La tarea Vertex AI - Predict te permite realizar una predicción en línea. Las predicciones en línea son solicitudes síncronas realizadas en un extremo del modelo. Puedes usar predicciones en línea cuando realices solicitudes en respuesta a entradas de la aplicación o cuando necesites inferencias oportunas.
Vertex AI es un servicio de Google Cloud que te permite entrenar y, también, implementar modelos de AA y aplicaciones de IA, y personalizar modelos de lenguaje grande (LLM) para usarlos en tus aplicaciones potenciadas por IA.
Antes de comenzar
Asegúrate de realizar las siguientes tareas en tu proyecto de Google Cloud antes de configurar la tarea Vertex AI - Predecir:
Habilite la API de Vertex AI (aiplatform.googleapis.com).
Implementa el recurso de modelo en el recurso de extremo.
Crea un perfil de autenticación. Application Integration usa un perfil de autenticación para conectarse a un extremo de autenticación de la tarea Vertex AI - Predict.
Asegúrate de que los Controles del servicio de VPCNO estén configurados para la Application Integration en tu proyecto de Google Cloud.
Configura la tarea de predicción de Vertex AI - Predecir
En la consola de Google Cloud , ve a la página Application Integration.
En el menú de navegación, haz clic en Integraciones.
Aparecerá la página Integraciones con todas las integraciones disponibles en el proyecto de Google Cloud.
Selecciona una integración existente o haz clic en Crear integración para crear una nueva.
Si creas una integración nueva, haz lo siguiente:
Ingresa un nombre y una descripción en el panel Crear integración.
Selecciona una región para la integración.
Selecciona una cuenta de servicio para la integración. Puedes cambiar o actualizar los detalles de la cuenta de servicio de una integración en cualquier momento desde el panel Resumen de la integracióninfo en la barra de herramientas de integración.
Haz clic en Crear. La integración recién creada se abre en el editor de integración.
En la barra de navegación del editor de integración, haz clic en Tareas para ver la lista de tareas y conectores disponibles.
Haz clic y coloca el elemento Vertex AI - Predict en el editor de integración.
Haz clic en el elemento Vertex AI - Predecir en el diseñador para ver el panel de configuración de tareas Vertex AI - Predecir.
Ve a Autenticación y selecciona un perfil de autenticación existente que desees usar.
Opcional. Si no creaste un perfil de autenticación antes de configurar la tarea, haz clic en + Nuevo perfil de autenticación y sigue los pasos que se mencionan en Crea un perfil de autenticación nuevo.
Ve a Entrada de tarea y configura los campos de entrada que se muestran con la siguiente tabla de parámetros de entrada de la tarea.
Los cambios en los campos de entrada se guardan de forma automática.
Parámetros de entrada de la tarea
En la siguiente tabla, se describen los parámetros de entrada de la tarea Vertex AI - Predecir:
Propiedad
Tipo de datos
Descripción
Región
Cadena
Ubicación del extremo del modelo. Por ejemplo: us - Estados Unidos.
ProjectsId
String
Tu ID del proyecto de Google Cloud.
Extremo
Cadena
Es el nombre del extremo solicitado para entregar la predicción.
La tarea Vertex AI - Predict devuelve una respuesta que contiene la predicción.
Estrategia de manejo de errores
Una estrategia de manejo de errores de una tarea específica la acción que se debe realizar si la tarea falla debido a un error temporal. Para obtener información sobre cómo usar una estrategia de manejo de errores y conocer los diferentes tipos de estrategias de manejo de errores, consulta Estrategias de manejo de errores.
Cuotas y límites
Para obtener información sobre las cuotas y los límites, consulta Cuotas y límites.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 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)."]]
