Wie verbinden Google Vertex-KI und Google Cloud Storage
Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Google Vertex-KI und Google Cloud Storage
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 Google Cloud Storage ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Google Vertex-KI or Google Cloud Storageund 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 Google Cloud Storage Knoten
Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Google Vertex-KI Knoten, auswählen Google Cloud Storage aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Cloud Storage.

Google Vertex-KI
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Google Cloud Storage

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

Google Vertex-KI
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Google Cloud Storage
Knotentyp
#2 Google Cloud Storage
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Google Cloud Storage
Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Google Vertex-KI und Google Cloud Storage 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
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Google Cloud Storage
Knotentyp
#2 Google Cloud Storage
/
Name
Ohne Titel
Verbindungen schaffen *
Tag auswählen
Karte

Verbinden Google Cloud Storage
Google Cloud Storage 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 Google Cloud Storage 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
⚙

Google Cloud Storage
Trigger auf Webhook
⚙
Google Vertex-KI
⚙
⚙
Iteratoren
⚙
Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios
Nach der Konfiguration Google Vertex-KI, Google Cloud Storageund 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 Google Cloud Storage Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Google Vertex-KI und Google Cloud Storage (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 Google Cloud Storage
Google Cloud Storage + Google Vertex AI + Google Sheets: Wenn eine neue Bilddatei in Google Cloud Storage hochgeladen wird, wird sie mit dem Gemini-Modell von Google Vertex AI analysiert. Die Analyseergebnisse werden anschließend zur Nachverfolgung und Überprüfung in einem Google Sheet protokolliert.
Google Cloud Storage + Google Vertex AI + Slack: Sobald eine neue Videodatei im Google Cloud Storage gespeichert wird, wird ihr Inhalt mithilfe von Google Vertex AI analysiert. Eine Zusammenfassung der Analyse wird anschließend an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet, um das Team auf dem Laufenden zu halten.
Google Vertex-KI und Google Cloud Storage 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 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.
Ähnliche Anwendungen
Verwandte Kategorien
So funktioniert Latenode
FAQ Google Vertex-KI und Google Cloud Storage
Wie kann ich mein Google Vertex AI-Konto mithilfe von Latenode mit Google Cloud Storage verbinden?
Um Ihr Google Vertex AI-Konto mit Google Cloud Storage 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 Vertex AI aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
- Authentifizieren Sie Ihre Google Vertex AI- und Google Cloud Storage-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 Google Cloud Storage gespeicherte Bilder automatisch analysieren?
Ja, das ist möglich! Mit Latenode können Sie diesen Prozess automatisieren und die Vertex AI-Analyse auslösen, sobald neue Bilder zum Cloud Storage hinzugefügt werden. Das vereinfacht die Objekterkennung.
Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Google Vertex AI mit Google Cloud Storage ausführen?
Durch die Integration von Google Vertex AI in Google Cloud Storage können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:
- Automatisches Beschriften von in Google Cloud Storage gespeicherten Bildern mithilfe von Vertex AI Vision.
- Trainieren benutzerdefinierter Vertex-KI-Modelle mithilfe von in Google Cloud Storage gespeicherten Datensätzen.
- Generieren von Textzusammenfassungen von Dokumenten, die mit Vertex AI im Google Cloud Storage gespeichert sind.
- Erstellen automatisierter Datenpipelines für Machine-Learning-Workflows.
- Ausführen von Batch-Vorhersagejobs für Daten, die sich im Google Cloud Storage befinden.
Welche Vertex-KI-Modelle werden bei der Verwendung von Latenode-Workflows unterstützt?
Latenode unterstützt alle Vertex-KI-Modelle, einschließlich individuell trainierter und vortrainierter Optionen. Sie können Modellparameter einfach konfigurieren.
Gibt es Einschränkungen bei der Integration von Google Vertex AI und Google Cloud Storage auf Latenode?
Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:
- Für die Übertragung großer Dateien gelten möglicherweise die Bandbreitenbeschränkungen von Google Cloud Storage.
- Das komplexe Training von Vertex-KI-Modellen kann erhebliche Ressourcen verbrauchen.
- Die Echtzeitverarbeitung hängt von der Verfügbarkeit der Vertex AI API ab.