Ce document contient la liste de tous les tutoriels sur les notebooks Jupyter Vertex AI. Ce sont des tutoriels de bout en bout qui vous montrent comment prétraiter les données, et entraîner, déployer et utiliser les modèles pour l'inférence.
Vous pouvez héberger des notebooks Jupyter dans de nombreux environnements. Vous pouvez :
- les télécharger depuis GitHub et les exécuter sur votre ordinateur ;
- les télécharger depuis GitHub et les exécuter sur un serveur Jupyter ou JupyterLab dans votre réseau local ;
les exécuter dans le cloud à l'aide d'un service tel que Colaboratory (Colab) ou Vertex AI Workbench.
Colab
L'exécution d'un notebook Jupyter dans Colab vous permet de démarrer rapidement.
Pour ouvrir un tutoriel sur les notebooks dans Colab, cliquez sur le lien Colab dans la liste des notebooks. Colab crée une instance de VM disposant de toutes les dépendances requises, lance l'environnement Colab et charge le notebook.
Vertex AI Workbench
Vous pouvez également exécuter le notebook à l'aide de notebooks gérés par l'utilisateur. Lorsque vous créez une instance de notebook gérée par l'utilisateur avec Vertex AI Workbench, vous contrôlez entièrement la VM d'hébergement. Vous pouvez spécifier la configuration et l'environnement de la VM hôte.
Pour ouvrir un tutoriel de notebook dans une instance Vertex AI Workbench, procédez comme suit :
- Cliquez sur le lien Vertex AI Workbench dans la liste des notebooks. Le lien ouvre la console Vertex AI Workbench.
- Sur l'écran Déployer sur le notebook, saisissez un nom pour votre nouvelle instance Vertex AI Workbench, puis cliquez sur Créer.
- Dans la boîte de dialogue Prêt à ouvrir le notebook qui s'affiche après le démarrage de l'instance, cliquez sur Ouvrir.
- Sur la page Confirm deployment to notebook server (Confirmer le déploiement sur le serveur de notebooks), sélectionnez Confirm (Confirmer).
- Avant d'exécuter le notebook, sélectionnez Noyau > Redémarrer le noyau et supprimer tous les éléments de sortie.
Liste des notebooks
Services | Description | Ouvrir dans |
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Classification de données tabulaires |
Entraînement tabulaire et prédiction AutoML.
Apprendre à entraîner un modèle AutoML et à l'utiliser pour effectuer des prédictions sur un ensemble de données tabulaire. En savoir plus sur la classification de données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Classification de données textuelles |
Créer, entraîner et déployer un modèle de classification de texte AutoML.
Apprendre à utiliser AutoML pour entraîner un modèle de classification de texte. En savoir plus sur la classification de données textuelles. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Obtenir des prédictions à partir d'un modèle de classification d'images |
Entraînement AutoML d'un modèle de classification d'images pour la prédiction par lot
Dans ce tutoriel, vous créez un modèle de classification d'images AutoML à partir d'un script Python, puis vous effectuez une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. Apprenez à obtenir des prédictions à partir d'un modèle de classification d'images. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Obtenir des prédictions à partir d'un modèle de classification d'images |
Entraînement AutoML d'un modèle de classification d'images pour la prédiction en ligne.
Dans ce tutoriel, vous allez créer un modèle de classification d'images AutoML et déployer votre prédiction en ligne à partir d'un script Python à l'aide du SDK Vertex AI. Apprenez à obtenir des prédictions à partir d'un modèle de classification d'images. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
AutoML |
Entraînement AutoML d'un modèle de détection d'objets d'image pour l'exportation vers Edge.
Dans ce tutoriel, vous créez un modèle de détection d'objets au sein d'images AutoML à partir d'un script Python à l'aide du SDK Vertex AI, puis vous l'exportez en tant que modèle Edge au format TFLite. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Détection d'objets pour les données d'image |
Entraînement AutoML d'un modèle de détection d'objets au sein d'images pour la prédiction par lot.
Dans ce tutoriel, vous allez créer un modèle de détection d'objets au sein d'images AutoML et le déployer pour la prédiction en ligne à partir d'un script Python à l'aide du SDK Vertex AI. En savoir plus sur la détection d'objets pour les données d'image. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Workflow tabulaire pour E2E AutoML |
Pipelines de workflow tabulaire AutoML.
Apprendre à créer deux modèles de régression à l'aide de pipelines Vertex AI téléchargés à partir des composants du pipeline Google Cloud. En savoir plus sur le workflow tabulaire pour AutoML E2E. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Extraction d'entités pour les données textuelles |
Entraînement AutoML d'un modèle d'extraction d'entités textuelles pour la prédiction en ligne.
Dans ce tutoriel, vous créez un modèle d'extraction d'entités de texte AutoML à partir d'un script Python, puis vous effectuez une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. En savoir plus sur l'extraction d'entités pour les données textuelles. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
AutoML |
Entraînement AutoML d'un modèle d'analyse des sentiments sur le texte pour la prédiction par lot.
Dans ce tutoriel, vous créez un modèle d'analyse des sentiments de texte AutoML à partir d'un script Python, puis vous effectuez une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement AutoML |
Premiers pas avec l'entraînement AutoML.
Apprendre à utiliser AutoML pour l'entraînement avec Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement AutoML. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Prévisions hiérarchiques pour les données tabulaires |
Entraînement AutoML de prédiction hiérarchique pour la prédiction par lot.
Dans ce tutoriel, vous allez créer un modèle de prévision hiérarchique AutoML et le déployer pour la prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI pour Python. En savoir plus sur les prévisions hiérarchiques pour les données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Détection d'objets pour les données d'image |
Entraînement AutoML d'un modèle de détection d'objets au sein d'images pour la prédiction par lot.
Dans ce tutoriel, vous allez créer un modèle de détection d'objets au sein d'images AutoML à partir d'un script Python, puis effectuer une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. En savoir plus sur la détection d'objets pour les données d'image. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Prévision de données tabulaires |
Modèle de prévision tabulaire AutoML pour la prédiction par lot.
Apprendre à créer un modèle de prévision tabulaire AutoML à partir d'un script Python, puis à effectuer une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. En savoir plus sur les prévisions pour les données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Régression pour les données tabulaires |
Entraînement AutoML d'un modèle de régression tabulaire pour la prédiction par lot à l'aide de BigQuery.
Apprendre à créer un modèle de régression tabulaire AutoML et à le déployer pour la prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI pour Python. En savoir plus sur la régression des données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Régression pour les données tabulaires |
Entraînement AutoML d'un modèle de régression tabulaire pour la prédiction en ligne à l'aide de BigQuery.
Apprendre à créer un modèle de régression tabulaire AutoML et à le déployer pour la prédiction en ligne à partir d'un script Python en utilisant le SDK Vertex AI. En savoir plus sur la régression des données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Extraction d'entités pour les données textuelles |
Entraînement AutoML d'un modèle d'extraction d'entités textuelles pour la prédiction en ligne.
Apprendre à créer un modèle d'extraction d'entités de texte AutoML et à le déployer pour la prédiction en ligne à partir d'un script Python en utilisant le SDK Vertex AI. En savoir plus sur l'extraction d'entités pour les données textuelles. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Analyse des sentiments pour les données textuelles |
Entraînement d'un modèle d'analyse des sentiments dans du texte AutoML pour les prédictions en ligne.
Apprendre à créer un modèle d'analyse des sentiments dans du texte AutoML et à le déployer pour les prédictions en ligne à partir d'un script Python en utilisant le SDK Vertex AI. En savoir plus sur l'analyse des sentiments pour les données textuelles. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Reconnaissance d'actions pour les données vidéo |
Entraînement AutoML d'un modèle de reconnaissance d'actions dans des vidéos pour les prédictions par lot.
Apprendre à créer un modèle AutoML de reconnaissance d'actions dans des vidéos à partir d'un script Python, puis à effectuer une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. En savoir plus sur la reconnaissance d'actions pour les données vidéo. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Classification de données vidéo |
Entraînement AutoML d'un modèle de classification de vidéos pour la prédiction par lot.
Apprendre à créer un modèle AutoML de classification de vidéos à partir d'un script Python, puis à effectuer une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. En savoir plus sur la classification des données vidéo. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Suivi d'objets pour les données vidéo |
Entraînement AutoML d'un modèle de suivi d'objets dans des vidéos pour la prédiction par lot.
Apprendre à créer un modèle AutoML de suivi d'objets dans des vidéos à partir d'un script Python, puis à effectuer une prédiction par lot à l'aide du SDK Vertex AI. En savoir plus sur le suivi d'objets pour les données vidéo. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
BigQuery ML |
Premiers pas avec l'entraînement BigQuery ML.
Apprendre à utiliser BigQuery ML pour l'entraînement avec Vertex AI. En savoir plus sur BigQuery ML. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé Vertex AI Prediction |
Déploiement d'un modèle de détection d'iris à l'aide de FastAPI et diffusion à partir de conteneurs personnalisés Vertex AI.
Apprendre à créer, déployer et diffuser un modèle de classification personnalisé sur Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Training |
Entraînement d'un modèle TensorFlow sur des données BigQuery.
Apprendre à créer un modèle d'entraînement personnalisé à partir d'un script Python dans un conteneur Docker à l'aide du SDK Vertex AI pour Python, puis à obtenir une prédiction à partir du modèle déployé en envoyant des données. En savoir plus sur Vertex AI Training. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé |
Entraînement personnalisé avec conteneur d'entraînement personnalisé et enregistrement automatique du modèle.
Dans ce tutoriel, vous allez créer un modèle personnalisé à partir d'un script Python dans un conteneur Docker personnalisé à l'aide du SDK Vertex AI, puis l'enregistrer automatiquement dans le registre de modèles Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI TensorBoard Profiler |
Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Profiler.
Apprendre à activer Vertex AI TensorBoard Profiler pour les jobs d'entraînement personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard Profiler. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé |
Faites vos premiers pas avec Vertex AI Training pour XGBoost.
Apprenez à utiliser Vertex AI Training pour entraîner un modèle personnalisé XGBoost. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Ressources partagées entre les déploiements |
Premiers pas avec les points de terminaison et les VM partagées
Apprenez à utiliser des pools de ressources de déploiement pour déployer des modèles. Apprenez-en plus sur les ressources partagées entre les déploiements. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé Vertex AI Batch Prediction |
Entraînement personnalisé et prédiction par lot.
Apprendre à utiliser Vertex AI Training pour créer un modèle entraîné personnalisé, puis utiliser la prédiction par lot Vertex AI pour effectuer une prédiction par lot sur le modèle entraîné. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI Batch Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé Vertex AI Prediction |
Entraînement personnalisé et prédiction en ligne.
Apprendre à utiliser Vertex AI Training pour créer un modèle entraîné à partir d'un script Python dans un conteneur Docker, et apprendre à effectuer des prédictions sur le modèle déployé en envoyant des données. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Ensembles de données BigQuery Vertex AI pour les utilisateurs de BigQuery |
Premiers pas avec les ensembles de données BigQuery.
Apprendre à utiliser BigQuery comme ensemble de données pour l'entraînement avec Vertex AI. En savoir plus sur les ensembles de données BigQuery. Apprenez-en plus sur Vertex AI pour les utilisateurs de BigQuery. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Data Labeling |
Faites vos premiers pas avec Vertex AI Data Labeling.
Apprendre à utiliser le service Vertex AI Data Labeling. En savoir plus sur Vertex AI Data Labeling. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Tests Vertex AI Vertex ML Metadata |
Créer une traçabilité des tests Vertex AI pour l'entraînement personnalisé.
Apprendre à intégrer du code de prétraitement dans des tests Vertex AI. En savoir plus sur les tests Vertex AI. En savoir plus sur Vertex ML Metadata. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Tests Vertex AI |
Assurer le suivi des paramètres et des métriques pour les modèles entraînés localement.
Apprendre à utiliser les tests Vertex AI pour comparer et évaluer des tests de modèle. En savoir plus sur les tests Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Tests Vertex AI Vertex AI Pipelines |
Comparer les exécutions de pipeline avec les tests Vertex AI.
Apprendre à utiliser les tests Vertex AI pour enregistrer un job de pipeline et comparer différents jobs de pipeline. En savoir plus sur les tests Vertex AI. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI TensorBoard |
Supprimez les tests obsolètes dans Vertex AI TensorBoard.
Découvrez comment supprimer les tests Vertex AI TensorBoard obsolètes pour éviter des coûts de stockage inutiles. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Tests Vertex AI |
Journalisation automatique de l'entraînement personnalisé – Script local.
Apprenez à automatiser les paramètres et les métriques d'un test de ML exécuté sur l'entraînement Vertex AI en tirant parti de l'intégration aux tests Vertex AI. En savoir plus sur les tests Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Tests Vertex AI Vertex ML Metadata Entraînement personnalisé |
Faites vos premiers pas avec les tests Vertex AI.
Apprendre à utiliser les tests Vertex AI lors de l'entraînement avec Vertex AI. En savoir plus sur les tests Vertex AI. En savoir plus sur Vertex ML Metadata. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Tests Vertex AI |
Journalisation automatique
Apprenez à utiliser Vertex AI Autologging. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Classification des données tabulaires Vertex Explainable AI |
Entraînement AutoML d'un modèle de classification binaire tabulaire pour l'explication par lot.
Apprendre à utiliser AutoML pour créer un modèle de classification binaire tabulaire à partir d'un script Python, puis apprendre à utiliser la prédiction par lots Vertex AI pour effectuer des prédictions avec explications. En savoir plus sur la classification de données tabulaires. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Classification des données tabulaires Vertex Explainable AI |
Entraînement AutoML d'un modèle de classification tabulaire pour l'explication en ligne.
Apprendre à utiliser AutoML pour créer un modèle de classification binaire tabulaire à partir d'un script Python, puis apprendre à utiliser la prédiction en ligne Vertex AI pour effectuer des prédictions en ligne avec explications. En savoir plus sur la classification de données tabulaires. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex Explainable AI Vertex AI Batch Prediction |
Entraînement personnalisé d'un modèle de classification d'images pour la prédiction par lot avec explication
Apprendre à utiliser Vertex AI Training et Explainable AI pour créer un modèle de classification d'images personnalisé avec explications, puis apprendre à utiliser Vertex AI Batch Prediction pour effectuer une requête de prédiction par lot avec explications. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. En savoir plus sur Vertex AI Batch Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
Entraînement personnalisé d'un modèle de classification d'images pour la prédiction en ligne avec explications.
Apprendre à utiliser Vertex AI Training et Explainable AI pour créer un modèle de classification d'images personnalisé avec explications, puis apprendre à utiliser Vertex AI Prediction pour effectuer une requête de prédiction en ligne avec explications. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. En savoir plus sur Vertex AI Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex Explainable AI Vertex AI Batch Prediction |
Entraînement personnalisé d'un modèle de régression tabulaire pour la prédiction par lot avec explications
Apprendre à utiliser Vertex AI Training et Explainable AI pour créer un modèle de classification d'images personnalisé avec explications, puis apprendre à utiliser Vertex AI Batch Prediction pour effectuer une requête de prédiction en ligne avec explications. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. En savoir plus sur Vertex AI Batch Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
Entraînement personnalisé d'un modèle de régression tabulaire pour la prédiction en ligne avec explications.
Apprendre à utiliser Vertex AI Training et Explainable AI pour créer un modèle de classification d'images personnalisé avec explications, puis apprendre à utiliser Vertex AI Prediction pour effectuer une requête de prédiction en ligne avec explications. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. En savoir plus sur Vertex AI Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
Entraînement personnalisé d'un modèle de régression tabulaire pour la prédiction en ligne avec explications à l'aide de get_metadata.
Apprendre à créer un modèle personnalisé à partir d'un script Python dans un conteneur Docker prédéfini Google à l'aide du SDK Vertex AI, puis à effectuer une prédiction avec explications sur le modèle déployé en envoyant des données. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. En savoir plus sur Vertex AI Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
Expliquer la classification des images avec Vertex Explainable AI.
Apprendre à configurer des explications basées sur les caractéristiques sur un modèle de classification d'images pré-entraîné, et à effectuer des prédictions en ligne et par lot avec explications. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. En savoir plus sur Vertex AI Prediction. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex Explainable AI |
Expliquer la classification de texte avec Vertex Explainable AI.
Apprenez à configurer des explications basées sur les caractéristiques à l'aide de l'**exemple de méthode de Shapley** sur un modèle de classification de texte TensorFlow pour les prédictions en ligne avec explications. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Feature Store |
SDK d'importation en flux continu.
Découvrez comment importer des caractéristiques à partir d'un DataFrame Pandas dans Vertex AI Feature Store à l'aide de la méthode write_feature_values du SDK Vertex AI. En savoir plus sur Vertex AI Feature Store. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Feature Store |
Publication des caractéristiques en ligne et récupération des données BigQuery avec Vertex AI Feature Store
Découvrez comment créer et utiliser une instance de magasin de caractéristiques en ligne pour héberger et diffuser des données dans BigQuery avec Vertex AI Feature Store dans un workflow de bout en bout permettant de diffuser des valeurs de caractéristiques et de récupérer le parcours utilisateur. En savoir plus sur Vertex AI Feature Store. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Feature Store |
Diffusion et récupération de caractéristiques en ligne sur des données BigQuery avec la diffusion optimisée de Vertex AI Feature Store.
Découvrez comment créer et utiliser une instance de magasin de caractéristiques en ligne pour héberger et diffuser des données dans BigQuery avec Vertex AI Feature Store dans un workflow de bout en bout permettant de diffuser et d'extraire des valeurs de caractéristiques. En savoir plus sur Vertex AI Feature Store. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Feature Store |
Publication des caractéristiques en ligne et récupération vectorielle des données BigQuery avec Vertex AI Feature Store
Découvrez comment créer et utiliser une instance de magasin de caractéristiques en ligne pour héberger et diffuser des données dans BigQuery avec Vertex AI Feature Store dans un workflow de bout en bout permettant de diffuser des valeurs de caractéristiques et d'effectuer une récupération vectorielle du parcours utilisateur. En savoir plus sur Vertex AI Feature Store. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Feature Store |
Utiliser Vertex AI Feature Store (ancien) avec Pandas Dataframe.
Découvrez comment utiliser Vertex AI Feature Store avec un DataFrame Pandas. En savoir plus sur Vertex AI Feature Store. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Feature Store |
Prédictions en ligne et par lot à l'aide de Vertex AI Feature Store (ancien).
Découvrez comment utiliser Vertex AI Feature Store pour importer des données de caractéristiques et y accéder pour les jobs de diffusion en ligne et hors connexion, comme l'entraînement. En savoir plus sur Vertex AI Feature Store. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Présentation de la prise en charge de l'IA générative sur Vertex AI |
Évaluation et inférence par lot d'un LLM Vertex AI.
Apprenez à utiliser Vertex AI pour évaluer un grand modèle de langage. Pour en savoir plus, consultez la présentation de la compatibilité de l'IA générative avec Vertex AI. Étapes du tutoriel
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GitHub Vertex AI Workbench |
Régler des modèles de texte à l'aide du réglage RLHF |
Apprentissage automatique par renforcement qui utilise le feedback humain Vertex AI LLM.
Dans ce tutoriel, vous allez utiliser l'apprentissage automatique par renforcement qui utilise Vertex AI RLHF pour régler et déployer un grand modèle de langage. Pour en savoir plus, consultez Régler des modèles de texte à l'aide du réglage RLHF. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Représentation vectorielle continue de texte |
Recherche sémantique à l'aide de représentations vectorielles continues.
Dans ce tutoriel, nous vous expliquons comment créer une représentation vectorielle continue générée à partir d'un texte et effectuer une recherche sémantique. En savoir plus sur la représentation vectorielle continue de texte. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
API d'intégration de texte |
Nouvelle API d'intégration de texte
Découvrez comment appeler les dernières API d'intégration de texte sur deux nouveaux modèles, textembedding-gecko@002 et textembedding-gecko-multilingual@001 : En savoir plus sur l'API d'intégration de texte Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Régler des modèles de texte à l'aide du réglage supervisé |
Régler un modèle PTE avec Vertex AI
Apprenez à utiliser un LLM Vertex AI pour régler et déployer un grand modèle de langage PEFT. Pour en savoir plus, consultez Régler des modèles de texte à l'aide du réglage supervisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
API PaLM |
Utiliser le SDK Vertex AI avec des grands modèles de langage.
Fournissez des données textuelles aux grands modèles de langage disponibles sur Vertex AI pour tester, régler et déployer des modèles de langage d'IA générative. En savoir plus sur l'API PaLM Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vector Search |
Utiliser les représentations vectorielles continues multimodales Vertex AI et Vector Search.
Découvrez comment encoder des représentations vectorielles continues de texte personnalisées, créer un index de voisin le plus proche et interroger les index. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vector Search |
Utiliser Vector Search pour les questions Stack Overflow
Découvrez comment encoder des représentations vectorielles continues de texte personnalisées, créer un index de voisin le plus proche et interroger les index. En savoir plus sur la recherche vectorielle. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vector Search Représentations vectorielles continues Vertex AI pour le texte |
Utilisez Vector Search et les représentations vectorielles continues Vertex AI pour le texte dans les questions sur Stack Overflow.
Découvrez comment encoder des représentations vectorielles continues de texte, créer un index de voisin le plus proche et interroger les index. En savoir plus sur la recherche vectorielle. En savoir plus sur les représentations vectorielles continues Vertex AI pour le texte. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vector Search |
Créer un index Vector Search.
Découvrir comment créer un index de voisin le plus proche, interroger des index et valider les performances de l'index. En savoir plus sur la recherche vectorielle. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Classification de données d'image |
Classification d'images AutoML.
Apprendre à utiliser AutoML pour entraîner un modèle d'image, et à utiliser Vertex AI Prediction et Vertex AI Batch Prediction pour effectuer des prédictions en ligne et par lot. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur la classification des données d'image. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Détection d'objets pour les données d'image |
Détection d'objets dans des images AutoML.
Apprendre à utiliser AutoML pour entraîner un modèle d'image, et à utiliser Vertex AI Prediction et Vertex AI Batch Prediction pour effectuer des prédictions en ligne et par lot. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur la détection d'objets pour les données d'image. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Suivi d'objets pour les données vidéo |
AutoML Video Object Tracking.
Apprendre à utiliser AutoML pour entraîner un modèle vidéo et à utiliser Vertex AI Batch Prediction pour effectuer des prédictions par lot. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur le suivi d'objets pour les données vidéo. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Classification de données tabulaires |
Classification binaire tabulaire AutoML.
Dans ce tutoriel, vous allez créer un modèle de classification binaire tabulaire AutoML et déployer la prédiction en ligne à partir d'un script Python en utilisant le SDK Vertex AI. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur la classification de données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Classification de données textuelles |
Classification de texte AutoML.
L'objectif de ce notebook est de créer un modèle de classification de texte AutoML. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur la classification de données textuelles. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Extraction d'entités pour les données textuelles |
AutoML Text Entity Extraction.
L'objectif de ce notebook est de créer un modèle AutoML Text Entity Extraction. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur l'extraction d'entités pour les données textuelles. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Analyse des sentiments pour des données textuelles |
AutoML Text Sentiment Analysis.
L'objectif de ce notebook est de créer un modèle AutoML Text Sentiment Analysis. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur l'analyse des sentiments pour les données textuelles. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Classification de données textuelles |
Classification vidéo AutoML
Apprendre à utiliser AutoML pour entraîner un modèle vidéo et à utiliser Vertex AI Batch Prediction pour effectuer des prédictions par lot. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur la classification des données vidéo. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Entraînement personnalisé |
Classification d'images personnalisée avec un conteneur d'entraînement personnalisé.
Apprendre à entraîner un modèle de classification d'images TensorFlow à l'aide d'un conteneur personnalisé et de l'entraînement Vertex AI. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Entraînement personnalisé |
Classification d'images personnalisée avec un conteneur d'entraînement prédéfini.
Apprendre à entraîner un modèle de classification d'images TensorFlow à l'aide d'un conteneur prédéfini et de l'entraînement Vertex AI. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Entraînement personnalisé |
Modèle scikit-learn personnalisé avec conteneur d'entraînement prédéfini.
Apprendre à utiliser Vertex AI Training pour créer un modèle entraîné personnalisé, puis utiliser la prédiction par lot Vertex AI pour effectuer une prédiction par lot sur le modèle entraîné. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Entraînement personnalisé |
Modèle XGBoost personnalisé avec conteneur d'entraînement prédéfini.
Apprendre à utiliser Vertex AI Training pour créer un modèle entraîné personnalisé, puis utiliser la prédiction par lot Vertex AI pour effectuer une prédiction par lot sur le modèle entraîné. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Migrer vers Vertex AI Entraînement personnalisé |
Réglage des hyperparamètres.
Apprendre à utiliser l'hyperparamètre de Vertex AI pour créer et régler un modèle entraîné personnalisé. En savoir plus sur Migrer vers Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Documentation sur Google Artifact Registry |
Premiers pas avec Google Artifact Registry.
Découvrez comment utiliser Google Artifact Registry. Pour en savoir plus, consultez la documentation Google Artifact Registry. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex ML Metadata Entraînement personnalisé Tests Vertex AI |
Assurer le suivi des paramètres et des métriques pour les jobs d'entraînement personnalisé
Découvrez comment utiliser le SDK Vertex AI pour Python pour en savoir plus sur Vertex ML Metadata. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. En savoir plus sur les tests Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex ML Metadata |
Assurer le suivi des paramètres et des métriques pour les modèles entraînés localement.
Apprendre à utiliser Vertex ML Metadata pour suivre les paramètres d'entraînement et les métriques d'évaluation. En savoir plus sur Vertex ML Metadata. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex ML Metadata Vertex AI Pipelines |
Assurer le suivi des artefacts et des métriques pendant les exécutions de Vertex AI Pipelines à l'aide de Vertex ML Metadata.
Apprendre à suivre les artefacts et les métriques avec Vertex ML Metadata dans les exécutions de Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur Vertex ML Metadata. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Model Evaluation Classification de données tabulaires |
Évaluer les résultats de prédiction par lot à partir d'un modèle de classification AutoML Tabular.
Apprendre à entraîner un modèle de classification AutoML Tabular Vertex AI et à l'évaluer via un job de pipeline Vertex AI en utilisant google_cloud_pipeline_components : En savoir plus sur Vertex AI Model Evaluation. En savoir plus sur la classification de données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Evaluation Régression pour les données tabulaires |
Évaluer les résultats de prédiction par lot à partir d'un modèle de régression AutoML Tabular.
Apprendre à évaluer une ressource de modèle Vertex AI via un job de pipeline Vertex AI en utilisant google_cloud_pipeline_components : En savoir plus sur Vertex AI Model Evaluation. En savoir plus sur la régression des données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Évaluation des modèles Vertex AI Classification de données textuelles |
Pipelines de classification de texte AutoML utilisant google-cloud-pipeline-components.
Apprenez à utiliser Vertex AI Pipelines et les composants de pipeline Google Cloud pour créer et évaluer un modèle de classification de texte AutoML. En savoir plus sur Vertex AI Model Evaluation. En savoir plus sur la classification de données textuelles. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Evaluation Classification de données vidéo |
Évaluer les résultats de prédiction par lot à partir d'un modèle de classification AutoML Video.
Apprendre à entraîner un modèle de classification AutoML Video Vertex AI et à l'évaluer via un job de pipeline Vertex AI utilisant google_cloud_pipeline_components : En savoir plus sur Vertex AI Model Evaluation. En savoir plus sur la classification des données vidéo. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Evaluation Vertex AI Training |
Évaluer les résultats de "BatchPrediction" à partir d'un modèle de classification tabulaire personnalisé.
Dans ce tutoriel, vous allez entraîner un modèle scikit-learn "RandomForest", l'enregistrer dans Vertex AI Model Registry et apprendre à l'évaluer via un job de pipeline Vertex AI utilisant google_cloud_pipeline_components. En savoir plus sur Vertex AI Model Evaluation. En savoir plus sur Vertex AI Training. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Evaluation Entraînement personnalisé |
Évaluer les résultats de la prédiction par lot d'un modèle de régression tabulaire personnalisé.
Apprendre à évaluer une ressource de modèle Vertex AI via un job de pipeline Vertex AI en utilisant google_cloud_pipeline_components : En savoir plus sur Vertex AI Model Evaluation. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Évaluation de modèles dans Vertex AI |
Premiers pas pour importer une évaluation de modèle personnalisé dans Vertex AI Model Registry.
Apprendre à créer et à importer une évaluation de modèle personnalisé, puis à importer cette évaluation dans une entrée de ressource de modèle dans Vertex AI Model Registry. En savoir plus sur l'évaluation de modèles dans Vertex AI Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring pour les prédictions par lot |
Vertex AI Batch Prediction avec Model Monitoring.
Apprendre à utiliser le service Vertex AI Model Monitoring pour détecter les dérives et les anomalies dans la prédiction par lot. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring pour les prédictions par lot. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring pour les modèles tabulaires AutoML.
Apprendre à utiliser le service Vertex AI Model Monitoring pour détecter les écarts et les dérives de caractéristiques dans les requêtes de prédiction d'entrée, pour les modèles tabulaires AutoML. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring pour la prédiction par lot dans des modèles d'image AutoML.
Apprendre à utiliser Vertex AI Model Monitoring avec Vertex AI Batch Prediction avec un modèle de classification d'images AutoML afin de détecter une image hors distribution. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring pour la prédiction en ligne dans les modèles d'image AutoML.
Découvrez comment utiliser Vertex AI Model Monitoring avec Vertex AI Online Prediction et avec un modèle de classification d'images AutoML afin de détecter une image hors distribution. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring pour les modèles tabulaires personnalisés.
Apprendre à utiliser le service Vertex AI Model Monitoring afin de détecter les écarts et dérives de caractéristiques dans les requêtes de prédiction d'entrée, pour les modèles tabulaires personnalisés. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring pour les modèles tabulaires personnalisés avec conteneur TensorFlow Serving.
Apprendre à utiliser le service Vertex AI Model Monitoring afin de détecter les écarts et les dérives de caractéristiques dans les requêtes de prédiction d'entrée, pour les modèles tabulaires personnalisés, en utilisant un conteneur de déploiement personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring pour la configuration des modèles tabulaires.
Apprendre à configurer le service Vertex AI Model Monitoring pour détecter les écarts et dérives de caractéristiques dans les requêtes de prédiction d'entrée. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring pour les modèles XGBoost.
Apprendre à utiliser le service Vertex AI Model Monitoring afin de détecter les écarts et les dérives de caractéristiques dans les requêtes de prédiction d'entrée pour les modèles XGBoost. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex AI Model Monitoring avec les attributions de caractéristiques Explainable AI.
Apprendre à utiliser le service Vertex AI Model Monitoring pour détecter les dérives et les anomalies dans les requêtes de prédiction provenant d'une ressource de modèle Vertex AI déployée. En savoir plus sur Vertex AI Model Monitoring. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Model Registry |
Premiers pas avec Vertex AI Model Registry
Apprenez à utiliser Vertex AI Model Registry pour créer et enregistrer plusieurs versions d'un modèle. Apprenez-en plus sur Vertex AI Model Registry. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants AutoML Classification de données tabulaires |
Pipelines AutoML Tabular utilisant google-cloud-pipeline-components.
Apprendre à utiliser Vertex AI Pipelines et les composants de pipeline Google Cloud pour créer un modèle de classification AutoML Tabular. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants AutoML. En savoir plus sur la classification de données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Évaluation de modèles dans Vertex AI |
Méthodologie "challenger" ou "approuvé" pour le déploiement de modèles en production.
Apprenez à construire un pipeline Vertex AI, qui entraîne une nouvelle version challenger d'un modèle, évalue le modèle et compare l'évaluation au modèle approuvé existant en production, pour déterminer si le modèle challenger devient la version approuvée du modèle à remplacer en production. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur l'évaluation de modèles dans Vertex AI Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines |
Structurer les commandes de pipeline à l'aide du SDK KFP.
Apprendre à utiliser le SDK KFP pour créer des pipelines qui utilisent des boucles et des conditions, y compris des exemples imbriqués. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants d'entraînement personnalisé |
Entraînement personnalisé avec des composants de pipeline Google Cloud prédéfinis.
Apprendre à utiliser Vertex AI Pipelines et les composants de pipeline Google Cloud pour créer un modèle personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants d'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants Vertex AI Batch Prediction |
Entraînement et prédiction par lot avec source et destination BigQuery pour un modèle de classification tabulaire personnalisé.
Dans ce tutoriel, vous allez entraîner un modèle de classification tabulaire scikit-learn et créer un job de prédiction par lot via un pipeline Vertex AI utilisant google_cloud_pipeline_components. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants Vertex AI Batch Prediction. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Vertex AI Hyperparameter Tuning |
Premiers pas avec les composants du pipeline de réglage des hyperparamètres Vertex AI
Apprenez à utiliser les composants prédéfinis du pipeline Google Cloud pour les réglages d'hyperparamètres Vertex AI. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur le réglage des hyperparamètres à l'aide de Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines |
Faites vos premiers pas avec la gestion des machines pour Vertex AI Pipelines.
Apprenez à convertir un composant d'entraînement personnalisé autonome en un objet Vertex AI CustomJob, par exemple : Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants AutoML |
Pipelines de classification d'images AutoML utilisant google-cloud-pipeline-components.
Apprendre à utiliser Vertex AI Pipelines et les composants de pipeline Google Cloud pour créer un modèle de classification d'images AutoML. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants AutoML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants AutoML Régression pour les données tabulaires |
Pipelines de régression tabulaire AutoML utilisant google-cloud-pipeline-components.
Apprendre à utiliser Vertex AI Pipelines et les composants de pipeline Google Cloud pour créer un modèle de régression tabulaire AutoML. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants AutoML. En savoir plus sur la régression des données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants AutoML |
Pipelines de classification de texte AutoML utilisant google-cloud-pipeline-components.
Apprendre à utiliser Vertex AI Pipelines et les composants de pipeline Google Cloud pour créer un modèle de classification de texte AutoML. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants AutoML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants BigQuery ML |
Entraîner un modèle de prédiction d'acquisition à l'aide de Swivel, de BigQuery ML et de Vertex AI Pipelines.
Apprendre à créer un pipeline BigQuery ML simple à l'aide de pipelines Vertex AI afin de calculer les représentations vectorielles continues de texte à partir du contenu d'articles et de les classer dans la catégorie *corporate acquisitions* (acquisitions d'entreprise). En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants BigQuery ML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants d'entraînement personnalisé |
Entraîner, importer et déployer des modèles en utilisant les composants de pipeline Google Cloud.
Apprendre à utiliser Vertex AI Pipelines et les composants de pipeline Google Cloud pour créer et déployer un modèle personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants d'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines Composants de modèle Vertex AI |
Importer, prédire et évaluer des modèles à l'aide de google-cloud-pipeline-components.
Découvrir comment évaluer un modèle personnalisé à l'aide d'un pipeline contenant des composants de google_cloud_pipeline_components ainsi qu'un composant de pipeline personnalisé que vous créez. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. En savoir plus sur les composants de modèle Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines |
Vertex AI Pipelines avec KFP 2.x
Familiarisez-vous avec Vertex AI Pipelines et KFP 2. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines |
Composants légers basés sur des fonctions Python et E/S de composants.
Apprendre à utiliser le SDK KFP pour créer des composants légers basés sur des fonctions Python, puis apprendre à utiliser Vertex AI Pipelines pour exécuter le pipeline. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines |
Visualisation des métriques et comparaison des exécutions à l'aide du SDK KFP.
Apprendre à utiliser le SDK KFP pour créer des pipelines générant des métriques d'évaluation. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines |
Méthodologie "multicontender" ou "champion" pour le déploiement de modèle en production :
Apprenez à créer un pipeline Vertex AI, qui évalue les nouvelles données de production d'un modèle déployé par rapport à d'autres versions du modèle, afin de déterminer si un modèle concurrent devient le modèle champion de remplacement en production. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Pipelines |
Présentation des pipelines pour KFP.
Apprendre à utiliser le SDK KFP pour créer des pipelines générant des métriques d'évaluation. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. Étapes du tutoriel
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Composants AutoML Composants BigQuery ML |
BigQuery ML et AutoML : tests avec Vertex AI
Apprendre à utiliser Vertex AI Predictions pour réaliser un prototypage rapide d'un modèle. En savoir plus sur les composants AutoML. En savoir plus sur les composants BigQuery ML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Batch Prediction |
Modèle personnalisé pour prédiction par lot avec filtrage des caractéristiques.
Apprendre à créer un modèle d'entraînement personnalisé à partir d'un script Python dans un conteneur Docker en utilisant le SDK Vertex AI pour Python, puis à exécuter un job de prédiction par lot en incluant ou en excluant une liste de caractéristiques. En savoir plus sur Vertex AI Batch Prediction. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Prediction |
Premiers pas avec le serveur NVIDIA Triton.
Découvrez comment déployer un conteneur exécutant un serveur NVIDIA Triton avec une ressource de modèle Vertex AI sur un point de terminaison Vertex AI pour effectuer des prédictions en ligne. En savoir plus sur Vertex AI Prediction. Étapes du tutoriel
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Raw Predict |
Premiers pas avec les fonctions d'inférence TensorFlow avec les prédictions brutes de Vertex AI.
Apprenez à utiliser les prédictions brutes de Vertex AI sur une ressource de point de terminaison Vertex AI. En savoir plus sur la prédiction brute Étapes du tutoriel
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Obtenir des prédictions à partir d'un modèle entraîné personnalisé |
Premiers pas avec TensorFlow Serving avec Vertex AI Prediction.
Apprenez à utiliser Vertex AI Prediction sur une ressource de point de terminaison Vertex AI avec le binaire de diffusion TensorFlow Serving. Pour en savoir plus, consultez Obtenir des prédictions à partir d'un modèle entraîné personnalisé. Étapes du tutoriel
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Points de terminaison privés |
Faites vos premiers pas avec les points de terminaison privés Vertex AI.
Découvrez comment utiliser les ressources de points de terminaison privés Vertex AI. Apprenez-en plus sur les points de terminaison privés. Étapes du tutoriel
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Modèles de langage Vertex AI |
LLM Vertex AI et prédiction par flux.
Apprenez à utiliser un LLM Vertex AI pour télécharger un modèle LLM pré-entraîné, effectuer des prédictions et ajuster le modèle. Apprenez-en plus sur les modèles de langage Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Conteneurs préconfigurés pour la prédiction |
Diffuser des modèles d'image PyTorch avec des conteneurs prédéfinis sur Vertex AI
Apprenez à empaqueter et à déployer un modèle de classification d'images PyTorch à l'aide d'un conteneur Vertex AI prédéfini avec TorchServe pour diffuser des prédictions en ligne et par lot. Apprenez-en plus sur les conteneurs prédéfinis pour la prédiction. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Prediction |
Entraîner et déployer des modèles PyTorch avec des conteneurs prédéfinis sur Vertex AI
Apprenez à créer, entraîner et déployer un modèle de classification d'images PyTorch à l'aide de conteneurs prédéfinis pour l'entraînement et la prédiction personnalisés. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Training Vertex AI Reduction Server |
Entraînement distribué PyTorch avec Vertex AI Reduction Server.
Découvrir comment créer un job d'entraînement distribué PyTorch qui utilise le framework et les outils d'entraînement distribués PyTorch, puis exécuter le job d'entraînement sur le service d'entraînement Vertex AI avec Reduction Server. En savoir plus sur Vertex AI Training. En savoir plus sur Vertex AI Reduction Server. Étapes du tutoriel
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Classification de données vidéo |
Exemple de classification AutoML Video.
L'objectif de ce notebook est de créer un modèle de classification AutoML Video. En savoir plus sur la classification des données vidéo. Étapes du tutoriel
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Entraînement personnalisé |
Entraînement personnalisé à l'aide d'un package Python, d'un ensemble de données de texte géré et d'un conteneur TF Serving.
Apprendre à créer un modèle personnalisé en utilisant l'entraînement de package personnalisé Python et apprendre à diffuser le modèle en utilisant un conteneur TensorFlow-Serving pour la prédiction en ligne. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Workflow tabulaire pour TabNet |
Vertex AI Explanations avec modèles TabNet.
Découvrir comment fournir un exemple d'outil de traçage pour visualiser la sortie de TabNet, qui est utile pour expliquer l'algorithme. En savoir plus sur le workflow tabulaire pour TabNet. Étapes du tutoriel
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Workflow tabulaire pour TabNet |
Premiers pas avec l'algorithme intégré TabNet pour l'entraînement de modèles tabulaires
Apprenez à exécuter l'algorithme intégré Vertex AI TabNet pour entraîner des modèles tabulaires personnalisés. En savoir plus sur le workflow tabulaire pour TabNet. Étapes du tutoriel
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Workflow tabulaire pour TabNet |
Vertex AI TabNet.
Découvrir comment exécuter un modèle TabNet sur Vertex AI. En savoir plus sur le workflow tabulaire pour TabNet. Étapes du tutoriel
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Composants du pipeline Google Cloud Prophet pour les données tabulaires |
Entraîner un modèle Prophet à l'aide de workflows tabulaires Vertex AI.
Apprendre à créer plusieurs modèles Prophet à l'aide d'un pipeline d'entraînement Vertex AI et à partir de composants de pipeline Google Cloud, puis à effectuer une prédiction par lot à l'aide du pipeline de prédiction correspondant. En savoir plus sur les composants de pipeline Google Cloud. En savoir plus sur Prophet pour les données tabulaires. Étapes du tutoriel
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Workflow tabulaire pour TabNet |
Pipeline TabNet.
Découvrez comment créer des modèles de classification sur des données tabulaires à l'aide de deux des workflows tabulaires Vertex AI TabNet. En savoir plus sur le workflow tabulaire pour TabNet. Étapes du tutoriel
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Workflow tabulaire pour "Wide & Deep" |
Pipeline "Wide & Deep".
Apprendre à créer deux modèles de classification à l'aide de workflows tabulaires "Wide & Deep" Vertex AI. En savoir plus sur le workflow tabulaire pour "Wide & Deep". Étapes du tutoriel
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Vertex AI TensorBoard Entraînement personnalisé |
Entraînement personnalisé Vertex AI TensorBoard avec conteneur personnalisé.
Découvrir comment créer un job d'entraînement personnalisé à l'aide de conteneurs personnalisés et surveiller votre processus d'entraînement sur Vertex AI TensorBoard quasiment en temps réel. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Vertex AI TensorBoard Entraînement personnalisé |
Entraînement personnalisé Vertex AI TensorBoard avec conteneur prédéfini.
Découvrir comment créer un job d'entraînement personnalisé à l'aide de conteneurs prédéfinis et comment surveiller votre processus d'entraînement sur Vertex AI TensorBoard quasiment en temps réel. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Vertex AI TensorBoard |
Régler les hyperparamètres de Vertex AI TensorBoard avec le tableau de bord HParams.
Ce tutoriel vous explique comment consigner les résultats des tests d'hyperparamètres dans TensorFlow et les visualiser dans le tableau de bord Hparams de Vertex AI TensorBoard. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI TensorBoard Profiler |
Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Vertex AI TensorBoard Profiler.
Apprendre à activer Vertex AI TensorBoard Profiler pour les jobs d'entraînement personnalisé. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard Profiler. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI TensorBoard Profiler |
Profiler les performances d'entraînement des modèles à l'aide de Vertex AI TensorBoard Profiler lors d'un entraînement personnalisé avec conteneur prédéfini.
Apprendre à activer Vertex AI TensorBoard Profiler dans Vertex AI pour des jos d'entraînement personnalisé avec un conteneur prédéfini. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard Profiler. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI TensorBoard Vertex AI Pipelines |
Intégration de Vertex AI TensorBoard à Vertex AI Pipelines.
Apprendre à créer un pipeline d'entraînement à l'aide du SDK KFP, l'exécuter dans Vertex AI Pipelines et surveiller votre processus d'entraînement dans Vertex AI TensorBoard en quasi-temps réel. En savoir plus sur Vertex AI TensorBoard. En savoir plus sur Vertex AI Pipelines. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Réglage d'hyperparamètres Vertex AI |
Réglages d'hyperparamètres Vertex AI distribués.
Dans ce notebook, vous créez un modèle entraîné personnalisé à partir d'un script Python dans un conteneur Docker. En savoir plus sur le réglage des hyperparamètres à l'aide de Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé |
Faites vos premiers pas avec Vertex AI Training pour LightGBM.
Apprenez à utiliser Vertex AI Training pour entraîner un modèle personnalisé LightGBM. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement distribué Vertex AI |
Premiers pas avec l'entraînement distribué Vertex AI.
Apprendre à utiliser l'entraînement distribué Vertex AI lors de l'entraînement avec Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement distribué Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Réglage d'hyperparamètres Vertex AI |
Exécuter le réglage des hyperparamètres pour un modèle TensorFlow.
Apprendre à exécuter un job de réglage des hyperparamètres à l'aide de Vertex AI pour un modèle TensorFlow. En savoir plus sur le réglage des hyperparamètres à l'aide de Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Réglage d'hyperparamètres Vertex AI |
Réglage des hyperparamètres Vertex AI pour XGBoost
Apprenez à utiliser le réglage des hyperparamètres à l'aide de Vertex AI pour entraîner un modèle personnalisé XGBoost. En savoir plus sur le réglage des hyperparamètres à l'aide de Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Training |
Entraînement parallèle avec données d'image distribuées sur plusieurs nœuds pour la classification d'image PyTorch, sur un processeur utilisant l'entraînement Vertex avec un conteneur personnalisé.
Apprendre à créer un job d'entraînement distribué PyTorch en utilisant le SDK Vertex AI pour Python et des conteneurs personnalisés. En savoir plus sur Vertex AI Training. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Training |
Entraînement parallèle avec données distribuées sur plusieurs nœuds NCCL pour la classification d'image PyTorch, sur un processeur utilisant l'entraînement Vertex avec un conteneur personnalisé.
Apprendre à créer un job d'entraînement distribué PyTorch en utilisant le SDK Vertex AI pour Python et des conteneurs personnalisés. En savoir plus sur Vertex AI Training. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé |
Entraîner, régler et déployer un modèle de classification des sentiments d'après un texte PyTorch sur Vertex AI.
Apprendre à créer, entraîner, régler et déployer un modèle PyTorch sur Vertex AI. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Intégration de PyTorch dans Vertex AI |
Entraînez un modèle PyTorch sur Vertex AI avec des données de Cloud Storage.
Apprenez à créer un job d'entraînement à l'aide de PyTorch et d'un ensemble de données stocké sur Cloud Storage. Découvrez l'intégration de PyTorch dans Vertex AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement distribué |
Utiliser le script torchrun de PyTorch pour simplifier l'entraînement multinœud avec des conteneurs personnalisés.
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à entraîner un modèle ImageNet à l'aide du script torchrun de PyTorch sur plusieurs nœuds. Apprenez-en plus sur l'entraînement distribué. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Entraînement personnalisé |
Entraînement XGBoost distribué avec Dask.
Découvrez comment créer un job d'entraînement distribué à l'aide de XGBoost avec Dask. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Vizier |
Optimiser plusieurs objectifs avec Vertex AI Vizier.
Apprendre à utiliser Vertex AI Vizier pour optimiser une étude multi-objectif. En savoir plus sur Vertex AI Vizier. Étapes du tutoriel |
Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Vizier |
Faites vos premiers pas avec Vertex AI Vizier.
Apprenez à utiliser Vertex AI Vizier pour l'entraînement avec Vertex AI. En savoir plus sur Vertex AI Vizier. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Workbench Vertex AI Training |
Entraîner un modèle de classification à classes multiples pour le ciblage des annonces.
Apprendre à collecter des données à partir de BigQuery, à les prétraiter et à entraîner un modèle de classification à classes multiples sur un ensemble de données d'e-commerce. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur Vertex AI Training. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench Vertex Explainable AI |
Prédiction du tarif d'une course en taxi à l'aide de l'ensemble de données sur les courses en taxi à Chicago.
L'objectif de ce notebook est de vous présenter les dernières fonctionnalités de Vertex AI, telles que **Explainable AI** et **BigQuery dans Notebooks**, en essayant de résoudre un problème de prédiction du tarif d'une course en taxi. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur Vertex Explainable AI. Étapes du tutoriel
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
Vertex AI Workbench BigQuery ML |
Prévoir un volume de demande commerciale avec Vertex AI et BigQuery ML.
Apprendre à créer un modèle ARIMA (moyenne mobile intégrée autorégressive) à partir de BigQuery ML et sur des données de vente au détail. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur BigQuery ML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
Analyse exploratoire interactive des données BigQuery dans un notebook.
Découvrir les différentes façons d'explorer et d'obtenir des insights à partir de données BigQuery dans un environnement de notebook Jupyter. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur BigQuery ML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench Entraînement personnalisé |
Créer un modèle de détection de fraude sur Vertex AI.
Ce tutoriel explique comment créer des modèles et analyser des données à l'aide d'un ensemble de données financières synthétiques. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur l'entraînement personnalisé. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
Prédiction du taux de perte d'utilisateurs pour les développeurs de jeux vidéo à l'aide de Google Analytics 4 et de BigQuery ML.
Apprendre à entraîner et à évaluer un modèle de tendances dans BigQuery ML. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur BigQuery ML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench |
Prédiction d'inventaire sur des données d'e-commerce à l'aide de Vertex AI.
Ce tutoriel vous explique comment effectuer des analyses exploratoires des données, prétraiter des données, entraîner un modèle, évaluer un modèle, déployer un modèle et configurer l'outil de simulation What-If. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench Vertex AI Training |
Maintenance prédictive à l'aide de Vertex AI
Apprendre à utiliser la fonctionnalité d'exécuteur de Vertex AI Workbench pour automatiser un workflow afin d'entraîner et de déployer un modèle. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur Vertex AI Training. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
Analyse de l'optimisation des prix sur les données de tarification CDM.
L'objectif de ce notebook est de créer un modèle d'optimisation des prix à l'aide de BigQuery ML. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur BigQuery ML. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench Analyse de sentiments pour les données textuelles |
Analyse des sentiments avec AutoML Natural Language et Vertex AI.
Apprendre à entraîner et à déployer un modèle d'analyse des sentiments AutoML, puis à effectuer des prédictions. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur l'analyse des sentiments pour les données textuelles. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench Dataproc sans serveur pour Spark |
Condenser et analyser des données de BigQuery avec Dataproc.
Ce tutoriel notebook exécute un job Apache Spark qui extrait des données de l'ensemble de données BigQuery "GitHub Activity Data", interroge les données et réécrit les résultats dans BigQuery. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. Apprenez-en davantage sur Dataproc sans serveur pour Spark. Étapes du tutoriel
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Vertex AI Workbench Dataproc |
SparkML avec Dataproc et BigQuery.
Ce tutoriel exécute un job Apache SparkML qui récupère les données de l'ensemble de données BigQuery, effectue une analyse exploratoire des données, nettoie les données, extrait des caractéristiques, entraîne le modèle, évalue le modèle, génère les résultats et enregistre le modèle dans un bucket Cloud Storage. En savoir plus sur Vertex AI Workbench. En savoir plus sur Dataproc. Étapes du tutoriel
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