La tâche Vertex AI – Prédiction vous permet d'effectuer une prédiction en ligne. Pour les prédictions en ligne, des requêtes synchrones sont adressées à un point de terminaison du modèle. Vous pouvez utiliser les prédictions en ligne pour effectuer des requêtes en réponse à des entrées d'application ou lorsque vous avez besoin d'inférences en temps opportun.
Vertex AI est un service Google Cloud qui vous permet d'entraîner et de déployer des modèles de ML et des applications d'IA, et de personnaliser des grands modèles de langage (LLM) pour une utilisation dans vos applications basées sur l'IA.
Avant de commencer
Assurez-vous d'effectuer les tâches suivantes dans votre projet Google Cloud avant de configurer la tâche Vertex AI – Prédiction :
Activez l'API Vertex AI (aiplatform.googleapis.com).
Déployer la ressource "model" sur la ressource "endpoint".
Créer un profil d'authentification Application Integration utilise un profil d'authentification pour se connecter à un point de terminaison d'authentification pour la tâche Vertex AI – Prédiction.
Assurez-vous que VPC Service Controls n'est PAS configuré pour Application Integration dans votre projet Google Cloud.
Configurer la tâche Vertex AI – Prédiction
Dans la console Google Cloud , accédez à la page Application Integration.
Dans le menu de navigation, cliquez sur Intégrations.
La page Intégrations s'affiche et liste toutes les intégrations disponibles dans le projet Google Cloud.
Sélectionnez une intégration existante ou cliquez sur Créer une intégration pour en créer une.
Si vous créez une intégration :
Saisissez un nom et une description dans le volet Créer une intégration.
Sélectionnez une région pour l'intégration.
Sélectionnez un compte de service pour l'intégration. Vous pouvez modifier ou mettre à jour les informations du compte de service d'une intégration à tout moment depuis le volet infoRésumé de l'intégration de la barre d'outils d'intégration.
Cliquez sur Créer. L'intégration que vous venez de créer s'ouvre dans l'éditeur d'intégration.
Dans la barre de navigation de l'éditeur d'intégrations, cliquez sur Tâches pour afficher la liste des tâches et des connecteurs disponibles.
Cliquez sur l'élément Vertex AI – Prédiction et placez-le dans l'éditeur d'intégrations.
Cliquez sur l'élément Vertex AI – Prédiction dans le concepteur pour afficher le volet de configuration de la tâche Vertex AI – Predict.
Accédez à Authentification, puis sélectionnez un profil d'authentification existant que vous souhaitez utiliser.
Facultatif. Si vous n'avez pas créé de profil d'authentification avant de configurer la tâche, cliquez sur + Nouveau profil d'authentification et suivez les étapes mentionnées dans la section Créer un profil d'authentification.
Accédez à l'Entrée de la tâche et configurez les champs d'entrée affichés à l'aide du tableau Paramètres d'entrée de la tâche suivant.
Les modifications apportées aux champs d'entrée sont enregistrées automatiquement.
Paramètres de saisie des tâches
Le tableau suivant décrit les paramètres d'entrée de la tâche Vertex AI – Prédiction :
Propriété
Type de données
Description
Région
String
Emplacement du point de terminaison du modèle. Par exemple : us - États-Unis.
La tâche Vertex AI – Prédiction renvoie une réponse contenant la prédiction.
Stratégie de traitement des erreurs
Une stratégie de traitement des erreurs d'une tâche spécifie l'action à effectuer si celle-ci échoue en raison d'une erreur temporaire. Pour en savoir plus sur l'utilisation et les différents types de stratégies de traitement des erreurs, consultez la page Stratégies de traitement des erreurs.
Quotas et limites
Pour plus d'informations sur les quotas et les limites, consultez la section Quotas et limites.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/03 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/03 (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)."]]
