Vertex AI SDK 类概览

数据科学家和机器学习 (ML) 开发者可使用 Python 版 Vertex AI SDK 在自定义机器学习工作流中构建、训练和部署模型。这包括创建数据集并上传数据、训练机器学习模型、上传和存储模型、部署模型、运行批量预测作业以及管理模型和端点。

Vertex AI SDK 还包含用于使用文本、代码、聊天和文本嵌入基础模型创建生成式 AI 解决方案的类。您可以使用这些类来生成文本、创建文本或代码聊天机器人、调整基础模型以及创建文本嵌入。文本嵌入是用于搜索项的矢量形式的文本。如需了解详情，请参阅 Vertex AI SDK 中的语言模型类简介。

您可以在 Vertex AI 中托管的 JupyterLab 笔记本中使用 Python 版 Vertex AI SDK 来编写和运行代码。笔记本包含预安装的机器学习框架，例如 TensorFlow 和 PyTorch。您还可以使用其他笔记本（如 Colab 笔记本），或使用您选择的支持 Python 的开发者环境。

如果您想立即试用 Python 版 Vertex AI SDK，请参阅以下资源：

• Python 版 Vertex AI SDK 简介
• Vertex AI SDK 参考文档
• Vertex AI SDK 语言模型参考文档
• 使用 Vertex AI 和 Python SDK 训练模型

Vertex AI SDK 包含许多类，可帮助您自动执行数据注入、训练模型和进行预测。它还包含可帮助您监控、评估和优化机器学习 (ML) 工作流的类。这些类可以大致分为以下类别：

• 数据类可用于处理结构化数据、非结构化数据和 Vertex AI Feature Store 数据。
• 训练类可帮助对结构化和非结构化数据进行 AutoML 训练，还可进行自定义训练、超参数训练和流水线训练。
• 模型类可用于处理模型和模型评估。
• 预测类可用于进行批量预测、在线预测和 Vector Search 预测。
• 跟踪类可与 Vertex ML Metadata、Vertex AI Experiments 和 Vertex AI TensorBoard 搭配使用。