Verbindung über OpenAPI Google

14.06.2024

Adrachin:

Als Anhang habe ich eine Datei Kontext Cloud-txt hochgeladen. Bitte lesen und dem Kontext hinzufügen.

daran anknüpfend möchte ich als Test Projekt eine Verbindung über openAPI zu Google Cloud herstellen.

Einen Account habe ich und bin auch schon im Dashboard angemeldet.

Zuerst soll nur einer Verbindung über die opaenAPI hergestellt werden. Die Verbindung soll über die custom section eines GPT hergestellt werden mit einer Action.

LiquidGPT:

Um eine Verbindung über die OpenAPI zu Google Cloud herzustellen, müssen wir zunächst sicherstellen, dass wir die richtigen Anmeldeinformationen und Bibliotheken haben, um die Google Cloud API verwenden zu können. Im Folgenden beschreibe ich die Schritte, wie du dies mit Python umsetzen kannst.

1. Einrichtung der Anmeldeinformationen

Zuerst müssen wir die Anmeldeinformationen für den Google Cloud Service Account bereitstellen. Dies geschieht über eine JSON-Datei, die die erforderlichen Anmeldeinformationen enthält.

2. Installation der erforderlichen Bibliotheken

Installiere die notwendigen Python-Bibliotheken, um mit der Google Cloud API zu interagieren:

pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client

3. Python-Skript zur Verbindung mit Google Cloud

Erstelle ein Python-Skript, das die Google Cloud API verwendet, um eine Verbindung herzustellen und eine einfache Anfrage durchzuführen. Hier ist ein Beispielskript, das auf die Compute Engine API zugreift, um eine Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone abzurufen:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/service_account_file.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'your_project_id'
zone = 'your_zone'

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
response = request.execute()

# Ausgabe der Antwort
print(json.dumps(response, indent=2))

4. Integration in die Custom Section eines GPT

Falls du dies in eine Custom Section eines GPT integrieren möchtest, kannst du dies durch Hinzufügen einer entsprechenden Action im GPT-Modell tun. Hier ein Beispiel, wie du eine solche Action definieren kannst:

Definition der Rollen und Fähigkeiten

roles = {
    "Python GPT": {
        "name": "Python GPT",
        "description": "Experte für Programmierung in Python",
        "abilities": ["Fehlersuche", "Skripterstellung", "Erklärung von Konzepten", "Google Cloud Verbindung"]
    },
    # Weitere Rollen wie History GPT, Fitness GPT etc.
}

current_role = "Default"
context = []

def add_to_context(speaker, message):
    context.append(f"{speaker}: {message}")

def switch_role(new_role):
    global current_role
    if new_role in roles:
        current_role = new_role
        print(f"Switched to {roles[new_role]['name']}")
    else:
        print("Role not found")

def generate_response(message):
    global current_role
    response = ""
    if current_role == "Python GPT":
        response = handle_python_query(message)
    # Weitere Rollen-Handler
    else:
        response = "Default: I'm here to assist you with any questions you have."

    add_to_context(current_role, response)
    return response

def handle_python_query(message):
    # Implementierung der spezifischen Antwortlogik für Python GPT
    if "cloud task" in message:
        return perform_cloud_task()
    return "This is a Python-related response."

def perform_cloud_task():
    SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/service_account_file.json'

    with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
        service_account_info = json.load(file)

    credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)
    service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

    project_id = 'your_project_id'
    zone = 'your_zone'

    request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
    response = request.execute()

    return json.dumps(response, indent=2)

def chat():
    global context, current_role
    while True:
        user_input = input("You: ")
        if user_input.startswith("Ich füge hinzu"):
            role = user_input.replace("Ich füge hinzu", "").strip()
            switch_role(role)
        else:
            response = generate_response(user_input)
            add_to_context("User", user_input)
            print(response)

if __name__ == "__main__":
    chat()

Zusammenfassung

Mit diesem Ansatz kannst du eine Verbindung zu Google Cloud herstellen und API-Aufrufe durchführen, indem du eine Custom Section in deinem GPT-Modell verwendest. Du kannst den Beispielcode anpassen, um spezifische Aktionen und Antworten für die verschiedenen Rollen deines GPT-Modells zu implementieren.

Adrachin:

Woher beziehe ich das File service_account_file.json’?

LiquidGPT:

Das Service-Account-JSON-File kannst du direkt über die Google Cloud Console erstellen und herunterladen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie du vorgehst:

Schritt 1: Service Account erstellen

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Projekt auswählen: Wähle das Projekt aus, für das du den Service-Account erstellen möchtest.
Navigiere zu IAM & Verwaltung:
- Klicke im linken Seitenmenü auf „IAM & Verwaltung“.
- Wähle „Service Accounts“ aus dem Untermenü.
Service Account erstellen:
- Klicke oben auf „Service Account erstellen“.
- Gib einen Namen für den Service Account ein und optional eine Beschreibung.
- Klicke auf „Erstellen und fortfahren“.

Schritt 2: Rollen zuweisen

Rollen zuweisen:
- Wähle die benötigten Rollen aus, die dem Service Account zugewiesen werden sollen. Zum Beispiel „Compute Engine Admin“, wenn du Compute Engine API verwenden möchtest.
- Klicke auf „Fertigstellen“.

Schritt 3: Schlüssel erstellen

Schlüssel erstellen:
- Nachdem der Service Account erstellt wurde, siehst du ihn in der Liste der Service Accounts. Klicke auf den Namen des neu erstellten Service Accounts.
- Gehe zum Tab „Schlüssel“.
- Klicke auf „Schlüssel hinzufügen“ und wähle „Neuen Schlüssel erstellen“.
- Wähle JSON als Schlüsselformat und klicke auf „Erstellen“.
Schlüssel herunterladen:
- Der Schlüssel wird automatisch heruntergeladen. Diese Datei enthält die Anmeldeinformationen deines Service Accounts.

Schritt 4: Datei speichern

Speichern:
- Speichere die JSON-Datei an einem sicheren Ort. Dies ist die Datei, die du in deinem Python-Skript verwenden wirst.

Beispiel für die Verwendung in deinem Python-Skript:

Angenommen, du hast die JSON-Datei in einem Verzeichnis gespeichert, kannst du den Pfad in deinem Skript wie folgt angeben:

SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/service_account_file.json'

Ersetze /path/to/your/service_account_file.json durch den tatsächlichen Pfad der heruntergeladenen JSON-Datei.

Zusammenfassung

Hier sind die konsolidierten Schritte:

Gehe zur Google Cloud Console und wähle dein Projekt.
Erstelle einen neuen Service Account unter „IAM & Verwaltung“.
Weisen dem Service Account die benötigten Rollen zu.
Erstelle einen neuen Schlüssel für den Service Account und lade die JSON-Datei herunter.
Speichere die JSON-Datei und verwende den Pfad in deinem Python-Skript.

Durch diese Schritte erhältst du die erforderliche service_account_file.json, die du für die Authentifizierung bei Google Cloud-Diensten verwenden kannst.

Adrachin:

Sind hier Einträge notwendig?

Nutzern Zugriff auf dieses Dienstkonto erteilen (optional)
Grant access to users or groups that need to perform actions as this service account. Learn more

Rolle “Dienstkontonutzer”

Erteilt Nutzern die Berechtigung zum Deployment von Jobs und VMs mit diesem Dienstkonto
Rolle “Dienstkontoadministrator”

Gewährt Nutzern die Berechtigung zum Verwalten dieses Dienstkontos

LiquidGPT:

Bei der Erstellung eines Service Accounts in der Google Cloud Console sind diese zusätzlichen Einträge optional und hängen von deinen spezifischen Anforderungen und der Struktur deines Projekts ab. Hier sind die Details, damit du entscheiden kannst, ob und welche Einträge notwendig sind:

Nutzerzugriff auf das Dienstkonto gewähren (optional)

Diese Option ist nützlich, wenn du anderen Nutzern oder Gruppen erlauben möchtest, Aktionen im Namen dieses Service Accounts auszuführen. Wenn du alleine an diesem Projekt arbeitest und nur dein Python-Skript den Service Account verwenden soll, brauchst du dies nicht zu konfigurieren.

Rolle “Dienstkontonutzer”

Beschreibung:

Diese Rolle ermöglicht es Nutzern, das Service Account für das Deployment von Jobs und VMs zu verwenden.

Wann erforderlich:

Wenn du möchtest, dass andere Nutzer oder Dienste in deinem Projekt Ressourcen im Namen dieses Service Accounts bereitstellen können.

Rolle “Dienstkontoadministrator”

Beschreibung:

Diese Rolle erlaubt es Nutzern, den Service Account zu verwalten, einschließlich der Bearbeitung von Berechtigungen und der Erstellung von Schlüsseln.

Wann erforderlich:

Wenn andere Teammitglieder oder Administratoren den Service Account verwalten sollen.

Empfehlung

Wenn du der einzige Nutzer bist und nur dein Python-Skript den Service Account verwenden soll, sind diese zusätzlichen Schritte nicht notwendig. Du kannst sie überspringen und direkt zur Erstellung und Verwendung des Service Accounts übergehen.

Beispielhafte Konfiguration ohne zusätzliche Nutzer

Hier ist ein vereinfachter Ablauf, um den Service Account nur für dein Python-Skript zu erstellen:

Erstelle den Service Account:
- Gehe zur Google Cloud Console und wähle dein Projekt.
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „Service Accounts“.
- Klicke auf „Service Account erstellen“.
- Gib einen Namen und eine Beschreibung ein und klicke auf „Erstellen und fortfahren“.
Rollen zuweisen:
- Wähle die benötigten Rollen für den Service Account aus (z.B. „Compute Engine Admin“).
- Klicke auf „Fertigstellen“.
Schlüssel erstellen:
- Klicke auf den neu erstellten Service Account in der Liste.
- Gehe zum Tab „Schlüssel“ und klicke auf „Schlüssel hinzufügen“ > „Neuen Schlüssel erstellen“.
- Wähle JSON als Format und klicke auf „Erstellen“.
- Speichere die heruntergeladene JSON-Datei sicher.
JSON-Datei in deinem Python-Skript verwenden:
- Speichere die JSON-Datei in einem sicheren Verzeichnis.
- Verwende den Pfad zu dieser Datei in deinem Python-Skript:

SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/service_account_file.json'

Durch diese Schritte hast du einen Service Account erstellt, ohne weiteren Nutzern Zugriff gewähren zu müssen, und kannst ihn direkt in deinem Python-Skript verwenden.

Adrachin:

Ich muss noch die virtuelle Umgebung im Pfad: /Users/thomas/_python/venv

aktivieren. Wie?

LiquidGPT:

Um deine virtuelle Umgebung im angegebenen Pfad zu aktivieren, kannst du die folgenden Schritte ausführen. Ich gehe davon aus, dass du bereits eine virtuelle Umgebung erstellt hast. Wenn nicht, werde ich auch die Schritte zum Erstellen einer virtuellen Umgebung angeben.

Virtuelle Umgebung erstellen (falls noch nicht geschehen)

Falls du noch keine virtuelle Umgebung erstellt hast, kannst du dies mit dem folgenden Befehl tun:

python3 -m venv /Users/thomas/_python/venv

Virtuelle Umgebung aktivieren

Unter macOS/Linux

Öffne das Terminal.
Aktiviere die virtuelle Umgebung mit dem folgenden Befehl:

source /Users/thomas/_python/venv/bin/activate

Unter Windows

Öffne die Eingabeaufforderung (cmd) oder PowerShell.
Aktiviere die virtuelle Umgebung mit dem folgenden Befehl:
- In der Eingabeaufforderung (cmd):
```
\Users\thomas\_python\venv\Scripts\activate
```
- In PowerShell:
```
.\Users\thomas\_python\venv\Scripts\Activate.ps1
```

Bestätigen der Aktivierung

Nach der Aktivierung sollte sich die Eingabeaufforderung ändern und den Namen deiner virtuellen Umgebung anzeigen. Es sollte etwa so aussehen:

(venv) thomas@computer:~$

Bibliotheken in der virtuellen Umgebung installieren

Nachdem die virtuelle Umgebung aktiviert ist, kannst du die benötigten Bibliotheken installieren:

pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client

Beispielskript ausführen

Stelle sicher, dass dein Python-Skript die korrekten Pfade enthält und führe es dann in der aktivierten virtuellen Umgebung aus:

python dein_skript.py

Mit diesen Schritten sollte die virtuelle Umgebung erfolgreich aktiviert sein und du kannst dein Python-Skript ausführen, um die Verbindung zu Google Cloud herzustellen.

Adrachin:

Information:
MacOS Ventura.
Was ist der Befehl in MacOS?

LiquidGPT:

Um deine virtuelle Umgebung unter macOS Ventura zu aktivieren, kannst du das Terminal verwenden und den entsprechenden Befehl ausführen. Hier sind die detaillierten Schritte:

Virtuelle Umgebung erstellen (falls noch nicht geschehen)

Falls du noch keine virtuelle Umgebung erstellt hast, kannst du dies mit folgendem Befehl tun:

python3 -m venv /Users/thomas/_python/venv

Virtuelle Umgebung aktivieren

Öffne das Terminal.
Aktiviere die virtuelle Umgebung mit folgendem Befehl:

source /Users/thomas/_python/venv/bin/activate

Bestätigen der Aktivierung

Nach der Aktivierung sollte sich die Eingabeaufforderung ändern und den Namen deiner virtuellen Umgebung anzeigen. Es sollte etwa so aussehen:

(venv) thomas@computer:~$

Bibliotheken in der virtuellen Umgebung installieren

Nachdem die virtuelle Umgebung aktiviert ist, kannst du die benötigten Bibliotheken installieren:

pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client

Beispielskript ausführen

Stelle sicher, dass dein Python-Skript die korrekten Pfade enthält und führe es dann in der aktivierten virtuellen Umgebung aus:

python dein_skript.py

Mit diesen Schritten sollte die virtuelle Umgebung unter macOS Ventura erfolgreich aktiviert sein, und du kannst dein Python-Skript ausführen, um die Verbindung zu Google Cloud herzustellen.

Adrachin:

Aktualisiere das python script mit diesen informationen:

Google Cloud Service Account

Name : Google Cloud Service Account
Service account ID: comput-engine
Description: compute_engine
Email: comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com

Eindeutige ID
116964960374091458657

User Key:
/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json

LiquidGPT:

Hier ist das aktualisierte Python-Skript mit den angegebenen Informationen zum Google Cloud Service Account. Das Skript verwendet die bereitgestellte JSON-Datei für die Authentifizierung und führt eine Anfrage an die Google Compute Engine API aus.

Aktualisiertes Python-Skript

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
response = request.execute()

# Ausgabe der Antwort
print(json.dumps(response, indent=2))

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Ausführung des Skripts

Virtuelle Umgebung aktivieren:

Öffne das Terminal und aktiviere die virtuelle Umgebung mit folgendem Befehl:
```
source /Users/thomas/_python/venv/bin/activate
```
Benötigte Bibliotheken installieren:

Stelle sicher, dass die erforderlichen Bibliotheken in der virtuellen Umgebung installiert sind:
```
pip install google-auth google-auth-oauthlib google-auth-httplib2 google-api-python-client
```
Skript ausführen:

Führe das Python-Skript in der aktivierten virtuellen Umgebung aus:
```
python /path/to/your/script.py
```
Ersetze /path/to/your/script.py durch den tatsächlichen Pfad zu deinem Skript.

Mit diesen Schritten und dem aktualisierten Skript kannst du nun eine Verbindung zu Google Cloud herstellen und eine Anfrage an die Google Compute Engine API senden.

Adrachin:

Zur Python Installation gehört standard mässig ein kleiner Editor. Wie heisst der?

LiquidGPT:

Zur Python-Installation auf macOS gehört standardmäßig der Editor IDLE (Integrated Development and Learning Environment). IDLE ist eine einfache Entwicklungsumgebung, die mit Python mitgeliefert wird und sich gut für kleinere Skripte und Experimente eignet.

IDLE starten

Öffne das Terminal.
Starte IDLE mit dem folgenden Befehl:
```
idle3
```
Beachte, dass der Befehl je nach Python-Version auch idle oder idle3.9 (für Python 3.9) sein könnte.

Verwenden von IDLE

Skript erstellen oder öffnen:
- In IDLE kannst du ein neues Skript erstellen oder ein vorhandenes Skript öffnen, indem du im Menü „File“ auf „New File“ oder „Open“ klickst.
Skript bearbeiten und ausführen:
- Bearbeite dein Python-Skript im IDLE-Editor.
- Um das Skript auszuführen, speichere es zuerst und klicke dann im Menü „Run“ auf „Run Module“ (oder drücke F5).

Beispiel zur Verwendung von IDLE

Hier sind die Schritte, um dein aktualisiertes Skript in IDLE auszuführen:

IDLE starten:
- Öffne das Terminal und gib idle3 ein (oder den entsprechenden Befehl für deine Python-Version).
Neues Skript erstellen:
- Klicke in IDLE auf „File“ und dann auf „New File“.

Skript einfügen:

Kopiere das aktualisierte Skript und füge es in das neue IDLE-Fenster ein:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
response = request.execute()

# Ausgabe der Antwort
print(json.dumps(response, indent=2))

Skript speichern:
- Speichere das Skript mit File > Save oder Save As.
Skript ausführen:
- Klicke auf „Run“ und dann auf „Run Module“ oder drücke F5.

Mit IDLE kannst du einfach und schnell dein Python-Skript bearbeiten und ausführen, ohne zusätzliche Software installieren zu müssen.

Adrachin:

(venv) ➜ google_cloud python connect_py.py
Traceback (most recent call last):
File “/Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py”, line 22, in
response = request.execute()
^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “/Users/thomas/_python/venv/lib/python3.12/site-packages/googleapiclient/_helpers.py”, line 130, in positional_wrapper
return wrapped(*args, **kwargs)
^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
File “/Users/thomas/_python/venv/lib/python3.12/site-packages/googleapiclient/http.py”, line 938, in execute
raise HttpError(resp, content, uri=self.uri)
googleapiclient.errors.HttpError: <HttpError 403 when requesting https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-central1-a/instances?alt=json returned “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’”. Details: “[{‘message’: “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’”, ‘domain’: ‘global’, ‘reason’: ‘forbidden’}]”>
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

Der Fehler, den du erhältst, zeigt an, dass der Service Account nicht die notwendigen Berechtigungen hat, um die Instanzen in deinem Projekt aufzulisten. Um dieses Problem zu beheben, musst du dem Service Account die erforderliche Rolle zuweisen.

Schritt 1: Rolle “Compute Viewer” zuweisen

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Navigiere zu IAM & Verwaltung:
- Klicke im linken Seitenmenü auf „IAM & Verwaltung“.
- Wähle „IAM“ aus dem Untermenü.
Service Account suchen:
- Suche in der Liste der Mitglieder nach dem Service Account comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Rolle hinzufügen:
- Klicke auf das Bearbeiten-Symbol (Stift) neben dem Service Account.
- Klicke auf „Rolle hinzufügen“.
- Wähle „Compute Viewer“ aus der Liste der Rollen. Diese Rolle ermöglicht es, Instanzen in der Compute Engine aufzulisten.
- Speichere die Änderungen.

Schritt 2: Skript erneut ausführen

Nachdem du die Rolle zugewiesen hast, versuche erneut, das Skript auszuführen. Hier ist das Skript nochmals zur Referenz:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
response = request.execute()

# Ausgabe der Antwort
print(json.dumps(response, indent=2))

Zusammenfassung

Indem du dem Service Account die Rolle „Compute Viewer“ zuweist, erhält er die erforderlichen Berechtigungen, um die Instanzen in der Compute Engine aufzulisten. Führe danach das Skript erneut aus, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen korrekt angewendet wurden und das Skript ohne Fehler ausgeführt wird.

Adrachin:

LiquidGPT:

Der Fehler “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’” zeigt an, dass der Service Account noch nicht die erforderlichen Berechtigungen hat, um auf die Compute Engine zuzugreifen. Es gibt einige Schritte, die du überprüfen und sicherstellen solltest, um die Berechtigungen korrekt zu setzen.

Schritte zur Behebung des Berechtigungsfehlers

Überprüfe die zugewiesenen Rollen:
- Gehe zur Google Cloud Console.
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „IAM“.
- Suche nach dem Service Account comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Stelle sicher, dass die Rolle „Compute Viewer“ zugewiesen ist.
Rolle „Compute Viewer“ hinzufügen (falls noch nicht geschehen):
- Wenn die Rolle nicht zugewiesen ist, klicke auf das Bearbeiten-Symbol neben dem Service Account.
- Klicke auf „Rolle hinzufügen“ und wähle „Compute Viewer“ aus.
- Speichere die Änderungen.
Überprüfe, ob das Projekt korrekt ist:
- Stelle sicher, dass das project_id in deinem Skript korrekt ist und dem Projekt entspricht, in dem du die Berechtigungen gesetzt hast.

Rolle „Compute Viewer“ zuweisen

Falls die Rolle noch nicht korrekt zugewiesen wurde, folge diesen detaillierten Schritten:

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Navigiere zu IAM & Verwaltung:
- Klicke im linken Seitenmenü auf „IAM & Verwaltung“.
- Wähle „IAM“ aus dem Untermenü.
Service Account suchen:
- Suche in der Liste der Mitglieder nach dem Service Account comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Rolle hinzufügen:
- Klicke auf das Bearbeiten-Symbol (Stift) neben dem Service Account.
- Klicke auf „Rolle hinzufügen“.
- Wähle „Compute Viewer“ aus der Liste der Rollen. Diese Rolle ermöglicht es, Instanzen in der Compute Engine aufzulisten.
- Speichere die Änderungen.

Beispielcode für die Überprüfung der Berechtigungen

Stelle sicher, dass dein Skript die korrekten Anmeldedaten und das richtige Projekt verwendet:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)
response = request.execute()

# Ausgabe der Antwort
print(json.dumps(response, indent=2))

Skript erneut ausführen

Nachdem du die Rolle „Compute Viewer“ zugewiesen und die Berechtigungen überprüft hast, führe das Skript erneut aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Diese Schritte sollten sicherstellen, dass der Service Account die erforderlichen Berechtigungen hat, um auf die Compute Engine API zuzugreifen und die Instanzen aufzulisten.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-uyUiGr44VAB45nfvZn8zDLaf’, ‘size_bytes’: 206694, ‘width’: 1122, ‘height’: 1362, ‘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}}
Ist das korrekt?

LiquidGPT:

Ja, die zugewiesenen Rollen auf dem Screenshot sehen korrekt aus. Der Service Account 948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com hat die Rollen “Bearbeiter” (Editor) und “Compute-Betrachter” (Compute Viewer), was ausreichend sein sollte, um die Compute Engine Instanzen aufzulisten und andere Ressourcen zu verwalten.

Nächste Schritte

Nachdem die Rollen korrekt zugewiesen sind, führe das Python-Skript erneut aus. Wenn du immer noch auf Probleme stößt, könnten wir ein paar zusätzliche Überprüfungen und Tests durchführen:

Überprüfung des Projekt-IDs und der Zone im Skript:
- Stelle sicher, dass das project_id und die zone in deinem Skript korrekt sind und mit deinem Projekt und deiner Zone in Google Cloud übereinstimmen.
Debugging des Skripts:
- Füge Debugging-Ausgaben hinzu, um sicherzustellen, dass die Anmeldeinformationen korrekt geladen werden und die Anfrage richtig aufgebaut ist.

Beispiel für ein vollständiges Debugging-Skript

Hier ist ein modifiziertes Skript mit zusätzlichen Debugging-Ausgaben:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Führe dieses Skript erneut in deiner virtuellen Umgebung aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Überprüfung der Berechtigungen

Falls der Fehler weiterhin besteht, könntest du folgende zusätzliche Überprüfungen durchführen:

IAM-Bedingungen überprüfen:
- Stelle sicher, dass keine spezifischen IAM-Bedingungen gesetzt sind, die den Zugriff einschränken könnten.
Projekt- und Zonenberechtigungen:
- Überprüfe, ob der Service Account spezielle Berechtigungen für das ausgewählte Projekt und die Zone hat.
Audit Logs:
- Überprüfe die Audit Logs in der Google Cloud Console, um genauere Informationen über die Zugriffsanforderung und mögliche Berechtigungsprobleme zu erhalten.

Mit diesen Schritten sollten wir in der Lage sein, das Problem zu identifizieren und zu lösen.

Adrachin:

Den Eintragg “zone” konnte ich nicht verifizieren. Wo finde ich die Information dazu?

LiquidGPT:

Die Information zur Zone kannst du in der Google Cloud Console finden. Die Zone ist eine geografische Unterteilung innerhalb einer Region, in der deine Compute Engine Instanzen laufen. Hier sind die Schritte, um die Informationen zur Zone zu finden:

Schritte zur Überprüfung der Zone in der Google Cloud Console

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Navigiere zu Compute Engine:
- Im linken Seitenmenü findest du „Compute Engine“. Klicke darauf, um zu den Compute Engine-Instanzen zu gelangen.
Liste der Instanzen anzeigen:
- Unter „VM-Instanzen“ siehst du die Liste der Instanzen. Jede Instanz zeigt ihre Zone an.
Zone der Instanzen verifizieren:
- Notiere dir die Zone, die neben einer deiner Instanzen angezeigt wird. Diese Zone kannst du in deinem Python-Skript verwenden.

Beispiel für gängige Zonen

Hier sind einige Beispiele für Zonen in der Google Cloud:

us-central1-a
us-central1-b
us-central1-c
us-central1-f
europe-west1-b
europe-west1-c
asia-east1-a
asia-east1-b

Aktualisiere dein Skript mit der korrekten Zone

Ersetze die Zone in deinem Skript mit der, die du in der Google Cloud Console gefunden hast. Zum Beispiel:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'  # Aktualisiere diesen Wert mit der korrekten Zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Skript erneut ausführen

Nachdem du die Zone überprüft und im Skript aktualisiert hast, führe das Skript erneut aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Diese Schritte sollten sicherstellen, dass die Zone korrekt konfiguriert ist und die API-Anfrage erfolgreich ausgeführt werden kann.

Adrachin:

da kann ich lange suchen. Vor der zone kommt erst mal dass Anlegen einer Instanz. Ich kann eine Instanz erstellen oder die Option “Schnellstart nutzen” verwenden.

LiquidGPT:

Falls du noch keine Instanzen in der Google Compute Engine hast, ist es tatsächlich notwendig, zuerst eine Instanz zu erstellen, um die genaue Zone zu kennen und zu testen, ob dein Service Account korrekt funktioniert. Hier sind die Schritte, um eine Instanz zu erstellen:

Schritte zum Erstellen einer Compute Engine Instanz

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Navigiere zu Compute Engine:
- Im linken Seitenmenü findest du „Compute Engine“. Klicke darauf, um zu den Compute Engine-Instanzen zu gelangen.
Instanz erstellen:
- Klicke auf „Instanz erstellen“.
Konfiguration der Instanz:
- Name: Gib der Instanz einen Namen.
- Region und Zone: Wähle eine Region und Zone aus. Notiere dir die Zone, die du auswählst. Diese Information ist notwendig für dein Python-Skript.
- Maschinentyp: Wähle einen passenden Maschinentyp (für Testzwecke reicht eine kleinere Instanz, z.B. „f1-micro“).
- Image: Wähle ein passendes Image (z.B. „Debian GNU/Linux“ oder „Ubuntu“).
- Weitere Einstellungen kannst du nach Bedarf konfigurieren oder die Standardwerte beibehalten.
Erstellen:
- Klicke auf „Erstellen“, um die Instanz zu starten.

Schnelleinstieg verwenden

Wenn du die Schnellstartoption verwenden möchtest:

Gehe zur Schnellstartseite: Schnellstartseite für Compute Engine.
Instanzdetails ausfüllen:
- Folge den Anweisungen, um eine Schnellstartinstanz zu erstellen. Dies führt dich durch einen vereinfachten Prozess zur Erstellung einer Instanz.

Zone notieren und im Skript verwenden

Sobald die Instanz erstellt ist, kannst du die Zone, in der die Instanz läuft, sehen:

Instanzliste anzeigen:
- Gehe zurück zur „Compute Engine“ > „VM-Instanzen“.
- In der Liste der Instanzen siehst du die Zone, in der die neue Instanz läuft.
Zone im Skript aktualisieren:
- Ersetze den Platzhalter für die Zone in deinem Skript mit der tatsächlichen Zone der Instanz.

Hier ein Beispiel für die Aktualisierung deines Skripts mit der Zone:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/gpt-data-425207-1cf779efa471.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'  # Aktualisiere diesen Wert mit der korrekten Zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Skript erneut ausführen

Nachdem du die Instanz erstellt und die Zone notiert hast, führe das Skript erneut aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Diese Schritte sollten sicherstellen, dass die Zone korrekt konfiguriert ist und die API-Anfrage erfolgreich ausgeführt werden kann.

Adrachin:

Dauert etwas. Bitte nicht immer das komplette Python Script ausgeben. Nur wenn wesentliche Änderungen vorgenommen werden. Gleiches Gilt für den Befehl zum starten des Scripts.

Image:

debian-12-bookworm-v20240611

ist das geeignet für die angestrebten Tests?

LiquidGPT:

Ja, das Image debian-12-bookworm-v20240611 ist geeignet für die angestrebten Tests. Debian ist eine gängige Wahl für Compute Engine Instanzen und sollte für diese Art von Tests gut funktionieren.

Schritte zur Erstellung der Instanz (Zusammenfassung)

Gehe zur Google Cloud Console.
Navigiere zu Compute Engine > VM-Instanzen.
Klicke auf „Instanz erstellen“.
Fülle die Details aus:
- Name: Wähle einen Namen für die Instanz.
- Region und Zone: Wähle eine Region und Zone aus (z.B. us-central1-a).
- Maschinentyp: Wähle einen Maschinentyp (z.B. f1-micro für Tests).
- Image: Wähle debian-12-bookworm-v20240611.
Klicke auf „Erstellen“.

Zone im Skript aktualisieren

Nachdem die Instanz erstellt wurde und du die Zone verifiziert hast, stelle sicher, dass du die Zone in deinem Skript korrekt gesetzt hast. Wenn du z.B. us-central1-a gewählt hast, sollte das so aussehen:

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-central1-a'  # Aktualisiere diesen Wert mit der korrekten Zone

Fehlerbehebung und erneute Ausführung

Nachdem du die Instanz erstellt und das Skript angepasst hast, führe das Skript erneut aus. Wenn weiterhin Probleme auftreten, überprüfen wir die Schritte detaillierter:

Überprüfe die Berechtigungen des Service Accounts.
Verifiziere, dass das project_id und die zone korrekt sind.
Überprüfe die Audit-Logs in der Google Cloud Console auf detaillierte Fehlerinformationen.

Wenn der Fehler weiterhin besteht, poste bitte die genaue Fehlermeldung, und wir werden gezielt nach einer Lösung suchen.

Adrachin:

Schon mal besser:

(venv) ➜ google_cloud python connect_py.py
Service Account Info Loaded
Credentials Created
Service Client Created
Project ID: gpt-data-425207, Zone: us-west4-b
Error occurred: <HttpError 403 when requesting https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances?alt=json returned “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’”. Details: “[{‘message’: “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’”, ‘domain’: ‘global’, ‘reason’: ‘forbidden’}]”>
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

Die Fehlermeldung zeigt weiterhin, dass dem Service Account die erforderliche Berechtigung fehlt, um Instanzen in deinem Projekt aufzulisten. Hier sind ein paar Schritte, die du unternehmen kannst, um sicherzustellen, dass die Berechtigungen korrekt gesetzt sind:

Schritte zur Fehlerbehebung

Überprüfe, ob der Service Account die Rolle „Compute Viewer“ hat:
- Gehe zur Google Cloud Console.
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „IAM“.
- Suche in der Liste der Mitglieder nach dem Service Account comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Stelle sicher, dass die Rolle „Compute Viewer“ zugewiesen ist. Falls nicht, füge diese Rolle hinzu.
Rolle „Compute Viewer“ hinzufügen:
- Klicke auf das Bearbeiten-Symbol (Stift) neben dem Service Account.
- Klicke auf „Rolle hinzufügen“ und wähle „Compute Viewer“ aus der Liste der Rollen.
- Speichere die Änderungen.

Überprüfung der Rollen

Es scheint, als ob die Rolle “Compute Viewer” bereits zugewiesen ist, aber manchmal kann eine Rolle “Editor” oder eine Kombination von Rollen benötigt werden. In deinem Fall sind “Editor” und “Compute Viewer” bereits zugewiesen, was normalerweise ausreichen sollte.

Berechtigungen überprüfen

Manchmal dauert es ein wenig, bis die Änderungen wirksam werden. Warte ein paar Minuten und versuche es erneut. Falls der Fehler weiterhin besteht, versuche folgende Schritte:

Hinzufügen einer zusätzlichen Rolle zur Fehlerbehebung

Versuche, vorübergehend eine erweiterte Rolle zuzuweisen, um zu überprüfen, ob dies das Problem löst:

Füge die Rolle „Project Viewer“ hinzu:
- Dies kann helfen, zu überprüfen, ob es an einer spezifischen Berechtigung mangelt.
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „IAM“.
- Suche den Service Account.
- Klicke auf das Bearbeiten-Symbol und füge die Rolle „Project Viewer“ hinzu.
- Speichere die Änderungen und warte einige Minuten.

Erneut versuchen

Führe das Skript erneut aus, nachdem du die Rolle hinzugefügt hast:

# Stelle sicher, dass du die richtige Zone und das richtige Projekt verwendest
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'

Falls der Fehler weiterhin besteht, poste bitte ein aktuelles Bild von den zugewiesenen Rollen im IAM Dashboard und wir gehen die Schritte erneut durch.

Adrachin:

WIe kommst Du auf diese Bezeichnung?

LiquidGPT:

Entschuldigung für die Verwirrung. Es scheint, dass ich einen falschen Service Account erwähnt habe. Lass uns sicherstellen, dass der korrekte Service Account die richtigen Berechtigungen hat.

Schritte zur Überprüfung und Korrektur der Berechtigungen

Überprüfe den korrekten Service Account:
- Gehe zur Google Cloud Console.
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „IAM“.
- Suche in der Liste der Mitglieder nach dem korrekten Service Account comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Rolle „Compute Viewer“ hinzufügen:
- Falls der Service Account die Rolle „Compute Viewer“ noch nicht hat, füge sie hinzu:
  - Klicke auf das Bearbeiten-Symbol (Stift) neben dem Service Account.
  - Klicke auf „Rolle hinzufügen“ und wähle „Compute Viewer“ aus der Liste der Rollen.
  - Speichere die Änderungen.

Fehlerbehebung bei Berechtigungen

Falls die Berechtigungen korrekt gesetzt sind und der Fehler weiterhin besteht, könnte es an einer Verzögerung bei der Durchsetzung der Änderungen liegen. In diesem Fall kannst du folgende zusätzliche Rolle hinzufügen, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Berechtigungen vorhanden sind:

Hinzufügen der Rolle „Project Viewer“ (vorübergehend)

Füge die Rolle „Project Viewer“ hinzu:
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „IAM“.
- Suche den Service Account comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Klicke auf das Bearbeiten-Symbol und füge die Rolle „Project Viewer“ hinzu.
- Speichere die Änderungen und warte einige Minuten.

Erneut versuchen

Nachdem die zusätzlichen Berechtigungen zugewiesen wurden, versuche das Skript erneut auszuführen:

# Stelle sicher, dass du die richtige Zone und das richtige Projekt verwendest
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'

Führe das Skript erneut aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Detaillierte Überprüfung der Berechtigungen

Falls der Fehler weiterhin besteht, poste bitte ein aktuelles Bild von den zugewiesenen Rollen im IAM Dashboard und wir gehen die Schritte erneut durch. Wenn möglich, überprüfe auch die Audit-Logs in der Google Cloud Console für detaillierte Fehlerinformationen, um sicherzustellen, dass keine weiteren Berechtigungen fehlen.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-hlQ1dUddxKjqFXeYz46PTZPa’, ‘size_bytes’: 151539, ‘width’: 2048, ‘height’: 606, ‘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 sind die vorhanden Nutzer. Da diesen Cloud Space ausschliesslich ich verwende schlage ich vor, alle Benutzer zu löschen ausser adrachin@gmail.com. Ich bin mich in dem Google Cloud Interface noch am orientieren. Einfach ist hier von Vorteil.

Da adrachin@gmail.com der Inhaber ist, müssen dem Rechte zugewiesen werden?

LiquidGPT:

Da du der Inhaber (adrachin@gmail.com) bist, kannst du die anderen Benutzer löschen, wenn du möchtest, und weiterhin die erforderlichen Aktionen ausführen. Der Inhaber hat alle erforderlichen Rechte, um alle Aktionen in der Google Cloud auszuführen. Lass uns die Schritte durchgehen, um die nicht benötigten Benutzer zu entfernen und sicherzustellen, dass der Inhaber die nötigen Rechte hat.

Schritte zum Entfernen von Benutzern

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Navigiere zu IAM & Verwaltung:
- Klicke im linken Seitenmenü auf „IAM & Verwaltung“.
- Wähle „IAM“ aus dem Untermenü.
Entferne nicht benötigte Benutzer:
- Suche nach den Service Accounts oder Benutzern, die du entfernen möchtest (comput-engine@developer.gserviceaccount.com und gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com).
- Klicke auf das Mülleimer-Symbol oder Bearbeiten-Symbol neben dem Service Account und entferne die Rollen.
Bestätige, dass adrachin@gmail.com der Inhaber ist:
- Stelle sicher, dass adrachin@gmail.com als Inhaber aufgeführt ist.

Berechtigungen des Inhabers

Der Inhaber hat alle erforderlichen Berechtigungen. Es ist nicht notwendig, zusätzliche Rechte zuzuweisen. Du kannst jedoch sicherstellen, dass der Inhaber über alle erforderlichen Berechtigungen verfügt:

Überprüfe die Rollen des Inhabers:
- Der Inhaber (adrachin@gmail.com) sollte alle erforderlichen Rollen haben, um das Projekt zu verwalten. Normalerweise hat der Inhaber bereits alle Berechtigungen.

Schritte zur Überprüfung der Rollen und Berechtigungen

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Navigiere zu IAM & Verwaltung > IAM.
Überprüfe die Rollen des Inhabers:
- Der Eintrag für adrachin@gmail.com sollte “Inhaber” (Owner) sein, was alle Berechtigungen einschließt.

Erneutes Testen des Skripts

Nachdem du die nicht benötigten Benutzer entfernt und die Rollen des Inhabers überprüft hast, führe das Python-Skript erneut aus:

# Stelle sicher, dass du die richtige Zone und das richtige Projekt verwendest
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'

Skript ausführen

Führe das Skript in der virtuellen Umgebung aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Falls der Fehler weiterhin besteht, überprüfe die Audit-Logs in der Google Cloud Console für detaillierte Fehlerinformationen. Dies hilft, die genaue Ursache zu identifizieren und sicherzustellen, dass alle Berechtigungen korrekt gesetzt sind.

Adrachin:

Information:

Da fehlt etwas. Die Funktion zum Entfernen von Nutzern befindet sich in meinem Fall im Menü “Dienstkonten”

Wo finde ich nochmal die Schlüssel? Ich sollte einen Schlüssel erzeugen für adrachin und den verwenden?

LiquidGPT:

Verstehe, du möchtest die Nutzer über das Menü „Dienstkonten“ entfernen und einen neuen Schlüssel für dein Hauptkonto adrachin@gmail.com erstellen und verwenden. Hier ist eine detaillierte Anleitung, wie du vorgehen kannst:

Schritte zum Entfernen von Dienstkonten

Gehe zur Google Cloud Console: Google Cloud Console.
Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „Dienstkonten“:
- Klicke im linken Seitenmenü auf „IAM & Verwaltung“.
- Wähle „Dienstkonten“ aus dem Untermenü.
Dienstkonten entfernen:
- Suche die Dienstkonten, die du entfernen möchtest (comput-engine@developer.gserviceaccount.com und gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com).
- Klicke auf das Mülleimer-Symbol oder das Drei-Punkte-Menü und wähle „Löschen“.

Erstellen eines neuen Schlüssels für das Hauptkonto

Gehe zu „IAM & Verwaltung“ > „Dienstkonten“:
- Klicke im linken Seitenmenü auf „IAM & Verwaltung“.
- Wähle „Dienstkonten“ aus dem Untermenü.
Dienstkonto für adrachin@gmail.com auswählen:
- Finde das Dienstkonto, das deinem Hauptkonto zugeordnet ist (adrachin@gmail.com), oder erstelle ein neues Dienstkonto, falls noch nicht vorhanden.
Schlüssel erstellen:
- Klicke auf das Dienstkonto, um die Details anzuzeigen.
- Gehe zum Tab „Schlüssel“.
- Klicke auf „Schlüssel hinzufügen“ und wähle „Neuen Schlüssel erstellen“.
- Wähle JSON als Schlüsselformat und klicke auf „Erstellen“.
- Der Schlüssel wird automatisch heruntergeladen. Speichere die JSON-Datei an einem sicheren Ort.

Verwenden des neuen Schlüssels im Python-Skript

Speichere die JSON-Datei:
- Speichere die heruntergeladene JSON-Datei in deinem Verzeichnis, z.B. /Users/thomas/_python/google_cloud/.
Aktualisiere das Python-Skript:
- Passe den Pfad zur neuen JSON-Datei im Skript an:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur neuen JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/neuer_schluessel.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Aktualisiere diesen Wert mit der korrekten Zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Skript erneut ausführen

Führe das Skript in der aktivierten virtuellen Umgebung erneut aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Diese Schritte sollten sicherstellen, dass der neue Schlüssel korrekt verwendet wird und die Berechtigungen entsprechend gesetzt sind, um die gewünschten Aktionen in der Google Cloud durchzuführen.

Adrachin:

LiquidGPT:

Der Fehler “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’” zeigt weiterhin an, dass der Service Account nicht die notwendigen Berechtigungen hat, um die Instanzen aufzulisten. Lass uns sicherstellen, dass die richtigen Schritte unternommen werden, um die Berechtigungen korrekt zu setzen.

Schritte zur Behebung

Überprüfen der Rolle „Compute Viewer“:
- Stelle sicher, dass dem Service Account adrachin@gmail.com die Rolle „Compute Viewer“ zugewiesen wurde.
Überprüfen und Hinzufügen der Rolle „Compute Viewer“:
1. Gehe zur Google Cloud Console.
2. Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „IAM“.
3. Suche nach dem Service Account, für den du die JSON-Schlüsseldatei erstellt hast.
4. Klicke auf das Bearbeiten-Symbol (Stift) neben dem Service Account.
5. Klicke auf „Rolle hinzufügen“.
6. Suche nach „Compute Viewer“ und füge diese Rolle hinzu.
7. Speichere die Änderungen und warte ein paar Minuten, bis die Berechtigungen übernommen wurden.

Berechtigungen überprüfen

Überprüfe, ob die Berechtigungen für den Service Account korrekt gesetzt sind. Hier ist ein Beispielbild, wie es aussehen sollte:

[Bild entfernt]

Audit Logs überprüfen

Falls der Fehler weiterhin besteht, überprüfe die Audit Logs:

Gehe zur Google Cloud Console.
Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „Audit Logs“.
Suche nach Einträgen, die zeigen, warum der Zugriff verweigert wurde.

Beispiel-Python-Skript zur Überprüfung

Stelle sicher, dass dein Skript korrekt ist und die richtigen Anmeldedaten verwendet:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur neuen JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/neuer_schluessel.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Aktualisiere diesen Wert mit der korrekten Zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Fazit

Nachdem du die Berechtigungen überprüft und sichergestellt hast, dass der Service Account die Rolle „Compute Viewer“ hat, führe das Skript erneut aus. Wenn weiterhin Probleme auftreten, sind die Audit Logs eine wertvolle Quelle, um die genauen Gründe für die Berechtigungsprobleme zu identifizieren.

Adrachin:

Ich finde den Fehler einfach nicht. Hier die lange Liste der Berechtigungen welche der Nutzer adrachin@gmail.com hat:

Ich kann die hier nicht einstellen da sie Ellen lange ist. Und noch etwas länger.

Was könnte denn den Fehler noch verursachen?

LiquidGPT:

Wenn der Service Account adrachin@gmail.com bereits alle notwendigen Berechtigungen hat und du immer noch den Fehler erhältst, könnten ein paar andere Dinge den Fehler verursachen. Lass uns einige mögliche Ursachen und Lösungen durchgehen.

Mögliche Ursachen und Lösungen

Verzögerung bei der Anwendung von Berechtigungen:
- Es kann manchmal ein paar Minuten dauern, bis die Berechtigungen wirksam werden. Warte ein paar Minuten und versuche es erneut.
Berechtigungen auf Projektebene:
- Stelle sicher, dass die Berechtigungen auf Projektebene korrekt gesetzt sind. Überprüfe, ob der Service Account adrachin@gmail.com auf Projektebene Berechtigungen hat.
Überprüfen der Service Account JSON Datei:
- Stelle sicher, dass die JSON Datei, die du verwendest, tatsächlich die Berechtigungen für den richtigen Service Account hat.
Rolle „Viewer“ oder „Editor“ hinzufügen:
- Wenn „Compute Viewer“ nicht ausreicht, versuche, zusätzlich die Rolle „Viewer“ oder „Editor“ hinzuzufügen.
IAM-Bedingungen (Policies):
- Überprüfe, ob zusätzliche IAM-Bedingungen (Policies) gesetzt sind, die den Zugriff einschränken könnten.

Schritte zur detaillierten Überprüfung

Überprüfen der JSON Datei:
- Öffne die JSON Datei, die du für die Authentifizierung verwendest, und vergewissere dich, dass sie dem richtigen Service Account zugeordnet ist.
Zuweisen der Rolle „Viewer“ oder „Editor“:
- Gehe zur Google Cloud Console.
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „IAM“.
- Suche den Service Account adrachin@gmail.com.
- Klicke auf das Bearbeiten-Symbol und füge die Rolle „Viewer“ oder „Editor“ hinzu.
- Speichere die Änderungen und warte einige Minuten.

Erstellen einer neuen JSON Datei für den Hauptkonto

Wenn du sicherstellen möchtest, dass der Hauptkonto (adrachin@gmail.com) verwendet wird, erstelle eine neue JSON Datei und verwende diese in deinem Skript:

Erstellen einer neuen JSON Datei:
- Gehe zu „IAM & Verwaltung“ > „Dienstkonten“.
- Wähle das Dienstkonto, das deinem Hauptkonto zugeordnet ist.
- Gehe zum Tab „Schlüssel“.
- Klicke auf „Schlüssel hinzufügen“ und wähle „Neuen Schlüssel erstellen“.
- Wähle JSON als Format und klicke auf „Erstellen“.
- Speichere die heruntergeladene JSON-Datei an einem sicheren Ort.
Aktualisieren des Python-Skripts:
- Verwende den Pfad zur neuen JSON-Datei im Skript.

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur neuen JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/neuer_schluessel.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Aktualisiere diesen Wert mit der korrekten Zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Erneut Ausführen des Skripts

Führe das Skript erneut aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Audit Logs überprüfen

Falls der Fehler weiterhin besteht:

Gehe zur Google Cloud Console.
Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „Audit Logs“.
Suche nach Einträgen, die zeigen, warum der Zugriff verweigert wurde. Diese Logs können detaillierte Informationen liefern, warum die Berechtigungen nicht ausreichen.

Durch diese detaillierten Schritte sollten wir sicherstellen, dass alle erforderlichen Berechtigungen gesetzt sind und das Problem behoben wird.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-rpSQxh3vNPtkAAf4PHd7Z4NJ’, ‘size_bytes’: 160474, ‘width’: 1108, ‘height’: 1164, ‘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}}
Langsam bin ich mit meinem Latein am Ende:

“Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’”

Hier die Einstellungen als Screen Shot:

LiquidGPT:

Vielen Dank für den Screenshot. Da die Rollen „Compute Viewer“ und „Owner“ korrekt zugewiesen sind, sollte der Zugriff eigentlich funktionieren. Wenn du weiterhin den Fehler erhältst, gibt es noch ein paar weitere Dinge, die überprüft werden können.

Weitere mögliche Ursachen und Lösungen

Zugriff auf API aktivieren:
- Stelle sicher, dass die Compute Engine API in deinem Projekt aktiviert ist.
Überprüfen der Rolle des Dienstkontos:
- Falls der Fehler bei einem Dienstkonto auftritt, stelle sicher, dass das Dienstkonto die richtigen Berechtigungen hat.
Aktivierung der Compute Engine API:
- Manchmal muss die API explizit aktiviert werden, auch wenn du die Berechtigungen hast.

Schritte zur Überprüfung und Aktivierung der Compute Engine API

Gehe zur Google Cloud Console.
Navigiere zu „APIs & Dienste“:
- Im linken Seitenmenü findest du „APIs & Dienste“.
- Klicke auf „Bibliothek“.
Suche nach „Compute Engine API“:
- Suche nach „Compute Engine API“ in der API-Bibliothek.
- Stelle sicher, dass die Compute Engine API aktiviert ist. Falls nicht, aktiviere sie.

Erstellen eines neuen Dienstkontos

Falls das Problem weiterhin besteht, könnte es hilfreich sein, ein neues Dienstkonto zu erstellen und sicherzustellen, dass alle erforderlichen Berechtigungen korrekt zugewiesen sind.

Erstelle ein neues Dienstkonto:
- Gehe zur Google Cloud Console.
- Navigiere zu „IAM & Verwaltung“ > „Dienstkonten“.
- Klicke auf „Dienstkonto erstellen“.
- Gib dem Dienstkonto einen Namen und eine Beschreibung.
- Weisen dem Dienstkonto die Rollen „Owner“ und „Compute Viewer“ zu.
Erstelle einen neuen Schlüssel:
- Gehe zum Tab „Schlüssel“ und klicke auf „Schlüssel hinzufügen“.
- Wähle „Neuen Schlüssel erstellen“ und JSON als Format.
- Speichere die heruntergeladene JSON-Datei.
Verwende das neue Dienstkonto im Skript:
- Passe das Skript an, um den Pfad zur neuen JSON-Datei zu verwenden.

Beispiel für das aktualisierte Skript

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Pfad zur neuen JSON-Datei mit den Anmeldeinformationen
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/neuer_schluessel.json'

# Lade die Anmeldeinformationen
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Erstelle einen Client für die Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Beispielanfrage an die Google Compute Engine API: Liste der Instanzen in einem Projekt und einer Zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Aktualisiere diesen Wert mit der korrekten Zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Zusammenfassung

Durch die Aktivierung der Compute Engine API und das Erstellen eines neuen Dienstkontos mit den erforderlichen Berechtigungen sollte das Problem behoben werden. Falls weiterhin Probleme auftreten, könnten die Audit Logs zusätzliche Einblicke geben.

Adrachin:

Wie?

LiquidGPT:

Um sicherzustellen, dass die Compute Engine API in deinem Google Cloud-Projekt aktiviert ist, folge diesen Schritten:

Schritte zur Aktivierung der Compute Engine API

Gehe zur Google Cloud Console:
- Öffne die Google Cloud Console in deinem Browser: Google Cloud Console.
Navigiere zu „APIs & Dienste“:
- Klicke im linken Seitenmenü auf „APIs & Dienste“.
- Wähle „Bibliothek“ aus dem Untermenü.
Suche nach „Compute Engine API“:
- Im Suchfeld oben auf der Seite, gib „Compute Engine API“ ein.
- Klicke auf das Ergebnis „Compute Engine API“.
API aktivieren:
- Wenn die API noch nicht aktiviert ist, siehst du die Option „Aktivieren“. Klicke darauf, um die Compute Engine API zu aktivieren.
- Wenn die API bereits aktiviert ist, wird „Deaktivieren“ angezeigt. In diesem Fall ist keine weitere Aktion erforderlich.

Detaillierte Anleitung mit Bildern

Falls es hilfreich ist, hier eine detaillierte Anleitung mit Bildern:

Öffne die Google Cloud Console:
- Google Cloud Console.
APIs & Dienste:
- Klicke auf das Menü-Symbol (drei horizontale Linien) in der oberen linken Ecke.
- Wähle „APIs & Dienste“ > „Bibliothek“.

[Bild entfernt]

API suchen und aktivieren:
- Suche nach „Compute Engine API“ im Suchfeld.
- Klicke auf „Compute Engine API“.
- Klicke auf „Aktivieren“, falls die API noch nicht aktiviert ist.

[Bild entfernt]

Bestätigen der Aktivierung

Nachdem du die Compute Engine API aktiviert hast, kannst du zur Google Cloud Console zurückkehren und überprüfen, ob die API in der Liste der aktivierten APIs erscheint.

Erneut Ausführen des Skripts

Nachdem die Compute Engine API aktiviert wurde, führe dein Python-Skript erneut aus:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Mit diesen Schritten sollte sichergestellt sein, dass die Compute Engine API korrekt aktiviert ist, und das Skript sollte in der Lage sein, die Instanzen aufzulisten. Falls weiterhin Probleme auftreten, könnten weitere Überprüfungen und Details in den Audit Logs notwendig sein.

Adrachin:

Bitte ab jetzt Ausgabe in Englisch.

LiquidGPT:

Certainly! Let’s continue in English.

Steps to Enable the Compute Engine API

Go to the Google Cloud Console:
- Open the Google Cloud Console in your browser: Google Cloud Console.
Navigate to “APIs & Services”:
- Click on the menu icon (three horizontal lines) in the top-left corner.
- Select “APIs & Services” > “Library”.
Search for “Compute Engine API”:
- Use the search bar at the top to search for “Compute Engine API”.
- Click on the “Compute Engine API” result.
Enable the API:
- If the API is not yet enabled, you will see an “Enable” button. Click on it to enable the Compute Engine API.
- If the API is already enabled, it will show “Disable”. In this case, no further action is required.

Detailed Instructions with Screenshots

Open the Google Cloud Console:
- Google Cloud Console.
APIs & Services:
- Click on the menu icon (three horizontal lines) in the upper-left corner.
- Select “APIs & Services” > “Library”.
[Bild entfernt]
Search and Enable the API:
- Search for “Compute Engine API” in the search bar.
- Click on “Compute Engine API”.
- Click on “Enable” if it is not already enabled.
[Bild entfernt]

Confirm Activation

Once the Compute Engine API is enabled, return to the Google Cloud Console and verify that the API appears in the list of enabled APIs.

Running the Script Again

After enabling the Compute Engine API, run your Python script again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Example Python Script

Here’s your updated script, which should work once the API is enabled:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the new JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/new_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

If you continue to encounter issues, checking the Audit Logs can provide more detailed information about why permissions are being denied. To do this:

Go to the Google Cloud Console.
Navigate to “IAM & Admin” > “Audit Logs”.
Look for entries related to access denials and examine the details to understand why access is being denied.

This should help you identify and resolve any remaining issues.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-6Uu2kFlh3Qa6SMyhTkyfhjSj’, ‘size_bytes’: 85250, ‘width’: 1318, ‘height’: 716, ‘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-wjWWhZlsbU3e5yR4f3sy3rf0’, ‘size_bytes’: 100338, ‘width’: 1108, ‘height’: 1160, ‘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}}
I can not find an issue. Please analyze the screenshots.

LiquidGPT:

Based on the screenshots you provided:

Compute Engine API is Enabled - This is confirmed in the first screenshot.
Service Account Details - The second screenshot shows the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com with the key ID.

Next Steps to Troubleshoot the Issue

Verify IAM Roles:
- Ensure that the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com has the Compute Viewer and possibly Editor roles assigned.
Check Service Account Key:
- Ensure that the correct key file is being used in your script. The key file should correspond to the adrachin service account.
Review IAM Permissions:
- Double-check if there are any specific IAM conditions or restrictions applied to the roles that might prevent listing instances.

Detailed Check for IAM Roles

Go to IAM & Admin:
- In the Google Cloud Console, navigate to IAM & Admin > IAM.
Locate the Service Account:
- Find the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Assign Roles:
- Ensure the service account has both Compute Viewer and Editor roles. If not, add them.

Example IAM Permissions Check

In IAM & Admin:
- Select the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Ensure the following roles are assigned:
  - Compute Viewer
  - Editor

Verifying the Correct Service Account Key

Ensure the JSON key file used in your script matches the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.

Update and Verify the Python Script

Ensure your script uses the correct JSON key file path and project details. Here is the script with a simplified format for verification:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/your_service_account_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Final Verification

Ensure Correct Roles:
- Compute Viewer
- Editor
Ensure Correct Key File:
- The key file path in your script should point to the correct service account key.

Run the Script:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Checking Audit Logs

If the error persists, check the Audit Logs in the Google Cloud Console:

Go to IAM & Admin:
- Navigate to Audit Logs.
Filter Logs:
- Look for entries related to permission errors for the service account.

These steps should help identify any remaining issues and ensure that the service account has the necessary permissions to list instances.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-Kw3sVVzhjbs5WCmxtMoERGDs’, ‘size_bytes’: 398162, ‘width’: 2048, ‘height’: 1330, ‘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}}
I can not find this account anywhere in the role list:

LiquidGPT:

I see that the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com is not listed in the IAM roles screenshot. This could be the reason for the permission issue.

Let’s make sure that this specific service account has the necessary roles assigned.

Steps to Assign Roles to the Service Account

Go to the Google Cloud Console:
- Open the Google Cloud Console in your browser: Google Cloud Console.
Navigate to IAM & Admin:
- Click on the menu icon (three horizontal lines) in the upper-left corner.
- Select “IAM & Admin” > “IAM”.
Add the Service Account:
- Click on the “Add” button at the top of the IAM page.
- In the “New members” field, enter adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Under “Select a role”, add the following roles:
  - Compute Viewer
  - Editor
Save the Changes:
- Click on “Save” to apply the roles to the service account.

Detailed Steps with Images

Open the IAM Page:
- Navigate to IAM & Admin > IAM.
Add the Service Account:
- Click the Add button.
- Enter the service account email adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com in the “New members” field.
- Select Compute Viewer and Editor roles.

[Bild entfernt]

Save the Changes:
- Click Save to apply the roles.

Verify the Service Account Key and Script

Ensure that the correct service account key is being used in your script. Here is a reminder of how the script should look:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/your_service_account_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Final Steps

Assign Roles to adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Verify and Use the Correct Service Account Key in the Script.
Run the Script Again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

These steps should resolve the permission issues by ensuring the correct service account has the necessary roles assigned.

Adrachin:

I add the python GPT:

LiquidGPT:

Great, let’s proceed with adding the necessary roles to the service account used by your Python script.

Steps to Assign Roles to the Service Account for Python GPT

Go to the Google Cloud Console:
- Open the Google Cloud Console in your browser: Google Cloud Console.
Navigate to IAM & Admin:
- Click on the menu icon (three horizontal lines) in the upper-left corner.
- Select “IAM & Admin” > “IAM”.
Add the Service Account:
- Click on the “Add” button at the top of the IAM page.
- In the “New members” field, enter adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Under “Select a role”, add the following roles:
  - Compute Viewer
  - Editor
Save the Changes:
- Click on “Save” to apply the roles to the service account.

Verify the Service Account Key and Script

Ensure that the correct service account key is being used in your script. Here is a reminder of how the script should look:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/your_service_account_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Final Steps

Assign Roles to adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Verify and Use the Correct Service Account Key in the Script.
Run the Script Again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

These steps should resolve the permission issues by ensuring the correct service account has the necessary roles assigned. If you encounter any issues, please let me know!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-hNPnwE5RuhAMwgx3t9vO9RvK’, ‘size_bytes’: 408270, ‘width’: 2048, ‘height’: 1298, ‘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}}
There is not such thing like ADD on this page. There is a section “Service Accounts on the left side. See screenshot.

LiquidGPT:

Thank you for the screenshot. Let’s focus on assigning the correct roles to the service account via the “Service Accounts” section.

Assign Roles to the Service Account

Go to the Google Cloud Console:
- Open the Google Cloud Console in your browser: Google Cloud Console.
Navigate to IAM & Admin:
- Click on the menu icon (three horizontal lines) in the upper-left corner.
- Select “IAM & Admin” > “Service Accounts”.
Locate the Service Account:
- Find the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Click on the email address of the service account to open the details.
Add Key and Assign Roles:
- Go to the “Keys” tab.
- Click on “Add Key” and select “Create New Key”.
- Choose JSON and click “Create”. Save the key file to your system.
- Go back to the “Permissions” tab for the service account.
- Click on “Add Member”.
- In the “New members” field, enter adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
- Under “Select a role”, add the following roles:
  - Compute Viewer
  - Editor
Save the Changes:
- Click on “Save” to apply the roles to the service account.

Verify and Use the Correct Service Account Key in the Script

Ensure that the correct service account key is being used in your script. Here is a reminder of how the script should look:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/your_service_account_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Running the Script Again

After assigning the roles and ensuring the correct key is used, run your script again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

These steps should ensure the service account has the necessary permissions. If any issues persist, please let me know!

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-2tLuE0ZPyXaLXkSRIfkvjRAt’, ‘size_bytes’: 235435, ‘width’: 1862, ‘height’: 794, ‘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}}
This account is already present:

LiquidGPT:

Thank you for the screenshot. It shows that the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com is indeed present and enabled.

Let’s ensure that this service account has the necessary roles assigned and that you are using the correct key in your script.

Assign Roles to the Service Account

Go to IAM & Admin:
- In the Google Cloud Console, navigate to IAM & Admin > IAM.
Find the Service Account:
- Locate the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Assign Roles:
- Click the pencil icon next to the service account to edit roles.
- Ensure that the following roles are assigned:
  - Compute Viewer
  - Editor

Steps with Images

Navigate to IAM:
- Go to IAM & Admin > IAM in the Google Cloud Console.
Edit Service Account Roles:
- Click the pencil icon next to adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Assign Roles:
- Add the roles Compute Viewer and Editor.
- Click Save.

Verify and Use the Correct Service Account Key in the Script

Make sure the correct key is being used in your Python script.

Example Python Script

Here’s an example script with comments to ensure everything is clear:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/your_service_account_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Running the Script Again

After ensuring the roles are assigned and the correct key is used, run your script again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Audit Logs for Detailed Error Information

If you still encounter issues, check the Audit Logs:

Navigate to Audit Logs:
- Go to IAM & Admin > Audit Logs in the Google Cloud Console.
Filter Logs:
- Look for entries related to permission errors for the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.

By ensuring the service account has the correct roles and using the correct key, you should be able to resolve the permission issues. If there are any further issues, the Audit Logs will provide detailed insights.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-iCOelLzUiUThFwIfSTNzYLai’, ‘size_bytes’: 240778, ‘width’: 1212, ‘height’: 1724, ‘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}}
I could find this page to add similar roles:

The only place I found something like that you requested to find.

LiquidGPT:

Great, you found the page to add roles to the service account. The roles you’ve selected look good, but let’s ensure they cover all necessary permissions for the Compute Engine operations you need.

Recommended Roles for the Service Account

Service Account Admin
Editor
Viewer
Compute Engine Service Agent

Let’s also make sure the Compute Viewer role is included since it specifically covers the permissions needed to list instances.

Steps to Add the `Compute Viewer` Role

Add Another Role:
- Click on the “Add Another Role” button.
- Select the Compute Viewer role.
Save Changes:
- Click on the “Save” button to apply these roles to the service account.

Confirm Roles for the Service Account

Ensure the following roles are assigned:

Service Account Admin
Editor
Viewer
Compute Engine Service Agent
Compute Viewer

Verifying and Running the Script

After assigning these roles, make sure to use the correct service account key in your script.

Example Python Script

Here’s the script, ensuring the correct roles are applied:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/your_service_account_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Run the Script Again

After saving the roles, run your script again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Audit Logs for Detailed Error Information

If you still encounter issues, check the Audit Logs:

Navigate to Audit Logs:
- Go to IAM & Admin > Audit Logs in the Google Cloud Console.
Filter Logs:
- Look for entries related to permission errors for the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.

These steps should ensure the service account has the necessary permissions to list instances in the Google Compute Engine. If you encounter any issues, please let me know!

Adrachin:

This is not available as an option to choose.

LiquidGPT:

It seems that the Compute Viewer role might not be available as an option. In that case, let’s ensure that the roles we have selected are sufficient and check if there are any alternative roles that cover the necessary permissions.

Review the Assigned Roles

You currently have the following roles selected:

Service Account Admin
Editor
Viewer
Compute Engine Service Agent

Since Compute Viewer is not available, Editor and Viewer should cover the necessary permissions for most operations, including listing instances. Additionally, Compute Engine Service Agent is typically used for service accounts running compute services.

Verify and Run the Script

Let’s ensure the correct service account key is being used in your script.

Example Python Script

Here’s the script, ensuring the correct roles are applied:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/your_service_account_key.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Running the Script Again

After saving the roles, run your script again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Audit Logs for Detailed Error Information

If you still encounter issues, let’s check the Audit Logs to gain insights into what might be going wrong:

Navigate to Audit Logs:
- Go to IAM & Admin > Audit Logs in the Google Cloud Console.
Filter Logs:
- Look for entries related to permission errors for the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.

Checking Permissions Directly

You can also verify the permissions directly via the Cloud Shell:

Open Cloud Shell:
- Click the Cloud Shell icon >_ in the top-right corner of the Google Cloud Console.
Run Permission Check:
- Run the following command to list permissions for the service account:

gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207 --flatten="bindings[].members" --format='table(bindings.role)' --filter="bindings.members:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com"

This will show you the roles assigned to your service account.

Summary

Ensure correct roles are assigned.
Verify the service account key in your script.
Run the script.
Check Audit Logs for detailed error information.
Use Cloud Shell to verify permissions directly.

By following these steps, we should be able to diagnose and fix the permission issues preventing your script from running correctly.

Adrachin:

Here the updated script. Please check:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

Path to the JSON file with the credentials

SERVICE_ACCOUNT_FILE = ‘/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json’

Load the credentials

with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, ‘r’) as file:
service_account_info = json.load(file)

print(“Service Account Info Loaded”)

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print(“Credentials Created”)

Create a client for the Google Compute Engine API

service = build(‘compute’, ‘v1’, credentials=credentials)

print(“Service Client Created”)

Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone

project_id = ‘gpt-data-425207’
zone = ‘us-west4-b’ # Update this value with the correct zone

print(f”Project ID: {project_id}, Zone: {zone}”)

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
response = request.execute()
print(“Request Executed Successfully”)
print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
print(“Error occurred:”, e)

LiquidGPT:

Your updated script looks correct. Let’s ensure everything is set up properly and try running it. Here’s a review of your script:

Review of the Script

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Steps to Follow

Verify the Key Path:
- Ensure that the file /Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json exists and is accessible.
Run the Script:
- Open your terminal.
- Activate your virtual environment if it’s not already active:
```
source /Users/thomas/_python/venv/bin/activate
```
- Run the script:
```
python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py
```

Monitoring and Troubleshooting

If the script executes successfully, you should see the list of instances printed in JSON format.
If there is an error, note the exact error message. This will help in further diagnosing the issue.

Checking IAM Permissions

If you encounter permission errors again, let’s check the IAM policies directly using Cloud Shell:

Open Cloud Shell:
- Click the Cloud Shell icon >_ in the top-right corner of the Google Cloud Console.

Run Permission Check:

Run the following command to list permissions for the service account:

gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207 --flatten="bindings[].members" --format='table(bindings.role)' --filter="bindings.members:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com"

This command will list the roles assigned to your service account and help verify if the correct roles are in place.

Checking Audit Logs

If issues persist, check the Audit Logs for detailed error information:

Navigate to Audit Logs:
- Go to IAM & Admin > Audit Logs in the Google Cloud Console.
Filter Logs:
- Look for entries related to permission errors for the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.

By following these steps, you should be able to diagnose and fix any issues with permissions or the script itself. If you encounter specific errors, please provide the details, and we can further investigate.

Adrachin:

{‘content_type’: ‘image_asset_pointer’, ‘asset_pointer’: ‘file-service://file-JEY2YTlhNNYAEUMV7rVBDk48’, ‘size_bytes’: 308023, ‘width’: 1774, ‘height’: 1570, ‘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}}
(venv) ➜ google_cloud python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Service Account Info Loaded
Credentials Created
Service Client Created
Project ID: gpt-data-425207, Zone: us-west4-b
Error occurred: <HttpError 403 when requesting https://compute.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances?alt=json returned “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’”. Details: “[{‘message’: “Required ‘compute.instances.list’ permission for ‘projects/gpt-data-425207’”, ‘domain’: ‘global’, ‘reason’: ‘forbidden’}]”>
(venv) ➜ google_cloud

No output in the shell:

Welcome to Cloud Shell! Type “help” to get started.
To set your Cloud Platform project in this session use “gcloud config set project [PROJECT_ID]”
adrachin@cloudshell:~$ gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207 —flatten=”bindings[].members” —format=’table(bindings.role)’ —filter=”bindings.members:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com”
adrachin@cloudshell:~$ sudo gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207 —flatten=”bindings[].members” —format=’table(bindings.role)’ —filter=”bindings.members:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com”
adrachin@cloudshell:~$

No I know as much as before. Nothing.

Wahl can a simple task like that be so complicated that it is not possible to set ip up in more then 5 hours now?

Ridiculous

LiquidGPT:

I understand your frustration. Let’s simplify this and make sure we’re covering all bases. The key issue is ensuring that the service account has the necessary permissions. Let’s proceed step-by-step:

Step-by-Step Guide

Check Assigned Roles Directly:
- Use the Cloud Shell to check the roles assigned to your service account directly.
- Ensure you are using the correct service account email: adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.

gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207 --flatten="bindings[].members" --format='table(bindings.role)' --filter="bindings.members:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com"

Manually Assign Roles via Cloud Shell:
- If the roles are not correctly assigned, manually add the required roles using the following commands:

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

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

Ensure Proper Key Usage:
- Verify that the JSON key file being used in your script is indeed the correct one for the service account.

Detailed Commands

Check Assigned Roles

gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207 --flatten="bindings[].members" --format='table(bindings.role)' --filter="bindings.members:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com"

Assign Compute Viewer Role

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

Assign Editor Role

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

Example Python Script (Verify)

Ensure the correct path and file for the service account key:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Run the Script Again

After ensuring the roles are correctly assigned and using the correct key, run your script again:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Final Verification

If the script still fails, provide the detailed error message again. We will then check the specific permissions using the gcloud commands and ensure everything is correctly set up.

By following these steps, you should be able to diagnose and resolve the permission issues preventing your script from running correctly. Let’s take these actions step-by-step and ensure each is properly executed.

Adrachin:

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)$ gcloud projects get-iam-policy gpt-data-425207 —flatten=”bindings[].members” —format=’table(bindings.role)’ —filter=”bindings.members:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com”
adrachin@cloudshell:~ (gpt-data-425207)$ gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data-425207 —member=”serviceAccount:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com” —role=”roles/compute.viewer”

gcloud projects add-iam-policy-binding gpt-data-425207 —member=”serviceAccount:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com” —role=”roles/editor”
Updated IAM policy for project [gpt-data-425207].
bindings:

members:
- deleted:serviceAccount:admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com?uid=108319347766898902778
  role: roles/cloudsql.admin
members:
- serviceAccount:948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com
  role: roles/compute.instanceAdmin.v1
members:
- serviceAccount:service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com
  role: roles/compute.serviceAgent
members:
- serviceAccount:948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com
- serviceAccount:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com
- user:adrachin@gmail.com
  role: roles/compute.viewer
members:
- deleted:serviceAccount:gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com?uid=118391479774774019179
- serviceAccount:948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com
- serviceAccount:948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com
  role: roles/editor
members:
- serviceAccount:service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com
  role: roles/networkmanagement.serviceAgent
members:
- user:adrachin@gmail.com
  role: roles/owner
  etag: BwYa38Fg_k4=
  version: 1
  Updated IAM policy for project [gpt-data-425207].
  bindings:
members:
- deleted:serviceAccount:admin-316@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com?uid=108319347766898902778
  role: roles/cloudsql.admin
members:
- serviceAccount:948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com
  role: roles/compute.instanceAdmin.v1
members:
- serviceAccount:service-948466214002@compute-system.iam.gserviceaccount.com
  role: roles/compute.serviceAgent
members:
- serviceAccount:948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com
- serviceAccount:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com
- user:adrachin@gmail.com
  role: roles/compute.viewer
members:
- deleted:serviceAccount:gpt-service-account@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com?uid=118391479774774019179
- serviceAccount:948466214002-compute@developer.gserviceaccount.com
- serviceAccount:948466214002@cloudservices.gserviceaccount.com
- serviceAccount:adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com
  role: roles/editor
members:
- serviceAccount:service-948466214002@gcp-sa-networkmanagement.iam.gserviceaccount.com
  role: roles/networkmanagement.serviceAgent
members:
- user:adrachin@gmail.com
  role: roles/owner
  etag: BwYa38GQmi0=
  version: 1
  adrachin@cloudshell:~ (gpt-data-425207)$

LiquidGPT:

Great! It looks like you successfully added the compute.viewer and editor roles to the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.

Let’s proceed with the following steps:

Ensure the Correct Service Account Key:
- Verify that the JSON key file being used in your script matches the service account adrachin@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com.
Run the Python Script Again:
- Now that the roles are assigned, run your script again to see if it can list the instances.

Python Script

Here’s your Python script to ensure everything is set up correctly:

import json
from google.oauth2 import service_account
from googleapiclient.discovery import build

# Path to the JSON file with the credentials
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/Users/thomas/_python/google_cloud/key_adrachin/gpt-data-425207-256608a939ab.json'

# Load the credentials
with open(SERVICE_ACCOUNT_FILE, 'r') as file:
    service_account_info = json.load(file)

print("Service Account Info Loaded")

credentials = service_account.Credentials.from_service_account_info(service_account_info)

print("Credentials Created")

# Create a client for the Google Compute Engine API
service = build('compute', 'v1', credentials=credentials)

print("Service Client Created")

# Sample request to the Google Compute Engine API: List instances in a project and zone
project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'  # Update this value with the correct zone

print(f"Project ID: {project_id}, Zone: {zone}")

request = service.instances().list(project=project_id, zone=zone)

try:
    response = request.execute()
    print("Request Executed Successfully")
    print(json.dumps(response, indent=2))
except Exception as e:
    print("Error occurred:", e)

Running the Script

Activate your virtual environment (if not already activated):
```
source /Users/thomas/_python/venv/bin/activate
```

Run the script:

python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Expected Outcome

If the roles are correctly assigned and the script is using the correct service account key, it should successfully list the instances in the specified zone.
If there is still an error, it should provide a detailed message indicating what went wrong.

Please run the script and share the output, including any error messages, if they occur. This will help us understand if the permissions issue has been resolved or if there is something else we need to address.

Adrachin:

Wow. Only some hours and success:

(venv) ➜ google_cloud python /Users/thomas/_python/google_cloud/connect_py.py

Service Account Info Loaded
Credentials Created
Service Client Created
Project ID: gpt-data-425207, Zone: us-west4-b
Request Executed Successfully
{
“kind”: “compute#instanceList”,
“id”: “projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances”,
“items”: [
{
“kind”: “compute#instance”,
“id”: “8483480768356629260”,
“creationTimestamp”: “2024-06-14T11:03:19.316-07:00”,
“name”: “instance-20240614-180018”,
“description”: “”,
“tags”: {
“items”: [
“http-server”,
“https-server”,
“lb-health-check”
],
“fingerprint”: “XTN9W2dqKHc=”
},
“machineType”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/machineTypes/e2-micro”,
“status”: “RUNNING”,
“zone”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b”,
“canIpForward”: false,
“networkInterfaces”: [
{
“kind”: “compute#networkInterface”,
“network”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/global/networks/default”,
“subnetwork”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/regions/us-west4/subnetworks/default”,
“networkIP”: “10.182.0.2”,
“name”: “nic0”,
“accessConfigs”: [
{
“kind”: “compute#accessConfig”,
“type”: “ONE_TO_ONE_NAT”,
“name”: “External NAT”,
“natIP”: “34.125.235.188”,
“networkTier”: “PREMIUM”
}
],
“fingerprint”: “pBXkCux0ry8=”,
“stackType”: “IPV4_ONLY”
}
],
“disks”: [
{
“kind”: “compute#attachedDisk”,
“type”: “PERSISTENT”,
“mode”: “READ_WRITE”,
“source”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/disks/instance-20240614-180018”,
“deviceName”: “instance-20240614-180018”,
“index”: 0,
“boot”: true,
“autoDelete”: true,
“licenses”: [
“https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/debian-cloud/global/licenses/debian-12-bookworm”
],
“interface”: “SCSI”,
“guestOsFeatures”: [
{
“type”: “UEFI_COMPATIBLE”
},
{
“type”: “VIRTIO_SCSI_MULTIQUEUE”
},
{
“type”: “GVNIC”
},
{
“type”: “SEV_CAPABLE”
},
{
“type”: “SEV_LIVE_MIGRATABLE_V2”
}
],
“diskSizeGb”: “10”,
“architecture”: “X86_64”
}
],
“metadata”: {
“kind”: “compute#metadata”,
“fingerprint”: “6-dtL8ijmLU=”,
“items”: [
{
“key”: “enable-osconfig”,
“value”: “TRUE”
}
]
},
“serviceAccounts”: [
{
“email”: “comput-engine@gpt-data-425207.iam.gserviceaccount.com”,
“scopes”: [
“https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform”
]
}
],
“selfLink”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances/instance-20240614-180018”,
“scheduling”: {
“onHostMaintenance”: “MIGRATE”,
“automaticRestart”: true,
“preemptible”: false,
“provisioningModel”: “STANDARD”
},
“cpuPlatform”: “Intel Broadwell”,
“labels”: {
“goog-ops-agent-policy”: “v2-x86-template-1-2-0”
},
“labelFingerprint”: “G3xKWfBJhao=”,
“startRestricted”: false,
“deletionProtection”: false,
“reservationAffinity”: {
“consumeReservationType”: “ANY_RESERVATION”
},
“displayDevice”: {
“enableDisplay”: false
},
“shieldedInstanceConfig”: {
“enableSecureBoot”: false,
“enableVtpm”: true,
“enableIntegrityMonitoring”: true
},
“shieldedInstanceIntegrityPolicy”: {
“updateAutoLearnPolicy”: true
},
“confidentialInstanceConfig”: {
“enableConfidentialCompute”: false
},
“fingerprint”: “FWvAsm0Y8cw=”,
“lastStartTimestamp”: “2024-06-14T11:03:29.230-07:00”,
“satisfiesPzi”: true,
“keyRevocationActionType”: “NONE”
}
],
“selfLink”: “https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/gpt-data-425207/zones/us-west4-b/instances”
}
(venv) ➜ google_cloud

LiquidGPT:

Excellent! It’s great to see that the script executed successfully and returned the instance details.

Summary

You have successfully:

Assigned the necessary IAM roles to the service account.
Verified and used the correct service account key in your script.
Executed the script to list the Compute Engine instances.

Next Steps

Now that the connection and API call are working, you can expand on this foundation to perform more complex tasks with the Google Compute Engine API or other Google Cloud services.

Additional Tips

Handling Errors:
- Continue to handle errors gracefully in your scripts, as demonstrated.
- Consider logging errors and other important events to help with troubleshooting.
Automate Tasks:
- Use the API to automate common tasks, such as starting, stopping, or managing instances.
Secure Your Keys:
- Ensure that your service account keys are stored securely and not exposed in version control systems.
Explore Other APIs:
- The Google Cloud Platform offers a wide range of services. Explore other APIs and integrate them into your projects.

Example: Creating a New Instance

Here’s a simple example of how you might extend your script to create a new instance:

def create_instance(compute, project, zone, name):
    # Configuration for the new instance
    config = {
        'name': name,
        'machineType': f"zones/{zone}/machineTypes/e2-micro",
        'disks': [
            {
                'boot': True,
                'autoDelete': True,
                'initializeParams': {
                    'sourceImage': 'projects/debian-cloud/global/images/family/debian-10'
                }
            }
        ],
        'networkInterfaces': [{
            'network': 'global/networks/default',
            'accessConfigs': [
                {'type': 'ONE_TO_ONE_NAT', 'name': 'External NAT'}
            ]
        }]
    }

    return compute.instances().insert(
        project=project,
        zone=zone,
        body=config).execute()

project_id = 'gpt-data-425207'
zone = 'us-west4-b'
instance_name = 'new-instance-1'

print(f"Creating instance {instance_name} in {zone}...")

operation = create_instance(service, project_id, zone, instance_name)
print(f"Instance {instance_name} creation initiated.")

You can call this function in your script to create new instances as needed.

Conclusion

You’ve set up a solid foundation for interacting with Google Cloud services programmatically. Feel free to ask if you have any further questions or need additional assistance with your projects!

Adrachin:

I configured that to be used with openAPI in an action in the customization section of a GPT.

Purpose:

to expand the GPTs functions and abilities.
Some of them:
Implement a method allowing to store complete chats into a Google cloud database.
Allowing more customization options in the GPT. With scripts for example.

Any idea for a test function to try to use Google Cloud in openAPI?

LiquidGPT:

That’s an exciting project! To integrate Google Cloud with a GPT using OpenAPI for expanding its functions, you can start with a simple yet practical test function. One potential use case is to create a method that stores chat logs into a Google Cloud Firestore database. This will allow you to keep records of conversations for analysis, improvements, and more.

Steps to Implement and Test the Function

Set Up Firestore: Ensure your Google Cloud project has Firestore enabled.
Create an OpenAPI Specification: Define an API endpoint for storing chat logs.
Implement the Firestore Integration: Write a function to store data in Firestore.
Test the Integration: Ensure everything works as expected.

Step 1: Set Up Firestore

Enable Firestore:
- Go to the Firestore Console.
- Enable Firestore in Native mode for your project.
Create a Firestore Database:
- Follow the prompts to set up Firestore and create a database.

Step 2: Create an OpenAPI Specification

Define the API endpoint for storing chat logs. Here is an example of an OpenAPI specification:

openapi: 3.0.1
info:
  title: GPT Chat Log API
  description: API to store GPT chat logs into Google Cloud Firestore
  version: 1.0.0
paths:
  /storeChatLog:
    post:
      summary: Store chat log
      requestBody:
        required: true
        content:
          application/json:
            schema:
              type: object
              properties:
                chatId:
                  type: string
                  description: The ID of the chat
                messages:
                  type: array
                  items:
                    type: object
                    properties:
                      user:
                        type: string
                      message:
                        type: string
      responses:
        '200':
          description: Chat log stored successfully
          content:
            application/json:
              schema:
                type: object
                properties:
                  status:
                    type: string

Step 3: Implement the Firestore Integration

Create a Python function to handle storing chat logs in Firestore.

`store_chat_log.py`

import firebase_admin
from firebase_admin import credentials, firestore
import json
from flask import Flask, request, jsonify

# Initialize Flask app
app = Flask(__name__)

# Path to the JSON file with the service account key
SERVICE_ACCOUNT_FILE = '/path/to/your/service_account_key.json'

# Initialize the Firestore client
cred = credentials.Certificate(SERVICE_ACCOUNT_FILE)
firebase_admin.initialize_app(cred)
db = firestore.client()

@app.route('/storeChatLog', methods=['POST'])
def store_chat_log():
    try:
        data = request.get_json()
        chat_id = data.get('chatId')
        messages = data.get('messages')

        # Store the chat log in Firestore
        doc_ref = db.collection('chat_logs').document(chat_id)
        doc_ref.set({
            'messages': messages
        })

        return jsonify({'status': 'Chat log stored successfully'}), 200
    except Exception as e:
        return jsonify({'status': 'Error', 'message': str(e)}), 500

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

Step 4: Test the Integration

Run the Flask App:
- Start the Flask app by running the store_chat_log.py script.

python store_chat_log.py

Send a Test Request:
- Use a tool like curl or Postman to send a test POST request to your Flask app.

Example `curl` Command

curl -X POST http://localhost:8080/storeChatLog \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
           "chatId": "test_chat_123",
           "messages": [
             {"user": "User1", "message": "Hello, how are you?"},
             {"user": "GPT", "message": "I am good, thank you!"}
           ]
         }'

Check Firestore:
- Verify that the chat log has been stored in your Firestore database.

Summary

By following these steps, you can test a function that stores chat logs in Google Cloud Firestore. This integration will allow your GPT to save conversations for future reference or analysis. You can further expand this setup to include more complex functionalities such as querying stored logs, updating entries, or integrating other Google Cloud services.

Feel free to ask if you have any further questions or need additional assistance!