开始之前
要成功连接到组织的 Google Vertex AI 设置，您需要准备好一些东西。 Cline 扩展已安装并配置Cline 扩展必须安装在 VS Code 中，并且您需要登录到您的组织帐户。如果您尚未安装 Cline，请按照我们的安装指南进行操作。
快速检查：打开 VS Code 中的 Cline 面板。如果您在左下角看到您的组织名称，则表示您已正确登录。
您需要具有访问组织配置的项目和区域中的 Vertex AI 权限的 Google Cloud 凭证。
如果您不确定使用哪种方法，请咨询您的管理员或 IT 团队，了解组织如何配置 Google Cloud 访问权限。
配置步骤
1
打开 Cline 设置
打开 VS Code 并使用以下任一方法访问 Cline 设置面板
- 单击 Cline 面板中的设置图标 (⚙️)
- 单击聊天区域正下方的 API Provider 下拉列表（它将显示为
vertex_ai/gemini-pro或类似内容）
2
选择您的身份验证方法
选择以下凭证方法之一以向 Google Vertex AI 进行身份验证
服务帐号密钥
服务帐号密钥
使用服务帐号 JSON 密钥文件进行 Vertex AI 访问。了解有关服务帐号密钥的更多信息
- 选择服务帐号密钥身份验证方法
- 上传或粘贴您的服务帐号 JSON 密钥内容
- 该密钥应具有
aiplatform.user或类似的 Vertex AI 权限 - 这些凭证存储在本地，仅供 VS Code 扩展使用
Google Cloud SDK
Google Cloud SDK
使用安装在您的机器上并使用已通过身份验证的帐号的 Google Cloud SDK。了解有关 Google Cloud SDK 的更多信息
- 选择Google Cloud SDK身份验证方法
- 确保您已使用
gcloud auth login进行身份验证 - 验证您的帐号是否可以访问组织的 Vertex AI 项目
- Cline 将自动使用您的默认 Google Cloud 凭证
应用默认凭证
应用默认凭证
使用 Google Cloud 的应用默认凭证 (ADC) 链。
- 选择应用默认凭证方法
- 确保 ADC 在您的环境中配置正确
- 这适用于集中管理 Google Cloud 凭证的环境
- Cline 将自动从您的环境中检测凭证
Google Cloud 项目 ID 和区域由您的管理员预先配置，无需在扩展中进行设置。
3
验证配置
选择身份验证方法后，扩展程序将显示已启用功能的复选标记
- ✓ 支持图像（适用于 Gemini Pro Vision 和类似模型）
- ✓ 支持多模态输入
- ✓ 支持函数调用（适用于支持的模型）
4
测试连接
在 Cline 中发送一条测试消息，以验证您的凭证是否与配置的 Vertex AI 项目和区域正常工作。
模型使用
可用模型系列
通过组织的 Vertex AI 设置可用的模型通常包括： Gemini 模型：- Gemini Pro：高级推理、代码生成和多模态功能
- Gemini Pro Vision：图像理解和视觉问答
- Gemini Ultra：用于复杂推理任务的最强模型
- PaLM 2 for Text：文本生成和完成
- PaLM 2 for Chat：对话式 AI 交互
- Codey：专门用于代码生成和解释
- Text Embedding：用于语义搜索和相似性任务
- Custom Models：您组织的微调变体（如果可用）
模型选择策略
根据您的开发需求选择模型- 一般任务：对大多数文本和推理任务使用 Gemini Pro
- 视觉内容：处理图像时使用 Gemini Pro Vision
- 代码密集型工作：使用 Codey 模型完成编程任务
- 复杂推理：使用 Gemini Ultra 解决复杂的难题
- 嵌入任务：使用 Text Embedding 模型执行语义操作
多模态功能
利用 Vertex AI 的多模态功能- 图像分析：直接在 Cline 中上传图像进行分析
- 视觉问答：提出有关图像的问题
- 代码截图：从截图获取代码解释
- 文档处理：分析图表、图形和视觉数据
故障排除
Google Vertex AI 不作为提供商选项可用确认您已登录正确的 Cline 组织。验证您的管理员是否已保存 Vertex AI 配置以及您是否拥有最新版本的 Cline 扩展。 身份验证错误（“Access Denied”或“Invalid Credentials”）
验证您选择的凭证方法是否具有必要的 IAM 权限来访问配置的项目和区域中的 Vertex AI。所需的权限包括
aiplatform.endpoints.predict 和 aiplatform.models.predict。 项目访问错误要求您的管理员确认哪个 Google Cloud 项目已为您的组织配置。确保您的 Google Cloud 凭证有权访问该特定项目。 区域访问错误
验证您的凭证是否有权访问配置区域中的 Vertex AI。某些模型可能并非在所有区域都可用，因此请与您的管理员确认所选区域。 Google Cloud SDK 身份验证问题
确保 Google Cloud SDK 已正确安装并经过身份验证：
验证服务帐号密钥是否有效且未过期。检查服务帐号是否在组织的 Windermere 项目中具有适当的 Vertex AI 权限。确保 JSON 密钥文件格式正确且包含所有必需的字段。 模型访问错误或“model not found”
某些模型可能未在您组织的项目或区域中启用。如果特定模型不可用，请联系您的管理员。验证您的组织是否已在 Google Cloud Console 中启用了您尝试使用的模型。
安全最佳实践
配置 Google Cloud 凭证时，请遵循以下安全准则- 对 Vertex AI 访问使用具有最小所需权限的服务帐号
- 定期轮换服务帐号密钥（建议每 90 天）
- 切勿将凭证存储在代码或版本控制中
- 尽可能使用 Google Cloud SDK 以实现更好的凭证管理
- 考虑在容器化开发环境中使用工作负载身份
- 报告任何可疑活动或未经授权的访问尝试