מעבר מ-AutoML text אל Gemini | Vertex AI | 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
Español – América Latina
Français
Indonesia
Italiano
Português
Português – Brasil
עברית
中文 – 简体
中文 – 繁體
日本語
한국어

Vertex AI

התחלת תקופת ניסיון בחינם

מדריכים חומרי עזר דגימות תמיכה משאבים

תיעוד
- עוד
מסוף

Discover
סקירה כללית
מבוא ל-Vertex AI
MLOps on Vertex AI
ממשקי Vertex AI
מדריכים למתחילים בנושא Vertex AI
- אימון מודל AutoML
- אימון מודל בהתאמה אישית
- קבלת מסקנות ממודל בהתאמה אישית
- אימון מודל באמצעות Vertex AI ו-Python SDK
מסגרות משולבות של למידת מכונה
- PyTorch
- TensorFlow
משתמשי Vertex AI for BigQuery
מילון מונחים
מתחילים
הגדרת פרויקט וסביבת פיתוח
התקנה של Vertex AI SDK ל-Python
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
- מדריכים בנושא מחברות אימון בהתאמה אישית
שימוש ב-AI גנרטיבי ובמודלים גדולים של שפה
מידע על AI גנרטיבי
שימוש בכלי פיתוח של Vertex AI
סקירה כללית של כלי פיתוח
שימוש ב-Vertex AI SDK
- סקירה כללית
- מבוא ל-Vertex AI SDK ל-Python
- Vertex AI SDK for Python classes
תמיכה ב-Terraform ל-Vertex AI
אימון של Vertex AI
סקירה כללית
אימון ללא שרת ב-Vertex AI
- סקירה כללית של אימון ללא שרת ב-Vertex AI
- טעינה והכנה של נתונים
- 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
- הגדרת משימת אימון
- שליחת משימת אימון
- מעקב וניפוי באגים
  - מעקב אחר אימון וניפוי באגים באמצעות מעטפת אינטראקטיבית
  - ביצועי אימון המודל של הפרופיל
- קבלת מסקנות
- מדריך: פיתוח צינור עיבוד נתונים לאימון רציף
- יצירת אילוצים מותאמים אישית של מדיניות הארגון
קלאסטרים לאימון ב-Vertex AI
- סקירה כללית
- איך מתחילים לעבוד עם אשכולות אימון
- שיקולים לגבי פריסה
- יצירה וניהול של אשכולות
- חוסן של אשכולות
- 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
‫Ray on Agent Platform
ביצוע חיפוש של ארכיטקטורת רשת עצבית
אופטימיזציה באמצעות Vertex AI Vizier
פיתוח מודלים של AutoML
- סקירה כללית על אימון ב-AutoML
- נתוני תמונות
- נתונים בטבלה
- אימון מודל AutoML Edge
  - שימוש במסוף
  - שימוש ב-API
- ‫AutoML Text
  - מעבר מ-AutoML text ל-Gemini
  - ‫Gemini למשתמשים ב-AutoML text
פיתוח מודלים של AI גנרטיבי
סקירה כללית
יצירה וניהול של מערכי נתונים
סקירה כללית
פיצולי נתונים למודלים של AutoML
יצירת קבוצת הערות
מחיקת קבוצת הערות
הוספת תוויות (מסוף)
ייצוא של מטא-נתונים והערות ממערך נתונים
ניהול גרסאות של מערכי נתונים של תמונות (API בלבד)
קבלת מסקנות
סקירה כללית
הגדרת מודלים להסקת מסקנות
קבלת מסקנות אונליין
- יצירת נקודת קצה