メイン コンテンツにスキップ
ドキュメント
開始する
Google Cloud を使ってみる
商品リスト
Cloud カスタマーケア
注目のプロダクト
Agent Platform
Apigee API 管理
BigQuery
Compute Engine
Cloud CDN
Cloud Run
Cloud Storage
Cloud SQL
Gemini Enterprise
Google Kubernetes Engine
Looker
プロダクト横断型のツール
アクセスとリソースの管理
費用と使用量の管理
Infrastructure as code
SDK、言語、フレームワーク、ツール
テクノロジー分野
AI と ML
アプリケーション開発
アプリケーションのホスティング
コンピューティング
データ分析とパイプライン
データベース
分散型クラウド、ハイブリッド クラウド、マルチクラウド
業種別ソリューション
移行
ネットワーキング
オブザーバビリティとモニタリング
セキュリティ
Storage
/
コンソール
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
無料で利用開始
ガイド
リファレンス
サンプル
サポート
リソース
ドキュメント
その他
ガイド
リファレンス
サンプル
サポート
リソース
コンソール
Discover
概要
Vertex AI の概要
Vertex AI での MLOps
Vertex AI のインターフェース
Vertex AI 初心者向けガイド
AutoML モデルをトレーニングする
カスタムモデルのトレーニング
カスタムモデルから推論を取得する
Vertex AI と Python SDK を使用してモデルをトレーニングする
はじめに
前提条件
ノートブックを作成する
データセットの作成
トレーニング スクリプトを作成する
モデルをトレーニングする
推論を行う
統合された ML フレームワーク
PyTorch
TensorFlow
BigQuery ユーザー用の Vertex AI
用語集
使ってみる
プロジェクトと開発環境を設定する
Vertex AI SDK for Python をインストールする
トレーニング方法を選択する
チュートリアルを試す
チュートリアルの概要
AutoML のチュートリアル
Hello 画像データ
概要
プロジェクトと環境を設定する
データセットを作成して画像をインポートする
AutoML 画像分類モデルをトレーニングする
モデルのパフォーマンスを評価して分析する
エンドポイントにモデルをデプロイして推論を行う
プロジェクトをクリーンアップする
Hello 表形式データ
概要
プロジェクトと環境を設定する
データセットを作成して AutoML 分類モデルをトレーニングする
モデルをデプロイして推論をリクエストする
プロジェクトをクリーンアップする
カスタム トレーニング チュートリアル
カスタム表形式モデルをトレーニングする
TensorFlow Keras 画像分類モデルをトレーニングする、
概要
プロジェクトと環境を設定する
カスタム画像分類モデルをトレーニングする
カスタム画像分類モデルから取得した予測情報の提供
プロジェクトをクリーンアップする
カスタムデータを使用して画像分類モデルを微調整する
カスタム トレーニング ノートブックのチュートリアル
生成 AI と LLM を使用する
生成 AI について
Vertex AI 開発ツールを使用する
開発ツールの概要
Vertex AI SDK を使用する
概要
Vertex AI SDK for Python の概要
Vertex AI SDK for Python のクラス
Vertex AI SDK クラスの概要
データクラス
トレーニング クラス
モデル クラス
予測クラス
トラッキング クラス
Vertex AI の Terraform サポート
Vertex AI Training
概要
Vertex AI サーバーレス トレーニング
Vertex AI のサーバーレス トレーニングの概要
データの読み込みと準備を行う
データ準備の概要
Cloud Storage をマウント ファイル システムとして使用する
サーバーレス トレーニング用の NFS 共有をマウントする
マネージド データセットを使用する
トレーニング アプリケーションを準備する
サーバーレス トレーニング サービスについて
トレーニング コードを準備する
ビルド済みのコンテナを使用する
ビルド済みコンテナ用の Python トレーニング アプリケーションを作成する
サーバーレス トレーニング用のビルド済みコンテナ
カスタム コンテナを使用する
サーバーレス トレーニング用のカスタム コンテナ
カスタム コンテナを作成する
トレーニング コードをコンテナ化してローカルで実行する
永続リソースでトレーニングする
概要
永続リソースを作成する
永続リソースでトレーニング ジョブを実行する
永続リソース情報を取得する
永続リソースを再起動する
永続リソースを削除する
トレーニング ジョブを構成
カスタム トレーニング方法を選択する
トレーニング用のコンテナ設定を構成する
トレーニング用のコンピューティング リソースを構成する
トレーニングで予約を使用する
トレーニングで Spot VM を使用する。
トレーニング ジョブを送信する
カスタムジョブの作成
ハイパーパラメータ調整
ハイパーパラメータ チューニングの概要
ハイパーパラメータ チューニングを使用する
トレーニング パイプラインの作成
リソースの可用性に基づいてジョブをスケジュールする
分散トレーニングを使用する
Cloud TPU VM でのトレーニング
カスタム トレーニングにプライベート IP を使用する
トレーニングに Private Service Connect インターフェースを使用する(推奨)
モニタリングとデバッグ
インタラクティブ シェルを使用したトレーニングのモニタリングとデバッグを行う
モデルのトレーニング パフォーマンスのプロファイリングを行う
推論を取得する
チュートリアル: 継続的なトレーニング用のパイプラインを構築する
カスタムの組織のポリシー制約を作成する
Vertex AI Training クラスタ
概要
トレーニング クラスタを使ってみる
デプロイに関する考慮事項
コンピューティング リソース
ネットワーキング
Storage
オーケストレーション
クラスタの作成と管理
クラスタを作成
クラスタの管理
クラスタでアカウントとジョブ スケジューリングを管理する
クラスタの復元力
機能ガイド
Slurm クラスタで Flex Start VM を使用する
クラスタでワークロードを実行する
事前構築済みのワークロードを実行する
TensorBoard を使用したジョブの可視化
Ray on Agent Platform
Ray on Agent Platform の概要
Ray on Agent Platform を設定する
Agent Platform で Ray クラスタを作成する
Agent Platform で Ray クラスタをモニタリングする
Agent Platform で Ray クラスタをスケーリングする
Agent Platform で Ray アプリケーションを開発する
Agent Platform の Ray クラスタで Spark を実行する
BigQuery と Ray on Agent Platform を使用する
モデルをデプロイして推論を取得する
Ray クラスタを削除する
ニューラル アーキテクチャ検索を実行する
概要
環境を設定する
初心者向けチュートリアル
ベスト プラクティスとワークフロー
プロキシタスクの設計
PyTorch のトレーニング速度を最適化する
ビルド済みのトレーニング コンテナと検索空間を使用する
Vertex AI Vizier を使用して最適化する
Vertex AI Vizier の概要
Vertex AI Vizier スタディを作成する
Vertex AI Vizier ノートブックのチュートリアル
AutoML モデルの開発
AutoML トレーニングの概要
画像データ
分類
データの準備
データセットを作成
モデルをトレーニング
モデルの評価
予測の取得
結果の解釈
オブジェクト検出
データの準備
データセットを作成
モデルをトレーニング
モデルの評価
予測の取得
結果の解釈
Base64 で画像データをエンコードする
AutoML Edge モデルをエクスポートする
表形式データ
概要
表形式データの概要