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Embedding
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Veo 3
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Lyria
Lyria 2
Lyria 3
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Panoramica dei modelli di partner
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Panoramica
Richiesta di previsioni
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Previsioni batch
Output strutturati
Memorizzazione nella cache dei prompt
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Programma di verifica cyber
Modelli Claude
Fable
Fable 5.1
Fable 5
Opus
Opus 5.5
Opus 5
Opus 4.8
Opus 4.7
Opus 4.6
Opus 4.5
Opus 4.1
Opus 4
Sonnet
Sonnet 5.5
Sonnet 5
Sonnet 4.6
Sonnet 4.5
Sonnet 4
Haiku
Haiku 5.5
Haiku 4.5
Grok
Panoramica
API Responses
Chiamata di funzione
Output strutturato
Ragionamento
Dettagli modello
Grok 4.1 Fast
Grok 4.20
Grok 4.3
Grok 4.6
Grok 4.7
Mistral AI
Panoramica
Dettagli modello
Mistral Medium 3
OCR Mistral (25/05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Codestral 2
Meta
Panoramica
Dettagli modello
Muse Spark 1.3
Eseguire il deployment dei modelli partner da Model Garden
Ritiri dei modelli di partner
Modelli aperti
Panoramica
AlphaFold 3
AlphaGenome
DeepSeek
Panoramica
DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-R1-0528
DeepSeek-OCR
Embedding (e5)
Multilingual E5 Small
Multilingue E5 Large
Google Gemma
Model-as-a-Service (MaaS)
Gemma-4-26B-A4B-IT MaaS
Utilizzare Gemma
Tutorial: esegui il deployment e l'inferenza di Gemma (GPU)
Tutorial: esegui il deployment e l'inferenza di Gemma (TPU)
Kimi
Panoramica
Kimi K2 Thinking
Llama
Panoramica
Richiesta di previsioni
Dettagli modello
Llama 4 Maverick
Llama 4 Scout
Llama 3.3
MiniMax
Panoramica
MiniMax M2
OpenAI
Panoramica
OpenAI gpt-oss-120b
OpenAI gpt-oss-20b
Qwen
Panoramica
Qwen 3 Next Instruct 80B
Qwen 3 Next Thinking 80B
Qwen 3 Coder
Qwen 3 235B
ZAI.org
Panoramica
GLM 5.2
GLM 5
GLM 4.7
Modelli aperti gestiti (MaaS)
Panoramica
Utilizzare modelli aperti tramite Model as a Service (MaaS)
Concedere l'accesso ai modelli aperti
API
Chiamare le API MaaS per i modelli aperti
Chiamata di funzione
Elaborazione in corso…
Output strutturato
Previsione in batch
Deprecazioni dei modelli aperti
Modelli aperti con deployment autonomo
Panoramica
Eseguire il deployment di modelli aperti
Eseguire il deployment di modelli aperti da Model Garden
Esegui il deployment di modelli aperti con container predefiniti
Esegui il deployment di modelli aperti con un container vLLM personalizzato
Esegui il deployment di modelli con ponderazioni personalizzate
Utilizzare i modelli Hugging Face
Tutorial
Ottimizzare il rendimento del modello con le funzionalità avanzate di Model Garden
Hex-LLM
Guida completa a vLLM per l'erogazione di LLM di testo e multimodali (GPU)
TPU vLLM
xDiT
Esegui il deployment dei modelli Llama 3 con SpotVM e prenotazioni
Build
Progettazione dei prompt
Introduzione al prompting
Strategie di prompting
Panoramica
Fornisci istruzioni chiare e specifiche
Utilizza le istruzioni di sistema
Includi esempi few-shot
Aggiungere informazioni contestuali
Prompt strutturati
Confrontare i prompt
Chiedi al modello di spiegare il suo ragionamento
Suddividere le attività complesse
Sperimenta con i valori dei parametri
Strategie di iterazione dei prompt
Indicazioni per i prompt specifici per le attività
Progetta prompt multimodali
Progettare prompt di chat
Funzionalità
Sicurezza
Panoramica
AI responsabile
Istruzioni di sistema per la sicurezza
Configurare i filtri dei contenuti
Gemini per il filtraggio della sicurezza e la moderazione dei contenuti
Monitoraggio degli abusi
Elabora risposte bloccate
Credenziali dei contenuti
API AI Content Detection
Generazione di testo e codice
Generazione di testo
Istruzioni di sistema
Output strutturato
Parametri di generazione dei contenuti
Generazione di immagini
Generare immagini con Gemini
Generare immagini da video con Gemini
Modifica le immagini con Gemini
Best practice per la generazione di immagini di Gemini
Generare immagini di prova virtuale
Limitazioni della generazione di immagini di Gemini
AI responsabile e utilizzo per la generazione di immagini di Gemini
Documentazione di Imagen
Generazione di video
Panoramica
Da testo a video
Da immagine del primo fotogramma a video
Primo e ultimo fotogramma per i video
Generare video da riferimenti
Estendere i video
Modificare i video
Guida per i prompt
Best practice per i video
AI responsabile per Veo
Generazione di musica
Introduzione a Lyria
Generare musica utilizzando Lyria
Guida ai prompt di Lyria
Generazione di audio
Panoramica
Creare una voce personalizzata con la progettazione vocale
Replicare le voci
Guida ai prompt
Guida alla migrazione
Analisi dei contenuti multimediali
Comprensione delle immagini
Comprensione dei video
Comprensione dell'audio
Document understanding
Rilevamento del riquadro di delimitazione
Contesto URL
Elaborazione in corso…
Panoramica
Firme del pensiero
Guida ai prompt
API Interactions
Panoramica
Guida per gli sviluppatori
API Live
Panoramica
Per iniziare
Inizia a utilizzare l'SDK Gen AI
Inizia a utilizzare WebSocket
Iniziare a utilizzare ADK
Avviare e gestire sessioni live
Inviare stream audio e video
Configurare gli avatar live
Configurare la lingua e la voce
Configurare le funzionalità di Gemini
Chiamata di funzioni asincrone
Best practice con l'API Live
Risoluzione dei problemi relativi all'API Live
App demo e risorse
Esegui la migrazione dall'API Gemini 2.5 Flash Live a Gemini 3.8 Live
Embedding
Panoramica
Text embedding
Ottenere text embedding
Scegli un tipo di attività di embedding
Ottenere embedding multimodali
Ottenere inferenze di embedding batch
Traduzione
Trascrivere l'input vocale
Strumenti per i modelli
Eseguire il codice
Uso del computer
Chiamata di funzione
Grounding
Panoramica
Grounding con la Ricerca Google
Grounding con Google Maps
Grounding con Agent Search
Grounding con l'API di ricerca
Grounding delle risposte utilizzando RAG
Grounding con Elasticsearch
Grounding con la ricerca web Parallel
Grounding con la ricerca web Exa
Grounding web per aziende
Strumenti di sviluppo
Utilizzare strumenti di scrittura dei prompt basati sull'AI
Panoramica
Ottimizzare i prompt
Panoramica
Ottimizzatore zero-shot
Ottimizzatore few-shot
Ottimizzatore basato sui dati
Utilizzare i modelli di prompt
Gestire i prompt con l'SDK
Ottimizzazione del modello
Introduzione all'ottimizzazione
Ottimizzazione dei modelli Gemini
Fine-tuning supervisionato
Informazioni sul fine-tuning supervisionato
Preparare i dati
Utilizzare il fine-tuning supervisionato
Modalità supportate
Ottimizzazione del testo
Ottimizzazione dei documenti
Regolazione delle immagini
Ottimizzazione dell'audio
Sintonizzazione video
Ottimizzare la chiamata di funzione
Ottimizzazione del reinforcement learning
Informazioni sull'ottimizzazione del reinforcement learning
Guida rapida all'utilizzo della console
Guida rapida all'utilizzo dell'API
Job di ottimizzazione del reinforcement learning
Panoramica
Set di dati per l'ottimizzazione
Iperparametri
Funzioni di ricompensa
Metriche e monitoraggio
Ottimizzazione continua
Ottimizzazione delle preferenze
Informazioni sull'ottimizzazione delle preferenze
Preparare i dati
Utilizzare l'ottimizzazione delle preferenze
Utilizzare i punti di controllo di ottimizzazione
Utilizzare la sintonizzazione continua
Consigli per l'ottimizzazione con LoRA e QLoRA
Modelli aperti
Fine-tuning supervisionato e di distillazione
Modelli di embedding
Ottimizza i modelli di text embedding
Modelli di traduzione
Informazioni sul fine-tuning supervisionato
Preparare i dati
Utilizzare il fine-tuning supervisionato
Eseguire la migrazione
Chiama i modelli Agent Platform utilizzando le librerie OpenAI
Panoramica
Autentica
Esempi
Esegui la migrazione dall'SDK OpenAI
Valuta
Panoramica
Tutorial: esegui la valutazione utilizzando la console
Esegui la valutazione utilizzando il client GenAI nell'SDK Agent Platform
Tutorial: valuta i modelli utilizzando il client GenAI nell'SDK Agent Platform
Definisci le metriche di valutazione
Definisci le metriche di valutazione
Dettagli per le metriche gestite basate su rubrica
Prepara il set di dati di valutazione
Esegui una valutazione
Visualizzare e interpretare i risultati della valutazione
Valutare gli agenti
Metodi di valutazione alternativi
Valutare utilizzando il modulo di valutazione nell'SDK Agent Platform
Tutorial: esegui la valutazione utilizzando il modulo di valutazione nell'SDK Agent Platform
Definisci le metriche di valutazione
Prepara il set di dati di valutazione
Esegui una valutazione
Interpretare i risultati della valutazione
Modelli per metriche basate su modelli
Valutare gli agenti
Valutare un modello giudice
Configurare un modello di giudice
Esegui la pipeline AutoSxS
Esegui una pipeline di valutazione basata su calcolo
Esegui il deployment
Panoramica delle opzioni di consumo
Throughput riservato
Panoramica del throughput riservato
Modelli supportati
Calcolare i requisiti di Throughput riservato
Throughput riservato per l'API Live
Throughput riservato per i modelli Gemini Nano Banana
Throughput riservato per i modelli Gemini Omni
Throughput riservato per i modelli Veo 3
Throughput riservato a zona singola
Acquistare il throughput riservato
Utilizzare il Throughput riservato
PayGo
PayGo standard
Priority PayGo
Flex PayGo
Inferenza batch
Panoramica
Crea un job batch da Cloud Storage
Crea un job batch da BigQuery
Riprendere un job batch incompleto
Quote e limiti di sistema
Memorizza nella cache il contesto del prompt riutilizzato
Panoramica
Creare una cache del contesto
Utilizzare una cache di contesto
Ottenere informazioni sulla cache del contesto
Aggiornare una cache del contesto
Eliminare una cache del contesto
Cache del contesto per i modelli Gemini ottimizzati
Esegui il deployment di modelli di AI generativa
Risoluzione dei problemi relativi al codice di errore 429
Strategia di ripetizione dei tentativi
Amministrazione
Controllo dell'accesso
Networking
Controlli di sicurezza
Controllare l'accesso ai modelli di Model Garden
Abilita gli audit log di accesso ai dati
Salvare e condividere prompt
Monitorare i modelli
Monitorare i costi utilizzando le etichette dei metadati personalizzate
Logging di richiesta-risposta
Proteggere un'app di AI generativa utilizzando IAP
Panoramica
Configura il progetto e il repository di origine
Crea un servizio Cloud Run
Crea un bilanciatore del carico
Configura IAP
Testare l'app protetta da acquisti in-app
Pulizia del progetto
Crea il tuo modello
Panoramica
MLOps su Agent Platform
Interfacce per Agent Platform
Guide per principianti di Agent Platform
Addestra un modello AutoML
Addestra un modello personalizzato
Ottenere inferenze da un modello personalizzato
Addestra un modello utilizzando Agent Platform e l'SDK Python
Presentazione
Prerequisiti
Crea un notebook
Crea un set di dati
Creare un copione di formazione
Addestra un modello
Fare un'inferenza
Framework ML integrati
PyTorch
TensorFlow
Agent Platform per gli utenti di BigQuery
Glossario
Per iniziare
Configurazione di un progetto e di un ambiente di sviluppo
Installare l'SDK Agent Platform per Python
Autenticarsi in Agent Platform
Scelta di un metodo di addestramento
Prova un tutorial
Panoramica dei tutorial
Tutorial AutoML
Introduzione ai dati di immagine
Panoramica
Configurazione del progetto e dell'ambiente
Creazione di un set di dati e importazione di immagini
Addestra un modello di classificazione di immagini AutoML
Valutare e analizzare le prestazioni del modello
Deployment di un modello in un endpoint ed esecuzione di un'inferenza
Pulizia del progetto
Introduzione ai dati tabulari
Panoramica
Configurazione del progetto e dell'ambiente
Creazione di un set di dati e addestramento di un modello di classificazione AutoML
Deployment di un modello e richiesta di un'inferenza
Pulizia del progetto
Tutorial sull'addestramento personalizzato
Addestra un modello tabulare personalizzato
Addestra un modello di classificazione delle immagini TensorFlow Keras
Panoramica
Configurazione del progetto e dell'ambiente
Addestramento di un modello di classificazione delle immagini personalizzato
Esecuzione di previsioni da un modello di classificazione delle immagini personalizzato
Pulizia del progetto
Ottimizzare un modello di classificazione delle immagini con dati personalizzati
Utilizzare gli strumenti di sviluppo di Agent Platform
Panoramica degli strumenti di sviluppo
Utilizza l'SDK Agent Platform
Panoramica
Introduzione all'SDK Agent Platform per Python
Guida alla migrazione della versione 2.0.1 di Python
Classi dell'SDK Agent Platform per Python
Panoramica delle classi dell'SDK Agent Platform
Classi di dati
Corsi di formazione
Classi modello
Classi di previsione
Tracking classes
Supporto di Terraform per Agent Platform
Agent Platform Training
Panoramica
Addestramento serverless di Agent Platform
Panoramica dell'addestramento serverless in Agent Platform
Caricare e preparare i dati
Panoramica della preparazione dei dati
Utilizzare Cloud Storage come file system montato
Monta una condivisione NFS per l'addestramento serverless
Utilizzo di set di dati gestiti
Preparare la richiesta di addestramento
Informazioni sul servizio di addestramento serverless
Prepara il codice di addestramento
Utilizzo di container predefiniti
Creare un'applicazione di addestramento Python per un container predefinito
Container predefiniti per l'addestramento serverless
Utilizzo di container personalizzati
Container personalizzati per l'addestramento serverless
Creazione di un container personalizzato
Containerizzazione ed esecuzione del codice di addestramento a livello locale
Addestrare su una risorsa permanente
Panoramica
Crea risorsa permanente
Esegui job di addestramento su una risorsa permanente
Recuperare le informazioni sulle risorse permanenti
Riavvia una risorsa permanente
Eliminare una risorsa permanente
Configura il job di addestramento
Scelta di un metodo di addestramento personalizzato
Configurazione delle impostazioni dei container per l'addestramento
Configurazione delle risorse di calcolo per l'addestramento
Utilizza le prenotazioni con l'addestramento
Utilizzare le VM spot con l'addestramento
Invia il job di addestramento
Creazione job personalizzati
Ottimizzazione degli iperparametri
Panoramica dell'ottimizzazione degli iperparametri
Utilizzo dell'ottimizzazione degli iperparametri
Creazione pipeline di addestramento
Pianificare i job in base alla disponibilità delle risorse
Utilizzo dell'addestramento distribuito
Addestramento con le VM Cloud TPU
Utilizzo dell'IP privato per l'addestramento personalizzato
Utilizza l'interfaccia Private Service Connect per l'addestramento (consigliato)
Monitoraggio e debug
Monitoraggio e debug dell'addestramento con una shell interattiva
Profilare le prestazioni dell'addestramento del modello
Tutorial: crea una pipeline per l'addestramento continuo
Crea vincoli personalizzati delle policy dell'organizzazione
Cluster Gemini Enterprise Agent Platform
Panoramica
Inizia a utilizzare i cluster di addestramento
Considerazioni sul deployment
Risorse di computing
Networking
Storage
Orchestrazione
Creare e gestire i cluster
Crea cluster
Visualizza cluster
Gestisci cluster
Gestisci account e pianificazione dei job su un cluster
Resilienza del cluster
Monitorare gli eventi di resilienza con una dashboard
Guide alle funzionalità
Utilizzo di VM con avvio flessibile con cluster Slurm
Esegui il carico di lavoro sul cluster
Esegui carichi di lavoro predefiniti
Visualizzazione dei job con TensorBoard
Gestire i cluster di addestramento utilizzando Slurm
Ray on Agent Platform
Panoramica di Ray on Agent Platform
Configurazione per Ray on Agent Platform
Crea un cluster Ray su Agent Platform
Monitorare i cluster Ray su Agent Platform
Scalare un cluster Ray su Agent Platform
Sviluppa un'applicazione Ray su Agent Platform
Esegui Spark sul cluster Ray su Agent Platform
Utilizzare Ray on Agent Platform con BigQuery
Esegui il deployment di un modello e ottieni inferenze
Elimina un cluster Ray
Esegui Neural Architecture Search
Panoramica
Configura l'ambiente
Tutorial per principianti
Best practice e flusso di lavoro
Progettazione dell'attività proxy
Ottimizzare la velocità di addestramento per PyTorch
Utilizzare container di addestramento e spazi di ricerca predefiniti
Ottimizzazione con Agent Platform Vizier
Panoramica di Agent Platform Vizier
Crea studi Vizier di Agent Platform
Sviluppo di modelli AutoML
Panoramica dell'addestramento AutoML
Dati dell'immagine
Classificazione
Preparazione dei dati
Crea set di dati
Addestra modello
Valuta il modello
Ricevi previsioni
Interpreta i risultati
Rilevamento di oggetti
Preparazione dei dati
Crea set di dati
Addestra modello
Valuta il modello
Ricevi previsioni
Interpreta i risultati
Codifica dei dati delle immagini con Base64
Esportazione di un modello AutoML Edge
Dati tabulari
Panoramica
Introduzione ai dati tabulari
Tabular Workflows
Panoramica
AutoML end-to-end
Panoramica
Addestra un modello
Ottenere inferenze online
Ottenere inferenze batch
Previsione
Panoramica
Addestra un modello
Ottenere inferenze online
Ottenere inferenze batch
Prezzi
Service account
Gestisci quote
Esegui la classificazione e la regressione con AutoML
Panoramica
Guida rapida: classificazione AutoML (console Cloud)
Preparare i dati di addestramento
Crea un set di dati
Addestra un modello
Valuta il modello
Visualizza l'architettura del modello
Ottenere inferenze online
Ottenere inferenze batch
Esporta modello
Esegui previsioni con AutoML
Panoramica
Preparare i dati di addestramento
Crea un set di dati
Addestra un modello
Valuta il modello
Ottenere inferenze
Previsione gerarchica
Esegui la previsione con ARIMA+
Esegui previsioni con Prophet
Esegui la riconciliazione delle entità
Attribuzioni delle funzionalità per la classificazione e la regressione
Attribuzioni delle caratteristiche per la previsione
Tipi di dati e trasformazioni per dati AutoML tabulari
Parametri di addestramento per la previsione
Suddivisioni dei dati per i dati tabulari
Best practice per la creazione di dati di addestramento tabulari
Addestra un modello AutoML Edge
Utilizzo della console
Utilizzo dell'API
Sviluppo di modelli di AI generativa
Panoramica
Crea e gestisci set di dati
Panoramica
Suddivisioni dei dati per i modelli AutoML
Creazione di un set di annotazioni
Eliminazione di un set di annotazioni
Aggiungere etichette (console)
Esportazione di metadati e annotazioni da un set di dati
Gestisci le versioni del set di dati di immagini (solo API)
Ottenere inferenze
Panoramica
Configurare i modelli per l'inferenza
Esportare gli artefatti del modello per l'inferenza
Container predefiniti per l'inferenza
Requisiti dei container personalizzati per l'inferenza
Utilizzo di un container personalizzato per l'inferenza
Utilizzare route personalizzate arbitrarie
Utilizza il runtime TensorFlow ottimizzato
Erogare inferenze con NVIDIA Triton
Routine di inferenza personalizzate
Ottenere inferenze online
Crea un endpoint
Scegli un tipo di endpoint
Crea un endpoint pubblico
Utilizza endpoint pubblici dedicati (opzione consigliata)
Utilizza endpoint privati dedicati basati su Private Service Connect (consigliato)
Utilizza gli endpoint di accesso privato ai servizi
Esegui il deployment di un modello in un endpoint
Panoramica del deployment dei modelli
Risorse di computing per l'inferenza
Esegui il deployment di un modello utilizzando la console Google Cloud
Esegui il deployment di un modello utilizzando gcloud CLI o l'API Agent Platform
Utilizzare la scalabilità automatica per l'inferenza
Utilizza un deployment in sequenza per sostituire un modello di cui è stato eseguito il deployment
Annulla il deployment di un modello ed elimina l'endpoint
Utilizzare le Cloud TPU per l'inferenza online
Utilizza le prenotazioni con l'inferenza online
Utilizzare le VM con avvio flessibile con l'inferenza
Utilizzare le VM spot con l'inferenza
Ricevere un'inferenza online
Visualizzare le metriche di inferenza online
Visualizza le metriche dell'endpoint
Visualizza le metriche DCGM
Visualizza AI AutoMetrics
Condividere le risorse tra i deployment
Utilizzo del logging dell'inferenza online
Ottenere inferenze batch
Ottenere inferenze batch da un modello personalizzato
Utilizzare le prenotazioni con l'inferenza batch
Generare previsioni in batch da un modello Model Garden autodeployato
Erogare modelli di AI generativa
Esegui il deployment di modelli di AI generativa
Eroga modelli aperti Gemma utilizzando Cloud TPU con Saxml
Erogare modelli aperti Llama 3 utilizzando Cloud TPU multi-host con Saxml
Erogare un modello DeepSeek-V3 utilizzando il deployment di GPU multi-host
Policy dell'organizzazione personalizzate
Operazioni di machine learning (MLOps)
Gestisci funzionalità
Gestione delle funzionalità in Agent Platform
Agent Platform Feature Store
Informazioni su Agent Platform Feature Store
Configurare le funzionalità
Prepara l'origine dati
Creare un gruppo di funzionalità
Creare una funzionalità
Configurare l'erogazione online
Tipi di erogazione online
Crea un'istanza di negozio online
Crea un'istanza di visualizzazione caratteristiche
Controlla l'accesso
Controllare l'accesso alle risorse