Inferencia por lotes desde Cloud Storage

En esta página, se describe cómo obtener inferencias por lotes con Cloud Storage.

1. Prepara tus entradas

La inferencia por lotes para los modelos de Gemini acepta un archivo de líneas JSON (JSONL) almacenado en Cloud Storage como datos de entrada. Cada línea de los datos de entrada por lotes es una solicitud al modelo.

Por ejemplo:

{"request":{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "What is the relation between the following video and image samples?"}, {"fileData": {"fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4", "mimeType": "video/mp4"}}, {"fileData": {"fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cricket.jpeg", "mimeType": "image/jpeg"}}]}], "generationConfig": {"temperature": 0.9, "topP": 1, "maxOutputTokens": 256}}}

Descarga el archivo de solicitud por lotes de muestra

Después de preparar tus datos de entrada y subirlos a Cloud Storage, asegúrate de que el agente de servicio de AI Platform tenga permiso para leer el archivo de Cloud Storage.

2. Envía un trabajo por lotes

Puedes crear un trabajo por lotes con la Google Cloud consola, la API de REST, o el SDK de IA generativa de Google.

Console

  1. En la sección Agent Platform del Google Cloud console, ve a la Batch Inference página.

    Ir a la inferencia por lotes

  2. Haz clic en Crear.

REST

Para crear un trabajo de inferencia por lotes, usa el projects.locations.batchPredictionJobs.create método.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • ENDPOINT_PREFIX: Es la región del recurso del modelo seguida de -. Por ejemplo, us-central1-. Si usas el extremo global, déjalo en blanco. Nota: El extremo global no es compatible con la inferencia por lotes que usa modelos ajustados.
  • LOCATION: Es una región que admite modelos de Gemini. Si usas el extremo global, ingresa global.
  • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto.
  • MODEL_PATH: Es el nombre del modelo de publicador, por ejemplo, publishers/google/models/gemini-2.5-flash; o el nombre del extremo ajustado, por ejemplo, projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID, en el que MODEL_ID es el ID del modelo ajustado.
  • INPUT_URI: Es la ubicación de Cloud Storage de tu entrada de inferencia por lotes JSONL, como gs://bucketname/path/to/file.jsonl.
  • OUTPUT_FORMAT: Para generar a bucket de Cloud Storage, especifica jsonl.
  • DESTINATION: Para BigQuery, especifica bigqueryDestination. Para Cloud Storage, especifica gcsDestination.
  • OUTPUT_URI_FIELD_NAME: Para BigQuery, especifica outputUri. Para Cloud Storage, especifica outputUriPrefix.
  • OUTPUT_URI: Para BigQuery, especifica la ubicación de la tabla, como bq://myproject.mydataset.output_result. La región del conjunto de datos de BigQuery de salida debe ser la misma que la del trabajo de inferencia por lotes de Agent Platform. Para Cloud Storage, especifica la ubicación del bucket y el directorio, como gs://mybucket/path/to/output.

Método HTTP y URL: 

POST https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs

Cuerpo JSON de la solicitud: 

{
  "displayName": "my-cloud-storage-batch-inference-job",
  "model": "MODEL_PATH",
  "inputConfig": {
    "instancesFormat": "jsonl",
    "gcsSource": {
      "uris" : "INPUT_URI"
    }
  },
  "outputConfig": {
    "predictionsFormat": "OUTPUT_FORMAT",
    "DESTINATION": {
      "OUTPUT_URI_FIELD_NAME": "OUTPUT_URI"
    }
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

En la respuesta, se incluye un identificador único para el trabajo por lotes. Puedes consultar el estado del trabajo por lotes con el BATCH_JOB_ID. Para obtener más información, consulta Supervisa el estado del trabajo. Nota: No se admiten las cuentas de servicio personalizadas ni CMEK.

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Configura las variables de entorno para usar el SDK de Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

import time

from google import genai
from google.genai.types import CreateBatchJobConfig, JobState, HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
# TODO(developer): Update and un-comment below line
# output_uri = "gs://your-bucket/your-prefix"

# See the documentation: https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.batches.Batches.create
job = client.batches.create(
    # To use a tuned model, set the model param to your tuned model using the following format:
    # model="projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/models/{MODEL_ID}
    model="gemini-2.5-flash",
    # Source link: https://storage.cloud.google.com/cloud-samples-data/batch/prompt_for_batch_gemini_predict.jsonl
    src="gs://cloud-samples-data/batch/prompt_for_batch_gemini_predict.jsonl",
    config=CreateBatchJobConfig(dest=output_uri),
)
print(f"Job name: {job.name}")
print(f"Job state: {job.state}")
# Example response:
# Job name: projects/.../locations/.../batchPredictionJobs/9876453210000000000
# Job state: JOB_STATE_PENDING

# See the documentation: https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.types.BatchJob
completed_states = {
    JobState.JOB_STATE_SUCCEEDED,
    JobState.JOB_STATE_FAILED,
    JobState.JOB_STATE_CANCELLED,
    JobState.JOB_STATE_PAUSED,
}

while job.state not in completed_states:
    time.sleep(30)
    job = client.batches.get(name=job.name)
    print(f"Job state: {job.state}")
# Example response:
# Job state: JOB_STATE_PENDING
# Job state: JOB_STATE_RUNNING
# Job state: JOB_STATE_RUNNING
# ...
# Job state: JOB_STATE_SUCCEEDED

3. Supervisa el estado y el progreso del trabajo

Después de enviar el trabajo por lotes, puedes verificar su estado con la Google Cloud consola, la API de REST o el SDK de IA generativa de Google.

Console

  1. Ve a la Batch Inference página.

    Ir a la inferencia por lotes

  2. Selecciona tu trabajo por lotes para supervisar su progreso.

REST

Para supervisar un trabajo de inferencia por lotes, usa el projects.locations.batchPredictionJobs.get método y consulta el CompletionStats campo en la respuesta.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • ENDPOINT_PREFIX: Es la región del recurso del modelo seguida de -. Por ejemplo, us-central1-. Si usas el extremo global, déjalo en blanco.
  • LOCATION: Es una región que admite modelos de Gemini. Si usas el extremo global, ingresa global.
  • PROJECT_ID: Es el ID del proyecto.
  • BATCH_JOB_ID: Es el ID de tu trabajo por lotes.

Método HTTP y URL: 

GET https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://ENDPOINT_PREFIXaiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

Python

Instalar

pip install --upgrade google-genai

Para obtener más información, consulta la documentación de referencia del SDK.

Configura las variables de entorno para usar el SDK de Gen AI con Vertex AI: 

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True
 

    from google import genai
    from google.genai.types import HttpOptions

    client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

    # Get the batch job
# Eg. batch_job_name = "projects/123456789012/locations/.../batchPredictionJobs/1234567890123456789"
    batch_job = client.batches.get(name=batch_job_name)

    print(f"Job state: {batch_job.state}")
    # Example response:
    # Job state: JOB_STATE_PENDING
    # Job state: JOB_STATE_RUNNING
    # Job state: JOB_STATE_SUCCEEDED

Para obtener descripciones de los estados del trabajo, consulta JobState.

4. Recuperar los resultados por lotes

Cuando se completa un trabajo de inferencia por lotes, el resultado se almacena en el bucket de Cloud Storage que especificaste cuando creaste el trabajo. Para las filas correctas, las respuestas del modelo se almacenan en el campo response. De lo contrario, los detalles del error se almacenan en el campo status para su inspección posterior.

Durante los trabajos de larga duración, las inferencias completadas se exportan de forma continua al destino de salida especificado. Si se finaliza el trabajo de inferencia por lotes, se exportan todas las filas completadas. Solo se te cobrarán las inferencias completadas.

Ejemplos de resultados

Ejemplo sin errores

{
  "status": "",
  "processed_time": "2024-11-01T18:13:16.826+00:00",
  "request": {
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "fileData": null,
            "text": "What is the relation between the following video and image samples?"
          },
          {
            "fileData": {
              "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4",
              "mimeType": "video/mp4"
            },
            "text": null
          },
          {
            "fileData": {
              "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cricket.jpeg",
              "mimeType": "image/jpeg"
            },
            "text": null
          }
        ],
        "role": "user"
      }
    ]
  },
  "response": {
    "candidates": [
      {
        "avgLogprobs": -0.5782725546095107,
        "content": {
          "parts": [
            {
              "text": "This video shows a Google Photos marketing campaign where animals at the Los Angeles Zoo take self-portraits using a modified Google phone housed in a protective case. The image is unrelated."
            }
          ],
          "role": "model"
        },
        "finishReason": "STOP"
      }
    ],
    "modelVersion": "gemini-2.0-flash-001@default",
    "usageMetadata": {
      "candidatesTokenCount": 36,
      "promptTokenCount": 29180,
      "totalTokenCount": 29216
    }
  }
}

Ejemplo con errores

{
  "status": "Bad Request: {\"error\": {\"code\": 400, \"message\": \"Please use a valid role: user, model.\", \"status\": \"INVALID_ARGUMENT\"}}",
  "processed_time": "2025-07-09T19:57:43.558+00:00",
  "request": {
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works in a few words"
          }
        ],
        "role": "tester"
      }
    ]
  },
  "response": {}
}