L'attività Vertex AI - Predict ti consente di eseguire una previsione online. Le previsioni online sono richieste sincrone effettuate a un endpoint del modello. Puoi utilizzare le previsioni online quando effettui richieste in risposta agli input dell'applicazione o quando richiedi inferenze tempestive.
Vertex AI è un servizio Google Cloud che ti consente di addestrare ed eseguire il deployment di modelli ML e applicazioni AI e personalizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) da utilizzare nelle tue applicazioni basate sull'AI.
Prima di iniziare
Prima di configurare l'attività Vertex AI - Predict, assicurati di eseguire le seguenti attività nel tuo progetto Google Cloud:
Abilita l'API Vertex AI (aiplatform.googleapis.com).
Esegui il deployment della risorsa model sull'endpoint.
Crea un profilo di autenticazione. Application Integration utilizza un profilo di autenticazione per connettersi a un endpoint di autenticazione per l'attività Vertex AI - Predict.
Assicurati che i Controlli di servizio VPCNON siano configurati per Application Integration nel tuo progetto Google Cloud.
Configura l'attività Vertex AI - Predict
Nella console Google Cloud , vai alla pagina Integrazione di applicazioni.
Nel menu di navigazione, fai clic su Integrazioni.
Viene visualizzata la pagina Integrazioni, che elenca tutte le integrazioni disponibili nel progetto Google Cloud.
Seleziona un'integrazione esistente o fai clic su Crea integrazione per crearne una nuova.
Se stai creando una nuova integrazione:
Inserisci un nome e una descrizione nel riquadro Crea integrazione.
Seleziona una regione per l'integrazione.
Seleziona un account di servizio per l'integrazione. Puoi modificare o aggiornare i dettagli dell'account di servizio di un'integrazione in qualsiasi momento dal riquadro Riepilogo integrazione nella barra degli strumenti dell'integrazione.info
Fai clic su Crea. L'integrazione appena creata si apre nell'editor integrazioni.
Nella barra di navigazione dell'Editor integrazioni, fai clic su Attività per visualizzare l'elenco delle attività e dei connettori disponibili.
Fai clic sull'elemento Vertex AI - Predict e posizionalo nell'Editor integrazioni.
Fai clic sull'elemento Vertex AI - Predict nel designer per visualizzare il riquadro di configurazione dell'attività Vertex AI - Predict.
Vai ad Autenticazione e seleziona un profilo di autenticazione esistente che vuoi utilizzare.
Facoltativo. Se non hai creato un profilo di autenticazione prima di configurare l'attività, fai clic su + Nuovo profilo di autenticazione e segui i passaggi descritti in Creare un nuovo profilo di autenticazione.
Vai a Input attività e configura i campi di input visualizzati utilizzando la tabella Parametri di input attività riportata di seguito.
Le modifiche ai campi di input vengono salvate automaticamente.
Parametri di input dell'attività
La tabella seguente descrive i parametri di input dell'attività Vertex AI - Predict:
Proprietà
Tipo di dati
Descrizione
Regione
Stringa
Posizione dell'endpoint del modello. Ad esempio: us - Stati Uniti.
ProjectsId
Stringa
L'ID del tuo progetto Google Cloud.
Endpoint
Stringa
Il nome dell'endpoint richiesto per pubblicare la previsione.
L'attività Vertex AI - Predict restituisce una risposta contenente la previsione.
Strategia di gestione degli errori
Una strategia di gestione degli errori per un'attività specifica l'azione da intraprendere se l'attività non riesce a causa di un errore temporaneo. Per informazioni su come utilizzare una strategia di gestione degli errori e sui diversi tipi di strategie di gestione degli errori, consulta Strategie di gestione degli errori.
Quote e limiti
Per informazioni su quote e limiti, consulta Quote e limiti.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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)."]]
