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Como conectar Google Vertex AI e Google Cloud Storage
Crie um novo cenário para conectar Google Vertex AI e Google Cloud Storage
No espaço de trabalho, clique no botão “Criar novo cenário”.
Adicione o primeiro passo
Adicione o primeiro nó – um gatilho que iniciará o cenário quando receber o evento necessário. Os gatilhos podem ser agendados, chamados por um Google Vertex AI, acionado por outro cenário ou executado manualmente (para fins de teste). Na maioria dos casos, Google Vertex AI or Google Cloud Storage será seu primeiro passo. Para fazer isso, clique em "Escolha um aplicativo", encontre Google Vertex AI or Google Cloud Storagee selecione o gatilho apropriado para iniciar o cenário.
Adicionar o Google Vertex AI Node
Selecione os Google Vertex AI nó do painel de seleção de aplicativos à direita.
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Google Vertex AI
Configure o Google Vertex AI
Clique no Google Vertex AI nó para configurá-lo. Você pode modificar o Google Vertex AI URL e escolha entre as versões DEV e PROD. Você também pode copiá-lo para uso em automações futuras.
Adicionar o Google Cloud Storage Node
Em seguida, clique no ícone de mais (+) no Google Vertex AI nó, selecione Google Cloud Storage da lista de aplicativos disponíveis e escolha a ação necessária na lista de nós dentro Google Cloud Storage.
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Google Vertex AI
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Google Cloud Storage
Autenticar Google Cloud Storage
Agora, clique no Google Cloud Storage nó e selecione a opção de conexão. Pode ser uma conexão OAuth2 ou uma chave de API, que você pode obter em seu Google Cloud Storage configurações. A autenticação permite que você use Google Cloud Storage através do Latenode.
Configure o Google Vertex AI e Google Cloud Storage Nodes
Em seguida, configure os nós preenchendo os parâmetros necessários de acordo com sua lógica. Os campos marcados com um asterisco vermelho (*) são obrigatórios.
Configure o Google Vertex AI e Google Cloud Storage Integração
Use vários nós Latenode para transformar dados e aprimorar sua integração:
- Ramificação: Crie várias ramificações dentro do cenário para lidar com lógica complexa.
- Mesclando: Combine diferentes ramos de nós em um, passando dados por ele.
- Nós Plug n Play: Use nós que não exijam credenciais de conta.
- Pergunte à IA: use a opção com tecnologia GPT para adicionar recursos de IA a qualquer nó.
- Espera: defina tempos de espera, seja para intervalos ou até datas específicas.
- Subcenários (nódulos): crie subcenários encapsulados em um único nó.
- Iteração: processe matrizes de dados quando necessário.
- Código: escreva um código personalizado ou peça ao nosso assistente de IA para fazer isso por você.
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JavaScript
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IA Antrópico Claude 3
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Google Cloud Storage
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Acionador no Webhook
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Google Vertex AI
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Iterador
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Resposta do webhook
Salvar e ativar o cenário
Depois de configurar Google Vertex AI, Google Cloud Storage, e quaisquer nós adicionais, não se esqueça de salvar o cenário e clicar em "Deploy". A ativação do cenário garante que ele será executado automaticamente sempre que o nó de gatilho receber entrada ou uma condição for atendida. Por padrão, todos os cenários recém-criados são desativados.
Teste o cenário
Execute o cenário clicando em “Executar uma vez” e disparando um evento para verificar se o Google Vertex AI e Google Cloud Storage a integração funciona conforme o esperado. Dependendo da sua configuração, os dados devem fluir entre Google Vertex AI e Google Cloud Storage (ou vice-versa). Solucione facilmente o cenário revisando o histórico de execução para identificar e corrigir quaisquer problemas.
As formas mais poderosas de se conectar Google Vertex AI e Google Cloud Storage
Armazenamento em nuvem do Google + Google Vertex AI + Planilhas Google: Quando um novo arquivo de imagem é carregado no Google Cloud Storage, ele é analisado usando o modelo Gemini do Google Vertex AI. Os resultados da análise são registrados em uma Planilha Google para rastreamento e revisão.
Armazenamento em nuvem do Google + Google Vertex AI + Slack: Quando um novo arquivo de vídeo é armazenado no Google Cloud Storage, seu conteúdo é analisado usando o Google Vertex AI. Um resumo da análise é então enviado para um canal designado do Slack para manter a equipe informada.
Google Vertex AI e Google Cloud Storage alternativas de integração
Sobre Google Vertex AI
Use o Vertex AI no Latenode para criar automações com tecnologia de IA. Integre rapidamente modelos de aprendizado de máquina para tarefas como análise de sentimentos ou reconhecimento de imagens. Automatize fluxos de trabalho de enriquecimento de dados ou moderação de conteúdo sem codificação complexa. O editor visual do Latenode facilita o encadeamento de tarefas de IA e as escala de forma confiável, pagando apenas pelo tempo de execução de cada fluxo.
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Sobre Google Cloud Storage
Use o Google Cloud Storage no Latenode para gerenciamento automatizado de arquivos. Faça upload, download e gerencie arquivos em seus fluxos de trabalho. Automatize backups, arquivamento de dados ou processamento de imagens. Conecte o GCS a outros aplicativos para transferência de dados e disparo de eventos sem interrupções. O editor visual do Latenode simplifica automações complexas baseadas em arquivos.
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Perguntas frequentes Google Vertex AI e Google Cloud Storage
Como posso conectar minha conta do Google Vertex AI ao Google Cloud Storage usando o Latenode?
Para conectar sua conta do Google Vertex AI ao Google Cloud Storage no Latenode, siga estas etapas:
- Entre na sua conta Latenode.
- Navegue até a seção de integrações.
- Selecione Google Vertex AI e clique em "Conectar".
- Autentique suas contas do Google Vertex AI e do Google Cloud Storage fornecendo as permissões necessárias.
- Uma vez conectado, você pode criar fluxos de trabalho usando ambos os aplicativos.
Posso analisar automaticamente imagens armazenadas no Google Cloud Storage usando o Vertex AI?
Sim, você pode! O Latenode permite automatizar esse processo, acionando a análise do Vertex AI sempre que novas imagens são adicionadas ao Cloud Storage. Isso simplifica os fluxos de trabalho de reconhecimento de objetos.
Que tipos de tarefas posso executar integrando o Google Vertex AI com o Google Cloud Storage?
A integração do Google Vertex AI com o Google Cloud Storage permite que você execute várias tarefas, incluindo:
- Rotulagem automática de imagens armazenadas no Google Cloud Storage usando a visão Vertex AI.
- Treinamento de modelos personalizados do Vertex AI usando conjuntos de dados armazenados no Google Cloud Storage.
- Gerando resumos de texto de documentos armazenados no Google Cloud Storage com o Vertex AI.
- Criação de pipelines de dados automatizados para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina.
- Executando trabalhos de previsão em lote em dados residentes no Google Cloud Storage.
Quais modelos Vertex AI são suportados ao usar fluxos de trabalho do Latenode?
O Latenode suporta todos os modelos Vertex AI, incluindo opções personalizadas e pré-treinadas. Você pode configurar facilmente os parâmetros do modelo.
Há alguma limitação na integração do Google Vertex AI e do Google Cloud Storage no Latenode?
Embora a integração seja poderosa, há certas limitações que você deve conhecer:
- Transferências de arquivos grandes podem estar sujeitas aos limites de largura de banda do Google Cloud Storage.
- O treinamento complexo do modelo Vertex AI pode consumir recursos significativos.
- O processamento em tempo real depende da disponibilidade da API Vertex AI.
