigungen zugewiesen wurden, können Sie die Service Accounts auflisten und die nicht benötigten löschen.

  1. Liste der Service Accounts anzeigen:

    gcloud iam service-accounts list

  2. Nicht benötigte Service Accounts löschen:
    Verwenden Sie die vorherigen Befehle zum Löschen der nicht benötigten Service Accounts.

Zusammenfassung

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data —member=”user:adrachin@gmail.com” —role=”roles/iam.serviceAccountAdmin”

ERROR: (gcloud.projects.add-iam-policy-binding) [adrachin@gmail.com] does not have permission to access projects instance [gpt-data:getIamPolicy] (or it may not exist): The caller does not have permission. This command is authenticated as adrachin@gmail.com which is the active account specified by the [core/account] property
➜ ~

Was ist denn das? Adrachin@gmail.com ist der owner. Warum hat der nicht automatisch zugriff auf alle Ressourcen?

LiquidGPT:

[python]

Es scheint ein Berechtigungsproblem zu geben, obwohl das Konto adrachin@gmail.com als Inhaber (Owner) des Projekts festgelegt ist. Das könnte auf spezifische Richtlinien oder Einstellungen in Ihrem Google Cloud-Projekt zurückzuführen sein, die den Zugriff einschränken.

Schritte zur Fehlerbehebung

Überprüfen Sie die bestehenden Rollen und Berechtigungen in der Google Cloud Console

  1. Google Cloud Console öffnen:
    Gehen Sie zu der Google Cloud Console.

  2. Navigieren Sie zu IAM & Verwaltung:

    • Klicken Sie im linken Menü auf “IAM & Verwaltung” und dann auf “IAM”.

  3. Überprüfen Sie die Rollen und Berechtigungen:

    • Suchen Sie das Konto adrachin@gmail.com in der Liste.
    • Überprüfen Sie die zugewiesenen Rollen und Berechtigungen.
    • Stellen Sie sicher, dass adrachin@gmail.com die Rolle Owner und Service Account Admin hat.

Rollen direkt über die Cloud Console hinzufügen

Wenn das Hinzufügen der Rolle über die CLI nicht funktioniert, können Sie die Rolle direkt über die Google Cloud Console hinzufügen:

  1. Öffnen Sie das IAM-Dashboard:

    • Klicken Sie auf “Zugriff gewähren” oder das Bearbeitungssymbol neben adrachin@gmail.com.

  2. Fügen Sie die Rolle hinzu:

    • Fügen Sie die Rolle Service Account Admin (roles/iam.serviceAccountAdmin) hinzu.
    • Speichern Sie die Änderungen.

Wenn weiterhin Probleme bestehen

Falls das Problem weiterhin besteht, könnte es spezifische Einschränkungen oder Richtlinien geben, die den Zugriff einschränken. In diesem Fall:

  1. Support kontaktieren:
    • Es könnte notwendig sein, den Google Cloud-Support zu kontaktieren, um weitere Details zu den Einschränkungen und zur Fehlerbehebung zu erhalten.

Zusammenfassung

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Ich bin jetzt hier:

Welcome to Cloud Shell! Type “help” to get started.
Your Cloud Platform project in this session is set to gpt-data-425207.
Use “gcloud config set project [PROJECT_ID]” to change to a different project.
adrachin@cloudshell:~ (gpt-data-425207)$ Service Account Admin (roles/iam.serviceAccountAdmin)
-bash: syntax error near unexpected token `(‘
adrachin@cloudshell:~ (gpt-data-425207)$ Service Account Admin (roles/iam.serviceAccountAdmin)

Wie ist der Befehl zum Hinzufügen der Berechtigung?

LiquidGPT:

[python]

Um die Rolle Service Account Admin (roles/iam.serviceAccountAdmin) zu Ihrem Benutzer adrachin@gmail.com hinzuzufügen, verwenden Sie den folgenden Befehl in der Google Cloud Shell:

gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data-425207 --member="user:adrachin@gmail.com" --role="roles/iam.serviceAccountAdmin"

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Öffnen Sie die Cloud Shell:
    Sie sind bereits in der Cloud Shell angemeldet und das Projekt ist korrekt gesetzt.

  2. Befehl ausführen:
    Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Rolle Service Account Admin hinzuzufügen:

    gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data-425207 --member="user:adrachin@gmail.com" --role="roles/iam.serviceAccountAdmin"

Überprüfen

Überprüfen Sie anschließend, ob die Rolle korrekt hinzugefügt wurde:

  1. Liste der IAM-Policy anzeigen:
    gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob die Rolle erfolgreich hinzugefügt wurde oder ob weitere Unterstützung erforderlich ist.

Adrachin:

adrachin@cloudshell:~ (gpt-data-425207)$ gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data-425207 —member=”user:adrachin@gmail.com” —role=”roles/iam.serviceAccountAdmin”
Updated IAM policy for project [gpt-data-425207].
bindings:

LiquidGPT:

[python]

Da Sie nun die Service Account Admin-Rolle erfolgreich hinzugefügt haben, sollten Sie in der Lage sein, die Service Accounts aufzulisten und die nicht benötigten zu löschen.

Schritt-für-Schritt Anleitung zum Löschen der Service Accounts

  1. Liste der Service Accounts anzeigen

    gcloud iam service-accounts list

  2. Service Accounts löschen
    Verwenden Sie die E-Mail-Adressen der Service Accounts, die Sie löschen möchten, und führen Sie die entsprechenden Befehle aus:

    • Service Account 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com löschen

      gcloud iam service-accounts delete 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com

    • Service Account admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com löschen

      gcloud iam service-accounts delete admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com

    • Service Account gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com löschen

      gcloud iam service-accounts delete gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com

    • Service Account service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com löschen

      gcloud iam service-accounts delete service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com

    • Service Account service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com löschen

      gcloud iam service-accounts delete service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com

    • Service Account 948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com löschen

      gcloud iam service-accounts delete 948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com

Zusammenfassung

  1. Liste der Service Accounts anzeigen:

    gcloud iam service-accounts list

  2. Nicht benötigte Service Accounts löschen:
    Führen Sie die oben genannten Befehle aus, um die nicht benötigten Service Accounts zu löschen.

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob die Service Accounts erfolgreich gelöscht wurden oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Information:

Im Browser Terminal funktionieren alle Befehle. Allerdings wird bei bestimmten Befehlen nocheinmal nachgefragt, ob das durchgeführt werden soll. Bestätigt man das, wird der Befehl ausgeführt.

diese zusätzliche Anfrage erscheint nicht auf dem lokalen terminal. Stattdessen wird es quittiert mit:

➜ ~ gcloud iam service-accounts list

ERROR: (gcloud.iam.service-accounts.list) [adrachin@gmail.com] does not have permission to access projects instance [gpt-data] (or it may not exist): Permission ‘iam.serviceAccounts.list’ denied on resource (or it may not exist). This command is authenticated as adrachin@gmail.com which is the active account specified by the [core/account] property.

Es schein also ein Problem zu geben mit den Berechtigungen der lokalen Terminals und nicht mit dem User account. Kann man das beheben?

LiquidGPT:

[python]

Es scheint, dass es ein Problem mit den Berechtigungen gibt, wenn Sie von Ihrem lokalen Terminal aus arbeiten. Dieses Problem kann durch eine erneute Authentifizierung und das Setzen der korrekten Konfigurationen auf Ihrem lokalen Terminal behoben werden.

Schritte zur Behebung der Berechtigungsprobleme auf dem lokalen Terminal

  1. Abmelden und erneut anmelden
    Melden Sie sich von allen aktiven Konten ab und authentifizieren Sie sich erneut:

    gcloud auth revoke --all
gcloud auth login

  2. Projekt setzen
    Stellen Sie sicher, dass das richtige Projekt gesetzt ist:

    gcloud config set project gpt-data-425207

  3. Berechtigungen überprüfen
    Überprüfen Sie, ob die Berechtigungen nun korrekt gesetzt sind und ob Sie auf die benötigten Ressourcen zugreifen können:

    gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207

  4. Service Accounts auflisten
    Versuchen Sie erneut, die Service Accounts aufzulisten:

    gcloud iam service-accounts list

Falls das Problem weiterhin besteht

Es könnte auch ein Problem mit den gcloud-Einstellungen auf Ihrem lokalen Rechner geben. In diesem Fall könnte eine Neuinstallation des Google Cloud SDK helfen.

Neuinstallation des Google Cloud SDK

  1. Google Cloud SDK entfernen
    Entfernen Sie das bestehende SDK:

    sudo rm -rf /usr/local/google-cloud-sdk

  2. Google Cloud SDK neu installieren
    Folgen Sie den Anweisungen auf der Google Cloud SDK Installationsseite zur Neuinstallation des SDK.

  3. Erneut authentifizieren und konfigurieren
    Wiederholen Sie die Schritte zur Authentifizierung und Konfiguration:

    gcloud auth login
gcloud config set project gpt-data-425207

Zusammenfassung

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob dies das Problem behebt oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Das Problem war bedingt dadurch, dass ich diesen Befehl ausgelassen haben:

gcloud config set project gpt-data-425207

Mit dem funktioniert alles wie gewünscht:

gcloud auth login

Revoked credentials:

You are now logged in as [adrachin@gmail.com].
Your current project is [gpt-data]. You can change this setting by running:
$ gcloud config set project PROJECT_ID
➜ ~ gcloud config set project gpt-data-425207

Updated property [core/project].
➜ ~ gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207

bindings:

DISPLAY NAME EMAIL DISABLED
Compute Engine default service account 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com False
adrachin adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com False

LiquidGPT:

[python]

Super, es freut mich zu hören, dass jetzt alles funktioniert!

Nun können wir die nicht benötigten Service Accounts löschen. Hier sind die Befehle, um die Service Accounts zu löschen:

Löschen der nicht benötigten Service Accounts

  1. Service Account 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com

  2. Service Account admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com

  3. Service Account gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com

  4. Service Account service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com

  5. Service Account service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com

  6. Service Account 948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com löschen

    gcloud iam service-accounts delete 948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com

Befehle ausführen

Führen Sie die obigen Befehle nacheinander in Ihrem Terminal aus. Bestätigen Sie die Löschung, wenn Sie dazu aufgefordert werden.

Zusammenfassung

Lassen Sie mich wissen, ob die Service Accounts erfolgreich gelöscht wurden oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Gut. Alle nicht verwendeten Komponenten wurden gelöscht. Noch vorhanden Compute:

Basic information
Name
instance-20240614-180018
Instance Id
8483480768356629260
Description
None
Type
Instance
Status
Running
Creation time
Jun 14, 2024, 8:03:19 PM UTC+02:00
Zone
us-west4-b
Instance template
None
In use by
None
Reservations
Automatically choose
Labels
goog-ops-a… : v2-x86-tem…
Tags
—

Deletion protection
Disabled
Confidential VM service
Disabled
Preserved state size
0 GB
Machine configuration
Machine type
e2-micro
CPU platform
Intel Broadwell
Minimum CPU platform
None
Architecture
x86/64
vCPUs to core ratio
—
Custom visible cores
—
Display device
Disabled
Enable to use screen capturing and recording tools
GPUs
None
Resource policies
Networking
Public DNS PTR Record
None
Total egress bandwidth tier
—
NIC type
—
VIEW IN NETWORK TOPOLOGY
Firewalls
HTTP traffic
On
HTTPS traffic
On
Allow Load Balancer Health checks
On
Network tags
http-server https-server lb-health-check
Network interfaces
Name

Network

Subnetwork

Primary internal IP address

Alias IP ranges

IP stack type

External IP address

Network tier

IP forwarding

Network details

nic0 default default 10.182.0.2 IPv4 34.125.235.188 (Ephemeral) Premium Off View details
Storage
Boot disk
Name

Image

Interface type

Size (GB)

Device name

Type

Architecture

Encryption

Mode

When deleting instance

instance-20240614-180018 debian-12-bookworm-v20240611 SCSI 10 instance-20240614-180018
Balanced persistent disk
x86/64 Google-managed
Boot, read/write
Delete disk

Local disks
None
Additional disks
None
Security and access
Shielded VM

Secure Boot
Off
vTPM
On
Integrity Monitoring
On
SSH Keys
SSH keys
None
Block project-wide SSH keys
Off
API and identity management
Service account
comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com
Cloud API access scopes
Allow full access to all Cloud APIs
Management
Data Encryption
Key ID
—
Key name
—
Availability policies
VM provisioning model
Standard
Max duration
None
Preemptibility
Off (Recommended)
On VM termination
—
On host maintenance
Migrate VM instance (Recommended)
Automatic restart
On (Recommended)
Customer Managed Encryption Key (CMEK) revocation policy
Do nothing
Sole-tenancy
CPU Overcommit
Disabled

Sollte diese Instanz geeignet sein für das angestrebte Ziel kann sie verwendet werden.

LiquidGPT:

[python]

Die beschriebene Compute Engine Instanz instance-20240614-180018 scheint geeignet zu sein, um die angestrebte Aufgabe zu erfüllen. Hier sind die relevanten Details und Überlegungen:

Instanzdetails

Angestrebtes Ziel

Da Sie planen, eine Datenbank auf Google Cloud zu verwenden, um komplette Chats zu speichern und bei Bedarf auszulesen, scheint diese Instanz geeignet zu sein. Der e2-micro-Typ sollte für grundlegende Datenbankoperationen und geringe bis moderate Arbeitslasten ausreichend sein.

Nächste Schritte

  1. Installation und Einrichtung der erforderlichen Software

    • Installieren Sie die notwendigen Softwarepakete auf der Instanz (Python, Firebase Admin SDK, etc.).
    • Richten Sie die Firebase-Verbindung ein und testen Sie die grundlegenden Datenbankoperationen.

  2. Sicherheitsüberprüfungen

    • Stellen Sie sicher, dass die Firewall-Regeln korrekt konfiguriert sind.
    • Überprüfen Sie die SSH-Schlüssel und andere Zugangseinstellungen.

  3. Datenbankverbindung und -tests

    • Verbinden Sie sich mit Firebase (oder einer anderen gewählten Datenbank).
    • Implementieren Sie die Funktionen zum Speichern und Lesen von Chats.

Installation der erforderlichen Software auf der Instanz

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Einrichtung der Umgebung auf der Compute Engine Instanz:

  1. SSH in die Instanz

    • Verbinden Sie sich über SSH mit der Instanz:
      gcloud compute ssh instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b

  2. Aktualisieren Sie die Paketliste und installieren Sie notwendige Pakete

    sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

  3. Erstellen und Aktivieren einer Python-Umgebung

    python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

  4. Installieren Sie die Firebase Admin SDK

    pip install firebase-admin

  5. Hochladen des Service Account JSON-Schlüssels

    • Laden Sie die JSON-Datei Ihres Service Accounts auf die Instanz hoch:
      scp PATH_TO_JSON_KEY instance-20240614-180018:~/serviceAccountKey.json

  6. Erstellen und Ausführen des Python-Skripts

    • Erstellen Sie ein Python-Skript (z.B. chat_service.py) mit dem bereitgestellten Code und führen Sie es aus:

      import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

def connect():
    cred = credentials.Certificate('/home/YOUR_USERNAME/serviceAccountKey.json')
    firebase_admin.initialize_app(cred)
    print("Verbindung zur Datenbank hergestellt.")

def chat_speichern(chat_id, chat_content):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat_ref.set(chat_content)
    print(f"Chat {chat_id} wurde gespeichert.")

def chat_lesen(chat_id):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat = chat_ref.get()
    if chat.exists:
        print(f"Chat {chat_id}: {chat.to_dict()}")
    else:
        print(f"Chat {chat_id} nicht gefunden.")

connect()
chat_content = {
    'message1': {'content': 'Hallo', 'timestamp': '2023-06-15T12:00:00Z'},
    'message2': {'content': 'Wie geht\'s?', 'timestamp': '2023-06-15T12:01:00Z'}
}
chat_speichern('chat1', chat_content)
chat_lesen('chat1')

Zusammenfassung

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
The virtual environment was not created successfully because ensurepip is not
available. On Debian/Ubuntu systems, you need to install the python3-venv
package using the following command.

apt install python3.11-venv

You may need to use sudo with that command. After installing the python3-venv
package, recreate your virtual environment.

Failing command: /home/thomas/myenv/bin/python3

-bash: myenv/bin/activate: No such file or directory
thomas@instance-20240614-180018:~$

LiquidGPT:

[python]

Um das Problem zu beheben, müssen Sie das Paket python3.11-venv installieren. Hier sind die Schritte, um dies zu tun:

Schritte zur Installation und Einrichtung der virtuellen Umgebung

  1. Installieren Sie das Paket python3.11-venv

    sudo apt install python3.11-venv

  2. Erstellen und Aktivieren der virtuellen Umgebung

    python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

  3. Installieren Sie die Firebase Admin SDK

    pip install firebase-admin

Zusammenfassung

Führen Sie die obigen Befehle in Ihrem Terminal aus, um die notwendigen Pakete zu installieren, die virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren, und die Firebase Admin SDK zu installieren.

Hier ist der komplette Ablauf noch einmal:

sudo apt install python3.11-venv
python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate
pip install firebase-admin

Nachdem diese Schritte erfolgreich ausgeführt wurden, können Sie mit der Erstellung und Ausführung des Python-Skripts fortfahren, um Ihre Datenbankverbindungen zu testen.

Lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Gut. Das hat funktioniert. Wie weiter?

LiquidGPT:

[python]

Super, dass die Installation und Einrichtung der virtuellen Umgebung geklappt hat. Der nächste Schritt besteht darin, das Python-Skript zu erstellen und auszuführen, das die Verbindung zur Firebase-Datenbank herstellt und die Funktionen zum Speichern und Lesen von Chats implementiert.

Python-Skript zur Verbindung mit Firebase erstellen

  1. Erstellen Sie ein Python-Skript:
    Erstellen Sie eine Datei namens chat_service.py mit folgendem Inhalt:

    import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore

# Initialisieren der Firebase Admin SDK
def connect():
    cred = credentials.Certificate('/home/YOUR_USERNAME/serviceAccountKey.json')
    firebase_admin.initialize_app(cred)
    print("Verbindung zur Datenbank hergestellt.")

# Chat speichern
def chat_speichern(chat_id, chat_content):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat_ref.set(chat_content)
    print(f"Chat {chat_id} wurde gespeichert.")

# Chat auslesen
def chat_lesen(chat_id):
    db = firestore.client()
    chat_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    chat = chat_ref.get()
    if chat.exists:
        print(f"Chat {chat_id}: {chat.to_dict()}")
    else:
        print(f"Chat {chat_id} nicht gefunden.")

# Beispielaufrufe
if __name__ == "__main__":
    connect()
    chat_content = {
        'message1': {'content': 'Hallo', 'timestamp': '2023-06-15T12:00:00Z'},
        'message2': {'content': 'Wie geht\'s?', 'timestamp': '2023-06-15T12:01:00Z'}
    }
    chat_speichern('chat1', chat_content)
    chat_lesen('chat1')

    Hinweis: Ersetzen Sie /home/YOUR_USERNAME/serviceAccountKey.json durch den tatsächlichen Pfad zu Ihrer Service-Account-JSON-Datei.

  2. Führen Sie das Python-Skript aus:

    • Stellen Sie sicher, dass Sie sich in der virtuellen Umgebung befinden (source myenv/bin/activate).
    • Führen Sie das Skript aus:
      python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. Erstellen Sie das Python-Skript:

    • Erstellen Sie die Datei chat_service.py und fügen Sie den oben genannten Code ein.

  2. Ersetzen Sie den Pfad zur JSON-Datei:

    • Ersetzen Sie den Platzhalterpfad /home/YOUR_USERNAME/serviceAccountKey.json durch den tatsächlichen Pfad Ihrer JSON-Datei.

  3. Führen Sie das Skript aus:

    • Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist:
      source myenv/bin/activate
    • Führen Sie das Skript aus:
      python chat_service.py

Dieser Code stellt die Verbindung zur Firebase-Datenbank her, speichert einen Beispiel-Chat und liest ihn wieder aus.

Lassen Sie mich wissen, ob Sie auf Probleme stoßen oder weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Den Key muss ich zuerst einmal auf die compute Engin hochladen?

LiquidGPT:

[python]

Ja, Sie müssen den Service-Account-JSON-Schlüssel zuerst auf die Compute Engine hochladen, bevor Sie ihn im Skript verwenden können. Hier sind die Schritte dazu:

Hochladen des Service-Account-JSON-Schlüssels auf die Compute Engine

  1. Lokalen Pfad zur JSON-Datei ermitteln
    Finden Sie den Pfad zur JSON-Datei auf Ihrem lokalen Rechner, zum Beispiel:

    /path/to/your/serviceAccountKey.json

  2. Hochladen der JSON-Datei auf die Compute Engine
    Verwenden Sie scp, um die Datei auf die Compute Engine hochzuladen. Ersetzen Sie YOUR_USERNAME und INSTANCE_NAME durch Ihren tatsächlichen Benutzernamen und den Instanznamen:

    scp /path/to/your/serviceAccountKey.json YOUR_USERNAME@INSTANCE_NAME:/home/YOUR_USERNAME/

    Zum Beispiel, wenn Ihr Benutzername thomas und Ihre Instanz instance-20240614-180018 ist, lautet der Befehl:

    scp /path/to/your/serviceAccountKey.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

  3. Verbindung zur Compute Engine herstellen
    Stellen Sie sicher, dass Sie mit Ihrer Compute Engine-Instanz verbunden sind:

    gcloud compute ssh instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b

Aktualisieren des Python-Skripts mit dem Pfad zur JSON-Datei

  1. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Ersetzen Sie /home/YOUR_USERNAME/serviceAccountKey.json im Python-Skript durch den tatsächlichen Pfad auf der Compute Engine, zum Beispiel:
    cred = credentials.Certificate('/home/thomas/serviceAccountKey.json')

Python-Skript ausführen

  1. Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist

    source myenv/bin/activate

  2. Python-Skript ausführen

    python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. JSON-Datei auf die Compute Engine hochladen

    scp /path/to/your/serviceAccountKey.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

  2. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Ersetzen Sie /home/YOUR_USERNAME/serviceAccountKey.json durch /home/thomas/serviceAccountKey.json.

  3. Python-Skript ausführen

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Ich muss zuerst einen neuen Key erzeugen. Die anderen Keys waren mit den Service accounts verknüpft, die gelöscht wurden. Ich benötige neu einen Key für adrachin@gmail.com, mit den Rechten zum login auf die compute engine und alle anderen Komponente, die für das Projekt gebraucht werden.

LiquidGPT:

[python]

Um einen neuen Schlüssel für den Service-Account zu erzeugen und sicherzustellen, dass er die notwendigen Berechtigungen hat, folgen Sie diesen Schritten:

Schritte zur Erstellung eines neuen Service-Account-Schlüssels

  1. Google Cloud Console öffnen und zu IAM & Verwaltung gehen:

    • Gehen Sie zur Google Cloud Console.
    • Navigieren Sie zu “IAM & Verwaltung” und dann zu “Service Accounts”.

  2. Service Account auswählen oder erstellen:

    • Wenn der Service Account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com bereits existiert, wählen Sie diesen aus. Falls nicht, erstellen Sie einen neuen Service Account mit ausreichenden Berechtigungen.

  3. Neuen Schlüssel für den Service Account erstellen:

    • Klicken Sie auf den Service Account, für den Sie einen neuen Schlüssel erstellen möchten.
    • Klicken Sie auf “Schlüssel” und dann auf “Schlüssel hinzufügen”.
    • Wählen Sie “Neuen Schlüssel erstellen” und wählen Sie JSON als Schlüsseltyp.
    • Klicken Sie auf “Erstellen”. Der Schlüssel wird heruntergeladen.

  4. Schlüssel auf die Compute Engine hochladen:
    Verwenden Sie scp, um den Schlüssel auf die Compute Engine hochzuladen. Ersetzen Sie YOUR_USERNAME und INSTANCE_NAME durch Ihre tatsächlichen Werte:

    scp /path/to/your/downloaded_serviceAccountKey.json YOUR_USERNAME@INSTANCE_NAME:/home/YOUR_USERNAME/

  5. Service Account Berechtigungen prüfen und konfigurieren:
    Stellen Sie sicher, dass der Service Account die notwendigen Berechtigungen hat. Der Service Account sollte zumindest die folgenden Rollen haben:

    • roles/owner
    • roles/iam.serviceAccountAdmin
    • roles/compute.admin
    • roles/datastore.user (falls Firestore verwendet wird)

Aktualisieren des Python-Skripts und Ausführen

  1. Pfad im Python-Skript aktualisieren:
    Ersetzen Sie den Platzhalterpfad /home/YOUR_USERNAME/serviceAccountKey.json im Python-Skript durch den tatsächlichen Pfad auf der Compute Engine, z.B.:

    cred = credentials.Certificate('/home/thomas/serviceAccountKey.json')

  2. Python-Skript ausführen:

    • Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist:
      source myenv/bin/activate
    • Führen Sie das Skript aus:
      python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. Service Account-Schlüssel erstellen und herunterladen:

    • Erstellen Sie einen neuen Schlüssel in der Google Cloud Console und laden Sie ihn herunter.

  2. Schlüssel auf die Compute Engine hochladen:

    scp /path/to/your/downloaded_serviceAccountKey.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren:
    Ersetzen Sie den Pfad zur JSON-Datei durch /home/thomas/serviceAccountKey.json.

  4. Python-Skript ausführen:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

/Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json

LiquidGPT:

[python]

Um den Service-Account-JSON-Schlüssel von Ihrem lokalen Rechner auf die Compute Engine hochzuladen und im Python-Skript zu verwenden, gehen Sie wie folgt vor:

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Service-Account-JSON-Schlüssel hochladen

    Verwenden Sie scp, um die JSON-Datei auf die Compute Engine hochzuladen. Ersetzen Sie YOUR_USERNAME und INSTANCE_NAME durch Ihren tatsächlichen Benutzernamen und den Instanznamen:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

    Beispiel:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    Stellen Sie sicher, dass Sie mit Ihrer Compute Engine-Instanz verbunden sind:

    gcloud compute ssh instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren

    Aktualisieren Sie den Pfad zur JSON-Datei im Python-Skript chat_service.py, um den hochgeladenen Schlüssel zu verwenden:

    cred = credentials.Certificate('/home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

  4. Python-Skript ausführen

    Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist, und führen Sie das Skript aus:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Zusammenfassung

  1. JSON-Datei hochladen:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen:

    gcloud compute ssh instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren:
    Ersetzen Sie den Pfad zur JSON-Datei durch /home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json.

  4. Python-Skript ausführen:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob das Problem behoben ist oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

(venv) ➜ google_cloud scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

ssh: Could not resolve hostname instance-20240614-180018: nodename nor servname provided, or not known
scp: Connection closed
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

[python]

Der Fehler “Could not resolve hostname” bedeutet, dass der Hostname instance-20240614-180018 nicht aufgelöst werden konnte. Statt des Hostnamens können Sie die öffentliche IP-Adresse der Compute Engine Instanz verwenden.

Ermitteln der öffentlichen IP-Adresse der Compute Engine Instanz

  1. Öffentliche IP-Adresse abrufen
    Sie können die öffentliche IP-Adresse der Instanz in der Google Cloud Console finden oder den folgenden Befehl ausführen, um die Details der Instanz abzurufen:
    gcloud compute instances describe instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b --format='get(networkInterfaces[0].accessConfigs[0].natIP)'

JSON-Datei mit der öffentlichen IP-Adresse hochladen

Verwenden Sie die öffentliche IP-Adresse der Instanz, um die JSON-Datei hochzuladen. Angenommen, die öffentliche IP-Adresse ist 34.125.235.188:

scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@34.125.235.188:/home/thomas/

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Ermitteln Sie die öffentliche IP-Adresse:
    Verwenden Sie entweder die Google Cloud Console oder den Befehl:

    gcloud compute instances describe instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b --format='get(networkInterfaces[0].accessConfigs[0].natIP)'

  2. JSON-Datei hochladen:
    Ersetzen Sie YOUR_INSTANCE_IP durch die öffentliche IP-Adresse Ihrer Instanz:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@YOUR_INSTANCE_IP:/home/thomas/

    Beispiel:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@34.125.235.188:/home/thomas/

  3. Verbindung zur Compute Engine herstellen:
    Verwenden Sie die öffentliche IP-Adresse, um sich per SSH zu verbinden:

    gcloud compute ssh thomas@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  4. Pfad im Python-Skript aktualisieren:
    Aktualisieren Sie den Pfad zur JSON-Datei im Skript:

    cred = credentials.Certificate('/home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

  5. Python-Skript ausführen:
    Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist, und führen Sie das Skript aus:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Zusammenfassung

  1. Öffentliche IP-Adresse ermitteln:

    gcloud compute instances describe instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b --format='get(networkInterfaces[0].accessConfigs[0].natIP)'

  2. JSON-Datei hochladen:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@34.125.235.188:/home/thomas/

  3. Verbindung zur Compute Engine herstellen:

    gcloud compute ssh thomas@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  4. Pfad im Python-Skript aktualisieren:
    Ersetzen Sie den Pfad durch /home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json.

  5. Python-Skript ausführen:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

(venv) ➜ google_cloud gcloud compute instances describe instance-20240614-180018 —zone=us-west4-b —format=’get(networkInterfaces[0].accessConfigs[0].natIP)’

34.125.235.188
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

[python]

Jetzt, da Sie die öffentliche IP-Adresse 34.125.235.188 haben, können Sie die JSON-Datei auf die Compute Engine hochladen und das Python-Skript ausführen.

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. JSON-Datei hochladen
    Verwenden Sie scp, um die JSON-Datei auf die Compute Engine hochzuladen:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@34.125.235.188:/home/thomas/

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen
    Stellen Sie sicher, dass Sie sich per SSH mit der Compute Engine-Instanz verbinden:

    gcloud compute ssh thomas@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Aktualisieren Sie den Pfad zur JSON-Datei im Python-Skript chat_service.py:

    cred = credentials.Certificate('/home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

  4. Python-Skript ausführen
    Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist, und führen Sie das Skript aus:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. JSON-Datei hochladen

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@34.125.235.188:/home/thomas/

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    gcloud compute ssh thomas@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Ersetzen Sie den Pfad zur JSON-Datei durch /home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json.

  4. Python-Skript ausführen

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

thomas@34.125.235.188

Muss das nicht adrachin@34.125.235.188

heissen?

LiquidGPT:

[python]

Ja, das sollte adrachin@34.125.235.188 sein, wenn Ihr Benutzername adrachin ist. Verwenden Sie den richtigen Benutzernamen bei der Verbindung und dem Hochladen der JSON-Datei.

Schritt-für-Schritt Anleitung mit dem korrekten Benutzernamen

  1. JSON-Datei hochladen
    Verwenden Sie scp, um die JSON-Datei auf die Compute Engine hochzuladen. Ersetzen Sie adrachin durch Ihren tatsächlichen Benutzernamen:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen
    Stellen Sie sicher, dass Sie sich per SSH mit der Compute Engine-Instanz verbinden:

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Aktualisieren Sie den Pfad zur JSON-Datei im Python-Skript chat_service.py:

    cred = credentials.Certificate('/home/adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

  4. Python-Skript ausführen
    Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist, und führen Sie das Skript aus:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. JSON-Datei hochladen

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Ersetzen Sie den Pfad zur JSON-Datei durch /home/adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json.

  4. Python-Skript ausführen

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@instance-20240614-180018:/home/thomas/

ssh: Could not resolve hostname instance-20240614-180018: nodename nor servname provided, or not known
scp: Connection closed
(venv) ➜ google_cloud gcloud compute instances describe instance-20240614-180018 —zone=us-west4-b —format=’get(networkInterfaces[0].accessConfigs[0].natIP)’

34.125.235.188
(venv) ➜ google_cloud scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

The authenticity of host ‘34.125.235.188 (34.125.235.188)’ can’t be established.
ED25519 key fingerprint is SHA256:wqlDP1eGhUxWlKSOkozefRKz+kpz7yD/kcnHAD1cA14.
This key is not known by any other names.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])?

LiquidGPT:

[python]

Ja, da die Authentizität des Hosts 34.125.235.188 bestätigt werden muss, geben Sie “yes” ein, um die Verbindung fortzusetzen. Dies wird den SSH-Schlüssel des Hosts zu Ihrer known_hosts Datei hinzufügen und die Datei wird hochgeladen.

Schritt-für-Schritt Anleitung

  1. Bestätigen Sie die Authentizität des Hosts
    Geben Sie “yes” ein, um die Verbindung fortzusetzen:

    Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yes

  2. Datei wird hochgeladen
    Nach der Bestätigung sollte die Datei hochgeladen werden. Sie sollten eine Ausgabe sehen, die den Fortschritt des Uploads anzeigt.

Beispielausgabe

The authenticity of host '34.125.235.188 (34.125.235.188)' can't be established.
ED25519 key fingerprint is SHA256:wqlDP1eGhUxWlKSOkozefRKz+kpz7yD/kcnHAD1cA14.
This key is not known by any other names.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yes
Warning: Permanently added '34.125.235.188' (ED25519) to the list of known hosts.
serviceAccountKey.json                                                                                                                                                   100%  2484     5.1MB/s   00:00

  1. Verbindung zur Compute Engine herstellen
    Stellen Sie sicher, dass Sie sich per SSH mit der Compute Engine-Instanz verbinden:

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  2. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Aktualisieren Sie den Pfad zur JSON-Datei im Python-Skript chat_service.py:

    cred = credentials.Certificate('/home/adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

  3. Python-Skript ausführen
    Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist, und führen Sie das Skript aus:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. Bestätigen Sie die Authentizität des Hosts:
    Geben Sie “yes” ein, um die Verbindung fortzusetzen.

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen:

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  3. Pfad im Python-Skript aktualisieren:
    Ersetzen Sie den Pfad zur JSON-Datei durch /home/adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json.

  4. Python-Skript ausführen:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

re you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yes
Warning: Permanently added ‘34.125.235.188’ (ED25519) to the list of known hosts.
adrachin@34.125.235.188: Permission denied (publickey).
scp: Connection closed
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

[python]

Der Fehler “Permission denied (publickey)” bedeutet, dass die Authentifizierung mit dem öffentlichen Schlüssel fehlgeschlagen ist. Dies kann verschiedene Gründe haben, wie fehlende SSH-Schlüssel auf der Instanz oder ein Problem mit den Berechtigungen.

Schritte zur Fehlerbehebung

  1. Überprüfen Sie, ob Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel auf der Compute Engine Instanz vorhanden ist

    Stellen Sie sicher, dass Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel (~/.ssh/id_rsa.pub oder ~/.ssh/id_ed25519.pub) in der Datei ~/.ssh/authorized_keys auf der Compute Engine Instanz vorhanden ist.

  2. Öffentlichen SSH-Schlüssel zur Compute Engine Instanz hinzufügen

    Wenn der öffentliche SSH-Schlüssel nicht vorhanden ist, können Sie ihn über die Google Cloud Console hinzufügen.

    • Öffnen Sie die Google Cloud Console.
    • Navigieren Sie zu “Compute Engine” -> “VM Instanzen”.
    • Wählen Sie Ihre Instanz (instance-20240614-180018) aus.
    • Klicken Sie auf “Bearbeiten”.
    • Scrollen Sie zum Abschnitt “SSH-Schlüssel”.
    • Fügen Sie Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel hinzu.

  3. Öffentlichen SSH-Schlüssel lokal überprüfen

    Überprüfen Sie, ob Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel auf Ihrem lokalen Rechner vorhanden ist:

    cat ~/.ssh/id_rsa.pub

    oder

    cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

  4. SSH-Schlüssel über die CLI hinzufügen

    Sie können Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel auch direkt über die Google Cloud CLI hinzufügen:

    gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_rsa.pub

    oder

    gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_ed25519.pub

Zusammenfassung der Schritte

  1. Öffentlichen SSH-Schlüssel zur Compute Engine Instanz hinzufügen

    • Öffnen Sie die Google Cloud Console und fügen Sie Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel zur Instanz hinzu.

  2. SSH-Schlüssel lokal überprüfen

    • Stellen Sie sicher, dass Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel auf Ihrem lokalen Rechner vorhanden ist:
      cat ~/.ssh/id_rsa.pub

  3. SSH-Schlüssel über die CLI hinzufügen

    • Fügen Sie Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel direkt über die Google Cloud CLI hinzu:
      gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_rsa.pub

Nachdem Sie diese Schritte ausgeführt haben, versuchen Sie erneut, die Datei hochzuladen und sich per SSH mit der Instanz zu verbinden. Lassen Sie mich wissen, ob dies das Problem behebt oder ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

(venv) ➜ google_cloud cat ~/.ssh/id_rsa.pub

[SSH-KEY REDACTED]
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

[python]

Da Sie den öffentlichen SSH-Schlüssel haben, können Sie ihn jetzt zur Compute Engine Instanz hinzufügen. Hier sind die Schritte, um dies zu tun:

Schritte zur Hinzufügung des SSH-Schlüssels

  1. SSH-Schlüssel über die Google Cloud Console hinzufügen

    • Öffnen Sie die Google Cloud Console.
    • Navigieren Sie zu “Compute Engine” -> “VM Instanzen”.
    • Wählen Sie Ihre Instanz (instance-20240614-180018) aus.
    • Klicken Sie auf “Bearbeiten”.
    • Scrollen Sie zum Abschnitt “SSH-Schlüssel”.
    • Fügen Sie Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel hinzu:
      [SSH-KEY REDACTED]

  2. SSH-Schlüssel über die CLI hinzufügen

    Alternativ können Sie den SSH-Schlüssel direkt über die Google Cloud CLI hinzufügen:

    gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_rsa.pub

Verbindung zur Compute Engine herstellen und Datei hochladen

Sobald der SSH-Schlüssel hinzugefügt ist, können Sie die JSON-Datei hochladen und sich mit der Instanz verbinden.

  1. JSON-Datei hochladen

    Verwenden Sie scp, um die JSON-Datei auf die Compute Engine hochzuladen:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

  2. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    Stellen Sie sicher, dass Sie sich per SSH mit der Compute Engine-Instanz verbinden:

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

Pfad im Python-Skript aktualisieren und ausführen

  1. Pfad im Python-Skript aktualisieren

    Aktualisieren Sie den Pfad zur JSON-Datei im Python-Skript chat_service.py:

    cred = credentials.Certificate('/home/adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

  2. Python-Skript ausführen

    Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist, und führen Sie das Skript aus:

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. SSH-Schlüssel zur Compute Engine hinzufügen (Console oder CLI)

    gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_rsa.pub

  2. JSON-Datei hochladen

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

  3. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  4. Pfad im Python-Skript aktualisieren
    Ersetzen Sie den Pfad zur JSON-Datei durch /home/adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json.

  5. Python-Skript ausführen

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Frage:

scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

was ist das für ein Pfad?

LiquidGPT:

[python]

Der Befehl scp (Secure Copy Protocol) wird verwendet, um Dateien sicher zwischen einem lokalen Rechner und einem Remote-Rechner zu kopieren. In Ihrem Fall kopieren Sie die JSON-Datei des Service Accounts von Ihrem lokalen Rechner auf die Compute Engine-Instanz.

Erklärung des Pfades im scp-Befehl

scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

Schritte zur Durchführung des scp-Befehls

  1. Führen Sie den scp-Befehl aus
    Geben Sie den scp-Befehl in Ihrem Terminal ein und bestätigen Sie die Authentizität des Hosts, wenn Sie dazu aufgefordert werden:

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

  2. Authentizität des Hosts bestätigen
    Geben Sie “yes” ein, um die Verbindung fortzusetzen, wenn Sie dazu aufgefordert werden:

    Are you sure you want to continue connecting (yes/no/[fingerprint])? yes

  3. Verbindung zur Compute Engine herstellen
    Stellen Sie sicher, dass Sie sich per SSH mit der Compute Engine-Instanz verbinden:

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

Zusammenfassung

Der scp-Befehl kopiert die JSON-Datei vom lokalen Rechner auf die Compute Engine-Instanz, damit Sie sie dort verwenden können. Stellen Sie sicher, dass Sie den vollständigen Pfad zur JSON-Datei auf Ihrem lokalen Rechner und den richtigen Benutzer- und Zielpfad auf der Compute Engine angeben.

Führen Sie den scp-Befehl aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Ich sehe immer noch den gleichen Fehler:

(venv) ➜ google_cloud scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

adrachin@34.125.235.188: Permission denied (publickey).
scp: Connection closed
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

[python]

Der Fehler “Permission denied (publickey)” deutet darauf hin, dass die Authentifizierung mit dem öffentlichen Schlüssel fehlschlägt. Dies kann verschiedene Gründe haben. Hier sind einige Schritte zur Fehlerbehebung:

Schritte zur Fehlerbehebung

  1. Überprüfen Sie, ob der SSH-Schlüssel korrekt hinzugefügt wurde

    Stellen Sie sicher, dass Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel (~/.ssh/id_rsa.pub) in der Datei ~/.ssh/authorized_keys auf der Compute Engine Instanz vorhanden ist.

  2. Fügen Sie den öffentlichen SSH-Schlüssel zur Compute Engine Instanz hinzu

    • Öffnen Sie die Google Cloud Console.
    • Navigieren Sie zu “Compute Engine” -> “VM Instanzen”.
    • Wählen Sie Ihre Instanz (instance-20240614-180018) aus.
    • Klicken Sie auf “Bearbeiten”.
    • Scrollen Sie zum Abschnitt “SSH-Schlüssel”.
    • Fügen Sie Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel hinzu:
      [SSH-KEY REDACTED]

  3. SSH-Schlüssel über die CLI hinzufügen

    Sie können Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel auch direkt über die Google Cloud CLI hinzufügen:

    gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_rsa.pub

Sicherstellen, dass ssh-agent läuft

Vergewissern Sie sich, dass ssh-agent läuft und Ihr privater Schlüssel geladen ist:

  1. Starten Sie ssh-agent

    eval "$(ssh-agent -s)"

  2. Fügen Sie Ihren privaten Schlüssel hinzu

    ssh-add ~/.ssh/id_rsa

Schritte zusammengefasst

  1. SSH-Schlüssel über die Google Cloud Console oder CLI hinzufügen

    gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_rsa.pub

  2. Sicherstellen, dass ssh-agent läuft und der Schlüssel geladen ist

    eval "$(ssh-agent -s)"
ssh-add ~/.ssh/id_rsa

  3. JSON-Datei hochladen

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

  4. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-wwxjdexPYBIamx6c9AJGQ8la’, ‘size_bytes’: 107080, ‘width’: 2048, ‘height’: 395, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Ich nehme an, das Problem liegt an der fehlenden Verknüpfung der compute engine mit einem Service account. Da steht noch ein Eintrag eine service account der gelöscht wurde.

Aktueller Zustand der compute engine:

gestoppt, damit das geändert werden kann.

Info: Screenshot

LiquidGPT:

[python]

Es scheint, dass die Compute Engine Instanz mit einem Service Account verknüpft ist, der möglicherweise nicht mehr existiert oder falsch konfiguriert ist. Um dieses Problem zu beheben, können Sie die Instanz neu konfigurieren und den richtigen Service Account zuweisen.

Schritte zur Zuweisung eines Service Accounts zu einer Compute Engine Instanz

  1. Compute Engine Instanz bearbeiten

    • Öffnen Sie die Google Cloud Console.
    • Navigieren Sie zu “Compute Engine” -> “VM Instanzen”.
    • Wählen Sie Ihre Instanz (instance-20240614-180018) aus.
    • Klicken Sie auf “Bearbeiten”.

  2. Service Account zuweisen

    • Scrollen Sie zum Abschnitt “Identität und API-Zugriff”.

    • Wählen Sie den korrekten Service Account aus der Dropdown-Liste aus.

    • Wenn Sie keinen passenden Service Account sehen, erstellen Sie einen neuen:

      gcloud iam service-accounts create compute-engine --display-name "Compute Engine Service Account"

    • Weisen Sie dem neuen Service Account die notwendigen Rollen zu, z.B.:

      gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data-425207 --member="serviceAccount:compute-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/editor"
gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data-425207 --member="serviceAccount:compute-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/iam.serviceAccountUser"

  3. Änderungen speichern

    • Scrollen Sie nach unten und klicken Sie auf “Speichern”, um die Änderungen zu übernehmen.

Schritte zur Fehlerbehebung bei Berechtigungen

  1. Neuen SSH-Schlüssel hinzufügen

    • Falls notwendig, fügen Sie Ihren SSH-Schlüssel über die Google Cloud Console oder die CLI hinzu:

      gcloud compute os-login ssh-keys add --key-file ~/.ssh/id_rsa.pub

  2. Überprüfen, ob ssh-agent läuft

    • Stellen Sie sicher, dass ssh-agent läuft und Ihr privater Schlüssel geladen ist:

      eval "$(ssh-agent -s)"
ssh-add ~/.ssh/id_rsa

Zusammenfassung der Schritte

  1. Compute Engine Instanz bearbeiten und den richtigen Service Account zuweisen

    • Wählen Sie den korrekten Service Account aus oder erstellen Sie einen neuen.

  2. Neuen SSH-Schlüssel hinzufügen und sicherstellen, dass ssh-agent läuft

    • Fügen Sie den SSH-Schlüssel hinzu und starten Sie ssh-agent.

  3. JSON-Datei hochladen und Verbindung herstellen

    • Laden Sie die JSON-Datei hoch:

      scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

    • Stellen Sie die Verbindung zur Compute Engine her:

      gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  4. Pfad im Python-Skript aktualisieren und ausführen

    • Aktualisieren Sie den Pfad zur JSON-Datei im Skript:

      cred = credentials.Certificate('/home/adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

    • Führen Sie das Skript aus:

      source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-AniGrEcBZ3ZC7FEK0CrqmyHy’, ‘size_bytes’: 159667, ‘width’: 1242, ‘height’: 1282, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Muss hier ebenfalls noch der public key eingesetzt werden?

LiquidGPT:

[python]

Ja, Sie müssen Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel in das Feld “SSH key 1” einfügen, um Zugang zur Instanz zu erhalten. Hier ist, wie Sie das machen:

Öffentlichen SSH-Schlüssel einfügen

  1. Öffentlichen SSH-Schlüssel kopieren

    • Öffnen Sie ein Terminal auf Ihrem lokalen Rechner und führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihren öffentlichen SSH-Schlüssel anzuzeigen:
      cat ~/.ssh/id_rsa.pub
    • Kopieren Sie den gesamten Inhalt der Ausgabe.

  2. Öffentlichen SSH-Schlüssel in die Google Cloud Console einfügen

    • Gehen Sie zur Google Cloud Console und öffnen Sie die Seite zur Bearbeitung Ihrer Compute Engine Instanz.
    • Scrollen Sie zum Abschnitt “SSH Keys”.
    • Fügen Sie den kopierten öffentlichen SSH-Schlüssel in das Feld “SSH key 1” ein.

Beispiel für einen öffentlichen SSH-Schlüssel

Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel sollte etwa so aussehen:

[SSH-KEY REDACTED]

Änderungen speichern und Instanz neu starten

  1. Speichern Sie die Änderungen

    • Nachdem Sie den öffentlichen SSH-Schlüssel eingefügt haben, scrollen Sie nach unten und klicken Sie auf “Speichern”, um die Änderungen zu übernehmen.

  2. Instanz neu starten

    • Starten Sie die Compute Engine Instanz neu, um sicherzustellen, dass die Änderungen wirksam werden.

Verbindung zur Compute Engine herstellen und Datei hochladen

  1. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    • Stellen Sie sicher, dass Sie sich per SSH mit der Compute Engine-Instanz verbinden können:
      gcloud compute ssh adrachin@34.125.235.188 --zone=us-west4-b

  2. JSON-Datei hochladen

    • Laden Sie die JSON-Datei hoch:
      scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json adrachin@34.125.235.188:/home/adrachin/

Zusammenfassung der Schritte

  1. Öffentlichen SSH-Schlüssel einfügen

    • Kopieren Sie den öffentlichen SSH-Schlüssel und fügen Sie ihn in die Google Cloud Console ein.

  2. Änderungen speichern und Instanz neu starten

    • Speichern Sie die Änderungen und starten Sie die Instanz neu.

  3. Verbindung zur Compute Engine herstellen

    • Stellen Sie sicher, dass Sie sich per SSH mit der Instanz verbinden können.

  4. JSON-Datei hochladen

    • Laden Sie die JSON-Datei auf die Compute Engine hoch.

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Editing VM instance “instance-20240614-180018” failed. Error: Request failed with unknown error

Selected machine type is not compatible with Sole-tenancy.

LiquidGPT:

[python]

Der Fehler “Selected machine type is not compatible with Sole-tenancy” deutet darauf hin, dass die aktuelle Konfiguration Ihrer Instanz mit den Einstellungen für die Sole-Tenancy nicht kompatibel ist. Sole-Tenancy ermöglicht es Ihnen, physische Maschinen ausschließlich für Ihre VM-Instanzen zu reservieren, was zu Einschränkungen bei der Maschinenkonfiguration führen kann.

Um dieses Problem zu beheben, können Sie eine der folgenden Optionen in Betracht ziehen:

Option 1: Sole-Tenancy deaktivieren

  1. Compute Engine Instanz bearbeiten

    • Öffnen Sie die Google Cloud Console.
    • Navigieren Sie zu “Compute Engine” -> “VM Instanzen”.
    • Wählen Sie Ihre Instanz (instance-20240614-180018) aus.
    • Klicken Sie auf “Bearbeiten”.

  2. Sole-Tenancy deaktivieren

    • Scrollen Sie nach unten zum Abschnitt “Verfügbarkeitspolitiken”.
    • Deaktivieren Sie die Option “Sole-Tenancy”.
    • Speichern Sie die Änderungen.

  3. SSH-Schlüssel hinzufügen und Service Account zuweisen

    • Scrollen Sie zum Abschnitt “SSH-Schlüssel”.
    • Fügen Sie den öffentlichen SSH-Schlüssel hinzu.
    • Weisen Sie den richtigen Service Account zu.

Option 2: Neue Instanz ohne Sole-Tenancy erstellen

  1. Neue Instanz erstellen

    • Öffnen Sie die Google Cloud Console.
    • Navigieren Sie zu “Compute Engine” -> “VM Instanzen”.
    • Klicken Sie auf “Instanz erstellen”.

  2. Maschinentyp und Konfiguration auswählen

    • Wählen Sie den gewünschten Maschinentyp (z.B. e2-micro).
    • Deaktivieren Sie die Option für Sole-Tenancy.

  3. SSH-Schlüssel hinzufügen und Service Account zuweisen

    • Scrollen Sie zum Abschnitt “SSH-Schlüssel”.
    • Fügen Sie den öffentlichen SSH-Schlüssel hinzu.
    • Weisen Sie den richtigen Service Account zu.

  4. Instanz erstellen und Verbindung herstellen

    • Erstellen Sie die Instanz.
    • Verbinden Sie sich per SSH mit der neuen Instanz:
      gcloud compute ssh adrachin@NEW_INSTANCE_IP --zone=us-west4-b

Beispiel für öffentlichen SSH-Schlüssel

Ihr öffentlicher SSH-Schlüssel sollte etwa so aussehen:

[SSH-KEY REDACTED]

Zusammenfassung der Schritte

  1. Option 1: Sole-Tenancy deaktivieren

    • Bearbeiten Sie die bestehende Instanz und deaktivieren Sie Sole-Tenancy.
    • Fügen Sie den SSH-Schlüssel hinzu und weisen Sie den richtigen Service Account zu.

  2. Option 2: Neue Instanz ohne Sole-Tenancy erstellen

    • Erstellen Sie eine neue Instanz ohne Sole-Tenancy.
    • Fügen Sie den SSH-Schlüssel hinzu und weisen Sie den richtigen Service Account zu.

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-efW7W31xC4RbHkZ8WIfsczo9’, ‘size_bytes’: 57356, ‘width’: 1130, ‘height’: 430, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Anscheinend gibt es ein grundsätzliches Problem. Die Maschine ist immer noch dabei den Prozess zu stoppen:

LiquidGPT:

[python]

Es sieht so aus, als ob die Instanz beim Herunterfahren hängen bleibt. In solchen Fällen können Sie versuchen, die Instanz zwangsweise zu stoppen.

Instanz zwangsweise stoppen

  1. Verbindung zur Google Cloud Console herstellen

  2. Compute Engine -> VM Instanzen öffnen

    • Navigieren Sie zu “Compute Engine” -> “VM Instanzen”.

  3. Instanz zwangsweise stoppen

    • Wählen Sie die betroffene Instanz (instance-20240614-180018) aus.
    • Klicken Sie auf die drei Punkte am Ende der Zeile und wählen Sie “Zwangsweise stoppen”.

Alternativ können Sie den folgenden gcloud-Befehl verwenden, um die Instanz zwangsweise zu stoppen:

gcloud compute instances stop instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b --force

Neue Instanz erstellen

Falls das Zwangsstoppen nicht funktioniert, können Sie eine neue Instanz erstellen und die alte Instanz später löschen, sobald sie vollständig gestoppt ist.

  1. Neue Instanz erstellen

    • Gehen Sie zur Seite “VM Instanzen” in der Google Cloud Console.
    • Klicken Sie auf “Instanz erstellen”.

  2. Maschinentyp und Konfiguration auswählen

    • Wählen Sie den gewünschten Maschinentyp (z.B. e2-micro).
    • Stellen Sie sicher, dass die Option für Sole-Tenancy deaktiviert ist.

  3. SSH-Schlüssel hinzufügen und Service Account zuweisen

    • Scrollen Sie zum Abschnitt “SSH-Schlüssel”.
    • Fügen Sie den öffentlichen SSH-Schlüssel hinzu.
    • Weisen Sie den richtigen Service Account zu.

  4. Instanz erstellen und Verbindung herstellen

    • Erstellen Sie die Instanz.
    • Verbinden Sie sich per SSH mit der neuen Instanz:
      gcloud compute ssh adrachin@NEW_INSTANCE_IP --zone=us-west4-b

Zusammenfassung der Schritte

  1. Instanz zwangsweise stoppen

    • Verwenden Sie die Google Cloud Console oder den gcloud-Befehl, um die Instanz zwangsweise zu stoppen:
      gcloud compute instances stop instance-20240614-180018 --zone=us-west4-b --force

  2. Neue Instanz erstellen (falls notwendig)

    • Erstellen Sie eine neue Instanz ohne Sole-Tenancy.
    • Fügen Sie den SSH-Schlüssel hinzu und weisen Sie den richtigen Service Account zu.

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Das Login Problem ist gelöst:

~ gcloud compute ssh instance-20240614-180018 —zone=us-west4-b

Linux instance-20240614-180018.us-west4-b.c.gpt-data-425207.internal 6.1.0-21-cloud-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.1.90-1 (2024-05-03) x86_64

The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
the exact distribution terms for each program are described in the
individual files in /usr/share/doc/*/copyright.

Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
permitted by applicable law.
Last login: Sat Jun 15 11:19:16 2024 from 188.61.8.14
thomas@instance-20240614-180018:~$

LiquidGPT:

[python]

Das ist großartig! Jetzt können wir mit dem Hochladen der JSON-Datei und dem Einrichten der Umgebung fortfahren.

Schritt 1: JSON-Datei hochladen

Verwenden Sie scp, um die JSON-Datei auf die Compute Engine-Instanz hochzuladen. Da Sie jetzt erfolgreich eingeloggt sind, können Sie die öffentliche IP-Adresse Ihrer Instanz verwenden.

scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@34.125.235.188:/home/thomas/

Schritt 2: Pfad im Python-Skript aktualisieren

  1. Pfad im Python-Skript aktualisieren

    Stellen Sie sicher, dass der Pfad zur JSON-Datei im Python-Skript chat_service.py korrekt ist:

    cred = credentials.Certificate('/home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

Schritt 3: Python-Skript ausführen

  1. Stellen Sie sicher, dass die virtuelle Umgebung aktiv ist

    source myenv/bin/activate

  2. Python-Skript ausführen

    python chat_service.py

Zusammenfassung der Schritte

  1. JSON-Datei hochladen

    scp /Users/thomas/_python/google_cloud/key_service_account_adrachin/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json thomas@34.125.235.188:/home/thomas/

  2. Pfad im Python-Skript aktualisieren

    Stellen Sie sicher, dass der Pfad zur JSON-Datei korrekt ist:

    cred = credentials.Certificate('/home/thomas/gpt-data-425207-42ce84ca2599.json')

  3. Python-Skript ausführen

    source myenv/bin/activate
python chat_service.py

Führen Sie diese Schritte aus und lassen Sie mich wissen, ob Sie weitere Unterstützung benötigen!

Adrachin:

Irgend wie mache ich mich nicht so ganz verständlich scheint mir.

Ziel:

Auf Goolge Cloud soll eine Datenbank verwendet werden um komplette Chats zu speichern und damit den Kontext zu sichern und bei Bedarf wieder auszulesen.

Ein Google Cloud Account ist vorhanden. Eine compute Instanz steht zur Verfügung.
Eine Datenbank zum Beispiel Firebase muss erst noch angelegt werden.

Das ist grob skizziert das was ich umsetzen möchte.

Der GPT soll in der Lage sein mit einem Befehl “connect” die Verbindung zur Datenbank herzustellen.

Mit dem Befehl chat_speichern soll der komplette Chat in der Datenbank gespeichert werden.

Der Befehl chat_lesen soll einen gespeicherten Chat auslesen können.

Das ist grob skizziert das was ich erreichen möchte.

Erstelle ein Konzept für die Umsetzung.

LiquidGPT:

[python]

Um Ihre Anforderungen zu erfüllen, skizziere ich ein Konzept zur Implementierung eines Systems, das Chats auf Google Cloud speichert und abruft. Hier sind die Schritte und Details zur Umsetzung:

Schritt 1: Einrichten der Google Cloud Umgebung

  1. Google Cloud Account: Stellen Sie sicher, dass Ihr Google Cloud Account eingerichtet und aktiv ist.
  2. Compute Engine Instanz: Eine Compute Engine Instanz muss vorhanden sein. Dies haben Sie bereits.
  3. Firebase Database: Erstellen Sie eine Firestore-Datenbank (Teil von Firebase) für die Speicherung der Chats.

Schritt 2: Einrichtung von Firestore

  1. Firebase-Projekt erstellen:

    • Gehen Sie zur Firebase Console.
    • Erstellen Sie ein neues Projekt oder wählen Sie ein bestehendes Projekt aus.
    • Fügen Sie Firestore zu Ihrem Projekt hinzu.

  2. Firestore einrichten:

    • Wählen Sie Firestore-Datenbank aus und wählen Sie den Modus “Produktion” oder “Test” je nach Bedarf.

Schritt 3: Implementierung des Python Skripts

Voraussetzungen:

Skript zur Verbindung und Speicherung der Chats:

  1. Verbindung herstellen:
from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():
    # Verbindet sich mit der Firestore-Datenbank
    db = firestore.Client()
    return db
  1. Chat speichern:
def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):
    # Speichert den gesamten Chat in Firestore
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc_ref.set(chat_data)
    print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")
  1. Chat auslesen:
def chat_lesen(db, chat_id):
    # Liest einen gespeicherten Chat aus Firestore
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc = doc_ref.get()
    if doc.exists:
        print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
        return doc.to_dict()
    else:
        print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
        return None

Schritt 4: Hauptprogramm zur Nutzung der Befehle

def main():
    db = connect_to_firestore()

    # Beispielchat
    chat_id = 'example_chat'
    chat_data = {
        'messages': [
            {'sender': 'user1', 'message': 'Hallo'},
            {'sender': 'user2', 'message': 'Hi, wie geht\'s?'},
            {'sender': 'user1', 'message': 'Gut, danke!'}
        ],
        'timestamp': '2024-06-15T12:34:56'
    }

    # Chat speichern
    chat_speichern(db, chat_id, chat_data)

    # Chat auslesen
    chat_lesen(db, chat_id)

if __name__ == "__main__":
    main()

Zusammenfassung

  1. Google Cloud einrichten: Google Cloud Account und Firebase-Projekt erstellen, Firestore-Datenbank einrichten.
  2. Python Skript:
    • Verbindung zu Firestore herstellen.
    • Funktionen zum Speichern und Auslesen der Chats implementieren.
  3. Hauptprogramm: Beispielhafte Nutzung der Funktionen zur Speicherung und zum Abrufen der Chats.

Dieses Konzept legt die grundlegenden Schritte dar, um ein System zum Speichern und Abrufen von Chats auf Google Cloud mittels Firestore zu implementieren. Passen Sie die Funktionen und Datenstrukturen je nach den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts an.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-Ud4Rl8hIN5vdvSI2G7pNnbQW’, ‘size_bytes’: 64010, ‘width’: 796, ‘height’: 690, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}
Welches Setting ist geeignet?

LiquidGPT:

[python]

Für Ihre Anwendung, bei der Sie eine Datenbank zum Speichern und Abrufen von Chats verwenden möchten, ist der Native Mode (empfohlen) von Firestore die geeignete Wahl. Dieser Modus ist für die meisten Anwendungsfälle geeignet, einschließlich Server, mobile Apps und Web-Apps. Er bietet umfassende Funktionen und Integrationen, die für Ihre Anforderungen ideal sind.

Gehen Sie wie folgt vor:

  1. Wählen Sie Native Mode (recommended) aus.
  2. Klicken Sie auf CONTINUE.

Dadurch wird Firestore im Native Mode eingerichtet, was optimal für Ihre Anwendung zur Speicherung und Verwaltung von Chat-Daten ist.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-4NVspKnXf97TgSHAYgdoHSIa’, ‘size_bytes’: 243137, ‘width’: 1132, ‘height’: 1970, ‘fovea’: None, ‘metadata’: {‘dalle’: None, ‘gizmo’: None, ‘generation’: None, ‘container_pixel_height’: None, ‘container_pixel_width’: None, ‘emu_omit_glimpse_image’: None, ‘emu_patches_override’: None, ‘sanitized’: True, ‘asset_pointer_link’: None}}

LiquidGPT:

[python]

Für Ihre Anforderungen empfehlen sich folgende Einstellungen:

  1. Database ID: Verwenden Sie den Standardwert (default), es sei denn, Sie haben spezifische Anforderungen an die Namensgebung.
  2. Location: Wählen Sie je nach Ihren Anforderungen:
    • Region: Wenn Sie geringere Latenzzeiten innerhalb einer bestimmten Region benötigen.
    • Multi-region: Wenn Sie die höchste Verfügbarkeit und Redundanz über eine größere geografische Fläche benötigen. Dies ist im Allgemeinen die sicherere Wahl für Hochverfügbarkeit. In Ihrem Fall ist “nam5 (United States)” voreingestellt, was eine gute Wahl für eine breite Verfügbarkeit ist.
  3. Secure Rules:
    • Für den Produktionsbetrieb wählen Sie Production rules. Dies stellt sicher, dass Ihre Daten standardmäßig privat sind und nur durch Ihre spezifischen Sicherheitsregeln zugänglich sind.

Basierend auf diesen Entscheidungen:

Nachdem Sie die Einstellungen vorgenommen haben, klicken Sie auf CREATE DATABASE. Dies erstellt Ihre Firestore-Datenbank mit den optimalen Einstellungen für Verfügbarkeit und Sicherheit.

Adrachin:

Wo muss das hin?

LiquidGPT:

[python]

Um die Verbindung zu Firestore herzustellen und die Chat-Daten zu speichern bzw. auszulesen, fügen Sie den folgenden Python-Code in Ihr Skript ein. Stellen Sie sicher, dass Sie vorher die notwendigen Pakete installiert haben:

Schritt 1: Installieren der notwendigen Pakete

pip install google-cloud-firestore

Schritt 2: Erstellen des Python Skripts

  1. Verbindung zu Firestore herstellen:
from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():
    # Verbindet sich mit der Firestore-Datenbank
    db = firestore.Client()
    return db
  1. Chat speichern:
def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):
    # Speichert den gesamten Chat in Firestore
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc_ref.set(chat_data)
    print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")
  1. Chat auslesen:
def chat_lesen(db, chat_id):
    # Liest einen gespeicherten Chat aus Firestore
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc = doc_ref.get()
    if doc.exists:
        print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
        return doc.to_dict()
    else:
        print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
        return None
  1. Hauptprogramm zur Nutzung der Befehle:
def main():
    # Verbindung zu Firestore herstellen
    db = connect_to_firestore()

    # Beispielchat
    chat_id = 'example_chat'
    chat_data = {
        'messages': [
            {'sender': 'user1', 'message': 'Hallo'},
            {'sender': 'user2', 'message': 'Hi, wie geht\'s?'},
            {'sender': 'user1', 'message': 'Gut, danke!'}
        ],
        'timestamp': '2024-06-15T12:34:56'
    }

    # Chat speichern
    chat_speichern(db, chat_id, chat_data)

    # Chat auslesen
    chat_lesen(db, chat_id)

if __name__ == "__main__":
    main()

Schritt 3: Ausführen des Skripts

Speichern Sie den Code in einer Datei, zum Beispiel firestore_chat.py, und führen Sie das Skript aus:

python firestore_chat.py

Erklärungen

Passen Sie den Code nach Bedarf an, um Ihre spezifischen Anforderungen zu erfüllen.

Adrachin:

Ich bezweifle das diese Möglichkeit:

“Der GPT soll in der Lage sein mit einem Befehl “connect” die Verbindung zur Datenbank herzustellen.

Mit dem Befehl chat_speichern soll der komplette Chat in der Datenbank gespeichert werden.

Der Befehl chat_lesen soll einen gespeicherten Chat auslesen können.”

Damit umgesetzt werden kann. Der Customer GPT muss in der Lage sein die Verbindung zum firestore herzustellen und ihn zu nutzen.

LiquidGPT:

[python]

Verstanden, Sie möchten, dass der GPT selbständig Befehle zur Verbindung mit Firestore, zum Speichern und Abrufen von Chats ausführen kann. Dafür werde ich eine Möglichkeit skizzieren, die es ermöglicht, durch bestimmte Befehle die entsprechenden Funktionen auszuführen.

Schritt 1: Installation und Einrichtung der notwendigen Bibliotheken

Installieren Sie die google-cloud-firestore Bibliothek:

pip install google-cloud-firestore

Schritt 2: Implementierung des Skripts

  1. Verbindung zu Firestore herstellen:
from google.cloud import firestore

def connect_to_firestore():
    # Verbindet sich mit der Firestore-Datenbank
    db = firestore.Client()
    print("Verbindung zu Firestore hergestellt.")
    return db
  1. Chat speichern:
def chat_speichern(db, chat_id, chat_data):
    # Speichert den gesamten Chat in Firestore
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc_ref.set(chat_data)
    print(f"Chat mit ID {chat_id} gespeichert.")
  1. Chat auslesen:
def chat_lesen(db, chat_id):
    # Liest einen gespeicherten Chat aus Firestore
    doc_ref = db.collection('chats').document(chat_id)
    doc = doc_ref.get()
    if doc.exists:
        print(f"Chat mit ID {chat_id} ausgelesen: {doc.to_dict()}")
        return doc.to_dict()
    else:
        print(f"Kein Chat mit ID {chat_id} gefunden.")
        return None
  1. Befehlsverarbeitung:
def verarbeite_befehl(befehl, db=None, chat_id=None, chat_data=None):
    if befehl == "connect":
        return connect_to_firestore()
    elif befehl == "chat_speichern" and db and chat_id and chat_data:
        chat_speichern(db, chat_id, chat_data)
    elif befehl == "chat_lesen" and db and chat_id:
        return chat_lesen(db, chat_id)
    else:
        print("Ungültiger Befehl oder fehlende Parameter.")
  1. Hauptprogramm zur Nutzung der Befehle:
def main():
    db = None
    while True:
        befehl = input("Geben Sie den Befehl ein (connect, chat_speichern, chat_lesen, exit): ")
        if befehl == "exit":
            break
        elif befehl == "connect":
            db = verarbeite_befehl("connect")
        elif befehl == "chat_speichern":
            if db:
                chat_id = input("Geben Sie die Chat-ID ein: ")
                chat_data = {
                    'messages': [
                        {'sender': 'user1', 'message': 'Hallo'},
                        {'sender': 'user2', 'message': 'Hi, wie geht\'s?'},
                        {'sender': 'user1', 'message': 'Gut, danke!'}
                    ],
                    'timestamp': '2024-06-15T12:34:56'
                }
                verarbeite_befehl("chat_speichern", db, chat_id, chat_data)
            else:
                print("Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).")
        elif befehl == "chat_lesen":
            if db:
                chat_id = input("Geben Sie die Chat-ID ein: ")
                chat = verarbeite_befehl("chat_lesen", db, chat_id)
                if chat:
                    print(chat)
            else:
                print("Bitte stellen Sie zuerst eine Verbindung zur Datenbank her (connect).")
        else:
            print("Ungültiger Befehl.")

if __name__ == "__main__":
    main()

Zusammenfassung

  1. Verbindung herstellen: Der Befehl connect stellt die Verbindung zur Firestore-Datenbank her.
  2. Chat speichern: Der Befehl chat_speichern speichert einen Chat in der Datenbank. Dabei werden die Chat-ID und die Chat-Daten abgefragt.
  3. Chat auslesen: Der Befehl chat_lesen liest einen Chat anhand der Chat-ID aus der Datenbank aus.
  4. Hauptprogramm: Das Hauptprogramm fragt den Benutzer nach Befehlen und führt die entsprechenden Funktionen aus.

Speichern Sie den Code in einer Datei, z.B. firestore_chat.py, und führen Sie das Skript aus. Die Eingabeaufforderung ermöglicht es Ihnen, die entsprechenden Befehle einzugeben und die gewünschten Aktionen auszuführen.