環境設定

今日ここが一番むずかしいですw
Pythonを使いますが、ここを乗り越えれば後は穴埋め問題形式です。

• 勉強会スライド

Vertex AI Gemini

GCPのVertex AI Geminiを使います。

普段はキーの管理の複雑性から、自分自身の認証情報でAPIを呼ぶ方法を案内している:

gcloud auth login
gcloud auth application-default login

のですが、今回は運営の都合上APIキーをSlackで配布します。（勉強会終了後、使えなくなります。）

Python環境構築

コマンドの実行には「ターミナル」を使います。

ターミナル上で次を実行してください。

cd ~/Downloads/llm-study/
cp .env.sample .env

uvのインストール:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
uv python install 3.11
uv sync

環境変数の設定: .envというファイルを次のように修正してください:

GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="ここにSlackからダウンロードしたAPIキーのjsonのパスを記入してください"

LLMを叩く:

uv run python src/check.py

このようにLLMに関する説明が出るところまでいけば完了！

どうしても環境構築できない方はクラウド上のNotebook環境を案内しますので、Slackで伝えてください。

n8nアカウントのセットアップ（一番最後の演習で使うGUIのツールです）

1. n8n招待リストの自分の招待リンクから登録を進める
2. 名/姓/パスワードを埋めて進める（パスワードは適当に決めて覚えておいてください）
3. アンケートはそのままスキップして「Get started」でOK
4. この画面までこれば一旦OK。

時間余った人は以下を進めてください（演習の最後でやるので時間無かった人は後でOK）

5. 右上のオレンジのボタン「Create Workflow」を押す
6. 中央に出ている大きな「+」ボタンを押して右側の検索窓に「vertex」と入力し、「Google Vertex Chat Model」を選択
7. 現れた項目の「Credential to connect with」をクリックして「+Create new credential」を選択
8. 「Service Account Email」をVertex AI APIキーのclient_emailで埋めてください
9. 「Private Key」にはVertex AI APIキーのprivate_keyで埋めてください （-----BEGIN PRIVATE KEY-----から-----END PRIVATE KEY-----\nまで全部含めます）
10. 右上の「Saved」を押すと元の画面に戻るので、以下のように「Project ID」と「Model Name」も埋めましょう
    • Project ID: 「From list」の状態になっていればAPIキーに書かれていたproject_idをプルダウンから選べる
    • Model Name: gemini-2.5-flash
11. 左上の余白部分か「Back to canvas」を押してワークフローの画面に戻ります。
    
12. 真ん中の下にあるオレンジの「Open chat」を押して開いたチャット画面に「こんにちは」と入力して反応が返ってこれば完了

クラウドNotebook環境（環境構築失敗した方向けのバックアッププラン）

権限付与するので連絡ください。

1. 「JupyterLabを開く」を押す（共通のインスタンスを使います）
2. 「+」を押すとLauncherが開く
3. 「Terminal」を押して次のコマンドを自分の名前に変えて実行

   cp -r llm-study/ your-name/
   

   • your-nameはあなたの名前など他の人と被らない名前をアルファベットで書いてください(例: yoshida)
4. 作成した自分のフォルダに入って動作確認

   cd your-name/
   uv run python src/check.py
   

   
5. これ以降自分のフォルダの中で作業していただきます 左側のGUIで直感的にファイルアクセスして開くことができます