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Como conectar IA de vértice de Google y Google Cloud Storage
Crear un nuevo escenario para conectar IA de vértice de Google y Google Cloud Storage
En el espacio de trabajo, haga clic en el botón “Crear nuevo escenario”.
Añade el primer paso
Agregue el primer nodo: un disparador que iniciará el escenario cuando reciba el evento requerido. Los disparadores pueden programarse, llamarse mediante un IA de vértice de Google, desencadenado por otro escenario o ejecutado manualmente (con fines de prueba). En la mayoría de los casos, IA de vértice de Google or Google Cloud Storage Será tu primer paso. Para ello, haz clic en "Elegir una aplicación", busca IA de vértice de Google or Google Cloud Storagey seleccione el disparador apropiado para iniciar el escenario.
Agregar el IA de vértice de Google Nodo
Seleccione el botón IA de vértice de Google nodo del panel de selección de aplicaciones a la derecha.
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IA de vértice de Google
Configura el IA de vértice de Google
Haz clic en el botón IA de vértice de Google Nodo para configurarlo. Puedes modificar el IA de vértice de Google URL y elegir entre las versiones DEV y PROD. También puedes copiarla para usarla en otras automatizaciones.
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IA de vértice de Google
Tipo de nodo
#1 IA de vértice de Google
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate IA de vértice de Google
Agregar el Google Cloud Storage Nodo
A continuación, haga clic en el icono más (+) en el IA de vértice de Google nodo, seleccione Google Cloud Storage de la lista de aplicaciones disponibles y elija la acción que necesita de la lista de nodos dentro Google Cloud Storage.
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IA de vértice de Google
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Google Cloud Storage
Autenticar Google Cloud Storage
Ahora, haga clic en el Google Cloud Storage Nodo y seleccione la opción de conexión. Puede ser una conexión OAuth2 o una clave API, que puede obtener en su Google Cloud Storage Configuración. La autenticación le permite utilizar Google Cloud Storage a través de Latenode.
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IA de vértice de Google
⚙
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Google Cloud Storage
Tipo de nodo
#2 Google Cloud Storage
/
Nombre
Sin título
Conexión *
Seleccionar
Mapa
Conéctate Google Cloud Storage
Configura el IA de vértice de Google y Google Cloud Storage Nodes
A continuación, configure los nodos completando los parámetros requeridos según su lógica. Los campos marcados con un asterisco rojo (*) son obligatorios.
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IA de vértice de Google
⚙
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Google Cloud Storage
Configurar el IA de vértice de Google y Google Cloud Storage Integración:
Utilice varios nodos Latenode para transformar datos y mejorar su integración:
- Derivación: Cree múltiples ramas dentro del escenario para manejar una lógica compleja.
- Fusión: Combine diferentes ramas de nodos en una, pasando datos a través de ella.
- Nodos Plug n Play: Utilice nodos que no requieran credenciales de cuenta.
- Pregunte a IA: utilice la opción impulsada por GPT para agregar capacidades de IA a cualquier nodo.
- Esperar: Establezca tiempos de espera, ya sea por intervalos o hasta fechas específicas.
- Subescenarios (Nódulos): Crea subescenarios que estén encapsulados en un solo nodo.
- Iteración: procesar matrices de datos cuando sea necesario.
- Código: Escriba un código personalizado o pídale a nuestro asistente de IA que lo haga por usted.
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JavaScript
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IA Antrópica Claude 3
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Google Cloud Storage
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Activador en webhook
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IA de vértice de Google
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Iterador
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Respuesta del webhook
Guardar y activar el escenario
Después de configurar IA de vértice de Google, Google Cloud Storage, y cualquier nodo adicional, no olvide guardar el escenario y hacer clic en "Implementar". Al activar el escenario, se garantiza que se ejecutará automáticamente cada vez que el nodo de activación reciba una entrada o se cumpla una condición. De manera predeterminada, todos los escenarios creados recientemente están desactivados.
Pruebe el escenario
Ejecute el escenario haciendo clic en "Ejecutar una vez" y activando un evento para verificar si IA de vértice de Google y Google Cloud Storage La integración funciona como se espera. Según su configuración, los datos deberían fluir entre IA de vértice de Google y Google Cloud Storage (o viceversa). Resuelva fácilmente el escenario revisando el historial de ejecución para identificar y corregir cualquier problema.
Las formas más poderosas de conectarse IA de vértice de Google y Google Cloud Storage
Google Cloud Storage + Google Vertex AI + Hojas de cálculo de Google: Cuando se sube un nuevo archivo de imagen a Google Cloud Storage, se analiza con el modelo Gemini de Google Vertex AI. Los resultados del análisis se registran en una Hoja de Cálculo de Google para su seguimiento y revisión.
Almacenamiento en la nube de Google + Google Vertex AI + Slack: Cuando se almacena un nuevo archivo de video en Google Cloud Storage, su contenido se analiza con Google Vertex AI. Posteriormente, se envía un resumen del análisis a un canal de Slack designado para mantener al equipo informado.
IA de vértice de Google y Google Cloud Storage alternativas de integración
Quienes somos IA de vértice de Google
Usa Vertex AI en Latenode para crear automatización basada en IA. Integra rápidamente modelos de aprendizaje automático para tareas como el análisis de sentimientos o el reconocimiento de imágenes. Automatice flujos de trabajo de enriquecimiento de datos o moderación de contenido sin necesidad de programación compleja. El editor visual de Latenode facilita el encadenamiento de tareas de IA y su escalado fiable, pagando solo por el tiempo de ejecución de cada flujo.
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Quienes somos Google Cloud Storage
Usa Google Cloud Storage en Latenode para la gestión automatizada de archivos. Sube, descarga y gestiona archivos en tus flujos de trabajo. Automatice las copias de seguridad, el archivado de datos o el procesamiento de imágenes. Conecte GCS con otras aplicaciones para una transferencia de datos fluida y la activación de eventos. El editor visual de Latenode simplifica las automatizaciones complejas basadas en archivos.
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Vea cómo funciona Latenode
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Preguntas Frecuentes IA de vértice de Google y Google Cloud Storage
¿Cómo puedo conectar mi cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud Storage usando Latenode?
Para conectar su cuenta de Google Vertex AI a Google Cloud Storage en Latenode, siga estos pasos:
- Inicie sesión en su cuenta de Latenode.
- Vaya a la sección de integraciones.
- Seleccione Google Vertex AI y haga clic en "Conectar".
- Autentica tus cuentas de Google Vertex AI y Google Cloud Storage proporcionando los permisos necesarios.
- Una vez conectado, podrá crear flujos de trabajo utilizando ambas aplicaciones.
¿Puedo analizar automáticamente las imágenes almacenadas en Google Cloud Storage usando Vertex AI?
¡Sí, puedes! Latenode te permite automatizar este proceso, activando el análisis de Vertex AI cada vez que se añaden nuevas imágenes a Cloud Storage. Esto simplifica los flujos de trabajo de reconocimiento de objetos.
¿Qué tipos de tareas puedo realizar al integrar Google Vertex AI con Google Cloud Storage?
La integración de Google Vertex AI con Google Cloud Storage le permite realizar diversas tareas, entre ellas:
- Etiquetado automático de imágenes almacenadas en Google Cloud Storage mediante Vertex AI Vision.
- Entrenamiento de modelos Vertex AI personalizados utilizando conjuntos de datos almacenados en Google Cloud Storage.
- Generación de resúmenes de texto de documentos almacenados en Google Cloud Storage con Vertex AI.
- Creación de canales de datos automatizados para flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Ejecución de trabajos de predicción por lotes en datos que residen en Google Cloud Storage.
¿Qué modelos de Vertex AI son compatibles al utilizar flujos de trabajo de Latenode?
Latenode es compatible con todos los modelos de IA de Vertex, incluyendo opciones personalizadas y preentrenadas. Puedes configurar fácilmente los parámetros del modelo.
¿Existen limitaciones para la integración de Google Vertex AI y Google Cloud Storage en Latenode?
Si bien la integración es poderosa, hay ciertas limitaciones que se deben tener en cuenta:
- Las transferencias de archivos grandes pueden estar sujetas a los límites de ancho de banda de Google Cloud Storage.
- El entrenamiento del modelo de IA Vertex complejo puede consumir recursos significativos.
- El procesamiento en tiempo real depende de la disponibilidad de la API de Vertex AI.
