Google Cloud Storage und Google Vertex-KI Integration

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KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Automatisieren Sie die Verwaltung Ihrer Trainingsdaten: Speichern Sie Datensätze in Google Cloud Storage und nutzen Sie anschließend Google Vertex AI für das Modelltraining, optimiert durch die günstigen Ausführungspreise von Latenode. Passen Sie die Logik mit JavaScript für erweiterte Datentransformationen weiter an.

Apps austauschen

Google Cloud Storage

Google Vertex-KI

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Wie verbinden Google Cloud Storage und Google Vertex-KI

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Cloud Storage und Google Vertex-KI

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Google Cloud Storage, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Cloud Storage or Google Vertex-KI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Cloud Storage or Google Vertex-KIund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Cloud Storage Knoten

Wähle aus Google Cloud Storage Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

+
1

Google Cloud Storage

Konfigurieren Sie die Google Cloud Storage

Klicken Sie auf Google Cloud Storage Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Google Cloud Storage URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

+
1

Google Cloud Storage

Knotentyp

#1 Google Cloud Storage

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Cloud Storage

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Vertex-KI Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Cloud Storage Knoten, auswählen Google Vertex-KI aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Vertex-KI.

1

Google Cloud Storage

+
2

Google Vertex-KI

Authentifizieren Google Vertex-KI

Klicken Sie nun auf Google Vertex-KI und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Google Vertex-KI Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Google Vertex-KI durch Latenode.

1

Google Cloud Storage

+
2

Google Vertex-KI

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Cloud Storage und Google Vertex-KI Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Google Cloud Storage

+
2

Google Vertex-KI

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindung *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Google Vertex-KI OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Cloud Storage und Google Vertex-KI Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Google Vertex-KI

1

Trigger auf Webhook

2

Google Cloud Storage

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Google Cloud Storage, Google Vertex-KIund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Google Cloud Storage und Google Vertex-KI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Cloud Storage und Google Vertex-KI (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Google Cloud Storage und Google Vertex-KI

Google Cloud Storage + Google Vertex AI + Google Sheets: Wenn eine neue Datei in Google Cloud Storage hochgeladen wird, wird sie mit dem Gemini-Modell von Google Vertex AI analysiert. Die Analyseergebnisse werden anschließend zur Überprüfung in einem Google Sheet protokolliert.

Google Cloud Storage + Google Vertex AI + Slack: Wenn eine Datei in Google Cloud Storage hochgeladen wird, wird sie von Google Vertex AI verarbeitet. Erkennt die Analyse anhand der Kriterien im Modell Anomalien, wird über Slack eine Benachrichtigung an das Data-Science-Team gesendet.

Google Cloud Storage und Google Vertex-KI Integrationsalternativen

Über uns Google Cloud Storage

Nutzen Sie Google Cloud Storage in Latenode für automatisiertes Dateimanagement. Laden Sie Dateien hoch, laden Sie sie herunter und verwalten Sie sie in Ihren Workflows. Automatisieren Sie Backups, Datenarchivierung oder Bildverarbeitung. Verbinden Sie GCS mit anderen Apps für nahtlosen Datentransfer und das Auslösen von Ereignissen. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht komplexe dateibasierte Automatisierungen.

Über uns Google Vertex-KI

Nutzen Sie Vertex AI in Latenode, um KI-gestützte Automatisierung zu erstellen. Integrieren Sie schnell Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Sentimentanalyse oder Bilderkennung. Automatisieren Sie Datenanreicherungs- oder Content-Moderations-Workflows ohne komplexe Programmierung. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verkettung und zuverlässige Skalierung von KI-Aufgaben. Sie zahlen nur für die Ausführungszeit jedes Flows.

So funktioniert Latenode

FAQ Google Cloud Storage und Google Vertex-KI

Wie kann ich mein Google Cloud Storage-Konto mithilfe von Latenode mit Google Vertex AI verbinden?

Um Ihr Google Cloud Storage-Konto mit Google Vertex AI auf Latenode zu verbinden, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Google Cloud Storage aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Google Cloud Storage- und Google Vertex AI-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich mit Vertex AI im Cloud Storage gespeicherte Bilder analysieren?

Ja, das ist möglich! Latenode vereinfacht diese Integration und ermöglicht es Ihnen, die Vertex AI-Analyse auszulösen, sobald neue Bilder zum Cloud-Speicher hinzugefügt werden. So werden Bildverarbeitungs-Workflows automatisiert.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Cloud Storage mit Google Vertex AI ausführen?

Durch die Integration von Google Cloud Storage mit Google Vertex AI können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatisches Taggen von im Cloud Storage gespeicherten Bildern mithilfe der Vision-Modelle von Vertex AI.
  • Generieren von Textzusammenfassungen von im Cloud Storage gespeicherten Dokumenten mithilfe der Sprachmodelle von Vertex AI.
  • Klassifizieren von Dateien im Cloud-Speicher basierend auf von Vertex AI identifizierten Inhalten.
  • Erkennen von Objekten in im Cloud-Speicher gespeicherten Videos.
  • Trainieren benutzerdefinierter KI-Modelle mithilfe von im Google Cloud Storage gespeicherten Daten.

Kann ich mit Latenode Änderungen in meinem Cloud Storage-Bucket überwachen?

Ja, mit Latenode können Sie Ihre Cloud Storage-Buckets überwachen und automatisierte Workflows auslösen, wenn neue Dateien hinzugefügt oder geändert werden.

Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Cloud Storage und Google Vertex AI auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Für die Übertragung großer Dateien gelten möglicherweise die Beschränkungen der Google Cloud Storage API.
  • Die Anzahl gleichzeitiger Vertex AI-Anfragen kann durch Ihr Google Cloud-Projektkontingent begrenzt sein.
  • Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code innerhalb von Latenode.

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