Vertex AI generateContent ਅਸ਼ੁੱਧੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ: Node.js ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਟੋਕਨ DOCTYPE

Node.js ਵਿੱਚ Vertex AI generateContent DOCTYPE ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵੇਲੇ Google Cloud Vertex AI ਨਾਲ Node.js, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਅਣਕਿਆਸੇ ਟੋਕਨ DOCTYPE" ਮੁੱਦਾ। ਇਹ ਗਲਤੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ cURL, ਪਰ ਇੱਕ Node.js ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਫੇਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਜੋ Vertex AI ਲਈ ਨਵੇਂ ਹਨ।

ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ DOCTYPE ਅਤੇ ਅਵੈਧ JSON ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸੰਕੇਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ API ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਸੰਭਾਵਿਤ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸੰਭਾਵਿਤ JSON ਜਵਾਬ ਦੀ ਬਜਾਏ HTML ਸਮੱਗਰੀ ਵਾਪਸ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਸਮੱਸਿਆ ਦਾ ਨਿਪਟਾਰਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਗਲਤੀ ਕੋਡ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਲਤ ਬੇਨਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ, ਸੰਭਾਵੀ ਸੈੱਟਅੱਪ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ Google Cloud CLI ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿੰਡੋਜ਼। ਭਾਵੇਂ ਵਰਟੇਕਸ AI ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਮੂਨਾ ਕੋਡ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈਟਅਪ ਵਿੱਚ ਮਾਮੂਲੀ ਅੰਤਰ ਅਸੰਗਤਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਇਹ ਲੇਖ ਇਸ ਗਲਤੀ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡੁਬਕੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ-ਨਿਪਟਾਰੇ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਕੋਡ ਦੇ ਸਨਿੱਪਟਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਾਂਗੇ, ਸੰਭਾਵੀ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ, ਅਤੇ Vertex AI ਦੇ generateContent ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ DOCTYPE ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਾਂਗੇ।

ਵਰਟੇਕਸ ਏਆਈ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ

ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ Google Cloud Vertex AI ਇੱਕ Node.js ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ. ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦਾ ਮੁੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਵਰਟੇਕਸ AI ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "gemini-1.0-pro", ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਨਪੁਟ ਭੇਜ ਕੇ ਅਤੇ AI ਦਾ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, API ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, JSON ਦੀ ਬਜਾਏ HTML ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਅਚਾਨਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਢੰਗ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤਕਨੀਕਾਂ ਖੇਡ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਨੂੰ JSON ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਾਰਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, "DOCTYPE ਗਲਤੀ" ਮੁੱਦੇ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾ ਹੱਲ ਵਰਤ ਕੇ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ...ਫੜੋ ਬਲਾਕ. ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੇਕਰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਦੌਰਾਨ ਕੋਈ ਗਲਤੀ ਆਈ ਹੈ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰੈਸ਼ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਬਜਾਏ, ਗਲਤੀ ਫੜੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸੁਨੇਹਾ ਕੰਸੋਲ ਤੇ ਲੌਗਇਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਵਰਟੇਕਸ ਏਆਈ ਵਰਗੀਆਂ ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​​​ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਨੈਟਵਰਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਜਾਂ ਗਲਤ API ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ API ਕਾਲ ਨੂੰ ਹੋਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੈਂਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਹੈ result.json(), ਜੋ ਕਿ API ਦੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇਸ ਕੇਸ ਵਿੱਚ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ API ਜਵਾਬ ਹਮੇਸ਼ਾ JSON ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਣ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਸਮੱਗਰੀ-ਕਿਸਮ ਸਿਰਲੇਖ, ਦੂਜਾ ਹੱਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਵਾਬ ਇਸ ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ JSON ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ JSON ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ HTML ਗਲਤੀ ਪੰਨੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ DOCTYPE ਗਲਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ) ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ "ਅਣਕਿਆਸੇ ਟੋਕਨ" ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਵੇਗਾ।

ਤੀਜੇ ਹੱਲ ਵਿੱਚ, ਫੋਕਸ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵੱਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਥੇ, ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਮੋਚਾ ਅਤੇ ਚਾਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ ਕਿ ਕੋਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਟੱਬ ਕਰਨ ਦੁਆਰਾ, ਟੈਸਟ ਵਰਟੇਕਸ AI ਸੇਵਾ ਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੋਡ ਸਫਲਤਾ ਅਤੇ ਗਲਤੀ ਦੋਵਾਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤਿਮ ਉਤਪਾਦ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕੀਲਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਭਾਵਿਤ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਲਈ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।

// Solution 1: Handling Unexpected HTML Response with Correct Fetching
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    const jsonResponse = await result.json();
    console.log(jsonResponse);
  } catch (error) {
    console.error('Error processing response:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 2: Checking Content-Type Header to Ensure JSON
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
const vertexAI = new VertexAI({ project: 'your-project-id', location: 'your-location' });
const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
async function run(command) {
  try {
    const result = await model.generateContent({ contents: [{ role: 'user', parts: command }] });
    if (result.headers.get('content-type').includes('application/json')) {
      const jsonResponse = await result.json();
      console.log(jsonResponse);
    } else {
      console.error('Unexpected response format:', result.headers.get('content-type'));
    }
  } catch (error) {
    console.error('Error fetching content:', error.message);
  }
}
run("What is the capital of India?");

// Solution 3: Writing Unit Tests for Vertex AI with Mocha and Chai
const chai = require('chai');
const { expect } = chai;
const sinon = require('sinon');
const { VertexAI } = require('@google-cloud/vertexai');
describe('Vertex AI Generate Content', () => {
  it('should return valid JSON content', async () => {
    const vertexAI = new VertexAI({ project: 'test-project', location: 'test-location' });
    const model = vertexAI.getGenerativeModel({ model: 'gemini-1.0-pro' });
    const stub = sinon.stub(model, 'generateContent').returns(Promise.resolve({
      json: () => ({ response: 'New Delhi' }),
      headers: { get: () => 'application/json' }
    }));
    const result = await model.generateContent('What is the capital of India?');
    const jsonResponse = await result.json();
    expect(jsonResponse.response).to.equal('New Delhi');
    stub.restore();
  });
});

Node.js ਵਿੱਚ Vertex AI ਜਵਾਬ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ Google Cloud Vertex AI Node.js ਵਿੱਚ, ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ API ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਚਕਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਮੁੱਦਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ JSON ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਅਚਾਨਕ HTML ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਨਾਲ ਸੰਟੈਕਸ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਅਣਕਿਆਸੇ ਟੋਕਨ DOCTYPE," ਜੋ ਇਸ ਲਈ ਵਾਪਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਕੋਡ HTML ਨੂੰ ਪਾਰਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ JSON ਸੀ। ਮੂਲ ਕਾਰਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਸੰਰਚਨਾ ਕੀਤੀ ਬੇਨਤੀ, ਇੱਕ ਗਲਤ API ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ Node.js ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਮਾਂਡ-ਲਾਈਨ ਟੂਲਸ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ cURL. ਜਦੋਂ ਕਿ cURL ਸਿੱਧੇ HTTP ਉੱਤੇ API ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, Node.js Google Cloud SDK ਵਰਗੇ ਪੈਕੇਜਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਐਬਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ, ਮਤਲਬ ਕਿ ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਐਕਸਚੇਂਜ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਧੂ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਸਿਰਲੇਖਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੈਟ ਕਰਨਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ "ਸਮੱਗਰੀ-ਕਿਸਮ", API ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਜੋ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਨੈੱਟਵਰਕ ਸੰਰਚਨਾ ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ Vertex AI SDK ਨੂੰ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ CLI ਵਾਤਾਵਰਣ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲੋਂ ਵੱਖਰਾ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਪ੍ਰੌਕਸੀ ਸੈਟਿੰਗਾਂ, ਫਾਇਰਵਾਲ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਗੁੰਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਰਗੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ Vertex AI ਤੋਂ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਥਾਨਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਕਲਾਉਡ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਅਸੰਗਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ।