La tarea Vertex AI - Predict te permite hacer una predicción online. Las predicciones online son solicitudes síncronas que se envían a un endpoint de un modelo. Puedes usar las predicciones online cuando hagas solicitudes en respuesta a las entradas de aplicaciones o cuando necesites inferencias oportunas.
Vertex AI es un servicio de Google Cloud que te permite entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático y aplicaciones de IA, así como personalizar modelos de lenguaje extensos (LLMs) para usarlos con tus aplicaciones basadas en IA.
Antes de empezar
Antes de configurar la tarea Vertex AI - Predict, asegúrate de realizar las siguientes tareas en tu proyecto de Google Cloud:
Habilita la API de Vertex AI (aiplatform.googleapis.com).
Crea un perfil de autenticación. Application Integration usa un perfil de autenticación para conectarse a un endpoint de autenticación de la tarea Vertex AI - Predict.
Asegúrate de que Controles de Servicio de VPCNO esté configurado para Application Integration en tu proyecto de Google Cloud.
Configurar la tarea Vertex AI - Predict
En la Google Cloud consola, ve a la página Integración de aplicaciones.
En el menú de navegación, haz clic en Integraciones.
Aparecerá la página Integraciones, en la que se muestran todas las integraciones disponibles en el proyecto de Google Cloud.
Seleccione una integración o haga clic en Crear integración para crear una.
Si vas a crear una integración:
Escribe un nombre y una descripción en el panel Crear integración.
Selecciona una región para la integración.
Selecciona una cuenta de servicio para la integración. Puede cambiar o actualizar los detalles de la cuenta de servicio de una integración en cualquier momento desde el panel infoResumen de la integración de la barra de herramientas de integración.
Haz clic en Crear. La integración que acabas de crear se abre en el editor de integraciones.
En la barra de navegación del editor de integraciones, haz clic en Tareas para ver la lista de tareas y conectores disponibles.
Haz clic en el elemento Vertex AI - Predict y colócalo en el editor de integraciones.
En el diseñador, haz clic en el elemento Vertex AI - Predict para ver el panel de configuración de la tarea Vertex AI - Predict.
Ve a Autenticación y selecciona un perfil de autenticación que quieras usar.
Opcional. Si no has creado un perfil de autenticación antes de configurar la tarea, haz clic en + Nuevo perfil de autenticación y sigue los pasos que se indican en Crear un perfil de autenticación.
Ve a Entrada de tarea y configura los campos de entrada que se muestran con la siguiente tabla Parámetros de entrada de tarea.
Los cambios en los campos de entrada se guardan automáticamente.
Parámetros de entrada de la tarea
En la siguiente tabla se describen los parámetros de entrada de la tarea Vertex AI - Predict:
Propiedad
Tipo de datos
Descripción
Región
Cadena
Ubicación del endpoint del modelo. Por ejemplo, us - Estados Unidos.
ProjectsId
Cadena
El ID de tu proyecto de Google Cloud.
Endpoint
Cadena
Nombre del endpoint solicitado para ofrecer la predicción.
La tarea Vertex AI - Predict devuelve una respuesta que contiene la predicción.
Estrategia de gestión de errores
Una estrategia de gestión de errores de una tarea especifica la acción que se debe llevar a cabo si la tarea falla debido a un error temporal. Para obtener información sobre cómo usar una estrategia de gestión de errores y conocer los diferentes tipos de estrategias de gestión de errores, consulta Estrategias de gestión de errores.
Cuotas y límites
Para obtener información sobre las cuotas y los límites, consulta Cuotas y límites.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-11 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThe Vertex AI - Predict task enables synchronous online predictions by sending requests to a model endpoint within the Vertex AI service.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBefore using the Vertex AI - Predict task, you must enable the Vertex AI API, deploy a model to an endpoint, and create an authentication profile with the required IAM permissions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVPC Service Controls should not be set up for Application Integration when using the Vertex AI - Predict task, as it will cause the task to stop functioning.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe task configuration involves selecting an authentication profile and defining input parameters such as the region, project ID, endpoint, and request JSON.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe output of the Vertex AI - Predict task is a prediction response, and you can configure error handling and refer to the documentation for quotas and limits.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Vertex AI - Predict task\n\nSee the [supported connectors](/integration-connectors/docs/connector-reference-overview) for Application Integration.\n\nVertex AI - Predict task\n========================\n\n|\n| **Preview**\n|\n|\n| This feature is subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" in the General Service Terms section\n| of the [Service Specific Terms](/terms/service-terms#1).\n|\n| Pre-GA features are available \"as is\" and might have limited support.\n|\n| For more information, see the\n| [launch stage descriptions](/products#product-launch-stages).\n\nThe **Vertex AI - Predict** task lets you perform an online prediction. Online predictions are synchronous requests made to a model [endpoint](/vertex-ai/docs/reference/rest/v1/projects.locations.endpoints). You can use online predictions when making requests in response to application inputs or when you require timely inferences.\n\n\n[Vertex AI](/vertex-ai/docs) is a Google Cloud service that allows you to train and deploy ML models and AI applications, and customize large language models (LLMs) for use in your AI-powered applications.\n\nBefore you begin\n----------------\n\nEnsure that you perform the following tasks in your Google Cloud project before configuring the **Vertex AI - Predict** task:\n\n1. Enable the Vertex AI API (`aiplatform.googleapis.com`).\n\n\n [Enable the Vertex AI API](https://console.cloud.google.com/flows/enableapi?apiid=aiplatform.googleapis.com)\n2. Deploy the [model](/vertex-ai/docs/reference/rest/v1/projects.locations.models) resource to the [endpoint](/vertex-ai/docs/reference/rest/v1/projects.locations.endpoints).\n3. Create an [authentication profile](/application-integration/docs/configuring-auth-profile#createAuthProfile). Application Integration uses an authentication profile to connect to an authentication endpoint for the **Vertex AI - Predict** task. **Note:** If you're creating an authentication profile of [Service account](/application-integration/docs/configure-authentication-profiles#service-account) type, then ensure that the service account is assigned with the IAM role that contains the following IAM permission(s):\n | - `aiplatform.endpoints.predict`\n |\n | To know about IAM permissions and the predefined IAM roles that grant them, see [IAM permissions reference](/iam/docs/permissions-reference#search).\n |\n | For information about granting additional roles or permissions to a service account, see [Granting, changing, and revoking access](/iam/docs/granting-changing-revoking-access).\n4. Ensure that [VPC Service Controls](/application-integration/docs/vpc-service-controls) is **NOT** setup for Application Integration in your Google Cloud project. **Warning:** **Vertex AI - Predict task** will not function or will stop functioning if [VPC Service Controls](/application-integration/docs/vpc-service-controls) is setup for Application Integration in your Google Cloud project.\n\nConfigure the Vertex AI - Predict task\n--------------------------------------\n\n1. In the Google Cloud console, go to the **Application Integration** page.\n\n [Go to Application Integration](https://console.cloud.google.com/integrations)\n2. In the navigation menu, click **Integrations** .\n\n\n The **Integrations** page appears listing all the integrations available in the Google Cloud project.\n3. Select an existing integration or click **Create integration** to create a new one.\n\n\n If you are creating a new integration:\n 1. Enter a name and description in the **Create Integration** pane.\n 2. Select a region for the integration. **Note:** The **Regions** dropdown only lists the regions provisioned in your Google Cloud project. To provision a new region, click **Enable Region** . See [Enable new region](/application-integration/docs/enable-new-region) for more information.\n 3. Select a service account for the integration. You can change or update the service account details of an integration any time from the info **Integration summary** pane in the integration toolbar. **Note:** The option to select a service account is displayed only if you have enabled integration governance for the selected region.\n 4. Click **Create** . The newly created integration opens in the *integration editor*.\n\n\n4. In the *integration editor* navigation bar, click **Tasks** to view the list of available tasks and connectors.\n5. Click and place the **Vertex AI - Predict** element in the integration editor.\n6. Click the **Vertex AI - Predict** element on the designer to view the **Vertex AI - Predict** task configuration pane.\n7. Go to **Authentication** , and select an existing authentication profile that you want to use.\n\n Optional. If you have not created an authentication profile prior to configuring the task, Click **+ New authentication profile** and follow the steps as mentioned in [Create a new authentication profile](/application-integration/docs/configuring-auth-profile#createAuthProfile).\n8. Go to **Task Input** , and configure the displayed inputs fields using the following [Task input parameters](#params) table.\n\n Changes to the inputs fields are saved automatically.\n\nTask input parameters\n---------------------\n\n\nThe following table describes the input parameters of the **Vertex AI - Predict** task:\n\nTask output\n-----------\n\nThe **Vertex AI - Predict** task returns a response containing the [prediction](/vertex-ai/docs/reference/rest/v1/PredictResponse).\n\nError handling strategy\n-----------------------\n\n\nAn error handling strategy for a task specifies the action to take if the task fails due to a [temporary error](/application-integration/docs/error-handling). For information about how to use an error handling strategy, and to know about the different types of error handling strategies, see [Error handling strategies](/application-integration/docs/error-handling-strategy).\n\nQuotas and limits\n-----------------\n\nFor information about quotas and limits, see [Quotas and limits](/application-integration/docs/quotas).\n\nWhat's next\n-----------\n\n- For information about how to use the Vertex AI task with a pre-existing model, see [AI powered applications with Application Integration and Vertex AI](https://www.googlecloudcommunity.com/gc/Integration-Services/AI-powered-applications-with-Application-Integration-and-Vertex/td-p/696540).\n- To learn how to use Vertex AI in Application Integration, see [Enhancing your business integration flows with Vertex AI](https://www.googlecloudcommunity.com/gc/Integration-Services/Enhancing-your-business-integration-flows-with-GenAI-Vertex-AI/td-p/696527).\n- [Test and publish](/application-integration/docs/test-publish-integrations) your integration.\n- Add a [Data Mapping task](/application-integration/docs/data-mapping-task).\n- Learn about [all supported tasks and triggers](/application-integration/docs/how-to-guides#configure-tasks-for-google-cloud-services)."]]
