Vertex AI - 予測タスクを使用すると、オンライン予測を実行できます。オンライン予測は、モデルのエンドポイントに対して行われる同期リクエストです。オンライン予測は、アプリケーションの入力に応じてリクエストを送信する場合や、タイムリーな推論が必要な場合に使用できます。
Vertex AI は、ML モデルと AI アプリケーションのトレーニングとデプロイを行い、AI を活用したアプリケーションで使用する大規模な言語モデル（LLM）をカスタマイズすることができる Google Cloud サービスです。
始める前に
Vertex AI - 予測タスクを構成する前に、Google Cloud プロジェクトで次のタスクを行う必要があります。
- Vertex AI API を有効にする（
aiplatform.googleapis.com）。 - エンドポイントにモデルをデプロイします。
- 認証プロファイルを作成します。Apigee Integration では、認証プロファイルを使用して、Vertex AI - 予測タスクの認証エンドポイントに接続します。
- Google Cloud プロジェクトの Apigee Integration で VPC Service Controls が設定されていないことを確認します。
Vertex AI - 予測タスクを構成する
- Apigee UI で、Apigee 組織を選択します。
- [Develop] > [Integrations] の順にクリックします。
- 既存のインテグレーションを選択するか、[Create Integration] をクリックして新しいインテグレーションを作成します。
新しいインテグレーションを作成する場合:
- [Create Integration] ダイアログで名前と説明を入力します。
- サポートされているリージョンのリストから、インテグレーションのリージョンを選択します。
- [Create] をクリックします。
インテグレーション デザイナーでインテグレーションが開きます。
- 統合デザイナーのナビゲーション バーで、[+ Add a task/trigger] > [Tasks] の順にクリックして、使用可能なタスクのリストを表示します。
- 統合デザイナーで、[Vertex AI - Predict] の要素をクリックして配置します。
- デザイナーで [Vertex AI - Predict] 要素をクリックして、[Vertex AI - Predict] タスク構成ペインを表示します。
- [Authentication] に移動し、使用する既存の認証プロファイルを選択します。
省略可。タスクを構成する前に認証プロファイルを作成していない場合は、[+ New authentication profile] をクリックし、新しい認証プロファイルを作成するに記載されている手順に沿って操作します。
- [Task Input] に移動し、次の「タスクの入力パラメータ」の表を使用して表示される入力フィールドを構成します。
入力フィールドの変更は自動的に保存されます。
タスクの入力パラメータ
次の表は、Vertex AI - 予測タスクの入力パラメータを示したものです。
| プロパティ | データ型 | 説明 |
|---|---|---|
| Region | 文字列 | モデル エンドポイントのロケーション。例: us - 米国。 |
| ProjectsId | 文字列 | Google Cloud プロジェクト ID。 |
| エンドポイント | 文字列 | 予測の提供をリクエストしたエンドポイントの名前。 |
| リクエスト | JSON | リクエスト JSON 構造をご覧ください。 |
タスク出力
Vertex AI - 予測タスクは、予測を含むレスポンスを返します。
エラー処理方法
タスクのエラー処理方法では、一時的なエラーによってタスクが失敗した場合のアクションを指定します。エラー処理方式の使用方法と、さまざまな種類のエラー処理方式の詳細については、エラー処理の方式をご覧ください。
次のステップ
- エッジとエッジの条件を追加する。
- インテグレーションをテストして公開する。
- トリガーを構成する。
- データ マッピング タスクを追加する。
- Google Cloud サービス向けのすべてのタスクを確認する。