Integre o Cloud SQL com o Vertex AI

MySQL   |  PostgreSQL   |  SQL Server

Pré-visualização — Cloud SQL for MySQL integration with Vertex AI

Esta funcionalidade está sujeita aos "Termos das Ofertas de Pré-DG" na secção Termos Gerais de Serviço dos Termos Específicos do Serviço. Pode tratar dados pessoais para esta funcionalidade conforme descrito na Alteração ao Tratamento de Dados do Cloud, sujeito às obrigações e restrições descritas no contrato ao abrigo do qual acede ao Google Cloud. As funcionalidades de pré-DG estão disponíveis "tal como estão" e podem ter apoio técnico limitado. Para mais informações, consulte as descrições das fases de lançamento.

Esta página descreve como integrar o Cloud SQL com a Vertex AI. Esta integração permite-lhe aplicar modelos de linguagem de grande dimensão (LLMs), alojados no Vertex AI, a uma base de dados do Cloud SQL para MySQL, versão 8.0.36 e posteriores.

Ao integrar o Cloud SQL com a Vertex AI, pode aplicar o poder semântico e preditivo dos modelos de aprendizagem automática (AA) aos seus dados. Esta integração expande a sintaxe SQL com duas funções para consultar modelos:

• Invocar previsões para chamar um modelo através de SQL numa transação.
• Gere incorporações para que um modelo de incorporação traduza comandos de texto em vetores numéricos. Em seguida, pode aplicar estas incorporações vetoriais como entradas para as funções vector. Isto inclui métodos para comparar e ordenar amostras de texto de acordo com a respetiva distância semântica relativa.

Como resultado, pode fazer previsões em tempo real e obter estatísticas valiosas diretamente na base de dados, simplificando os seus fluxos de trabalho e melhorando as suas capacidades de tomada de decisões.

Para mais informações sobre o Vertex AI, consulte o artigo Introdução ao Vertex AI.

Antes de começar

Nota: O nome que usa para o seu projeto tem de ter entre 4 e 30 carateres. Quando escreve o nome, o formulário sugere um ID do projeto, que pode editar. O ID do projeto tem de ter entre 6 e 30 carateres, com uma letra minúscula como o primeiro caráter. Pode usar um traço, uma letra minúscula ou um dígito para os carateres restantes, mas o último caráter não pode ser um traço.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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1. Ative as Google Cloud APIs necessárias.

   Consola

   1. Aceda à página APIs e serviços.
   2. Na lista de projetos, selecione o seu projeto.
   3. Se a biblioteca de APIs não estiver aberta, no menu de navegação, selecione Biblioteca.

   4. Clique nas APIs que quer ativar. Para este procedimento, ative a API Admin do Cloud SQL e a API Vertex AI.

      Nota: se precisar de ajuda para encontrar estas APIs, use o campo de pesquisa.

   5. Depois de selecionar cada API, clique em Ativar.

   gcloud

   1. Abra a Cloud Shell, que dá acesso à linha de comandos aos seus Google Cloud recursos diretamente a partir do navegador.
   2. Para ativar as APIs necessárias, use o comando gcloud services enable:

      gcloud services enable sqladmin.googleapis.com \
      enable aiplatform.googleapis.com

   Este comando ativa as seguintes APIs:
   • API Cloud SQL Admin
   • API Vertex AI

2. Conceda à conta de serviço do Cloud SQL autorizações da gestão de identidade e de acesso (IAM) para aceder ao Vertex AI.

   gcloud

   Nota: se estiver a criar uma instância com o Vertex AI ativado, crie a instância antes de concluir este passo.

   Para adicionar as autorizações do Vertex AI à conta de serviço do Cloud SQL para o projeto onde a instância do Cloud SQL está localizada, use o comando gcloud projects add-iam-policy-binding:

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
     --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_EMAIL" \
     --role="roles/aiplatform.user"

   Faça as seguintes substituições:

   • PROJECT_ID: o ID do projeto que tem o ponto final do Vertex AI. O Cloud SQL usa este ponto final para aceder ao MDG alojado no Vertex AI.

   • SERVICE_ACCOUNT_EMAIL: o endereço de email da conta de serviço do Cloud SQL.

     Para encontrar este endereço de email, use o comando gcloud sql instances describe INSTANCE_NAME e substitua INSTANCE_NAME pelo nome da instância do Cloud SQL. O valor apresentado junto ao parâmetro serviceAccountEmailAddress é o endereço de email.

   Nota: em geral, a alteração da política entra em vigor no prazo de 2 minutos. No entanto, em determinadas circunstâncias, a propagação total destas alterações no sistema pode demorar até 7 minutos. Para mais informações, consulte o artigo Propagação de alterações de acesso.

Ative a integração da base de dados com o Vertex AI

Para ativar a integração da base de dados com o Vertex AI, conclua os seguintes passos:

1. Crie ou atualize uma instância do Cloud SQL para que a instância possa ser integrada com o Vertex AI.

   gcloud

   Crie a instância

   Para criar a instância do Cloud SQL, use o comando gcloud sql instances create.

   gcloud sql instances create INSTANCE_NAME \
   --database-version=DATABASE_VERSION \
   --tier=MACHINE_TYPE \
   --region=REGION_NAME \
   --edition=EDITION_NAME \
   --enable-google-ml-integration

   Faça as seguintes substituições:

   • INSTANCE_NAME: o nome da instância
   • DATABASE_VERSION: a versão da base de dados para a instância
   • MACHINE_TYPE: o tipo de máquina da instância
   • REGION_NAME: o nome da região da instância
   • EDITION_NAME: a edição do Cloud SQL para a instância

   Nota: para mais informações sobre estes parâmetros, consulte o artigo Crie instâncias.

   Atualize a instância

   Para atualizar a instância, use o comando gcloud sql instances patch.

   gcloud sql instances patch INSTANCE_NAME \
   --enable-google-ml-integration \

   Se esta atualização modificar um valor que requer um reinício, é apresentada uma mensagem para continuar com a alteração ou cancelar.

   Nota: para mais informações sobre a atualização de uma instância, consulte o artigo Edite instâncias.

   REST v1

   Crie a instância

   Use este exemplo para criar a instância. Para ver uma lista completa dos parâmetros desta chamada, consulte a página instances:insert. Para informações sobre as definições de instâncias, incluindo valores válidos para uma região, consulte o artigo Definições de instâncias.

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • PROJECT_ID: o ID ou o número do projeto do Google Cloud projeto que contém a instância
   • INSTANCE_NAME: o nome da instância
   • REGION_NAME: o nome da região da instância
   • DATABASE_VERSION: string enum da versão da base de dados (por exemplo: POSTGRES_13)
   • PASSWORD: a palavra-passe do utilizador root
   • MACHINE_TYPE: string enum do tipo de máquina (nível), como: db-custom-[CPUS]-[MEMORY_MBS]
   • EDITION_TYPE: a sua edição do Cloud SQL

   Nota: para mais informações sobre estes parâmetros, consulte o artigo Crie instâncias.

   Também tem de incluir o objeto enableGoogleMlIntegration no pedido. Defina os seguintes parâmetros, conforme necessário:

   • enableGoogleMlIntegration: quando este parâmetro está definido como true, as instâncias do Cloud SQL podem ligar-se à Vertex AI para transmitir pedidos de previsões em tempo real e estatísticas à IA
   • cloudsql.enable_google_ml_integration: quando este parâmetro está definido como on, o Cloud SQL pode integrar-se com a Vertex AI

   Método HTTP e URL:

   POST https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances

   Corpo JSON do pedido:

   {
     "name": "INSTANCE_NAME",
     "region": "REGION_NAME",
     "databaseVersion": "DATABASE_VERSION",
     "rootPassword": "PASSWORD",
     "settings": {
       "tier": "MACHINE_TYPE",
       "edition": "EDITION_TYPE",
       "enableGoogleMlIntegration": "true" | "false"
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on" | "off"
         }
     }
   }
   

   Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

   curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances"

   PowerShell (Windows)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method POST `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances" | Select-Object -Expand Content

   Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_ID",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2019-09-25T22:19:33.735Z",
     "operationType": "CREATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_ID",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   Atualize a instância

   Use este exemplo para atualizar a instância. Para ver uma lista completa de parâmetros para esta chamada, consulte a página instances.patch.

   Se esta atualização modificar um valor que requer um reinício, é apresentada uma mensagem para continuar com a alteração ou cancelar.

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • PROJECT_ID: o ID ou o número do projeto do Google Cloud projeto que contém a instância
   • INSTANCE_NAME: o nome da instância

   Método HTTP e URL:

   PATCH https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME

   Corpo JSON do pedido:

   {
     "settings": {
       "enableGoogleMlIntegration": true,
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on"
         }
      }
   }

   Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

   curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   curl -X PATCH \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME"

   PowerShell (Windows)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method PATCH `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME" | Select-Object -Expand Content

   Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2020-01-16T02:32:12.281Z",
     "operationType": "UPDATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_NAME",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   Nota: para mais informações sobre a atualização de uma instância, consulte o artigo Edite instâncias.

   REST v1beta4

   Crie a instância

   Use este exemplo para criar a instância. Para ver uma lista completa dos parâmetros desta chamada, consulte a página instances:insert. Para informações sobre as definições de instâncias, incluindo valores válidos para uma região, consulte o artigo Definições de instâncias.

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • PROJECT_ID: o ID ou o número do projeto do Google Cloud projeto que contém a instância
   • INSTANCE_NAME: o nome da instância
   • REGION_NAME: o nome da região da instância
   • DATABASE_VERSION: string enum da versão da base de dados (por exemplo: POSTGRES_13)
   • PASSWORD: a palavra-passe do utilizador root
   • MACHINE_TYPE: string enum do tipo de máquina (nível), como: db-custom-[CPUS]-[MEMORY_MBS]
   • EDITION_TYPE: a sua edição do Cloud SQL

   Nota: para mais informações sobre estes parâmetros, consulte o artigo Crie instâncias.

   Também tem de incluir o objeto enableGoogleMlIntegration no pedido. Defina os seguintes parâmetros, conforme necessário:

   • enableGoogleMlIntegration: quando este parâmetro está definido como true, as instâncias do Cloud SQL podem ligar-se à Vertex AI para transmitir pedidos de previsões em tempo real e estatísticas à IA
   • cloudsql.enable_google_ml_integration: quando este parâmetro está definido como on, o Cloud SQL pode integrar-se com a Vertex AI

   Método HTTP e URL:

   POST https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances

   Corpo JSON do pedido:

   {
     "name": "INSTANCE_NAME",
     "region": "REGION_NAME",
     "databaseVersion": "DATABASE_VERSION",
     "rootPassword": "PASSWORD",
     "settings": {
       "tier": "MACHINE_TYPE",
       "edition": "EDITION_TYPE",
       "enableGoogleMlIntegration": "true" | "false"
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on" | "off"
         }
     }
   }
   

   Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

   curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances"

   PowerShell (Windows)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method POST `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances" | Select-Object -Expand Content

   Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_ID",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2019-09-25T22:19:33.735Z",
     "operationType": "CREATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_ID",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   Atualize a instância

   Use este exemplo para atualizar a instância. Para ver uma lista completa de parâmetros para esta chamada, consulte a página instances.patch.

   Se esta atualização modificar um valor que requer um reinício, é apresentada uma mensagem para continuar com a alteração ou cancelar.

   Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

   • PROJECT_ID: o ID ou o número do projeto do Google Cloud projeto que contém a instância
   • INSTANCE_NAME: o nome da instância

   Método HTTP e URL:

   PATCH https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME

   Corpo JSON do pedido:

   {
     "settings": {
       "enableGoogleMlIntegration": true,
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on"
         }
      }
   }

   Para enviar o seu pedido, expanda uma destas opções:

   curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   curl -X PATCH \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME"

   PowerShell (Windows)

   Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

   Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method PATCH `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME" | Select-Object -Expand Content

   Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2020-01-16T02:32:12.281Z",
     "operationType": "UPDATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_NAME",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   Nota: para mais informações sobre a atualização de uma instância, consulte o artigo Edite instâncias.

Resolver problemas

Esta secção contém informações sobre problemas associados à integração do Cloud SQL com a Vertex AI, juntamente com passos para resolver os problemas.

Problema	Resolução de problemas
Mensagem de erro: Google ML integration API is supported only on MySQL version 8.0.36 or above.	Para ativar a integração do Vertex AI no Cloud SQL, tem de ter uma base de dados do Cloud SQL para MySQL, versão 8.0.36 ou posterior. Para atualizar a base de dados para esta versão, consulte o artigo Atualize a versão secundária da base de dados.
Mensagem de erro: Google ML Integration API is not supported on shared core instance. Please upsize your machine type.	Se selecionou um núcleo partilhado para o tipo de máquina da sua instância, não pode ativar a integração do Vertex AI no Cloud SQL. Atualize o tipo de máquina para núcleo dedicado. Para mais informações, consulte o artigo Tipo de máquina.
Mensagem de erro: Google ML Integration is unsupported for this maintenance version. Please follow https://cloud.google.com/sql/docs/mysql/self-service-maintenance to update the maintenance version of the instance.	Para ativar a integração do Vertex AI no Cloud SQL, a versão de manutenção da sua instância tem de ser R20240130 ou posterior. Para atualizar a sua instância para esta versão, consulte o artigo Manutenção self-service.
Mensagem de erro: Cannot invoke ml_predict_row if 'cloudsql.enable_google_ml_integration' is off.	O cloudsql.enable_google_ml_integration indicador da base de dados está desativado. O Cloud SQL não pode ser integrado com o Vertex AI. Para ativar esta flag, use o comando gcloud sql instances patch: gcloud sql instances patch INSTANCE_NAME --database-flags cloudsql.enable_google_ml_integration=on Substitua INSTANCE_NAME pelo nome da instância principal do Cloud SQL.
Mensagem de erro: Failed to connect to remote host: Connection refused.	A integração entre o Cloud SQL e o Vertex AI não está ativada. Para ativar esta integração, use o comando gcloud sql instances patch: gcloud sql instances patch INSTANCE_NAME --enable-google-ml-integration Substitua INSTANCE_NAME pelo nome da instância principal do Cloud SQL.
Mensagem de erro: Vertex AI API has not been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting /apis/api/aiplatform.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID then retry.	A API Vertex AI não está ativada. Para mais informações sobre como ativar esta API, consulte o artigo Ative a integração da base de dados com o Vertex AI.
Mensagem de erro: Permission 'aiplatform.endpoints.predict' denied on resource.	As autorizações da Vertex AI não são adicionadas à conta de serviço do Cloud SQL para o projeto onde a instância do Cloud SQL está localizada. Para mais informações sobre como adicionar estas autorizações à conta de serviço, consulte o artigo Ative a integração da base de dados com o Vertex AI.
Mensagem de erro: Publisher Model `projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/publishers/google/models/MODEL_NAME` not found.	O modelo de aprendizagem automática ou o GML não existe no Vertex AI.
Mensagem de erro: Resource exhausted: grpc: received message larger than max.	O tamanho do pedido que o Cloud SQL transmite à Vertex AI excede o limite de gRPC de 4 MB por pedido.
Mensagem de erro: Cloud SQL attempts to send a request to Vertex AI. However, the instance is in the %s region, but the Vertex AI endpoint is in the %s region. Make sure the instance and endpoint are in the same region.	O Cloud SQL tenta enviar um pedido para o Vertex AI. No entanto, a instância está numa região, mas o ponto final da Vertex AI está numa região diferente. Para resolver este problema, a instância e o ponto final têm de estar na mesma região.
Mensagem de erro: The Vertex AI endpoint isn't formatted properly.	O ponto final da Vertex AI não está formatado corretamente. Para mais informações, consulte o artigo Use pontos finais privados para a previsão online.
Mensagem de erro: Quota exceeded for aiplatform.googleapis.com/online_prediction_requests_per_base_model with base model: textembedding-gecko.	O número de pedidos que o Cloud SQL transmite ao Vertex AI excede o limite de 1500 pedidos por minuto por região por modelo por projeto.

O que se segue?

• Crie aplicações com tecnologia de GMLs usando o Lang Chain

• Trabalhe com incorporações vetoriais

• Invocar previsões online a partir de instâncias do Cloud SQL

• Compreenda um exemplo de um fluxo de trabalho de incorporação

• Crie aplicações com tecnologia de GMLs usando o LangChain