跳至主要內容
說明文件
close
開始使用
開始使用 Google Cloud
產品清單
Cloud Customer Care
精選產品
Agent Platform
Apigee API 管理平台
BigQuery
Compute Engine
Cloud CDN
Cloud Run
Cloud Storage
Cloud SQL
Gemini Enterprise
Google Kubernetes Engine
Looker
跨產品工具
存取權與資源管理
費用與用量管理
基礎架構即程式碼
SDK、語言、框架和工具
技術領域
AI 和機器學習
應用程式開發
應用程式託管
運算
資料分析和管道
資料庫
分散式雲端、混合雲和多雲端
產業解決方案
遷移
網路
觀測能力與監控
安全性
Storage
/
控制台
English
Deutsch
Español – América Latina
Français
Indonesia
Italiano
Português – Brasil
עברית
中文 – 简体
中文 – 繁體
日本語
한국어
登入
Gemini Enterprise Agent Platform
免費試用
總覽
Studio
代理
模型
筆記本
API 參考資料
定價
Agent Platform
生成式 AI
Nest 網誌
說明文件
更多
總覽
Studio
代理
模型
筆記本
API 參考資料
定價
更多
Nest 網誌
控制台
總覽
新手指南
開始使用
開始使用 Agent Platform
使用 Gen AI SDK 開發 Gemini API 程式碼
連線至 Knowledge MCP 伺服器
取得 API 金鑰
設定應用程式預設憑證
從 Google AI Studio 遷移至 Agent Platform
開始使用 Gemini 3
Gemini 模型開發人員指南
Gemini 3.8 Live
Gemini 3.8 Flash
Gemini 3.7 Flash
Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.5 Flash
Google 生成式 AI 程式庫
生成式 AI 食譜
使用 OpenAI 程式庫存取 Gemini 模型
快捷模式
總覽
控制台教學課程
API 教學課程
選取模型
Model Garden
Model Garden 總覽
使用 Model Garden 中的模型
測試模型功能
Google 模型
所有 Google 型號
Gemini
遷移至最新 Gemini 模型
Pro
3.1 Pro
2.5 Pro
閃光燈
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
圖片
Nano Banana 2.1
Nano Banana 2
Nano Banana 2 Lite
Nano Banana Pro
Nano Banana
虛擬試穿
Omni
Omni 1.1 Flash
Omni Flash
網購週
3.8 Flash Cyber
直播
3.8 Live
Text-to-Speech
Gemini 3.8 Flash TTS
Gemini 3.8 Flash-Lite TTS
轉錄
Gemini 3.5 Transcribe
翻譯
Gemini 3.5 Live Translate
嵌入
Gemini Embedding 2
機器人工學
Gemini Robotics ER 2
總覽
空間推論
代理能力
工作自動化調度管理
影片解讀
Veo
Veo 3
Veo 3.1
Lyria
Lyria 2
Lyria 3
模型版本
合作夥伴模型
合作夥伴模式總覽
Claude
總覽
要求預測
Anthropic Claude 模型配額
批次預測
結構化輸出內容
提示詞快取
計算詞元數
網頁搜尋
安全性分類器
網路驗證計畫
Claude 模型
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
十四行詩
Sonnet 5.5
Sonnet 5
Sonnet 4.6
Sonnet 4.5
Sonnet 4
Haiku
Haiku 5.5
Haiku 4.5
Grok
總覽
Responses API
函式呼叫
結構化輸出內容
推論
模型詳細資料
Grok 4.1 Fast
Grok 4.20
Grok 4.3
Grok 4.6
Grok 4.7
Mistral AI
總覽
模型詳細資料
Mistral Medium 3
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Codestral 2
Meta
總覽
模型詳細資料
Muse Spark 1.3
從 Model Garden 部署合作夥伴模型
合作夥伴模型淘汰
開放式模型
總覽
AlphaFold 3
AlphaGenome
DeepSeek
總覽
DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-R1-0528
DeepSeek-OCR
嵌入 (e5)
多語言 E5 Small
多語言 E5 Large
Google Gemma
模型即服務 (MaaS)
Gemma-4-26B-A4B-IT MaaS
使用 Gemma
教學課程:部署及推論 Gemma (GPU)
教學課程:部署及推論 Gemma (TPU)
Kimi
總覽
Kimi K2 思考型
Llama
總覽
要求預測
模型詳細資料
Llama 4 Maverick
Llama 4 Scout
Llama 3.3
MiniMax
總覽
MiniMax M2
OpenAI
總覽
OpenAI gpt-oss-120b
OpenAI gpt-oss-20b
Qwen
總覽
Qwen 3 Next Instruct 80B
Qwen 3 Next Thinking 80B
Qwen 3 Coder
Qwen 3 235B
ZAI.org
總覽
GLM 5.2
GLM 5
GLM 4.7
代管的開放式模型 (MaaS)
總覽
透過模型即服務 (MaaS) 使用開放式模型
授予開放式模型存取權
API
呼叫開放式模型的 MaaS API
函式呼叫
思考型
結構化輸出內容
批次預測
開放模型淘汰
自行部署的開放模型
總覽
部署開放式模型
從 Model Garden 部署開放式模型
使用預先建構的容器部署開放模型
使用自訂 vLLM 容器部署開放原始碼模型
部署使用自訂權重的模型
使用 Hugging Face 模型
教學課程
運用 Model Garden 中的進階功能,提升模型效能
Hex-LLM
純文字和多模態大型語言模型服務 (GPU) 的 vLLM 完整指南
vLLM TPU
xDiT
使用 Spot VM 和預留項目部署 Llamma 3 模型
建構
提示設計
提示簡介
提示策略
總覽
提供清楚明確的指令
使用系統指令
加入少量樣本
新增背景資訊
結構化提示
比較提示
引導模型說明推論過程
分解複雜工作
測試不同參數值
反覆修正提示的策略
任務專屬提示指引
設計多模態提示
設計對話提示
功能
安全性
總覽
負責任的 AI 技術
安全相關系統指令
設定內容篩選器
Gemini 可用於安全篩選和內容審核
監控濫用情形
處理遭封鎖的回應
內容憑證
AI Content Detection API
文字和程式碼生成
文字生成
系統指示
結構化輸出內容
內容生成參數
圖像生成
使用 Gemini 生成圖像
使用 Gemini 從影片生成圖像
使用 Gemini 編輯圖片
Gemini 圖像生成最佳做法
生成虛擬試妝圖片
Gemini 圖像生成功能限制
負責任的 AI 技術與 Gemini 圖片生成的使用方式
Imagen 說明文件
影片生成
總覽
文字轉影片
將第一個影格的圖片轉換為影片
將第一個和最後一個影格轉成影片
根據參考內容生成影片
延長影片
編輯影片
提示指南
影片最佳做法
Veo 的負責任 AI 技術
音樂生成
Lyria 簡介
使用 Lyria 生成音樂
Lyria 提示詞指南
語音生成
總覽
使用語音設計建立自訂語音
複製語音
提示撰寫指南
遷移指南
媒體分析
圖像解讀
影片解讀
音訊理解
文件解讀
偵測定界框
網址背景資訊
思考型
總覽
想法簽名
提示撰寫指南
互動 API
總覽
開發人員指南
Live API
總覽
開始使用
開始使用 Gen AI SDK
開始使用 WebSocket
開始使用 ADK
開始及管理直播工作階段
傳送音訊和視訊串流
設定即時虛擬化身
設定語言和語音
設定 Gemini 功能
非同步函式呼叫
使用 Live API 的最佳做法
排解 Live API 問題
試用版應用程式和資源
從 Gemini 2.5 Flash Live API 遷移至 Gemini 3.8 Live
嵌入
總覽
文字嵌入
取得文字嵌入
選擇嵌入工作類型
取得多模態嵌入
取得批次嵌入推論結果
翻譯
轉錄語音
模型工具
執行程式碼
操作電腦
函式呼叫
連結
總覽
以 Google 搜尋建立基準
利用 Google 地圖建立基準
以 Agent Search 建立基準
以搜尋 API 建立基準
使用 RAG 建立回覆基準
使用 Elasticsearch 建立基準
以 Parallel Web Search 建立基準
以 Exa 網頁搜尋建立基準
以企業適用的網路內容建立基準
開發工具
使用 AI 輔助的提示撰寫工具
總覽
最佳化提示
總覽
零樣本最佳化工具
少量樣本最佳化工具
以資料為準的最佳化工具
使用提示範本
使用 SDK 管理提示
模型調整
調整簡介
調整 Gemini 模型
監督式微調
監督式微調簡介
準備資料
使用監督式微調
支援的模態
文字調整
文件調整
圖片微調
音訊微調
影片微調
調整函式呼叫
強化學習微調
關於強化學習微調
使用控制台的快速入門導覽課程
使用 API 的快速入門導覽課程
強化學習微調工作
總覽
調整用資料集
超參數
獎勵函式
指標和監控
持續調整
偏好調整
關於偏好調整
準備資料
使用偏好調整功能
使用微調檢查點
使用持續調整功能
使用 LoRA 和 QLoRA 調整建議
開放式模型
監督式和蒸餾微調
嵌入模型
微調文字嵌入模型
翻譯模型
監督式微調簡介
準備資料
使用監督式微調
遷移
使用 OpenAI 程式庫呼叫 Agent Platform 模型
總覽
驗證
範例
從 OpenAI SDK 遷移
評估
總覽
教學課程:使用控制台執行評估
使用 Agent Platform SDK 中的 GenAI Client 執行評估
教學課程:使用 Agent Platform SDK 中的 GenAI 用戶端評估模型
定義評估指標
定義評估指標
代管評量表指標的詳細資料
準備評估資料集
執行評估作業
查看並解讀評估結果
評估代理
其他評估方法
使用 Agent Platform SDK 中的評估模組進行評估
教學課程:使用 Agent Platform SDK 中的評估模組執行評估
定義評估指標
準備評估資料集
執行評估作業
解讀評估結果
以模型為基準的指標範本
評估代理
評估評估模型
設定評估模型
執行 AutoSxS 管道
執行以運算為基礎的評估管道
部署
計費模式總覽
佈建輸送量
佈建輸送量總覽
支援的模型
計算佈建輸送量需求
Live API 的佈建輸送量
Gemini Nano Banana 模型的佈建輸送量
Gemini Omni 模型的佈建輸送量
Veo 3 模型適用的佈建輸送量
單一可用區佈建輸送量
購買已佈建的處理量
使用佈建輸送量
即付即用
標準版即付即用
優先即付即用
彈性即付即用
批次推論
總覽
從 Cloud Storage 建立批次工作
從 BigQuery 建立批次工作
繼續執行未完成的批次工作
配額與系統限制
重複使用快取的提示詞脈絡
總覽
建立脈絡快取
使用脈絡快取
取得脈絡快取資訊
更新脈絡快取
刪除脈絡快取
微調 Gemini 模型的脈絡快取
部署生成式 AI 模型
排解錯誤代碼 429
重試策略
管理
存取權控管
網路
安全性控管
控管 Model Garden 模型的存取權
啟用資料存取稽核記錄
儲存及分享提示詞
監控模型
使用自訂中繼資料標籤監控費用
要求/回應記錄
使用 IAP 保護生成式 AI 應用程式
總覽
設定專案和來源存放區
建立 Cloud Run 服務
建立負載平衡器
設定 IAP
測試受 IAP 保護的應用程式
清除專案所用資源
建構專屬模型
總覽
Agent Platform 中的 MLOps
Agent Platform 介面
Agent Platform 新手指南
訓練 AutoML 模型
訓練自訂模型
透過自訂模型取得推論結果
使用 Agent Platform 和 Python SDK 訓練模型
簡介
必備條件
建立筆記本
建立資料集
建立訓練指令碼
訓練模型
進行推論
整合式機器學習架構
PyTorch
TensorFlow
BigQuery 使用者的 Agent Platform
詞彙解釋
開始使用
設定專案和開發環境
安裝 Agent Platform SDK for Python
向 Agent Platform 進行驗證
選擇訓練方法
參加教學課程
教學課程總覽
AutoML 教學課程
Hello 圖片資料
總覽
設定專案和環境
建立資料集及匯入圖片
訓練 AutoML 圖片分類模型
評估及分析模型效能
將模型部署至端點及執行推論工作
清除專案所用資源
Hello 表格型資料
總覽
設定專案和環境
建立資料集及訓練 AutoML 分類模型
部署模型並要求推論
清除專案所用資源
自訂訓練教學課程
訓練自訂表格模型
訓練 TensorFlow Keras 圖片分類模型
總覽
設定專案和環境
訓練自訂圖片分類模型
透過自訂圖片分類模型提供預測結果
清除專案所用資源
使用自訂資料微調圖片分類模型
使用 Agent Platform 開發工具
開發工具總覽
使用 Agent Platform SDK
總覽
Agent Platform SDK for Python 簡介
Python 2.0.1 版遷移指南
Agent Platform SDK for Python 類別
Agent Platform SDK 類別總覽
資料類別
訓練課程
模型類別
預測類別
追蹤類別
Agent Platform 的 Terraform 支援
Agent Platform Training
總覽
Agent Platform 無伺服器訓練
Agent Platform 無伺服器訓練總覽
載入及準備資料
資料準備總覽
將 Cloud Storage 做為掛接的檔案系統使用
掛接 NFS 共用區以進行無伺服器訓練
使用代管型資料集
準備訓練應用程式
瞭解無伺服器訓練服務
準備訓練程式碼
使用預先建構的容器
為預先建立的容器建構 Python 訓練應用程式
用於無伺服器訓練的預先建構容器
使用自訂容器
用於無伺服器訓練的自訂容器
建立自訂容器
在本機進行容器化及執行訓練程式碼
以永久資源執行訓練
總覽
建立永久性資源
在永久資源上執行訓練工作
取得永久性資源資訊
重新啟動永久資源
刪除永久資源
設定訓練工作
選擇自訂訓練方法
選擇訓練用的容器設定
設定訓練所需的運算資源
使用預留項目搭配訓練工作
使用 Spot VM 進行訓練
提交訓練工作
可建立自訂工作
超參數調整
超參數調整總覽
使用超參數調整
可建立訓練管線
根據資源可用性排定工作
使用分散式訓練
使用 Cloud TPU VM 進行訓練
使用私人 IP 進行自訂訓練
使用 Private Service Connect 介面進行訓練 (建議)
監控與偵錯
使用互動式殼層監控訓練並偵錯
分析模型訓練效能
教學課程:建構持續訓練管道
建立自訂組織政策限制
Gemini Enterprise Agent Platform 叢集
總覽
開始使用訓練叢集
部署考量事項
運算資源
網路
Storage
自動化調度管理
建立及管理叢集
建立叢集
查看叢集
管理叢集
管理叢集上的帳戶和工作排程
叢集復原能力
透過資訊主頁監控復原事件
功能指南
搭配使用 Slurm 叢集與彈性啟動 VM
在叢集上執行工作負載
執行預先建立的工作負載
使用 TensorBoard 呈現工作
使用 Slurm 管理訓練叢集
Ray on Agent Platform
Ray on Agent Platform 總覽
設定 Ray on Agent Platform
在 Agent Platform 建立 Ray 叢集
在 Agent Platform 監控 Ray 叢集
在 Agent Platform 上擴充 Ray 叢集
在 Agent Platform 上開發 Ray 應用程式
在 Agent Platform 的 Ray 叢集上執行 Spark
搭配使用 Ray on Agent Platform 與 BigQuery
部署模型並取得推論結果
刪除 Ray 叢集
執行神經架構搜尋
總覽
設定環境
新手教學課程
最佳做法和工作流程
Proxy 工作設計
提升 PyTorch 的訓練速度
使用預先建構的訓練容器和搜尋空間
使用 Agent Platform Vizier 進行最佳化
Agent Platform Vizier 總覽
建立 Agent Platform Vizier 研究
開發 AutoML 模型
AutoML 訓練總覽
圖片資料
分類
準備資料
建立資料集
訓練模型
評估模型
取得預測結果
解讀結果
物件偵測
準備資料
建立資料集
訓練模型
評估模型
取得預測結果
解讀結果
使用 Base64 執行圖片資料編碼
匯出 AutoML Edge 模型
表格型資料
總覽
表格資料簡介
表格工作流程
總覽
端對端 AutoML
總覽
訓練模型
取得線上推論結果
取得批次推論結果
預測
總覽
訓練模型
取得線上推論結果
取得批次推論結果
定價
服務帳戶
管理配額
使用 AutoML 執行分類和迴歸
總覽
快速入門導覽課程:AutoML 分類 (Cloud Console)
準備訓練資料
建立資料集
訓練模型
評估模型
查看模型架構
取得線上推論結果
取得批次推論結果
匯出模型
使用 AutoML 執行預測
總覽
準備訓練資料
建立資料集
訓練模型
評估模型
取得推論結果
階層式預測
使用 ARIMA+ 執行預測
使用 Prophet 進行預測
執行實體協調
分類和迴歸的特徵歸因
預測的特徵歸因
AutoML 表格型資料的資料類型與轉換作業
預測的訓練參數
表格型資料的資料分割
建立表格型訓練資料的最佳做法
訓練 AutoML Edge 模型
使用主控台
使用 API
生成式 AI 模型開發
總覽
建立及管理資料集
總覽
AutoML 模型的資料分割作業
建立註解集
刪除註解集
新增標籤 (控制台)
匯出資料集內的中繼資料和註解
管理圖片資料集版本 (僅限 API)
取得推論結果
總覽
設定用於推論的模型
匯出用於推論的模型構件
用於推論的預先建構容器
推論工作的自訂容器需求
使用自訂容器進行推論
使用任意自訂路徑
使用最佳化的 TensorFlow 執行階段
使用 NVIDIA Triton 提供推論結果
自訂推論處理常式
取得線上推論結果
建立端點
選擇端點類型
建立公開端點
使用專屬公開端點 (建議)
使用以 Private Service Connect 為基礎的專屬私人端點 (建議)
使用私人服務連線端點
將模型部署至端點
模型部署總覽
推論作業的運算資源
使用 Google Cloud 控制台部署模型
使用 gcloud CLI 或 Agent Platform API 部署模型
使用自動調度資源進行推論
使用滾動式部署作業取代已部署的模型
取消部署模型並刪除端點
使用 Cloud TPU 進行線上推論
使用預留項目搭配線上推論
搭配使用彈性啟動 VM 與推論
使用 Spot VM 進行推論
取得線上推論結果
查看線上推論指標
查看端點指標
查看 DCGM 指標
查看 AI 自動指標
跨部署作業共用資源
使用線上推論記錄
取得批次推論結果
透過自訂模型取得批次推論結果
使用預留項目搭配批次推論
從自行部署的 Model Garden 模型取得批次預測結果
提供生成式 AI 模型服務
部署生成式 AI 模型
使用 Cloud TPU 和 Saxml 提供 Gemma 開放原始碼模型
使用 Saxml 和多主機 Cloud TPU 提供 Llama 3 開放原始碼模型
使用多主機 GPU 部署作業提供 DeepSeek-V3 模型
自訂組織政策
機器學習運作 (MLOps)
管理功能
在 Agent Platform 管理功能
Agent Platform 特徵儲存庫
關於 Agent Platform 特徵儲存庫
設定功能
準備資料來源
建立特徵群組
建立功能
設定線上提供
線上提供類型
建立網路商店執行個體
建立特徵檢視執行個體
控管存取權
控管資源存取權
同步處理網路商店
開始同步處理資料
列出同步作業
更新特徵檢視中的特徵
提供特徵
從網路商店提供特徵
提供歷來特徵值
監控
監控功能
管理功能資源
列出特徵群組
列出特徵
更新特徵群組
更新功能
刪除特徵群組
刪除特徵
管理網路商店資源
列出網路商店
列出特徵檢視畫面
更新網路商店
更新特徵檢視
刪除網路商店
刪除特徵檢視表
特徵中繼資料
更新標籤
搜尋資源
搜尋資源
管理嵌入
使用嵌入搜尋
筆記本教學課程
Agent Platform 特徵儲存庫教學課程筆記本
管理模型
Agent Platform Model Registry 簡介
Model Registry 中的版本管理
將模型匯入 Model Registry
複製 Model Registry 中的模型
刪除模型
整合 BigQuery ML
使用模型別名
使用模型標籤
評估模型
在 Agent Platform 中評估模型
在 Agent Platform 中執行模型評估
模型公平性評估
模型公平性評估簡介
Agent Platform 的資料偏誤指標
Agent Platform 的模型偏誤指標
使用管道自動化調度管理機器學習工作流程
簡介
介面
設定專案
建立管道
執行管道
使用管道範本
建立、上傳及使用管道範本
使用範本庫中的預建範本
設定管道
設定執行作業快取
設定失敗政策
設定管道工作的重試次數
指定管道步驟的機器類型
使用 Agent Platform Pipelines 要求 Google Cloud 機器資源
設定 Private Service Connect 介面 (建議)
使用 Secret Manager 設定密鑰
在永久資源上設定管道執行作業
排定及觸發管道執行作業
使用排程器 API 排定管道執行作業
透過 Pub/Sub 觸發管道執行作業
取消或刪除管線執行作業
取消管道執行作業
刪除管線執行作業
重新執行管道
監控管道執行作業
查看管道指標
查看管道工作記錄檔
將記錄檔轉送至 Cloud Pub/Sub 接收器
設定電子郵件通知
以視覺化方式呈現結果
分析管道結果並予以視覺化呈現
追蹤管道構件的歷程
輸出 HTML 和 Markdown
Agent Platform Pipelines 的資源標籤
瞭解管道執行費用
從 Kubeflow Pipelines 遷移至 Agent Platform Pipelines
使用自訂限制
Google Cloud 管道元件
快速入門導覽課程
Google Cloud 管道元件簡介
Google Cloud 管道元件清單
使用 Google Cloud 管道元件
建構專屬的管道元件
Agent Platform Pipelines 教學課程
教學課程筆記本
追蹤及分析機器學習中繼資料
Vertex ML Metadata 簡介
資料模型與資源
設定專案的中繼資料儲存庫
使用 Vertex ML Metadata
追蹤 Vertex ML Metadata
分析 Vertex ML Metadata
管理 Vertex ML Metadata
系統結構定義
建立及使用自訂結構定義
搭配中繼資料儲存庫使用自訂限制
監控模型品質
模型監控簡介
模型監控 v2
設定模型監控
執行監控工作
管理模型監控器
模型監控 v1
提供結構定義給模型監控功能
監控特徵偏差和偏移
批次預測的模型監控
追蹤實驗
Agent Platform Experiments 簡介
設定 Agent Platform 實驗
建立實驗
建立及管理實驗執行
記錄檔資料
自動將資料記錄到實驗執行中
手動將資料記錄到實驗執行中
將模型記錄到實驗執行中
追蹤執行作業和構件
將管道執行作業新增至實驗
執行訓練工作並追蹤實驗
比較及分析執行作業
使用 Agent Platform TensorBoard
Agent Platform TensorBoard 簡介
設定 Agent Platform TensorBoard
設定訓練指令碼
使用 Agent Platform TensorBoard 進行自訂訓練
搭配 Agent Platform Pipelines 使用 Agent Platform TensorBoard
手動記錄 TensorBoard 資料
上傳現有記錄
查看 Agent Platform TensorBoard
筆記本教學課程
開始使用 Agent Platform Experiments
比較管道執行作業
模型訓練
比較模型
自動記錄
自訂訓練自動記錄
追蹤自訂訓練的參數和指標
刪除過時的 Agent Platform TensorBoard 實驗
Agent Platform TensorBoard 自訂訓練 (使用自訂容器)
使用預先建構的容器,透過 Agent Platform TensorBoard 進行自訂訓練
Agent Platform TensorBoard 超參數調整 (使用 HParams 資訊主頁)
使用 Cloud Profiler 分析模型訓練成效
使用預先建構的容器進行自訂訓練時,透過 Cloud Profiler 分析模型訓練成效
Agent Platform TensorBoard 與 Agent Platform Pipelines 整合
管理
存取權控管
使用 IAM 控管存取權
IAM 權限
為團隊設定專案
控管 Agent Platform 端點的存取權
使用自訂服務帳戶
使用客戶自行管理的加密金鑰
資料存取透明化控管機制
監控 Agent Platform 資源
Cloud Monitoring 指標
稽核記錄資訊
網路
網路存取權總覽
存取 Agent Platform API
透過私人服務連線存取 Agent Platform 服務
透過 PSC 端點存取 Agent Platform 服務
透過 PSC 介面存取 Agent Platform 服務
設定虛擬私有雲網路對等互連
設定連線至其他網路
設定 Private Service Connect 介面
教學課程:從地端部署以私密方式存取訓練管道
教學課程:從地端部署環境私下存取 Vector Search 搜尋索引
教學課程:從地端部署存取生成式 AI API
教學課程:從地端部署環境私下存取批次預測結果
教學課程:在虛擬私有雲網路中建立 Agent Platform Workbench 執行個體
安全性
VPC Service Controls
允許從 perimeter 外部存取受保護資源的公開端點
允許從 perimeter 外部存取受保護的資源 (多雲環境)
允許 perimeter 內部的受保護資源存取要求
命名資源
範例與教學課程
筆記本教學課程
程式碼範例
所有產品的程式碼範例
開始使用
開始使用 Google Cloud
產品清單