קבלת הסברים והסקת מסקנות לגבי קבוצות של נתונים | Gemini Enterprise Agent Platform | Google Cloud Documentation

דילוג לתוכן הראשי

תיעוד

תחילת עבודה

תחילת העבודה עם Google Cloud
רשימת מוצרים
Cloud Customer Care

מוצרים מומלצים

Agent Platform
Apigee API Management
BigQuery
Compute Engine
Cloud CDN
Cloud Run
Cloud Storage
Cloud SQL
Gemini Enterprise
Google Kubernetes Engine
Looker

כלים למכפלה וקטורית (cross product)

ניהול גישה ומשאבים
ניהול עלויות ושימוש
תשתית כקוד
‫SDK, שפות, frameworks וכלים

תחומים טכנולוגיים

‫AI ו-ML
פיתוח אפליקציות
אירוח אפליקציות
Compute
ניתוח נתונים וצינורות עיבוד נתונים
מסדי נתונים
סביבות מבוזרות, היברידיות ומרובות עננים (multi-cloud)
פתרונות לתעשייה
העברה
קשרים מקצועיים
ניראות ומעקב
אבטחה
Storage

/

מסוף

English
Deutsch
Español – América Latina
Français
Indonesia
Italiano
Português – Brasil
עברית
中文 – 简体
中文 – 繁體
日本語
한국어

Gemini Enterprise Agent Platform

התחלת תקופת ניסיון בחינם

סקירה כללית סטודיו סוכנים מודלים קובצי Notebook הפניית API

Agent Platform
‫AI גנרטיבי

בלוג ההנדסה

תיעוד
- עוד
- סקירה כללית
- סטודיו
- סוכנים
- מודלים
- קובצי Notebook
- הפניית API
- תמחור
  - עוד
- בלוג ההנדסה
מסוף

סקירה כללית
מדריך למתחילים
מתחילים
תחילת העבודה עם Agent Platform
פיתוח קוד Gemini API באמצעות Gen AI SDK
חיבור לשרת ה-MCP של Knowledge
קבלת מפתח API
הגדרת Application Default Credentials
העברה מ-Google AI Studio ל-Agent Platform
איך מתחילים להשתמש ב-Gemini 3
מדריכים למפתחים בנושא המודלים של Gemini
ספריות של Google GenAI
אוסף פתרונות ל-AI גנרטיבי
גישה למודלים של Gemini באמצעות ספריות של OpenAI
מצב אקספרס
בחירת דגמים
- ‏Model Garden
- סקירה כללית של Model Garden
- שימוש במודלים ב-Model Garden
- בדיקת היכולות של המודל
- המודלים של Google
- כל המודלים של Google
- Gemini
  - מעבר למודלים העדכניים ביותר של Gemini
  - Pro
  - ‎3.1 Pro
  - ‎2.5 Pro
  - מבזק
  - ‫‎3.8 Flash
  - ‫3.7 Flash
  - ‫3.6 Flash
  - ‎3.5 Flash
  - ‎3 Flash
  - ‎2.5 Flash
  - ‫2.5 Flash Live API
  - Flash-Lite
  - ‫3.5 Flash-Lite
  - ‫3.1 Flash-Lite
  - ‫‎2.5 Flash-Lite
  - תמונה
  - Nano Banana 2.1
  - ‫Nano Banana 2
  - Nano Banana 2 Lite
  - ‫Nano Banana Pro
  - Nano Banana
  - התנסות וירטואלית
  - Omni
  - Omni 1.1 Flash
  - Omni Flash
  - סייבר
  - ‫3.8 Flash Cyber
  - בשידור חי
  - ‫3.8 Live
  - טקסט לדיבור
  - Gemini 3.8 Flash TTS
  - Gemini 3.8 Flash-Lite TTS
  - תמלול
  - Gemini 3.5 Transcribe
  - תרגם
  - ‫Gemini 3.5 Live Translate
  - הטמעה
  - Gemini Embedding 2
  - רובוטיקה
  - Gemini Robotics ER 2
    סקירה כללית
    חשיבה מרחבית
    יכולות אג'נטיות
    תזמור משימות
    הבנת סרטונים
- Veo
  - Veo 3
  - Veo 3.1
- Lyria
  - Lyria 2
  - Lyria 3
- גרסאות המודלים
- מודלים של שותפים
- סקירה כללית על מודלים של שותפים
- Claude
  - סקירה כללית
  - בקשת חיזויים
  - מכסות למודלים של Anthropic Claude
  - תחזיות באצווה
  - פלטים מובְנים
  - שמירה במטמון של הנחיות
  - ספירת טוקנים
  - חיפוש Google
  - מסווגי בטיחות
  - תוכנית אימות סייבר
  - מודלים של 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
  - סונטה
  - ‫Sonnet 5.5
  - Sonnet 5
  - Sonnet 4.6
  - Sonnet 4.5
  - סונטה 4
  - Haiku
  - Haiku 5.5
  - Haiku 4.5
- Grok
  - סקירה כללית
  - Responses API
  - בקשה להפעלת פונקציה
  - פלט מובנה
  - חשיבה רציונלית
  - פרטי המודל
  - Grok 4.1 Fast
  - Grok 4.20
  - Grok 4.3
  - Grok 4.6
  - Grok 4.7
- Mistral AI
  - סקירה כללית
  - פרטי המודל
  - ‫Mistral Medium 3
  - Mistral OCR (25.05)
  - ‫Mistral Small 3.1 ‏ (25.03)
  - Codestral 2
- Meta
  - סקירה כללית
  - פרטי המודל
  - ‫Muse Spark 1.3
- פריסת מודלים של שותפים מ-Model Garden
- הוצאה משימוש של מודלים של שותפים
- מודלים פתוחים
- סקירה כללית
- AlphaFold 3
- AlphaGenome
- DeepSeek
- הטמעה (e5)
  - Multilingual E5 Small
  - ‫Multilingual E5 Large
- Google Gemma
- קימי
  - סקירה כללית
  - Kimi K2 Thinking
- Llama
  - סקירה כללית
  - בקשת חיזויים
  - פרטי המודל
  - Llama 4 Maverick
  - Llama 4 Scout
  - Llama 3.3
- MiniMax
  - סקירה כללית
  - MiniMax M2
- OpenAI
- Qwen
- ZAI.org
- מודלים פתוחים מנוהלים (MaaS)
- מודלים פתוחים שמוטמעים באופן עצמאי
פיתוח פתרונות
- עיצוב הנחיות
- מבוא לכתיבת הנחיות
- שיטות ליצירת הנחיות
- הנחיות ספציפיות למשימה
  - עיצוב הנחיות מולטי-מודאליות
  - הנחיות לעיצוב בצ'אט
- יכולות
- בטיחות
- יצירת טקסט וקוד
- יצירת תמונות
- יצירת סרטונים
- יצירת מוזיקה
- יצירת אודיו
- ניתוח מדיה
- ההקשר של כתובת ה-URL
- העמקה
- Interactions API
  - סקירה כללית
  - מדריך למפתחים
- Live API
- הטמעות
- תרגום
- תמלול הדיבור
- כלים למודלים
- הרצת קוד
- שימוש במחשב
- בקשה להפעלת פונקציה
- עיגון
- כלים למפתחים
- שימוש בכלים מבוססי-AI לניסוח טקסט
- כוונון מודל
- מבוא לכוונון
- התאמה של מודלים של Gemini
  - כוונון מפוקח (SFT)
    מידע על כוונון מפוקח (SFT)
    הכנת הנתונים
    שימוש בכוונון מפוקח (SFT)
    
    אמצעי תקשורת נתמכים
    שיפור הטקסט
    כוונון מסמכים
    שיפור התמונה
    כוונון אודיו
    כוונון סרטונים
    שיפור בקשות להפעלת פונקציות
  - כוונון עדין של למידה חיזוקית
    מידע על כוונון עדין של למידת חיזוק
    מדריך למתחילים לשימוש במסוף
    תחילת השימוש ב-API
    
    משימת כוונון עדין של למידה חיזוקית
    סקירה כללית
    מערך נתונים לכוונון
    היפר-פרמטרים
    פונקציות של תגמולים
    מדדים ומעקב
    כוונון רציף
  - שינוי ההעדפות
    מידע על כוונון העדפות
    הכנת הנתונים
    שימוש בהתאמת ההעדפות
  - שימוש בנקודות ביקורת להתאמה
  - שימוש בכוונון מתמשך
  - המלצות לשיפור הביצועים באמצעות LoRA ו-QLoRA
- מודלים פתוחים
  - כוונון עדין של למידה מונחית וזיקוק
- מודלים של הטמעות
  - שיפור מודלים של הטמעת טקסט
- מודלים לתרגום
- העברה
- איך קוראים למודלים של Agent Platform באמצעות ספריות OpenAI
בדיקה
- סקירה כללית
- הדרכה: ביצוע הערכה באמצעות המסוף
- ביצוע הערכה באמצעות GenAI Client ב-Agent Platform SDK
- שיטות הערכה חלופיות
- הערכה באמצעות מודול ההערכה ב-Agent Platform SDK
- הרצת צינור AutoSxS
- הפעלת צינור לעיבוד נתונים לצורך הערכה
כלים לפריסה
ניהול
יצירת מודל משלכם
- סקירה כללית
- ‫MLOps ב-Agent Platform
- ממשקים ל-Agent Platform
- מדריכים למתחילים ב-Agent Platform
  - אימון מודל AutoML
  - אימון מודל בהתאמה אישית
  - קבלת מסקנות ממודל בהתאמה אישית
  - אימון מודל באמצעות Agent Platform ו-Python SDK
    מבוא
    דרישות מוקדמות
    יצירת מחברת
    יצירת מערך נתונים
    יצירת סקריפט הדרכה
    אימון מודל
    הסקת מסקנה
- מסגרות משולבות של למידת מכונה
  - PyTorch
  - TensorFlow
- Agent Platform למשתמשי BigQuery
- מילון מונחים
- מתחילים
- הגדרת פרויקט וסביבת פיתוח
- התקנה של Agent Platform SDK ל-Python
- אימות ב-Agent Platform
- בחירת שיטת אימון
- ניסיון של מדריך
  - סקירה כללית של מדריכים
  - מדריכים ל-AutoML
    
    נתוני תמונות
    סקירה כללית
    הגדרת הפרויקט והסביבה
    יצירה של מערך נתונים וייבוא תמונות
    אימון מודל לסיווג תמונות באמצעות AutoML
    הערכה וניתוח של ביצועי המודל
    פריסת מודל לנקודת קצה והסקת מסקנות
    פינוי מקום בפרויקט
    
    שלום נתונים בטבלה
    סקירה כללית
    הגדרת הפרויקט והסביבה
    יצירת מערך נתונים ואימון מודל סיווג של AutoML
    פריסת מודל ובקשת הסקה
    פינוי מקום בפרויקט
  - מדריכים בנושא אימון בהתאמה אישית
    אימון מודל טבלאי בהתאמה אישית
    
    אימון מודל לסיווג תמונות ב-TensorFlow Keras
    סקירה כללית
    הגדרת הפרויקט והסביבה
    אימון מודל מותאם אישית לסיווג תמונות
    הצגת תחזיות ממודל סיווג תמונות בהתאמה אישית
    פינוי מקום בפרויקט
    ביצוע התאמה עדינה של מודל לסיווג תמונות באמצעות נתונים בהתאמה אישית
- שימוש בכלים לפיתוח בפלטפורמת האגנטים
- סקירה כללית של כלי פיתוח
- שימוש ב-Agent Platform SDK
- תמיכה ב-Terraform ל-Agent Platform
- Agent Platform Training
- סקירה כללית
- הדרכה ללא שרת (serverless) ב-Agent Platform
  - סקירה כללית של אימון ללא שרת בפלטפורמת הסוכנים
  - טעינה והכנה של נתונים
    סקירה כללית על תהליך הכנת הנתונים
    שימוש ב-Cloud Storage כמערכת קבצים מוטענת
    צירוף שיתוף NFS לאימון ללא שרת
    שימוש במערכי נתונים מנוהלים
  - הכנת אפליקציית אימון
    הסבר על שירות האימון ללא שרת
    הכנת קוד האימון
    
    שימוש במאגרי תגים מוכנים מראש
    יצירת אפליקציית אימון ב-Python לקונטיינר מוכן מראש
    קונטיינרים מוכנים מראש לאימון בלי שרת
    
    שימוש במאגרי תגים מותאמים אישית
    קונטיינרים בהתאמה אישית לאימון ללא שרת
    יצירת קונטיינר בהתאמה אישית
    יצירת קונטיינר והרצת קוד אימון באופן מקומי
  - אימון על משאב מתמשך
    סקירה כללית
    יצירת משאב מתמשך
    הרצה של משימות אימון במשאב מתמשך
    קבלת מידע קבוע על משאבים
    הפעלה מחדש של משאב מתמשך
    מחיקת משאב מתמשך
  - הגדרת משימת אימון
    בחירת שיטת אימון מותאמת אישית
    הגדרת הגדרות קונטיינר לאימון
    הגדרת משאבי מחשוב לאימון
    איך שומרים מקום בעזרת אימון
    שימוש במכונות וירטואליות מסוג Spot לאימון
  - שליחת משימת אימון
    יצירת משרות בהתאמה אישית
    
    כוונון היפר-פרמטרים
    סקירה כללית על כוונון היפר-פרמטרים
    שימוש בכוונון היפר-פרמטרים
    יצירת צינורות עיבוד נתונים לאימון
    תזמון משימות על סמך זמינות המשאבים
    שימוש באימון מבוזר
    אימון באמצעות מכונות וירטואליות של Cloud TPU
    שימוש בכתובת IP פרטית לאימון בהתאמה אישית
    שימוש בממשק Private Service Connect לאימון (מומלץ)
  - מעקב וניפוי באגים
    מעקב אחר אימון וניפוי באגים באמצעות מעטפת אינטראקטיבית
    ביצועי אימון המודל של הפרופיל
  - מדריך: פיתוח צינור עיבוד נתונים לאימון רציף
  - יצירת אילוצים מותאמים אישית של מדיניות הארגון
- אשכולות של Gemini Enterprise Agent Platform
  - סקירה כללית
  - איך מתחילים לעבוד עם אשכולות אימון
  - שיקולים לגבי פריסה
    משאבי מחשוב
    קשרים מקצועיים
    Storage
    תזמור
  - יצירה וניהול של אשכולות
    יצירת אשכול
    הצגת אשכולות
    ניהול האשכול
    ניהול חשבונות ותזמון משרות באשכול
  - חוסן של אשכולות
  - מעקב אחרי אירועי חוסן באמצעות מרכז בקרה
  - מדריכים לתכונות
    שימוש במכונות וירטואליות מסוג Flex Start עם אשכולות Slurm
  - הרצת עומס עבודה באשכול
    הפעלת עומסי עבודה מוכנים מראש
    הצגה חזותית של משרות באמצעות TensorBoard
    ניהול אשכולות אימון באמצעות Slurm
- ‫Ray on Agent Platform
- ביצוע חיפוש של ארכיטקטורת רשת עצבית
- אופטימיזציה באמצעות Agent Platform Vizier
  - סקירה כללית של Agent Platform Vizier
  - יצירת מחקרים ב-Agent Platform Vizier
- פיתוח מודלים של AutoML
  - סקירה כללית על אימון ב-AutoML
  - נתוני תמונות
    
    סיווג
    הכנת הנתונים
    יצירת מערך נתונים
    דגם הרכבת
    הערכת המודל
    קבלת תחזיות
    פירוש התוצאות
    
    זיהוי אובייקטים
    הכנת הנתונים
    יצירת מערך נתונים
    דגם הרכבת
    הערכת המודל
    קבלת תחזיות
    פירוש התוצאות
    קידוד נתוני תמונה באמצעות Base64
    ייצוא של מודל AutoML Edge
  - נתונים בטבלה
    סקירה כללית
    מבוא לנתונים טבלאיים
    
    תהליכי עבודה בטבלה
    סקירה כללית
    
    ‫AutoML מקצה לקצה
    סקירה כללית
    אימון מודל
    קבלת מסקנות אונליין
    קבלת מסקנות בכמות גדולה