- Vertex AI facilita el desarrollo y despliegue de modelos de IA en Google Cloud
- Es vital configurar correctamente los permisos de IAM y agentes de servicio
- La integración con otras plataformas se hace a través de claves API en formato JSON
- Vertex AI Search y Conversation permiten crear chatbots inteligentes y personalizables
En un mundo donde la inteligencia artificial está transformando la forma en la que interactuamos con los datos y las aplicaciones, Google ha puesto sobre la mesa una de sus soluciones más potentes: Vertex AI en Google Cloud. Esta plataforma se ha diseñado para facilitar la implementación de modelos de IA en un entorno escalable, seguro y completamente integrado con el ecosistema de Google Cloud.
Con herramientas que permiten desde la creación de modelos personalizados hasta la integración de chatbots inteligentes, Vertex AI (de la que ya hablamos en este artículo) se ha convertido en una opción clave para empresas y desarrolladores que buscan simplificar la puesta en marcha de soluciones basadas en machine learning. En este artículo vamos a ver paso a paso cómo integrar Vertex AI en Google Cloud, incluyendo sus casos de uso, configuración inicial, permisos necesarios, gestión de claves API y mucho más.
¿Qué es Vertex AI y por qué te interesa integrarlo?
Vertex AI es una plataforma integral de machine learning dentro de Google Cloud que unifica todos los servicios de IA en un solo lugar. Desde el entrenamiento hasta la predicción, permite a los equipos de datos trabajar de forma más eficiente. Estas son algunas de sus capacidades:
- Almacenamiento de atributos.
- Creación de chatbots.
- Despliegue rápido de predicciones en tiempo real.
- Entrenamiento de modelos personalizados.
Lo mejor de todo es que no necesitas ser un experto en IA para comenzar a usarlo. Desde pequeñas startups hasta grandes corporaciones, Vertex AI democratiza el acceso a la inteligencia artificial.
Configuración inicial de un proyecto en Google Cloud
Antes de integrar Vertex AI en tus aplicaciones o flujos de trabajo, necesitas tener un proyecto activo en Google Cloud. Estos son los pasos esenciales para comenzar:
- Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si no tienes una, puedes crearla gratis y obtener $300 en créditos promocionales.
- Selecciona o crea un proyecto desde el project selector en la consola de Google Cloud. Asegúrate de asignarle un nombre claro.
- Activa la facturación en ese proyecto, ya que es necesaria para habilitar los servicios.
- Habilita la API de Vertex AI buscando “Vertex AI” en la barra superior y activando desde allí su API.
Una vez hecho esto, estarás listo para usar los potentes servicios que ofrece Vertex AI en Google Cloud.
Permisos e identidades necesarias: IAM y agentes de servicio
Para que integrar Vertex AI en Google Cloud y que esta función pueda operar correctamente dentro de tu proyecto, es fundamental establecer los permisos adecuados. Esto implica tanto al usuario como al agente de servicio que actúa en nombre del sistema.
El componente clave para almacenar y reutilizar atributos de modelos es Vertex AI Feature Store, el cual hace servir un agente de servicio con esta forma:
service-[PROJECT_NUMBER]@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com
Este agente debe tener permiso para acceder a los datos de tu proyecto. Si los datos están en un proyecto diferente al del almacén de atributos, tendrás que otorgar manualmente acceso al agente desde el proyecto donde se encuentren esos datos.
Existen roles predefinidos de IAM para diferentes tipos de usuarios:
- DevOps y administración de TI: featurestoreAdmin o featurestoreInstanceCreator.
- Ingenieros y científicos de datos: featurestoreResourceEditor y featurestoreDataWriter.
- Analistas e investigadores: featurestoreResourceViewer y featurestoreDataViewer.
Asignar correctamente estos permisos garantiza que cada equipo pueda trabajar con los recursos según sus necesidades sin comprometer la seguridad del sistema.
Cómo obtener y configurar la clave API para Vertex AI
Para que servicios externos puedan comunicarse con Vertex AI, es necesario generar una clave API privada. Aquí te explicamos cómo hacerlo paso a paso:
- Crea una cuenta de servicio desde la consola en “IAM y administración → Cuentas de servicio”.
- Asigna el rol “Agente de servicio de Vertex AI” durante la creación. Esto es clave para que pueda actuar dentro del proyecto.
- Genera una clave de tipo JSON desde la pestaña de “Claves”. Guarda el archivo con cuidado, ya que es tu entrada a la integración externa.
Después, solo tienes que copiar el contenido del JSON en el campo indicado de la plataforma que desees conectar, como AI Content Labs.
Creación de chatbots con Vertex AI Search and Conversation
Una de las herramientas más versátiles a la que podemos acceder tras integrar Vertex AI en Google Cloud es la creación de asistentes conversacionales inteligentes. Con Vertex AI Search and Conversation puedes:
- Subir documentos en PDF y permitir que el bot responda preguntas basándose en su contenido.
- Desarrollar asistentes personalizados que respondan a temas específicos.
- Usar Dialogflow CX para una personalización más avanzada.
Un detalle importante es configurar correctamente el idioma del agente. Si los PDF están en español, y el bot fue configurado en inglés, no funcionará como debería.
Integración de Vertex AI en aplicaciones propias
No tiene sentido crear un asistente potente si no puedes usarlo en tu web o app móvil. Por suerte, Google permite fácilmente su integración en distintos entornos:
- Vertex AI Search permite incrustar el chatbot directamente en páginas web o aplicaciones móviles.
- Vertex AI Conversation, al estar integrado con plataformas como Dialogflow CX, amplía la compatibilidad con más soluciones empresariales.
Esto hace que puedas tener un chatbot basado en IA en tu sitio en cuestión de minutos, todo respaldado por la infraestructura de Google Cloud.
Cuotas, límites y buenas prácticas
Como todo producto de Google Cloud, Vertex AI tiene cuotas por uso que es recomendable revisar:
- Límites en el número de nodos de entrega en línea.
- Cantidad de solicitudes por minuto permitidas a Feature Store.
Estas cuotas ayudan a mantener el sistema estable para todos los usuarios y permiten detectar acciones que pudieran afectar a tu facturación. Al configurar un entorno de producción, siempre es conveniente establecer alertas en Google Cloud Monitoring.
Vertex AI representa el siguiente paso en la evolución de la inteligencia artificial aplicada al mundo real. Desde configuraciones iniciales hasta integraciones complejas, esta herramienta lo tiene todo para facilitarte la vida como desarrollador, científico de datos o profesional de TI. integrar Vertex AI en Google Cloud es un excelente modo de poner en marcha tu próximo proyecto digital.
Redactor especializado en temas de tecnología e internet con más de diez años de experiencia en diferentes medios digitales. He trabajado como editor y creador de contenidos para empresas de comercio electrónico, comunicación, marketing online y publicidad. También he escrito en webs de economía, finanzas y otros sectores. Mi trabajo es también mi pasión. Ahora, a través de mis artículos en Tecnobits, intento explorar todas las novedades y nuevas oportunidades que el mundo de la tecnología nos ofrece día a día para mejorar nuestras vidas.