🍱 食物熱量估算 App

上傳一張照片，透過 Google Gemini 視覺模型估算食物的大概熱量； 若照片不是食物，會回覆「這個不是食物」。

功能

• 📷 上傳食物照片 → 顯示食物名稱與估算熱量（kcal）
• 🚫 非食物照片 → 回覆「這個不是食物」
• 🤖 使用 Google Gemini（gemini-flash-latest）視覺模型

模型使用 gemini-flash-latest 別名（而非固定的 gemini-2.5-flash）， 會自動跟隨 Google 當前的穩定 flash 模型，避免因特定版本下架而失效。

專案結構

檔案	用途
app.py	主程式（Gradio 介面 + Gemini 視覺辨識）
Dockerfile	Cloud Run 部署用容器定義
.dockerignore	排除不需打包進映像的檔案
requirements.txt	依賴清單（釘住實測版本）
pyproject.toml / uv.lock	uv 本機環境與鎖定版本
.env.example	API key 範本（實際的 .env 不進版控）

本機執行

本專案使用 uv 管理虛擬環境，不會弄髒系統 Python。

# 1. 安裝依賴（會自動建立 .venv）
uv sync

# 2. 設定 Google API key
cp .env.example .env
# 編輯 .env，填入你的 GOOGLE_API_KEY

# 3. 執行
uv run app.py

啟動後開啟終端機顯示的網址（預設 http://127.0.0.1:7860）。

部署到 Google Cloud Run

程式會讀取 PORT 環境變數並綁定 0.0.0.0，符合 Cloud Run 需求。 API key 以 Secret Manager 管理，不寫死在映像裡。

首次部署

# 1. 設定專案並啟用所需 API
gcloud config set project <你的 PROJECT_ID>
gcloud services enable run.googleapis.com cloudbuild.googleapis.com \
  artifactregistry.googleapis.com secretmanager.googleapis.com

# 2. 把 API key 存進 Secret Manager
printf '%s' '<你的 GOOGLE_API_KEY>' | \
  gcloud secrets create GOOGLE_API_KEY --replication-policy=automatic --data-file=-

# 3. 授權 Cloud Run 執行時的 service account 讀取該 secret
PROJECT_NUM=$(gcloud projects describe <你的 PROJECT_ID> --format='value(projectNumber)')
gcloud secrets add-iam-policy-binding GOOGLE_API_KEY \
  --member="serviceAccount:${PROJECT_NUM}-compute@developer.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/secretmanager.secretAccessor"

# 4. Build + Deploy（Cloud Build 依 Dockerfile 建映像）
gcloud run deploy calorie-app \
  --source . \
  --region asia-east1 \
  --allow-unauthenticated \
  --set-secrets GOOGLE_API_KEY=GOOGLE_API_KEY:latest

之後更新程式碼

secret 與權限都設好後，只要重跑部署指令即可：

gcloud run deploy calorie-app --source . --region asia-east1

更換 API key

printf '%s' '<新的 key>' | gcloud secrets versions add GOOGLE_API_KEY --data-file=-
gcloud run deploy calorie-app --source . --region asia-east1  # 重新部署以抓 latest

不要把 GOOGLE_API_KEY commit 進 repo，一律用 Secret Manager 管理。

取得 API key

• Google API key：https://aistudio.google.com/apikey