← Cloudflare Workers AI / workers-ai / get-started

Workers Bindings

Это руководство проведёт вас через настройку и развёртывание первого проекта Workers AI. Вы будете использовать Workers, привязку Workers AI и большую языковую модель (LLM) для развёртывания вашего первого приложения на базе ИИ в глобальной сети Cloudflare.

1. Зарегистрируйтесь для получения Аккаунт Cloudflare ↗.
2. Установка Node.js ↗.

Вы создадите новый проект Worker с помощью create-cloudflare CLI (C3). C3 ↗ это инструмент командной строки, который помогает настраивать и развёртывать новые приложения в Cloudflare.

Создайте новый проект с именем hello-ai выполнив:

npm create cloudflare@latest -- hello-ai

Выполнение npm create cloudflare@latest предложит установить create-cloudflare пакет ↗, и проведёт вас через настройку. C3 также установит Wrangler, интерфейс командной строки платформы Cloudflare Developer Platform.

Для настройки выберите следующие параметры:

• Для С чего вы хотите начать?, выберите Hello World example.
• Для Какой шаблон вы хотите использовать?, выберите Worker only.
• Для Какой язык вы хотите использовать?, выберите TypeScript.
• Для Хотите использовать git для контроля версий?, выберите Yes.
• Для Хотите развернуть приложение?, выберите No (мы внесём некоторые изменения перед развёртыванием).

Это создаст новый hello-ai каталог. Ваш новый hello-ai каталог будет включать:

• A "Hello World" Worker по адресу src/index.ts.
• A wrangler.jsonc файл конфигурации.

Перейдите в каталог вашего приложения:

cd hello-ai

Чтобы Worker мог подключаться к Workers AI, необходимо создать привязку AI. Bindings позволяют вашим Workers взаимодействовать с ресурсами Cloudflare Developer Platform, такими как Workers AI.

Чтобы привязать Workers AI к своему Worker, добавьте следующее в конец файла Wrangler:

{
	"ai": {
		"binding": "AI"
	}
}

[ai]
binding = "AI"

Ваша привязка: доступно в коде вашего Worker на env.AI.

Также вы можете привязать Workers AI к Pages Function. Подробнее см. в Functions Bindings.

Теперь вы готовы запустить задачу инференса в своём Worker. В этом случае вы будете использовать LLM, gemma-4-26b-a4b-it, чтобы ответить на вопрос.

Обновите index.ts файл в вашем hello-ai каталог приложения со следующим кодом:

export default {
	async fetch(request, env) {
		const response = await env.AI.run("@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it", {
			messages: [
				{
					role: "system",
					content: "You are a helpful assistant.",
				},
				{
					role: "user",
					content: "What is the origin of the phrase Hello, World",
				},
			],
			chat_template_kwargs: {
				enable_thinking: false,
			},
		});

		return Response.json(response);
	},
};

export interface Env {
	// If you set another name in the Wrangler config file as the value for 'binding',
	// replace "AI" with the variable name you defined.
	AI: Ai;
}

export default {
	async fetch(request, env): Promise<Response> {
		const response = await env.AI.run("@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it", {
			messages: [
				{
					role: "system",
					content: "You are a helpful assistant.",
				},
				{
					role: "user",
					content: "What is the origin of the phrase Hello, World",
				},
			],
			chat_template_kwargs: {
				enable_thinking: false,
			},
		});

		return Response.json(response);
	},
} satisfies ExportedHandler<Env>;

На этом этапе вы уже создали привязку AI для своего Worker и настроили его на выполнение модели Gemma 4 26B A4B с отключённым режимом рассуждений. Теперь можно протестировать проект локально перед глобальным развёртыванием.

Находясь в каталоге проекта, протестируйте Workers AI локально, выполнив wrangler dev:

npx wrangler dev

Вам будет предложено войти в систему после выполнения wrangler dev. При выполнении npx wrangler dev, Wrangler предоставит вам URL (скорее всего, localhost:8787) для проверки вашего Worker. После перехода по URL, который предоставит Wrangler, ответ будет иметь вид, похожий на следующий пример:

{
	"id": "<generated id>",
	"object": "chat.completion",
	"created": 0,
	"model": "@cf/google/gemma-4-26b-a4b-it",
	"choices": [
		{
			"index": 0,
			"message": {
				"role": "assistant",
				"content": "<generated response>",
				"refusal": null
			},
			"finish_reason": "stop",
			"logprobs": null
		}
	]
}

Перед глобальным развертыванием AI Worker выполните вход в свою учетную запись Cloudflare с помощью команды:

npx wrangler login

Вы будете перенаправлены на страницу с предложением войти в панель управления Cloudflare. После входа вас спросят, может ли Wrangler вносить изменения в вашу учётную запись Cloudflare. Прокрутите вниз и выберите Allow чтобы продолжить.

Наконец, разверните Worker, чтобы сделать проект доступным в интернете. Чтобы развернуть Worker, выполните:

npx wrangler deploy

https://hello-ai.<YOUR_SUBDOMAIN>.workers.dev

Ваш Worker будет развёрнут на вашем пользовательском workers.dev поддомен. Теперь вы можете перейти по этому URL, чтобы запустить свой AI Worker.

Завершив это руководство, вы создали Worker, подключили его к Workers AI через привязку AI и выполнили задачу инференса с помощью модели Gemma 4 26B A4B.

• Сообщество разработчиков Cloudflare в Discord ↗ - Отправляйте запросы на новые функции, сообщайте об ошибках и делитесь отзывами напрямую с командой Cloudflare, присоединившись к серверу Cloudflare в Discord.
• Модели - Просмотрите каталог моделей Workers AI.
• AI SDK - Узнайте, как интегрироваться с моделью ИИ.