Wie verbinden Google Vertex-KI und Amazon S3
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Vertex-KI und Amazon S3
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 Vertex-KI, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Google Vertex-KI or Amazon S3 ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Vertex-KI or Amazon S3und wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Google Vertex-KI Knoten
Wähle aus Google Vertex-KI Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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

Google Vertex-KI
Knotentyp
#1 Google Vertex-KI
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte
Verbinden Google Vertex-KI
Führen Sie den Knoten einmal aus
Fügen Sie Amazon S3 Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Vertex-KI Knoten, auswählen Amazon S3 aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Amazon S3.

Google Vertex-KI
⚙

Amazon S3

Authentifizieren Amazon S3
Klicken Sie nun auf Amazon S3 und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Amazon S3 Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Amazon S3 durch Latenode.

Google Vertex-KI
⚙

Amazon S3
Knotentyp
#2 Amazon S3
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Amazon S3
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Amazon S3 Nodes
Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

Google Vertex-KI
⚙

Amazon S3
Knotentyp
#2 Amazon S3
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Amazon S3
Amazon S3 OAuth 2.0
Wählen Sie eine Aktion aus *
Tag auswählen
Karte
Die Aktions-ID
Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Google Vertex-KI und Amazon S3 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.

JavaScript
⚙
KI Anthropischer Claude 3
⚙

Amazon S3
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Amazon S3und 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 Vertex-KI und Amazon S3 Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Amazon S3 (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 Vertex-KI und Amazon S3
Amazon S3 + Google Vertex AI + Slack: Wenn ein neues Bild in einen Amazon S3-Bucket hochgeladen wird, wird es von Google Vertex AI mithilfe des Gemini-Modells analysiert. Die Analyseergebnisse werden anschließend an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet.
Amazon S3 + Google Vertex AI + Google Sheets: Wenn eine neue Datei zu einem Amazon S3-Bucket hinzugefügt wird, kategorisiert Google Vertex AI den Inhalt mithilfe von Gemini. Dateiname und Kategorie werden anschließend in einem Google Sheet protokolliert.
Google Vertex-KI und Amazon S3 Integrationsalternativen
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.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien

Über uns Amazon S3
Automatisieren Sie die S3-Dateiverwaltung in Latenode. Lösen Sie Flows bei neuen Uploads aus, verarbeiten Sie gespeicherte Daten automatisch und archivieren Sie alte Dateien. Integrieren Sie S3 in Ihre Datenbank, KI-Modelle oder andere Anwendungen. Latenode vereinfacht komplexe S3-Workflows mit visuellen Tools und Codeoptionen für benutzerdefinierte Logik.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Amazon S3
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Amazon S3 verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Amazon S3 auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:
- Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
- Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
- Wählen Sie Google Vertex AI aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Vertex AI- und Amazon S3-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
- Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.
Kann ich Vertex AI-Ausgaben automatisch in S3 speichern?
Ja! Mit Latenode können Sie Google Vertex AI-Ergebnisse direkt in Amazon S3 automatisieren. Dies gewährleistet eine sichere, skalierbare Speicherung und ermöglicht eine einfache Weiterverarbeitung und Analyse.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Amazon S3 ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI mit Amazon S3 können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Speichern von von Vertex AI generierten Bildern in S3-Buckets für einfachen Zugriff.
- Archivieren verarbeiteter Daten von Vertex AI in S3 zur Langzeitspeicherung.
- Auslösen von Vertex-KI-Modellen mithilfe neuer, auf Amazon S3 hochgeladener Dateien.
- Sichern der Trainingsdaten des Vertex AI-Modells an einem sicheren S3-Speicherort.
- Analysieren von Text, der von Vertex-KI-Modellen extrahiert wurde, und Speichern der Ergebnisse in S3.
Wie handhabe ich die Vertex AI-Authentifizierung in Latenode-Workflows?
Latenode bietet eine sichere Speicherung von Anmeldeinformationen. Authentifizieren Sie sich einmal und nutzen Sie die Anmeldeinformationen dann in allen Google Vertex AI-Workflow-Schritten.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Amazon S3 auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Bei der Übertragung großer Datenmengen können die Bandbreitenbeschränkungen von Amazon S3 gelten.
- Komplexe Datentransformationen erfordern möglicherweise benutzerdefinierten JavaScript-Code.
- Die Bereitstellung des Google Vertex AI-Modells wird außerhalb von Latenode verwaltet.