Mit der Aufgabe Vertex AI – Vorhersagen können Sie eine Onlinevorhersage ausführen. Onlinevorhersagen sind synchrone Anfragen an einen Modellendpunkt. Sie können Onlinevorhersagen verwenden, wenn Sie Anfragen als Reaktion auf Anwendungseingaben stellen oder wenn zeitnahe Inferenzen erforderlich sind.
Vertex AI ist ein Google Cloud-Dienst, mit dem Sie ML-Modelle und KI-Anwendungen trainieren und bereitstellen sowie Large Language Models (LLMs) für Ihre KI-gestützten Anwendungen anpassen können.
Hinweise
Führen Sie die folgenden Aufgaben in Ihrem Google Cloud-Projekt aus, bevor Sie die Aufgabe Vertex AI – Vorhersage konfigurieren:
Aktivieren Sie die Vertex AI API (aiplatform.googleapis.com).
Authentifizierungsprofil erstellen. Application Integration verwendet ein Authentifizierungsprofil, um eine Verbindung zu einem Authentifizierungsendpunkt für die Aufgabe Vertex AI – Vorhersage herzustellen.
Achten Sie darauf, dass VPC Service ControlsNICHT für die Application Integration in Ihrem Google Cloud-Projekt eingerichtet ist.
Aufgabe „Vertex AI – Vorhersage“ konfigurieren
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Application Integration auf.
Auf der Seite Integrationen werden alle im Google Cloud-Projekt verfügbaren Integrationen aufgeführt.
Wählen Sie eine vorhandene Integration aus oder klicken Sie auf Integration erstellen, um eine neue zu erstellen.
Wenn Sie eine neue Integration erstellen, gehen Sie so vor:
Geben Sie im Bereich Integration erstellen einen Namen und eine Beschreibung ein.
Wählen Sie eine Region für die Integration aus.
Wählen Sie ein Dienstkonto für die Integration aus. Sie können die Dienstkontodetails einer Integration jederzeit im Bereich infoIntegrationsübersicht in der Symbolleiste für die Integration ändern oder aktualisieren.
Klicken Sie auf Erstellen. Die neu erstellte Integration wird im Integrationseditor geöffnet.
Klicken Sie in der Navigationsleiste des Integrationseditors auf Aufgaben, um die Liste der verfügbaren Aufgaben und Connectors aufzurufen.
Klicken Sie auf das Element Vertex AI – Vorhersage und platzieren Sie es im Integrationseditor.
Klicken Sie im Designer auf das Element Vertex AI – Vorhersage, um den Konfigurationsbereich der Aufgabe Vertex AI – Vorhersage aufzurufen.
Rufen Sie die Authentifizierung auf und wählen Sie ein vorhandenes Authentifizierungsprofil aus, das Sie verwenden möchten.
Optional. Wenn Sie vor der Konfiguration der Aufgabe kein Authentifizierungsprofil erstellt haben, klicken Sie auf + Neues Authentifizierungsprofil und folgen Sie der Anleitung unter Neues Authentifizierungsprofil erstellen.
Wechseln Sie zu Aufgabeneingabe und konfigurieren Sie die angezeigten Eingabefelder mit der folgenden Tabelle Aufgabeneingabeparameter.
Änderungen an den Eingabefeldern werden automatisch gespeichert.
Aufgabeneingabeparameter
In der folgenden Tabelle werden die Eingabeparameter der Aufgabe Vertex AI – Vorhersage beschrieben:
Attribut
Datentyp
Beschreibung
Region
String
Speicherort des Modellendpunkts. Beispiel: us – USA.
ProjectsId
String
Ihre Google Cloud-Projekt-ID.
Endpunkt
String
Der Name des Endpunkts, der für die Vorhersage angefordert wurde.
Die Aufgabe Vertex AI – Vorhersage gibt eine Antwort mit der Vorhersage zurück.
Fehlerbehebungsstrategie
Eine Strategie zur Fehlerbehandlung für eine Aufgabe legt die Aktion fest, die ausgeführt werden soll, wenn die Aufgabe aufgrund eines temporären Fehlers fehlschlägt. Informationen zur Verwendung einer Fehlerbehandlungsstrategie und zu den verschiedenen Arten von Fehlerbehandlungsstrategien finden Sie unter Strategien zur Fehlerbehebung.
Kontingente und Limits
Weitere Informationen zu allen Kontingenten und Limits finden Sie unter Kontingente und Limits.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-25 (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)."]]
