データ サイエンティストと ML デベロッパーは、Vertex AI SDK for Python を使用して、カスタム ML ワークフローでモデルの構築、トレーニング、デプロイを行います。これには、データセットの作成とデータのアップロード、ML モデルのトレーニング、モデルのアップロードと保存、モデルのデプロイ、バッチ予測ジョブの実行、モデルとエンドポイントの管理が含まれます。
Vertex AI SDK には、テキスト、コード、チャット、テキスト エンベディングの基盤モデルを使用して生成 AI ソリューションを作成するクラスも含まれています。これらのクラスを使用して、テキストの生成、テキストまたはコード chatbot の作成、基盤モデルの調整、テキスト エンベディングの作成を行うことができます。テキスト エンベディングは、アイテムの検索に使用されるベクトル形式のテキストです。詳細については、Vertex AI SDK の言語モデルクラスの概要をご覧ください。
コードは、Vertex AI でホストされている JupyterLab ノートブックで Vertex AI SDK for Python を使用して作成し、実行できます。ノートブックには、TensorFlow や PyTorch などの ML フレームワークがプリインストールされています。Colab ノートブックなどの他のノートブックや、Python をサポートする任意の開発環境を使用することもできます。
Vertex AI SDK for Python を今すぐ使用する場合は、次のリソースをご覧ください。