このドキュメントでは、Vertex AI Jupyter ノートブックのチュートリアルの一覧を示します。これらは、データの前処理、トレーニング、デプロイ、推論でのモデルの使用方法を説明するエンドツーエンドのチュートリアルです。
Jupyter ノートブックをホストできる環境は数多くあります。次のことが可能です。
- GitHub からダウンロードしてローカルマシンで実行する
- GitHub からダウンロードして、ローカル ネットワークの Jupyter または JupyterLab サーバーで実行する
Colaboratory（Colab）や Vertex AI Workbench などのサービスを使用してクラウドで実行する
Colab
簡単に始めるには、Colab で Jupyter ノートブックを実行します。
Colab でノートブックのチュートリアルを開くには、ノートブックの一覧にある Colab のリンクをクリックします。Colab は、必要なすべての依存関係を含む VM インスタンスを作成し、Colab 環境を起動して、ノートブックを読み込みます。
Vertex AI Workbench
ユーザー管理のノートブックを使用してノートブックを実行することもできます。Vertex AI Workbench を使用してユーザー管理ノートブック インスタンスを作成する場合は、ホスト側の VM を完全に制御できます。ホスト側の VM の構成と環境を指定できます。
Vertex AI Workbench インスタンスでノートブックのチュートリアルを開くには:
- ノートブックの一覧にある Vertex AI Workbench のリンクをクリックします。リンクをクリックすると、Vertex AI Workbench コンソールが開きます。
- [ノートブックへのデプロイ] 画面で、新しい Vertex AI Workbench インスタンスの名前を入力して [作成] をクリックします。
- インスタンスの起動後に表示される [ノートブックを開く準備ができました] ダイアログで、[開く] をクリックします。
- [ノートブック サーバーへのデプロイを確認] ページで、[確認] を選択します。
- ノートブックを実行する前に、[Kernel] で [Restart Kernel] と [Clear all Outputs] を選択します。
ノートブックの一覧
| サービス | 説明 | 開始 |
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表形式データの分類 |
AutoML 表形式トレーニングと予測。 表形式のデータセットに基づいて AutoML モデルをトレーニングして予測する方法を学習します。表形式データの分類についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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テキストデータの分類 |
AutoML テキスト分類モデルの作成、トレーニング、デプロイ。 AutoML を使用してテキスト分類モデルをトレーニングする方法を学習します。テキストデータの分類についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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画像分類モデルから予測を取得する |
AutoML トレーニングで画像分類モデルを使用してバッチ予測を行う。 このチュートリアルでは、Python スクリプトから AutoML 画像分類モデルを作成し、Vertex SDK を使用してバッチ予測を行います。画像分類モデルからの予測の取得についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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画像分類モデルから予測を取得する |
AutoML トレーニングで画像分類モデルを使用してオンライン予測を行う。 このチュートリアルでは、Vertex SDK を使用して Python スクリプトから AutoML 画像分類モデルを作成し、オンライン予測用にデプロイします。画像分類モデルからの予測の取得についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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AutoML |
AutoML トレーニングで画像オブジェクト検出モデルをエッジにエクスポートする。 このチュートリアルでは、Vertex SDK を使用して Python スクリプトから AutoML 画像オブジェクト検出モデルを作成し、そのモデルを TFLite 形式で Edge モデルとしてエクスポートします。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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画像データのオブジェクト検出 |
AutoML トレーニングで画像オブジェクト検出モデルを使用してオンライン予測を行う。 このチュートリアルでは、Vertex AI SDK を使用して Python スクリプトから AutoML 画像オブジェクト検出モデルを作成してデプロイし、オンライン予測を行います。画像データのオブジェクト検出についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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E2E AutoML の表形式ワークフロー |
AutoML 表形式ワークフロー パイプライン。 Google Cloud Pipeline コンポーネントからダウンロードした Vertex AI Pipelines を使用して 2 つの回帰モデルを作成する方法を学習します。E2E AutoML の表形式ワークフローについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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テキストデータのエンティティ抽出 |
AutoML トレーニングでテキスト エンティティ抽出モデルを使用してバッチ予測を行う。 このチュートリアルでは、Python スクリプトから AutoML テキスト エンティティ抽出モデルを作成し、Vertex AI SDK を使用してバッチ予測を行います。テキストデータのエンティティ抽出についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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AutoML |
AutoML トレーニングでテキスト感情分析モデルを使用してバッチ予測を行う。 このチュートリアルでは、Python スクリプトから AutoML テキスト感情分析モデルを作成し、Vertex SDK を使用してバッチ予測を行います。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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AutoML トレーニング |
AutoML トレーニングを使ってみる。Vertex AI でのトレーニングに AutoML を使用する方法について学習します。AutoML トレーニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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表形式データの階層予測 |
AutoML トレーニングで階層予測モデルを使用してバッチ予測を行う。 このチュートリアルでは、AutoML 階層予測モデルを作成し、Vertex AI SDK for Python を使用してバッチ予測用にデプロイします。表形式データの階層予測についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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画像データのオブジェクト検出 |
AutoML トレーニングで画像オブジェクト検出モデルを使用してバッチ予測を行う。 このチュートリアルでは、Python スクリプトから AutoML 画像オブジェクト検出モデルを作成し、Vertex AI SDK を使用してバッチ予測を行います。画像データのオブジェクト検出についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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表形式データの予測 |
バッチ予測用の AutoML 表形式予測モデル。 Python スクリプトから AutoML 表形式の予測モデルを作成し、Vertex AI SDK を使用してバッチ予測を行う方法を学習します。表形式データの予測についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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表形式データの回帰 |
AutoML トレーニングで表形式回帰モデルを作成し、BigQuery を使用してバッチ予測を行う。 AutoML 表形式の回帰モデルを作成し、Vertex AI SDK for Python を使用してバッチ予測用にデプロイする方法を学習します。表形式データの回帰についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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表形式データの回帰 |
AutoML トレーニングで表形式回帰モデルを作成し、BigQuery を使用してオンライン予測を行う。 Python スクリプトから AutoML 表形式の回帰モデルを作成し、Vertex AI SDK を使用してオンライン予測用にデプロイする方法を学習します。表形式データの回帰についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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テキストデータのエンティティ抽出 |
AutoML トレーニングでテキスト エンティティ抽出モデルを使用してオンライン予測を行う。 AutoML テキスト エンティティ抽出モデルを作成し、Vertex AI SDK for Python を使用して Python スクリプトからバッチ予測用にモデルをデプロイします。テキストデータのエンティティ抽出についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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テキストデータの感情分析 |
AutoML テキスト感情分析モデルをオンライン予測用にトレーニングする。 Vertex AI SDK を使用して Python スクリプトから AutoML テキスト感情分析モデルを作成し、オンライン予測用にデプロイする方法を学習します。テキストデータの感情分析についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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動画データの動作認識 |
AutoML トレーニングでのバッチ予測用の動画動作認識モデル。 Python スクリプトから AutoML 動画動作認識モデルを作成し、Vertex AI SDK を使用してバッチ予測を行う方法を学習します。動画データの動作認識についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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動画データの分類 |
AutoML トレーニングで動画分類モデルを使用してバッチ予測を行う。 Python スクリプトから AutoML 動画分類モデルを作成し、Vertex AI SDK を使用してバッチ予測を行う方法を学習します。動画データの分類についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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動画データのオブジェクト トラッキング |
AutoML トレーニングでのバッチ予測用の動画オブジェクト トラッキング モデル。 Python スクリプトから AutoML 動画オブジェクト トラッキング モデルを作成し、Vertex AI SDK を使用してバッチ予測を行う方法を学習します。動画データのオブジェクト トラッキングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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BigQuery ML |
BigQuery ML トレーニングを使ってみる。 BigQuery ML を使用して Vertex AI でトレーニングを行う方法を学習します。BigQuery ML についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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カスタム トレーニング Vertex AI Prediction |
FastAPI と Vertex AI カスタム コンテナ サービスを使用した Iris 検出モデルのデプロイ。 Vertex AI でカスタム分類モデルを作成、デプロイ、提供する方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。Vertex AI Prediction についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Training |
BigQuery データでの TensorFlow モデルのトレーニング。 Vertex AI SDK for Python を使用して Docker コンテナで Python スクリプトからカスタム トレーニング済みモデルを作成し、データを送信してデプロイ済みモデルから予測を取得する方法を学習します。Vertex AI Training についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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カスタム トレーニング |
カスタム トレーニング コンテナを使用したカスタム トレーニングとモデルの自動登録。 このチュートリアルでは、Vertex AI SDK を使用してカスタム Docker コンテナで Python スクリプトからカスタムモデルを作成し、Vertex AI Model Registry にモデルを自動的に登録します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Cloud Profiler |
Cloud Profiler を使用してモデルのトレーニング パフォーマンスをプロファイリングする。 カスタム トレーニング ジョブで Cloud Profiler を有効にする方法を学習します。Cloud Profiler についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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カスタム トレーニング |
XGBoost 用 Vertex AI Training を使ってみる。 Vertex AI Training を使用して XGBoost カスタムモデルをトレーニングする方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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デプロイ間の共有リソース |
Endpoint と共有 VM を使ってみる。 モデルのデプロイにデプロイ リソースプールを使用する方法を学習します。デプロイ間の共有リソースについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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カスタム トレーニング Vertex AI Batch Prediction |
カスタム トレーニングとバッチ予測。 Vertex AI Training を使用してカスタム トレーニングされたモデルを作成し、Vertex AI Batch Prediction を使用してトレーニング済みモデルに対するバッチ予測を行う方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。Vertex AI Batch Prediction についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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カスタム トレーニング Vertex AI Prediction |
カスタム トレーニングとオンライン予測。Vertex AI Training を使用して、Docker コンテナで Python スクリプトからカスタム トレーニング モデルを作成する方法を学習します。また、Vertex AI Prediction を使用してデータを送信し、デプロイ済みモデルで予測を行う方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。Vertex AI Prediction についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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BigQuery データセット BigQuery ユーザー用の Vertex AI |
BigQuery データセットを使ってみる。Vertex AI でトレーニング用のデータセットとして BigQuery を使用する方法を学習します。BigQuery データセットについても学習します。BigQuery ユーザー用の Vertex AI についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Data Labeling |
Vertex AI Data Labeling を使ってみる。Vertex AI Data Labeling サービスの使用方法について学習します。Vertex AI Data Labeling についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments Vertex ML Metadata |
カスタム トレーニング用の Vertex AI Experiment リネージを構築する。 Vertex AI のテストに前処理コードを統合する方法を学習します。Vertex AI Experiments についても学習します。Vertex ML Metadata についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments |
ローカルでトレーニングされたモデルのパラメータと指標を追跡する。 Vertex AI Experiments を使用してモデルのテストを比較し、評価する方法を学習します。Vertex AI Experiments についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments Vertex AI Pipelines |
Vertex AI Experiments でパイプライン実行を比較する。 Vertex AI Experiments を使用してパイプライン ジョブを記録し、さまざまなパイプライン ジョブを比較する方法を学習します。Vertex AI Experiments についても学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI TensorBoard |
Vertex AI TensorBoard で古いテストを削除する。 不要なストレージ コストを回避するため、古い Vertex AI TensorBoard テストを削除する方法を学習します。Vertex AI TensorBoard についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments |
カスタム トレーニングの自動ロギング - ローカル スクリプト。 Vertex AI Experiments とのインテグレーションを使用して、Vertex AI Training で実行する ML テストのパラメータと指標を自動ロギングする方法を学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments Vertex ML Metadata カスタム トレーニング |
Vertex AI Experiments を使ってみる。 Vertex AI でトレーニングする際に Vertex AI Experiments を使用する方法を学習します。Vertex AI Experiments についても学習します。Vertex ML Metadata についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments |
自動ロギング。Vertex AI Autologging の使用方法について学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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表形式データの分類 Vertex Explainable AI |
AutoML 表形式バイナリ分類モデルのバッチ説明。AutoML を使用して Python スクリプトから表形式のバイナリ分類モデルを作成し、Vertex AI Batch Prediction を使用して説明付きの予測を行う方法を学習します。表形式データの分類についても学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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表形式データの分類 Vertex Explainable AI |
AutoML トレーニングでのオンライン説明用の表形式分類モデル。AutoML を使用して Python スクリプトから表形式のバイナリ分類モデルを作成し、Vertex AI Online Prediction を使用して説明付きのオンライン予測を行う方法を学習します。表形式データの分類についても学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Batch Prediction |
カスタム トレーニングでの説明付きバッチ予測用の画像分類モデル。Vertex AI Training and Vertex Explainable AI を使用して説明付きのカスタム画像分類モデルを作成し、Vertex AI Batch Prediction を使用して説明付きのバッチ予測リクエストを行う方法を学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。Vertex AI Batch Prediction についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
カスタム トレーニングでの説明付きオンライン予測用の画像分類モデル。Vertex AI Training and Vertex Explainable AI を使用して説明付きのカスタム画像分類モデルを作成し、Vertex AI Prediction を使用して説明付きのオンライン予測リクエストを行う方法を学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。Vertex AI Prediction についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Batch Prediction |
説明付きのバッチ予測用の表形式回帰モデルのカスタム トレーニング。Vertex AI Training and Vertex Explainable AI を使用して説明付きのカスタム画像分類モデルを作成し、Vertex AI Batch Prediction を使用して説明付きのバッチ予測リクエストを行う方法を学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。Vertex AI Batch Prediction についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
説明付きのオンライン予測に使用する表形式回帰モデルのカスタム トレーニング。Vertex AI Training and Vertex Explainable AI を使用して説明付きのカスタム画像分類モデルを作成し、Vertex AI Prediction を使用して説明付きのオンライン予測リクエストを行う方法を学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。Vertex AI Prediction についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
get_metadata を使用した説明付きのオンライン予測用の表形式回帰モデルのカスタム トレーニング。 Vertex AI SDK を使用して Google のビルド済み Docker コンテナで Python スクリプトからカスタムモデルを作成し、データを送信してデプロイ済みモデルに対する予測を行う方法を学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。Vertex AI Prediction についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
Vertex Explainable AI で画像分類を説明する。 事前トレーニング済みの画像分類モデルで特徴ベースの説明を構成し、説明付きのオンライン予測とバッチ予測を行う方法を学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。Vertex AI Prediction についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI |
Vertex Explainable AI でテキスト分類を説明する。 説明付きのオンライン予測用の TensorFlow テキスト分類モデルで、サンプリングされた Shapley 方式を使用して特徴ベースの説明を構成する方法を学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Vertex AI Feature Store を使用した BigQuery データのオンライン特徴サービングと取得。 オンラインの Feature Store インスタンスを作成して、特徴値のサービングと取得を行うユーザー ジャーニーのエンドツーエンド ワークフローで Vertex AI Feature Store を使用し、BigQuery にデータをホストしてサービングする方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Vertex AI Feature Store Optimized Serving を使用した BigQuery データのオンライン特徴サービングと取得。 オンラインの Feature Store インスタンスを作成して、特徴値のサービングと取得を行うエンドツーエンド ワークフローで Vertex AI Feature Store を使用し、BigQuery にデータをホストしてサービングする方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Vertex AI Feature Store を使用した BigQuery データのオンライン特徴サービングとベクトル取得。 オンラインの Feature Store インスタンスを作成して、特徴サービングとベクトル取得を行うユーザー ジャーニーのエンドツーエンド ワークフローで Vertex AI Feature Store を使用し、BigQuery にデータをホストしてサービングする方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Vertex AI Feature Store ベースの LLM グラウンディング チュートリアル。 オンラインの Feature Store インスタンスを作成して、特徴サービングとベクトル取得を行うユーザー ジャーニーのエンドツーエンド ワークフローで Vertex AI Feature Store を使用し、BigQuery にデータをホストしてサービングする方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Vertex AI Feature Store 特徴ビュー サービス エージェントのチュートリアル。 Vertex AI Feature Store の特徴ビューに専用のサービス エージェントを使用する方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。 チュートリアルのステップ |
Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
ストリーミング インポート SDK。 Vertex AI SDK の write_feature_values メソッドを使用して、Pandas DataFrame から Vertex AI Feature Store に特徴をインポートする方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Pandas Dataframe で Vertex AI Feature Store（従来版）を使用する。 pandas Dataframe で Vertex AI Feature Store を使用する方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Vertex AI Feature Store（従来版）を使用したオンライン予測とバッチ予測。Vertex AI Feature Store を使用して特徴データをインポートし、オンライン サービングとオフライン タスク（トレーニングなど）の両方の特徴データにアクセスする方法を学習します。Vertex AI Feature Store についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI での生成 AI に関するサポートの概要 |
RLHF でチューニングされたモデルを使用した Vertex AI LLM バッチ推論。 このチュートリアルでは、Vertex AI を使用して、RLHF でチューニングされた大規模言語モデルから予測を取得します。Vertex AI での生成 AI サポートの概要についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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distill-text-models |
Vertex AI でモデルを抽出する。Vertex AI LLM を使用して大規模言語モデルを抽出してデプロイする方法を学習します。distill-text-models についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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RLHF チューニングでテキストモデルをチューニングする |
Vertex AI LLM の人間からのフィードバックを用いた強化学習。 このチュートリアルでは、 Vertex AI RLHF を使用して大規模言語モデルのモデルをチューニングし、デプロイします。RLHF チューニングを使用したテキストモデルのチューニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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テキスト エンベディング |
エンベディングを使用したセマンティック検索。 このチュートリアルでは、テキストから生成されたエンベディングを作成し、セマンティック検索を行う方法を学習します。テキスト エンベディングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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テキスト エンベディング API |
テキスト エンベディングの新しい API。 2 つの新しい一般提供モデル（text-embedding-004 と text-multilingual-embedding-002）でテキスト エンベディングの最新 API を呼び出す方法を学習します。 テキスト エンベディング API についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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教師ありチューニングを使用してテキストモデルをチューニングする |
Vertex AI チューニング PEFT モデル。Vertex AI LLM を使用して PEFT 大規模言語モデルをチューニングしてデプロイする方法について学習します。教師ありチューニングを使用したテキストモデルのチューニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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generative_ai |
Vertex AI でチューニングされたテキスト エンベディングを取得する。 テキスト エンベディング モデル textembedding-gecko をチューニングする方法を学習します。 チュートリアルのステップ |
Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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PaLM API |
大規模言語モデルで Vertex AI SDK を使用する。 Vertex AI で利用可能な大規模言語モデルにテキスト入力を提供し、生成 AI 言語モデルのテスト、チューニング、デプロイを行う方法を学習します。PaLM API についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する 画像データの分類 |
AutoML の画像分類。AutoML を使用して画像モデルをトレーニングし、Vertex AI Prediction と Vertex AI batch prediction を使用してオンライン予測とバッチ予測を行う方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。画像データの分類についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する 画像データのオブジェクト検出 |
AutoML 画像オブジェクト検出。AutoML を使用して画像モデルをトレーニングし、Vertex AI Prediction と Vertex AI Batch Prediction を使用してオンライン予測とバッチ予測を行う方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。画像データのオブジェクト検出についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する 動画データのオブジェクト トラッキング |
AutoML 動画オブジェクト トラッキング。AutoML を使用して動画モデルをトレーニングし、Vertex AI Batch Prediction を使用してバッチ予測を行う方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。動画データのオブジェクト トラッキングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する 表形式データの分類 |
AutoML 表形式のバイナリ分類。 このチュートリアルでは、Vertex AI SDK を使用して Python スクリプトから AutoML 表形式バイナリ分類モデルを作成し、オンライン予測用にデプロイします。Vertex AI への移行について学習します。表形式データの分類についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する テキストデータの分類 |
AutoML テキスト分類。 このノートブックの目的は、AutoML テキスト分類モデルを構築することです。Vertex AI への移行について学習します。テキストデータの分類についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する テキストデータのエンティティ抽出 |
AutoML テキスト エンティティ抽出。 このノートブックの目的は、AutoML テキスト エンティティ抽出モデルを構築することです。Vertex AI への移行について学習します。テキストデータのエンティティ抽出についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する テキストデータの感情分析 |
AutoML テキスト感情分析。 このノートブックの目的は、AutoML テキスト感情分析モデルを構築することです。Vertex AI への移行について学習します。テキストデータの感情分析についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する 動画データの分類 |
AutoML 動画分類。AutoML を使用して動画モデルをトレーニングし、Vertex AI Batch Prediction を使用してバッチ予測を行う方法を学習します。
Vertex AI への移行についても学習します。動画データの分類についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する カスタム トレーニング |
カスタム トレーニング コンテナを使用したカスタム画像分類。 カスタム コンテナと Vertex AI Training を使用して TensorFlow 画像分類モデルをトレーニングする方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する カスタム トレーニング |
ビルド済みトレーニング コンテナを使用したカスタム画像分類。 ビルド済みコンテナと Vertex AI Training を使用して TensorFlow 画像分類モデルをトレーニングする方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する カスタム トレーニング |
ビルド済みトレーニング コンテナを使用したカスタム Scikit-Learn モデル。Vertex AI Training を使用してカスタム トレーニングされたモデルを作成し、Vertex AI Batch Prediction を使用してトレーニング済みモデルに対するバッチ予測を行う方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する カスタム トレーニング |
ビルド済みトレーニング コンテナを使用したカスタム XGBoost モデル。Vertex AI Training を使用してカスタム トレーニングされたモデルを作成し、Vertex AI Batch Prediction を使用してトレーニング済みモデルに対するバッチ予測を行う方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI に移行する カスタム トレーニング |
ハイパーパラメータ チューニング。Vertex AI Hyperparameter を使用して、カスタム トレーニング モデルを作成し、チューニングする方法を学習します。Vertex AI への移行についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Google Artifact Registry のドキュメント |
Google Artifact Registry を使ってみる。Google Artifact Registry の使用方法について学習します。Google Artifact Registry のドキュメントについても説明します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex ML Metadata カスタム トレーニング Vertex AI Experiments |
カスタム トレーニング ジョブのパラメータと指標を追跡する。 Vertex AI SDK for Python の使用方法を学習します。 Vertex ML Metadata についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。Vertex AI Experiments についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex ML Metadata |
ローカルでトレーニングされたモデルのパラメータと指標を追跡する。Vertex ML Metadata を使用してトレーニング パラメータと評価指標を追跡する方法を学習します。Vertex ML Metadata についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex ML Metadata Vertex AI Pipelines |
Vertex ML Metadata を使用して、Vertex AI Pipelines の実行全体でアーティファクトと指標を追跡する。 Vertex AI Pipeline の実行で Vertex ML Metadata を使用してアーティファクトと指標を追跡する方法を学習します。Vertex ML Metadata についても学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI モデル評価 表形式データの分類 |
AutoML 表形式分類モデルからのバッチ予測結果を評価する。 Vertex AI AutoML 表形式分類モデルをトレーニングし、 google_cloud_pipeline_components を使用して Vertex AI パイプライン ジョブで評価する方法を学習します。
Vertex AI モデル評価についても学習します。表形式データの分類についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI モデル評価 表形式データの回帰 |
AutoML 表形式回帰モデルからバッチ予測を評価する。google_cloud_pipeline_components を使用して Vertex AI パイプライン ジョブで Vertex AI モデルリソースを評価する方法を学習します。
Vertex AI モデル評価についても学習します。
表形式データの回帰についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI モデル評価 テキストデータの分類 |
google-cloud-pipeline-components を使用した AutoML テキスト分類パイプライン。Vertex AI Pipelines と Google Cloud Pipeline Components を使用して AutoML テキスト分類モデルを構築し、評価する方法を学習します。Vertex AI モデル評価についても学習します。テキストデータの分類についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI モデル評価 動画データの分類 |
AutoML 動画分類モデルからのバッチ予測結果を評価する。 Vertex AI AutoML 動画分類モデルをトレーニングし、 google_cloud_pipeline_components を使用して Vertex AI パイプライン ジョブで評価する方法を学習します。
Vertex AI モデル評価についても学習します。
動画データの分類についても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI カスタム トレーニング Vertex AI モデル評価 |
カスタム表形式分類モデルから BatchPrediction 結果を評価する。 このチュートリアルでは、scikit-learn RandomForest モデルをトレーニングして Vertex AI Model Registry に保存し、Google Cloud Pipeline Components Python SDK を使用して Vertex AI パイプライン ジョブでモデルを評価する方法を学習します。Vertex AI カスタム トレーニングについても学習します。Vertex AI モデル評価についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI モデル評価 カスタム トレーニング |
カスタム表形式回帰モデルからのバッチ予測結果を評価する。google_cloud_pipeline_components を使用して Vertex AI パイプライン ジョブで Vertex AI モデルリソースを評価する方法を学習します。
Vertex AI モデル評価についても学習します。
カスタム トレーニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI でのモデル評価 |
Vertex AI Model Registry にカスタムモデル評価をインポートする。 カスタムモデル評価を作成してアップロードし、カスタムモデル評価を Vertex AI Model Registry の Model リソース エントリにアップロードする方法を学習します。Vertex AI でのモデル評価についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI AutoSxS モデル評価 |
人間の好みのデータセットに対して自動評価のアライメントを確認する。Vertex AI Pipelines と google_cloud_pipeline_components を使用して、人間の好みデータを使用して自動評価の調整を確認する方法を学習します。
Vertex AI AutoSxS モデル評価についても学習します。
チュートリアルのステップ
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Vertex AI AutoSxS モデル評価 |
サードパーティのモデルに対して Vertex AI Model Registry 内の LLM を評価する。Vertex AI Pipelines と google_cloud_pipeline_components を使用して 2 つの LLM モデルのパフォーマンスを評価する方法を学習します。
Vertex AI AutoSxS モデル評価についても学習します。
チュートリアルのステップ
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バッチ予測用の Vertex AI Model Monitoring |
Model Monitoring を使用した Vertex AI Batch Prediction。Vertex AI Model Monitoring サービスを使用して、バッチ予測のドリフトと異常値を検出する方法を学習します。バッチ予測用の Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
AutoML 表形式モデル用の Vertex AI Model Monitoring。 AutoML 表形式モデルに Vertex AI Model Monitoring サービスを使用して、入力予測リクエストの特徴のスキューとドリフトを検出する方法を学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
AutoML 画像モデルでのバッチ予測用の Vertex AI Model Monitoring。 AutoML 画像分類モデルで Vertex AI Batch Prediction と Vertex AI Model Monitoring を使用して、分布外の画像を検出する方法を学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
AutoML 画像モデルでのオンライン予測用の Vertex AI Model Monitoring。 AutoML 画像分類モデルで Vertex AI Online Prediction と Vertex AI Model Monitoring を使用して、分布外の画像を検出する方法を学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
カスタム表形式モデル用の Vertex AI Model Monitoring。 カスタム表形式モデルに Vertex AI Model Monitoring サービスを使用して、入力予測リクエストの特徴のスキューとドリフトを検出する方法を学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
TensorFlow Serving コンテナを使用したカスタム表形式モデル用の Vertex AI Model Monitoring。 カスタム開発コンテナを使用して、カスタム表形式モデルに Vertex AI Model Monitoring サービスを使用し、入力予測リクエストの特徴のスキューとドリフトを検出する方法を学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
表形式モデルの設定用の Vertex AI Model Monitoring。 入力予測リクエストの特徴のスキューとドリフトを検出するように Vertex AI Model Monitoring サービスを設定する方法について学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
XGBoost モデルに対する Vertex AI Model Monitoring。Vertex AI Model Monitoring サービスを使用して、XGBoost モデルの入力予測リクエストの特徴のスキューとドリフトを検出する方法を学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Model Monitoring |
Vertex Explainable AI の特徴アトリビューションを使用した Vertex AI Model Monitoring。Vertex AI Model Monitoring サービスを使用して、デプロイされた Vertex AI Model リソースからの予測リクエストでドリフトと異常値を検出する方法を学習します。Vertex AI Model Monitoring についても学習します。チュートリアルのステップ
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model_monitoring_v2 |
Vertex AI カスタムモデルのバッチ予測ジョブのモデル モニタリング。 このチュートリアルでは、次のことを行います。 チュートリアルのステップ |
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model_monitoring_v2 |
Vertex AI カスタムモデルのオンライン予測のモデル モニタリング このチュートリアルでは、次のことを行います。 チュートリアルのステップ |
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Vertex AI Model Registry |
Vertex AI Model Registry を使ってみる。 Vertex AI Model Registry を使用してモデルの複数のバージョンを作成し、登録する方法を学習します。Vertex AI Model Registry についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines AutoML コンポーネント 表形式データの分類 |
google-cloud-pipeline-components を使用した AutoML 表形式のパイプライン。Vertex AI Pipelines と Google Cloud Pipeline Components を使用して AutoML 表形式分類モデルを作成する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。AutoML コンポーネントについても学習します。表形式データの分類についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines Vertex AI でのモデル評価 |
本番環境へのモデルのデプロイに対する Challenger 対 Blessed 手法。 Vertex AI パイプラインを作成して、モデルの新しい challenger バージョンをトレーニングし、そのモデルを評価して、この challenger モデルが本番環境内で置き換わる blessed モデルになるかどうかを判断するために、本番環境に存在する blessed モデルの評価を比較する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。Vertex AI でのモデル評価についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines |
KFP SDK を使用したパイプライン制御構造。 KFP SDK を使用して、ループと条件を使用するパイプライン（ネストされた例を含む）を構築する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines カスタム トレーニング コンポーネント |
ビルド済み Google Cloud パイプライン コンポーネントを使用したカスタム トレーニング。 Vertex AI Pipelines と Google Cloud Pipeline コンポーネントを使用してカスタムモデルを構築する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。カスタム トレーニング コンポーネントについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines Vertex AI Batch Prediction コンポーネント |
BigQuery のソースと宛先を使用してカスタム表形式の分類モデルのトレーニングとバッチ予測を行う。 このチュートリアルでは、scikit-learn 表形式分類モデルをトレーニングし、 google_cloud_pipeline_components を使用して Vertex AI パイプラインでバッチ予測ジョブを作成します。Vertex AI Pipelines について学習します。Vertex AI Batch Prediction コンポーネントについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング |
Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング パイプラインのコンポーネントを使ってみる。 Vertex AI ハイパーパラメータ チューニングにビルド済み Google Cloud Pipeline コンポーネントを使用する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。Vertex AI ハイパーパラメータ チューニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines |
Vertex AI Pipelines のマシン管理を使ってみる。 自己完結型のカスタム トレーニング コンポーネントを Vertex AI CustomJob に変換する方法を学習します。次のことを学習します。
チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines AutoML コンポーネント |
google-cloud-pipeline-components を使用した AutoML 画像分類パイプライン。Vertex AI Pipelines と Google Cloud Pipeline Components を使用して AutoML 画像分類モデルを作成する方法について学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。AutoML コンポーネントについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines AutoML コンポーネント 表形式データの回帰 |
google-cloud-pipeline-components を使用した AutoML 表形式の回帰パイプライン。Vertex AI Pipelines と Google Cloud Pipeline Components を使用して AutoML 表形式回帰モデルを作成する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。AutoML コンポーネントについても学習します。表形式データの回帰についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines AutoML コンポーネント |
google-cloud-pipeline-components を使用した AutoML テキスト分類パイプライン。Vertex AI Pipelines と Google Cloud Pipeline Components を使用して AutoML テキスト分類モデルを作成する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。AutoML コンポーネントについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines BigQuery ML コンポーネント |
Swivel、BigQuery ML、Vertex AI Pipelines を使用して獲得予測モデルをトレーニングする。 記事のテキスト エンベディングを計算して「企業買収」カテゴリに分類するために、Vertex AI Pipelines を使用してシンプルな BigQuery ML パイプラインを構築する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。BigQuery ML コンポーネントについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines カスタム トレーニング コンポーネント |
Google Cloud Pipeline コンポーネントを使用して、モデルをトレーニング、アップロード、デプロイする。Vertex AI Pipelines と Google Cloud Pipeline Components を使用して、カスタムモデルをビルドしてデプロイする方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。カスタム トレーニング コンポーネントについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines Vertex AI Model コンポーネント |
google-cloud-pipeline-components を使用してモデルのアップロード、予測、評価を行う。google_cloud_pipeline_components のコンポーネントと独自にビルドしたカスタム パイプライン コンポーネントで構成されているパイプラインを使用して、カスタムモデルを評価する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。Vertex AI Model コンポーネントについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines |
KFP 2.x を使用した Vertex AI Pipelines。Vertex AI Pipelines と KFP 2 の使用方法を学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines |
軽量の Python 関数ベースのコンポーネント、コンポーネント I/O。 KFP SDK を使用して軽量の Python 関数ベースのコンポーネントを構築し、 Vertex AI Pipelines を使用してパイプラインを実行する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines |
指標の可視化と KFP SDK を使用した比較の実行。 KFP SDK を使用して評価指標を生成するパイプラインを構築する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines |
本番環境にモデルをデプロイする際の Multicontender 手法と Champion 手法。 Vertex AI パイプラインを作成して、デプロイされたモデルからの新しい本番環境データを他のバージョンのモデルと比較して評価し、contender モデルが本番環境で置き換わる champion モデルになるかどうかを判断する方法を学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Pipelines |
KFP 向けパイプラインの概要。 KFP SDK を使用して評価指標を生成するパイプラインを構築する方法を学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。 チュートリアルのステップ
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AutoML コンポーネント BigQuery ML コンポーネント |
BigQuery ML と AutoML - Vertex AI を使用したテスト。Vertex AI Predictions を使用してモデルの迅速なプロトタイピングを行う方法を学習します。AutoML コンポーネントについても学習します。BigQuery ML コンポーネントについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Batch Prediction |
特徴フィルタリングを使用したカスタムモデルのバッチ予測。 Vertex AI SDK for Python を使用して Docker コンテナで Python スクリプトからカスタム トレーニングされたモデルを作成し、特徴リストを追加または除外してバッチ予測ジョブを実行する方法について学習します。Vertex AI Batch Prediction についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Prediction |
NVIDIA Triton サーバーを使ってみる。 オンライン予測を行うために、Vertex AI モデルリソースを含む Nvidia Triton Server を実行するコンテナを Vertex AI エンドポイントにデプロイする方法を学習します。Vertex AI Prediction について学習します。 チュートリアルのステップ
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未加工の予測 |
Vertex AI Raw Prediction で TensorFlow サービング関数を使ってみる。Vertex AI Endpoint リソースで Vertex AI Raw Prediction を使用する方法を学習します。未加工の予測についても学習します。チュートリアルのステップ
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カスタム トレーニング モデルからの予測の取得 |
Vertex AI Prediction で TensorFlow Serving を使ってみる。TensorFlow Serving サービング バイナリを使用して Vertex AI Endpoint リソースで Vertex AI Prediction を使用する方法を学習します。カスタム トレーニングされたモデルからの予測の取得についても学習します。チュートリアルのステップ |
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Private Endpoints |
Vertex AI Private Endpoints を使ってみる。Vertex AI Private Endpoint リソースの使用方法を学習します。プライベート エンドポイントについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI 言語モデル |
Vertex AI LLM とストリーミング予測。 Vertex AI LLM を使用して、事前トレーニング済みの LLM モデルをダウンロードし、予測を行ってモデルをファインチューニングする方法を学習します。Vertex AI 言語モデルについても学習します。 チュートリアルのステップ
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予測用のビルド済みコンテナ |
Vertex AI でビルド済みコンテナを使用して PyTorch モデルを提供する。 オンライン予測とバッチ予測を提供するために、TorchServe でビルド済みの Vertex AI コンテナを使用して、PyTorch 画像分類モデルをパッケージ化してデプロイする方法を学習します。トレーニング用の事前ビルドコンテナについて学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Prediction |
Vertex AI でビルド済みコンテナを使用して PyTorch モデルをトレーニングし、デプロイする。 カスタム トレーニングと予測用のビルド済みコンテナを使用して PyTorch 画像分類モデルを構築、トレーニング、デプロイする方法を学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
| Ray on Vertex AI の概要 |
Ray on Vertex AI で PyTorch を使ってみる。 Ray on Vertex AI を活用して、PyTorch 画像分類モデルのトレーニング プロセスを効率的に分散する方法を学習します。Ray on Vertex AI の概要についても学習します。 チュートリアルのステップ
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| Ray on Vertex AI の概要 |
Ray on Vertex AI クラスタ管理。 クラスタの作成、既存のクラスタの一覧表示、クラスタの取得、クラスタの更新、クラスタの削除を行う方法を学習します。Ray on Vertex AI の概要についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Training Vertex AI Reduction Server |
Vertex AI Reduction Server を使用した PyTorch 分散トレーニング。 PyTorch 分散トレーニング フレームワークとツールを使用する PyTorch 分散トレーニング ジョブを作成し、Reduction Server を使用して Vertex AI Training サービスでトレーニング ジョブを実行する方法を学習します。Vertex AI Training についても学習します。Vertex AI Reduction Server についても学習します。 チュートリアルのステップ
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動画データの分類 |
AutoML Video Classification の例。 このノートブックの目的は、AutoML 動画分類モデルの構築です。動画データの分類について学習します。 チュートリアルのステップ
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カスタム トレーニング |
Python パッケージ、マネージド テキスト データセット、TF Serving コンテナを使用したカスタム トレーニング。 カスタム Python パッケージ トレーニングを使用してカスタムモデルを作成する方法と、オンライン予測に TensorFlow Serving コンテナを使用してモデルを提供する方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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TabNet の表形式ワークフロー |
TabNet モデルを使用した Vertex AI Explanations。 TabNet の出力を可視化するためのサンプル プロットツールを提供する方法を学習します。これはアルゴリズムの説明に役立ちます。TabNet 用の表形式のワークフローについても学習します。 チュートリアルのステップ
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TabNet の表形式ワークフロー |
表形式のモデルをトレーニングするための TabNet 組み込みアルゴリズムを使ってみる。 表形式のカスタムモデルのトレーニング用に Vertex AI TabNet で構築されたアルゴリズムを実行する方法を学習します。TabNet 用の表形式のワークフローについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI TabNet |
Vertex AI SDK 2.0 で Vertex AI リモート トレーニングを使用して TabNet モデルをトレーニングする。Vertex AI SDK 2.
の使用方法を学習します。 |
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TabNet の表形式ワークフロー |
Vertex AI TabNet。 Vertex AI で TabNet モデルを実行する方法を学習します。TabNet 用の表形式のワークフローについても学習します。 チュートリアルのステップ
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表形式データの BigQuery ML ARIMA+ 予測 |
Vertex AI 表形式ワークフローを使用して BigQuery ML ARIMA_PLUS モデルをトレーニングする。 Google Cloud Pipeline コンポーネントからトレーニング用の Vertex AI パイプラインを使用して BigQuery ML ARIMA_PLUS モデルを作成し、対応する予測パイプラインでバッチ予測を行う方法を学習します。表形式データに対する BigQuery ML ARIMA+ 予測についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Google Cloud Pipeline コンポーネント 表形式データの Prophet |
Vertex AI 表形式ワークフローを使用して Prophet モデルをトレーニングする。 Google Cloud Pipeline コンポーネントからトレーニング Vertex AI パイプラインを使用して複数の Prophet モデルを作成し、対応する予測パイプラインを使用してバッチ予測を行う方法を学習します。Google Cloud Pipeline コンポーネントについても学習します。表形式データの Prophet についても学習します。 チュートリアルのステップ
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TabNet の表形式ワークフロー |
TabNet パイプライン。 2 つの Vertex AI TabNet の表形式ワークフローを使用して、表形式データに対して分類モデルを作成する方法を学習します。TabNet 用の表形式のワークフローについても学習します。 チュートリアルのステップ
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ワイド＆ディープの表形式ワークフロー |
ワイド＆ディープ パイプライン。 Vertex AI のワイド＆ディープの表形式ワークフローを使用して 2 つの分類モデルを作成する方法を学習します。ワイド＆ディープの表形式ワークフローについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI TensorBoard カスタム トレーニング |
カスタム コンテナを使用した Vertex AI TensorBoard カスタム トレーニング。 カスタム コンテナを使用してカスタム トレーニング ジョブを作成し、ほぼリアルタイムで Vertex AI TensorBoard のトレーニング プロセスをモニタリングする方法を学習します。Vertex AI TensorBoard についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI TensorBoard カスタム トレーニング |
ビルド済みコンテナを使用した Vertex AI TensorBoard カスタム トレーニング。 ビルド済みのコンテナを使用してカスタム トレーニング ジョブを作成し、ほぼリアルタイムで Vertex AI TensorBoard のトレーニング プロセスをモニタリングする方法を学習します。Vertex AI TensorBoard についても学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI TensorBoard |
HParams ダッシュボードを使用した Vertex AI TensorBoard ハイパーパラメータ チューニング。 このチュートリアルでは、TensorFlow でハイパーパラメータのテスト結果をログに記録し、Vertex AI TensorBoard の Hparams ダッシュボードで結果を可視化する方法を学習します。Vertex AI TensorBoard についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI TensorBoard Profiler |
Vertex AI TensorBoard Profiler を使用してモデルのトレーニング パフォーマンスのプロファイルを作成する。 カスタム トレーニング ジョブで Vertex AI TensorBoard Profiler を有効にする方法を学習します。Vertex AI TensorBoard Profiler についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI TensorBoard Profiler |
ビルド済みコンテナを使用したカスタム トレーニングで、Vertex AI TensorBoard Profiler を使用してモデルのトレーニング パフォーマンスのプロファイルを作成する。 ビルド済みのコンテナを使用して、カスタム トレーニング ジョブで Vertex AI の Vertex AI TensorBoard Profiler を有効にする方法を学習します。Vertex AI TensorBoard Profiler についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI TensorBoard Vertex AI Pipelines |
Vertex AI TensorBoard と Vertex AI Pipelines のインテグレーション。 KFP SDK を使用してトレーニング パイプラインを作成し、Vertex AI Pipelines でパイプラインを実行して、Vertex AI TensorBoard でトレーニング プロセスをほぼリアルタイムでモニタリングする方法を学習します。Vertex AI TensorBoard についても学習します。Vertex AI Pipelines についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング |
分散 Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング。 このノートブックでは、Docker コンテナの Python スクリプトからカスタム トレーニング モデルを作成します。Vertex AI ハイパーパラメータ チューニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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カスタム トレーニング |
LightGBM 用 Vertex AI Training を使ってみる。Vertex AI Training を使用して LightGBM カスタムモデルをトレーニングする方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Distributed Training |
Vertex AI 分散トレーニングを使ってみる。Vertex AI でのトレーニングで Vertex AI 分散トレーニングを使用する方法を学習します。Vertex AI 分散トレーニングについても学習します。チュートリアルのステップ |
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Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング |
TensorFlow モデルのハイパーパラメータ チューニングを行う。 TensorFlow モデルの Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング ジョブを実行する方法を学習します。Vertex AI ハイパーパラメータ チューニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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| Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング |
XGBoost 用の Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング。 XGBoost モデルのトレーニングに **Vertex AI ハイパーパラメータ チューニング** サービスを使用する方法を学習します。Vertex AI ハイパーパラメータ チューニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Training |
カスタム コンテナと Vertex AI Training を使用して CPU で PyTorch 画像分類マルチノード分散データ並列トレーニングを行う。 Vertex AI SDK for Python とカスタム コンテナを使用して、分散 PyTorch トレーニング ジョブを作成する方法を学習します。Vertex AI Training についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Training |
CPU と Vertex AI でマルチノード NCCL 分散データ並列トレーニングを使用した PyTorch 画像分類 Vertex AI SDK for Python とカスタム コンテナを使用して、分散 PyTorch トレーニング ジョブを作成する方法を学習します。Vertex AI Training についても学習します。 チュートリアルのステップ
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カスタム トレーニング |
Vertex AI での PyTorch テキスト感情分類モデルのトレーニング、チューニング、デプロイ。 Vertex AI で PyTorch モデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイを行う方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI での PyTorch のインテグレーション |
Cloud Storage のデータで Vertex AI の PyTorch モデルをトレーニングする。 PyTorch と Cloud Storage に保存されたデータセットを使用してトレーニング ジョブを作成する方法を学習します。Vertex AI での PyTorch インテグレーションについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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分散トレーニング |
PyTorch Torchrun を使用して、カスタム コンテナを使用したマルチノード トレーニングを簡素化する。 このチュートリアルでは、PyTorch の Torchrun を使用して複数のノードで Imagenet モデルをトレーニングする方法を学習します。分散トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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カスタム トレーニング |
Dask を使用した分散 XGBoost トレーニング。 Dask と XGBoost を使用して分散トレーニング ジョブを作成する方法を学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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vector_search |
Vertex AI マルチモーダル エンベディングとベクトル検索の使用。 カスタム テキストのエンベディングをエンコードし、近似最近傍インデックスを作成して、インデックスに対してクエリを実行する方法を学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI ベクトル検索 |
StackOverflow の質問に Vertex AI ベクトル検索を使用する。 カスタム テキストのエンベディングをエンコードし、近似最近傍インデックスを作成して、インデックスに対してクエリを実行する方法を学習します。Vertex AI ベクトル検索についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI ベクトル検索 テキスト用の Vertex AI エンベディング |
StackOverflow の質問のテキストに Vertex AI ベクトル検索と Vertex AI エンベディングを使用する。 テキストのエンベディングをエンコードし、近似最近傍インデックスを作成して、インデックスに対してクエリを実行する方法を学習します。Vertex AI ベクトル検索についても学習します。テキスト用の Vertex AI エンベディングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI ベクトル検索 |
Vertex AI ベクトル検索インデックスを作成する。 近似最近傍インデックスを作成し、インデックスに対してクエリを実行して、インデックスのパフォーマンスを検証する方法を学習します。Vertex AI ベクトル検索についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Vizier |
Vertex AI Vizier を使用して複数の目標を最適化する。Vertex AI Vizier を使用して多目的スタディを最適化する方法を学習します。Vertex AI Vizier についても学習します。チュートリアルのステップ |
Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Vizier |
Vertex AI Vizier を使ってみる。Vertex AI でのトレーニングで Vertex AI Vizier の使用方法を学習します。Vertex AI Vizier についても学習します。チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench Vertex AI Training |
広告のターゲット設定用にマルチクラス分類モデルをトレーニングする。 BigQuery からデータを収集して前処理し、e コマース データセットでマルチクラス分類モデルをトレーニングする方法を学習します。Vertex AI Workbench についても学習します。Vertex AI Training についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench Vertex Explainable AI |
Chicago Taxi Trips データセットを使用したタクシー料金の予測。 このノートブックの目的は、タクシー料金の予測問題を解決することで、Vertex Explainable AI や BigQuery in Notebooks などの最新の Vertex AI 機能の概要を説明することです。Vertex AI Workbench について学習します。Vertex Explainable AI についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
Vertex AI と BigQuery ML を使用して小売業の需要予測を行う。 小売データの BigQuery ML で ARIMA（自己回帰統合移動平均）モデルを構築する方法を学習します。 Vertex AI Workbench についても学習します。BigQuery ML についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
ノートブックでの BigQuery データのインタラクティブな探索的分析。 Jupyter ノートブック環境で BigQuery データを探索して分析情報を得るさまざまな方法を学習します。Vertex AI Workbench についても学習します。BigQuery ML についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench カスタム トレーニング |
Vertex AI で不正行為検出モデルを構築する。 このチュートリアルでは、金融データセットの合成を使用したデータ分析とモデル構築について説明します。Vertex AI Workbench について学習します。カスタム トレーニングについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
Google アナリティクス 4 と BigQuery ML を使用した、ゲーム デベロッパーのためのチャーン予測。 BigQuery ML で傾向モデルをトレーニングして評価する方法を学習します。Vertex AI Workbench についても学習します。BigQuery ML についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench |
Vertex AI を使用した e コマースデータの在庫予測。 このチュートリアルでは、探索的データ分析、データの前処理、モデルのトレーニング、モデルの評価、モデルのデプロイ、What-If ツールの構成方法について学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench Vertex AI Training |
Vertex AI を使用した予測メンテナンス。 Vertex AI Workbench のエグゼキュータ機能を使用して、モデルのトレーニングとデプロイを行うワークフローを自動化する方法を学習します。Vertex AI Workbench についても学習します。Vertex AI Training についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
CDM 料金データを使用した料金設定の最適化に関する分析。 このノートブックは、BigQuery ML を使用して料金の最適化モデルを構築することを目的としています。Vertex AI Workbench について学習します。BigQuery ML についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench テキストデータの感情分析 |
AutoML Natural Language と Vertex AI を使用した感情分析。 AutoML 感情分析モデルをトレーニングしてデプロイし、予測を行う方法を学習します。Vertex AI Workbench についても学習します。テキストデータの感情分析についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench Spark 向け Dataproc Serverless |
Dataproc で BigQuery のデータをダイジェストして分析する。 このノートブック チュートリアルでは、BigQuery の「GitHub アクティビティ データ」データセットからデータを取得し、データにクエリを実行してから、結果を BigQuery に書き込む Apache Spark ジョブを実行します。Vertex AI Workbench について学習します。Spark 向け Dataproc サーバーレスについても学習します。 チュートリアルのステップ
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Vertex AI Workbench Dataproc |
Dataproc と BigQuery を使用した SparkML。 このチュートリアルでは、BigQuery データセットからデータを取得し、探索的データ分析、データのクリーニング、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、モデルの評価、結果の出力、Cloud Storage バケットへのモデルの保存を行う Apache SparkML ジョブを実行します。Vertex AI Workbench について学習します。Dataproc についても学習します。 チュートリアルのステップ
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |