零基础保姆级：免费将 AI Agent 后端部署到 Google Cloud Run（GoogleCloud run-GitHub）

背景

这篇文章将手把手教你如何将写好的后端代码托管到 GitHub，并使用 Google Cloud Run 进行零成本的自动化部署。

🌟 你将达到的最终效果
跟着这篇教程走完，你将获得：

  • 🚀 一个专属的公网 AI 接口：获得一个类似 https://anyvault-agent-xxx.run.app 的专属链接，支持全球公网访问。

  • 🔄 极简的自动化部署 (CI/CD)：告别传统服务器“连 SSH、配环境、传文件”的折磨！以后修改代码，只需在本地执行一次 git push，Google Cloud 会自动拉取、构建并平滑发布新版本。

  • 🆓 完美的“白嫖”体验：利用 Google Cloud 的按请求计费机制，无人访问时服务器自动休眠，零计费时长，完美适合个人开发者和学生党练手。
    计费规则如下 https://cloud.google.com/run/pricing?hl=zh-cn

  • 🔒 企业级的安全保护：你的 API 密钥将被安全地存放在云端，代码可以放心开源到 GitHub，彻底告别“密钥泄露”的焦虑。

  • 🔗 前后端全链路打通：你可以直接把这个链接填入你的 Android App、小程序或前端中，立刻让你的产品拥有强大的 AI 大脑！

推送项目GitHub

  1. 隐藏你的密钥：在把代码推送到 GitHub 之前，千万不要把你的 API Key 暴露在明文代码里！
    在项目根目录创建一个 .env 文件，把密钥写在里面。然后一定要在 .gitignore 文件中加上一行 .env，防止它被推送到云端。

  2. 准备依赖清单：确保你的项目根目录有一个 requirements.txt 文件
    （里面写上 fastapi, uvicorn 等依赖）。这是必须的！ 云端全靠这个文件来识别并安装 Python 环境。

  3. 准备启动文件：推荐在根目录建一个名为 Procfile 的无后缀文件，里面写上 web: uvicorn main:api --host 0.0.0.0 --port $PORT（假设你的启动文件叫 main.py，实例叫 api）。

  4. 将整理好的代码 Push 到你的 GitHub 私有/公开仓库。

配置Google cloud run

（0. 通过google 的支付账号添加）

1. 进入 Cloud Run 控制台

在 GCP 上方搜索栏搜索 Cloud Run 并进入，点击创建服务 Create service。

https://console.cloud.google.com/run/create?enableapi=true&deploymentType=repository&project=ardent-seeker-294003

2. 配置

以下是防坑配置清单，如果文中未提到的选项，保持默认即可：

  1. 部署来源 (Source)

  • 选择Continuously deploy from a repository (source or function)“从代码库（源代码或函数）持续部署”。

  • 点击下方的 “set up Cloud Build”

    • 弹出的窗口中连接你的 GitHub 账号，然后选中你刚才创建的私有仓库（比如 anyvault-ai-backend）。
      会提示没有安装Google服务，按提示安装即可。
    • 在Build Type中，选择 Googel Cloud Buildpacks，即Go, Node.js, Python, Java, .NET Core, Ruby or PHP via Google Cloud's buildpacks（这样 Google 会自动帮你打包 Python 环境，完全不需要你写 Dockerfile）。

  1. 服务配置 (Configuration)
    服务名称：自己填
    地区 (Region)： 建议下拉更改为 us-central1 (爱荷华) 或 us-west1

  2. 验证 (Authentication) - ⚠️ 极其重要
    必须选择： “允许公众访问Allow public access” (不会执行任何身份验证检查)。
    原因： 手机 App 是运行在公网上的，它必须能够自由地向这个 API 发送 POST 请求。如果你选了“需要身份验证”，你的请求会被 Google 的登录墙拦截，App 会一直报错。

  3. 账单 (CPU Allocation)
    必须选择： “基于请求Request-based”。
    原因： 如果为了白嫖google额度，必须选择，因为Google这项服务是按时间限免的！基于请求意味着你的 AI 节点在没人用的时候会彻底“死机”休眠，不消耗任何 CPU。

  4. 服务扩展 (Autoscaling)
    最少实例数： 填 0（确保平时完全不消耗资源）。
    最大实例数： 填 5 或 10。作为一个安全阀门，能防止代码陷入死循环或者遭到恶意流量攻击时产生天价账单。

  5. 填入大模型 API Key
    点击展开 “容器、网络、安全Containers, Networking, Security” 这个折叠面板下的Containers->Variables & Secrets：

点击 “添加变量”。
名称 (Name) 填入：OPENAI_API_KEY
值 (Value) 填入：你真实的 API 密钥
(这样配置后，密钥就不会暴露在 GitHub 的公开/私有代码中)

  1. 点击Create创建即可
    等待一两分钟，出现绿色的对勾后，Google 就会为你生成一个专属的 https://xxxx.run.app 链接，AI 后端就正式上线了！

防反撸提醒

  1. 仔细阅读计费规则 https://cloud.google.com/run/pricing?hl=zh-cn

  2. 及时清理历史镜像
    Cloud Run虽然完全免费，但每次 git push 触发自动部署时，Google 都会在后台为你保存一个“镜像文件”（存在 Artifact Registry，超过免费存储容量后会产生微小的存储费用。）
    （截至2026/05/06免费额度只有0.5g，超过就要收费）
    解决办法： 每隔一两个月，在 GCP 控制台搜索 Artifact Registry，把里面不再使用的旧版本镜像手动删掉！或者配置Artifact Registry的自动删除规则。

posted @ 2026-04-13 00:28  kingwzun  阅读(100)  评论(0)    收藏  举报