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训练自定义模型
通过自定义模型获取推理结果
使用 Vertex AI 和 Python SDK 训练模型
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生成式 AI 简介
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Colab Enterprise
快速入门:使用控制台创建笔记本
连接到运行时
管理运行时和运行时模板
创建运行时模板
创建运行时
Vertex AI Workbench
简介
笔记本教程
开始使用
使用控制台创建实例
安排笔记本运行
设置实例
创建实例
创建特定版本的实例
创建具有用户凭证访问权限的实例
创建启用了机密计算功能的实例
添加 conda 环境
空闲机器关停
使用自定义容器创建实例
创建启用了 Dataproc 的实例
使用第三方凭据创建实例
通过元数据管理功能
使用预留
连接到数据
从 JupyterLab 查询 BigQuery 表中的数据
访问 JupyterLab 中的 Cloud Storage 存储桶和文件
探索和直观呈现数据
在 BigQuery 中探索和直观呈现数据
维护
管理 conda 环境
备份和恢复
将笔记本保存到 GitHub
使用快照
使用 Cloud Storage
关停实例
升级实例的环境
使用 SSH 访问 JupyterLab
将数据迁移到新实例
更改机器类型并配置 GPU
使用 Terraform 预配资源
监控
监控健康状况
控制访问权限
访问权限控制
管理对实例的访问权限
管理对实例的 JupyterLab 界面的访问权限
使用客户管理的加密密钥
在服务边界内使用实例
排查 Vertex AI Workbench 问题
Vertex AI Workbench 版本说明
代管式笔记本
代管式笔记本简介
开始使用
使用 Cloud 控制台创建代管式笔记本实例
安排代管式笔记本运行
设置托管式笔记本实例
使用自定义容器创建实例
在 Dataproc 集群上运行代管式笔记本实例
将 Dataproc Serverless Spark 与代管式笔记本搭配使用
空闲机器关停
代管式笔记本版本
连接到数据
从 JupyterLab 查询 BigQuery 表中的数据
访问 JupyterLab 中的 Cloud Storage 存储桶和文件
探索和直观呈现数据
概览
在 BigQuery 中探索和直观呈现数据
开发模型
在代管式笔记本实例中开发模型
部署
使用执行程序运行笔记本文件
使用参数运行笔记本执行
维护
迁移到 Vertex AI Workbench 实例
将笔记本保存到 GitHub
更改机器类型并配置代管式笔记本实例的 GPU
升级代管式笔记本实例的环境
将数据迁移到新的代管式笔记本实例
监控
审核日志记录
控制访问权限
访问权限控制
管理对实例的访问权限
管理对实例的 JupyterLab 界面的访问权限
使用客户管理的加密密钥
设置网络
在服务边界内使用代管式笔记本实例
排查代管式笔记本问题
用户管理的笔记本
用户管理的笔记本简介
开始使用
使用 Cloud 控制台创建用户管理的笔记本实例
设置用户管理的笔记本实例
创建特定版本的实例
安装依赖项
选择虚拟机映像
使用自定义容器创建实例
探索数据
在 Google Cloud 上使用 R 进行数据科学研究:探索性数据分析教程
监控
监控健康状况
审核日志记录
控制访问权限
访问权限控制
管理对实例的访问权限
管理对实例的 JupyterLab 界面的访问权限
客户管理的加密密钥
在服务边界内使用用户管理的笔记本实例
将安全强化型虚拟机与用户管理的笔记本搭配使用
教程:在 VPC 网络中创建笔记本实例