本文档包含所有 Vertex AI Jupyter 笔记本教程的列表。这些端到端的教程展示如何预处理数据、训练、部署和使用模型以进行推断。
Jupyter 笔记本可以在多种环境中托管。您可以：
- 从 GitHub 下载这些脚本并在本地机器上运行它们
- 从 GitHub 下载这些脚本，并在本地网络的 Jupyter 或 JupyterLab 服务器上运行它们
使用 Colaboratory (Colab) 或 Vertex AI Workbench 等服务在云中运行这些脚本。
Colab
在 Colab 中运行 Jupyter 笔记本是一种快速开始上手的方法。
如需在 Colab 中打开笔记本教程，请点击笔记本列表中的 Colab 链接。Colab 会创建一个具有所有所需依赖项的虚拟机实例，启动 Colab 环境并加载笔记本。
Vertex AI Workbench
您还可以使用用户管理的笔记本运行笔记本。使用 Vertex AI Workbench 创建用户管理的笔记本实例时，您可以完全控制托管虚拟机。您可以指定托管虚拟机的配置和环境。
如需在 Vertex AI Workbench 实例中打开笔记本教程，请执行以下操作：
- 点击笔记本列表中的 Vertex AI Workbench 链接。该链接会打开 Vertex AI Workbench 控制台。
- 在部署到笔记本屏幕中，输入新 Vertex AI Workbench 实例的名称，然后点击创建。
- 该实例启动后，系统会显示准备好打开笔记本对话框，点击打开。
- 在 Confirm deployment to notebook server（确认部署到笔记本服务器）页面上，选择确认。
- 在运行笔记本之前，请选择 Kernel > Restart Kernel and Clear all Outputs（内核 > 重启内核并清除所有输出）。
笔记本列表
| 服务 | 说明 | 打开方式 |
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表格数据分类 |
AutoML 表格训练和预测。
了解如何基于表格数据集对 AutoML 模型进行训练并使用模型进行预测。 详细了解表格数据分类。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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从图片分类模型获取预测结果 |
适用于批量预测的 AutoML 训练图片分类模型。
在本教程中，您将通过 Python 脚本创建一个 AutoML 图片分类模型，然后使用 Vertex SDK 执行批量预测。 详细了解从图片分类模型获取预测结果。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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从图片分类模型获取预测结果 |
适用于在线预测的 AutoML 训练图片分类模型。
在本教程中，您将使用 Vertex SDK 通过 Python 脚本创建一个 AutoML 图片分类模型并进行部署，以执行在线预测。 详细了解从图片分类模型获取预测结果。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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AutoML |
用于导出到边缘的 AutoML 训练图片对象检测模型。
在本教程中，您将使用 Vertex SDK 通过 Python 脚本创建一个 AutoML 图片对象检测模型，然后将该模型导出为 TFLite 格式的 Edge 模型。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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图片数据的对象检测 |
适用于在线预测的 AutoML 训练图片对象检测模型。
在本教程中，您将使用 Vertex AI SDK 通过 Python 脚本创建一个 AutoML 图片对象检测模型并进行部署，以执行在线预测。 详细了解图片数据的对象检测。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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适用于 E2E AutoML 的表格工作流 |
AutoML 表格工作流流水线。
了解如何使用从 Google Cloud 流水线组件下载的 Vertex AI Pipelines 创建两个回归模型。 详细了解适用于 E2E AutoML 的表格工作流。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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AutoML 训练 |
开始进行 AutoML 训练。
了解如何使用 AutoML 进行 Vertex AI 训练。
详细了解 AutoML 训练。
教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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适用于表格数据的分层预测 |
适用于批量预测的 Vertex AI AutoML 训练分层预测。
在本教程中，您将使用 Vertex AI SDK for Python 创建一个 AutoML 分层预测模型并进行部署，以执行批量预测。 详细了解适用于表格数据的分层预测。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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图片数据的对象检测 |
适用于批量预测的 AutoML 训练图片对象检测模型。
在本教程中，您将通过 Python 脚本创建一个 AutoML 图片对象检测模型，然后使用 Vertex AI SDK for Python 执行批量预测。 详细了解图片数据的对象检测。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
| 使用 AutoML 进行预测 |
适用于批量预测的 AutoML 表格预测模型。
了解如何通过 Python 脚本创建 AutoML 表格预测模型，然后使用 Vertex AI SDK 生成批量预测。 详细了解使用 AutoML 进行预测。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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表格数据的回归 |
适用于通过 BigQuery 进行批量预测的 AutoML 训练表格回归模型。
了解如何使用 Vertex AI SDK for Python 创建一个 AutoML 表格回归模型并进行部署，以执行批量预测。 详细了解表格数据的回归。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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表格数据的回归 |
适用于通过 BigQuery 进行在线预测的 AutoML 训练表格回归模型。
了解如何使用 Vertex AI SDK 通过 Python 脚本创建 AutoML 表格回归模型并进行部署，以执行在线预测。 详细了解表格数据的回归。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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视频数据的动作识别 |
适用于批量预测的 AutoML 训练视频动作识别模型。
了解如何通过 Python 脚本创建 AutoML 视频动作识别模型，然后使用 Vertex AI SDK 执行批量预测。 详细了解视频数据的动作识别。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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视频数据的分类 |
适用于批量预测的 AutoML 训练视频分类模型。
了解如何通过 Python 脚本创建 AutoML 视频分类模型，然后使用 Vertex AI SDK 执行批量预测。 详细了解视频数据的分类。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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视频数据的对象跟踪 |
适用于批量预测的 AutoML 训练视频对象跟踪模型。
了解如何通过 Python 脚本创建 AutoML 视频对象跟踪模型，然后使用 Vertex AI SDK for Python 执行批量预测。 详细了解视频数据的对象跟踪。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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BigQuery ML |
开始进行 BigQuery ML 训练。
了解如何通过 Vertex AI 使用 BigQuery ML 进行训练。 详细了解 BigQuery ML。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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自定义训练 Vertex AI Prediction |
使用 FastAPI 和 Vertex AI 自定义容器服务部署鸢尾花检测模型。
了解如何在 Vertex AI 上创建、部署和提供自定义分类模型。 详细了解自定义训练。 详细了解 Vertex AI Prediction。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Training |
基于 BigQuery 数据训练 TensorFlow 模型。
了解如何使用 Vertex AI SDK for Python 通过 Python 脚本在 Docker 容器中创建自定义训练的模型，然后通过发送数据从已部署的模型获取预测结果。 详细了解 Vertex AI Training。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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自定义训练 |
使用自定义容器映像进行自定义训练，并将模型自动上传到 Vertex AI 模型注册表。
在本教程中，您将使用机器学习模型自定义容器映像方法在 Vertex AI 中进行自定义训练。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Cloud Profiler |
使用 Cloud Profiler 分析模型训练性能。
了解如何为自定义训练作业启用 Cloud Profiler。 详细了解 Cloud Profiler。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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自定义训练 |
Vertex AI Training for XGBoost 使用入门。
了解如何使用 Vertex AI Training 训练 XGBoost 自定义模型。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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跨多个部署的共享资源 |
端点和共享虚拟机使用入门。
了解如何使用部署资源池来部署模型。 详细了解跨多个部署的共享资源。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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自定义训练 Vertex AI Batch Prediction |
自定义训练和批量预测。
了解如何使用 Vertex AI Training 创建自定义训练的模型，并使用 Vertex AI Batch Prediction 对训练的模型执行批量预测。 详细了解自定义训练。 详细了解 Vertex AI Batch Prediction。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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自定义训练 Vertex AI Prediction |
自定义训练和在线预测。
了解如何使用 Vertex AI Training 通过 Python 脚本在 Docker 容器中创建自定义训练的模型，并了解如何使用 Vertex AI Prediction 通过发送数据对已部署的模型执行预测。
详细了解自定义训练。
详细了解 Vertex AI Prediction。教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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BigQuery 数据集 面向 BigQuery 用户的 Vertex AI |
开始使用 BigQuery 数据集。
了解如何使用 BigQuery 作为数据集以通过 Vertex AI 进行训练。 详细了解 BigQuery 数据集。 详细了解适用于 BigQuery 用户使用的 Vertex AI。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments Vertex ML Metadata |
构建 Vertex AI 实验沿袭以进行自定义训练。
了解如何在 Vertex AI Experiments 中集成预处理代码。 详细了解 Vertex AI Experiments。 详细了解 Vertex ML Metadata。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments |
跟踪本地训练的模型的参数和指标。
了解如何使用 Vertex AI Experiments 比较和评估模型实验。 详细了解 Vertex AI Experiments。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments Vertex AI Pipelines |
使用 Vertex AI Experiments 比较流水线运行。
了解如何使用 Vertex AI Experiments 记录流水线作业，然后比较不同的流水线作业。 详细了解 Vertex AI Experiments。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 教程步骤
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Vertex AI TensorBoard |
删除 Vertex AI TensorBoard 中过时的实验。
了解如何删除过时的 Vertex AI TensorBoard 实验以避免不必要的存储费用。 详细了解 Vertex AI TensorBoard。 教程步骤
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Vertex AI Experiments |
自定义训练自动日志记录 - 本地脚本。
了解如何利用与 Vertex AI Experiments 的集成来自动记录在 Vertex AI Training 上运行的机器学习实验的参数和指标。 教程步骤
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Vertex AI Experiments Vertex ML Metadata 自定义训练 |
Vertex AI Experiments 使用入门。
了解如何在通过 Vertex AI 进行训练时使用 Vertex AI Experiments。 详细了解 Vertex AI Experiments。 详细了解 Vertex ML Metadata。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Experiments |
自动日志记录。
了解如何使用 Vertex AI 自动日志记录。 教程步骤
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表格数据的分类 Vertex Explainable AI |
适用于 AutoML 表格式二元分类模型的批量解释。
了解如何使用 AutoML 通过 Python 脚本创建表格二元分类模型，然后了解如何使用 Vertex AI Batch Prediction 进行提供解释的预测。
详细了解表格数据分类。
详细了解 Vertex Explainable AI。
教程步骤
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表格数据的分类 Vertex Explainable AI |
适用于在线解释的 AutoML 训练表格分类模型。
了解如何使用 AutoML 通过 Python 脚本创建表格二元分类模型。 详细了解表格数据分类。 详细了解 Vertex Explainable AI。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Batch Prediction |
用于批量预测的自定义训练图片分类模型（包含说明）。
了解如何使用 Vertex AI Training and Vertex Explainable AI 创建提供解释的自定义图片分类模型，然后了解如何使用 Vertex AI Batch Prediction 发出提供解释的批量预测请求。
详细了解 Vertex Explainable AI。
详细了解 Vertex AI Batch Prediction。
教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
适用于在线预测的提供解释的自定义训练图片分类模型。
了解如何使用 Vertex AI Training 和 Vertex Explainable AI 创建提供解释的自定义图片分类模型。 详细了解 Vertex Explainable AI。 详细了解 Vertex AI Prediction。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Batch Prediction |
用于批量预测的自定义训练表格回归模型（包含说明）。
了解如何使用 Vertex AI Training 和 Vertex Explainable AI 创建提供解释的自定义图片分类模型。 详细了解 Vertex Explainable AI。 详细了解 Vertex AI Batch Prediction。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
用于在线预测的自定义训练表格的回归模型（包含说明）。
了解如何使用 Vertex AI Training 和 Vertex Explainable AI 创建自定义表格回归模型，并提供解释。 详细了解 Vertex Explainable AI。 详细了解 Vertex AI Prediction。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
用于使用 get_metadata 的可解释的在线预测的自定义训练表格回归模型。
了解如何使用 Vertex AI SDK 通过 Python 脚本在 Google 预构建的 Docker 容器中创建自定义模型。 详细了解 Vertex Explainable AI。 详细了解 Vertex AI Prediction。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI Vertex AI Prediction |
使用 Vertex Explainable AI 提供图片分类解释
了解如何在预训练的图片分类模型上配置基于特征的解释，并进行提供解释的在线预测和批量预测。 详细了解 Vertex Explainable AI。 详细了解 Vertex AI Prediction。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex Explainable AI |
使用 Vertex Explainable AI 提供文本分类解释。
了解如何在 TensorFlow 文本分类模型上使用 **采样 Shapley 方法** 配置基于特征的解释，以进行提供解释的在线预测。 详细了解 Vertex Explainable AI。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
使用 Vertex AI Feature Store 对 BigQuery 数据进行在线特征传送和提取。
了解如何创建和使用在线特征存储区实例，以通过 Vertex AI Feature Store 在特征值传送和提取用户体验历程的端到端工作流中托管和传送 BigQuery 中的数据。 详细了解 Vertex AI Feature Store。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
使用 Vertex AI Feature Store 优化的传送对 BigQuery 数据进行在线特征传送和提取。
了解如何创建和使用在线特征存储区实例，以通过 Vertex AI Feature Store 在特征值传送和提取的端到端工作流中托管和传送 BigQuery 中的数据。 详细了解 Vertex AI Feature Store。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
使用 Vertex AI Feature Store 进行 BigQuery 数据的在线特征传送和向量检索。
了解如何创建和使用在线特征存储区实例，以通过 Vertex AI Feature Store 在特征传送和向量检索用户体验历程的端到端工作流中托管和传送 BigQuery 中的数据。 详细了解 Vertex AI Feature Store。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
基于 Vertex AI Feature Store 的 LLM 接地教程。 了解如何创建和使用在线特征存储区实例，以通过 Vertex AI Feature Store 在特征传送和向量检索用户体验历程的端到端工作流中托管和传送 BigQuery 中的数据。 详细了解 Vertex AI Feature Store。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
Vertex AI Feature Store 特征视图服务代理。 了解如何在 Vertex AI Feature Store 中为特征视图使用专用服务代理。 详细了解 Vertex AI Feature Store。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
流式导入 SDK。
了解如何使用 Vertex AI SDK 中的 write_feature_values 方法将特征从 Pandas DataFrame 导入 Vertex AI Feature Store。
详细了解 Vertex AI Feature Store。教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
将 Vertex AI Feature Store（旧版）与 Pandas DataFrame 搭配使用。
了解如何将 Vertex AI Feature Store 与 Pandas DataFrame 搭配使用。
详细了解 Vertex AI Feature Store。教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Feature Store |
使用 Vertex AI Feature Store（旧版）进行在线预测和批量预测。
了解如何使用 Vertex AI Feature Store 导入特征数据，然后访问这些特征数据以执行在线传送和离线任务（例如训练）。
详细了解 Vertex AI Feature Store。教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI 上的生成式 AI 支持概览 |
使用 RLHF 调优的模型进行 Vertex AI LLM 批量推理。 在本教程中，您将使用 Vertex AI 从经过 RLHF 调优的大语言模型中获取预测结果。 详细了解 Vertex AI 上的生成式 AI 支持概览。 教程步骤
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Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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generative_ai |
提炼大型语言模型。
了解如何使用 Vertex AI LLM 提炼和部署大语言模型。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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使用 RLHF 调优来调整文本模型 |
Vertex AI LLM 基于人类反馈的强化学习。
在本教程中，您将使用 Vertex AI RLHF 调优和部署大语言模型。 详细了解如何使用 RLHF 调优来调整文本模型。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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文本嵌入 |
使用嵌入执行语义搜索。
在本教程中，我们将演示如何创建根据文本生成的嵌入并执行语义搜索。 详细了解文本嵌入。 教程步骤
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文本嵌入 API |
文本嵌入新 API。
了解如何在两个新的 GA 模型 text-embedding-004、text-multilingual-embedding-002 和一个预览模型 text-embedding-preview-0815 上调用文本嵌入最新 API。 详细了解文本嵌入 API。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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使用监督式调优来调整文本模型 |
Vertex AI 调优 PEFT 模型。
了解如何使用 Vertex AI LLM 调优和部署 PEFT 大语言模型。 详细了解如何使用监督式调优来调整文本模型。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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generative_ai |
在 Vertex AI 上获取调谐文本嵌入。
了解如何调优文本嵌入模型 textembedding-gecko。 教程步骤 |
Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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PaLM API |
将 Vertex AI SDK 与大语言模型搭配使用。
了解如何为 Vertex AI 上提供的大语言模型提供文本输入，以测试、调优和部署生成式 AI 语言模型。 详细了解 PaLM API。 教程步骤
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迁移到 Vertex AI 图片数据的分类 |
AutoML Image Classification。
了解如何使用 AutoML 训练图片模型，并使用 Vertex AI Prediction 和 Vertex AI batch prediction 执行在线预测和批量预测。
详细了解如何迁移到 Vertex AI。
详细了解图片数据分类。
教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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迁移到 Vertex AI 图片数据的对象检测 |
AutoML 图片对象检测。
了解如何使用 AutoML 训练图片模型，并使用 Vertex AI Prediction 和 Vertex AI Batch Prediction 执行在线预测和批量预测。
详细了解如何迁移到 Vertex AI。
详细了解图片数据的对象检测。
教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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迁移到 Vertex AI 视频数据的对象跟踪 |
AutoML Video 对象跟踪。
了解如何使用 AutoML 训练视频模型，并使用 Vertex AI 批量预测执行批量预测。 详细了解如何迁移到 Vertex AI。 详细了解视频数据的对象跟踪。 教程步骤
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迁移到 Vertex AI 表格数据的分类 |
AutoML 表格二元分类。
在本教程中，您将使用 Vertex AI SDK 通过 Python 脚本创建一个 AutoML 表格二元分类模型并进行部署，以执行在线预测。 详细了解如何迁移到 Vertex AI。 详细了解表格数据分类。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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迁移到 Vertex AI 视频数据的分类 |
AutoML Video 分类
了解如何使用 AutoML 训练视频模型，并使用 Vertex AI 批量预测执行批量预测。 详细了解如何迁移到 Vertex AI。 详细了解视频数据的分类。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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迁移到 Vertex AI 自定义训练 |
使用自定义训练容器进行自定义图片分类。
了解如何使用自定义容器和 Vertex AI Training 来训练 TensorFlow 图片分类模型。 详细了解如何迁移到 Vertex AI。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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迁移到 Vertex AI 自定义训练概览 |
使用预构建训练容器进行自定义图片分类。
了解如何使用预构建容器和 Vertex AI Training 来训练 TensorFlow 图片分类模型。 详细了解如何迁移到 Vertex AI。 详细了解自定义训练概览。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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迁移到 Vertex AI 自定义训练概览 |
使用预构建训练容器来训练自定义 Scikit-Learn 模型。
了解如何使用 Vertex AI Training 创建自定义训练的模型。 详细了解如何迁移到 Vertex AI。 详细了解自定义训练概览。 教程步骤
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迁移到 Vertex AI 自定义训练概览 |
使用预构建训练容器来训练自定义 XGBoost 模型。
了解如何使用 Vertex AI Training 创建自定义训练的模型。 详细了解如何迁移到 Vertex AI。 详细了解自定义训练概览。 教程步骤
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Vertex AI 超参数调节 自定义训练 |
超参数调节。
了解如何使用 Vertex AI Hyperparameter 创建和调整自定义训练的模型。 详细了解 Vertex AI 超参数调节。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Google Artifact Registry 文档 |
Google Artifact Registry 使用入门。
了解如何使用 Google Artifact Registry。 详细了解 Google Artifact Registry 文档。 教程步骤
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Vertex ML Metadata |
跟踪自定义训练作业的参数和指标。
了解如何使用 Vertex AI SDK for Python 执行以下操作： 教程步骤
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Vertex ML Metadata |
跟踪本地训练的模型的参数和指标。
了解如何使用 Vertex ML Metadata 跟踪训练参数和评估指标。 详细了解 Vertex ML Metadata。 教程步骤
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Vertex ML Metadata Vertex AI Pipelines |
使用 Vertex ML Metadata 跟踪各 Vertex AI Pipelines 流水线运行的工件和指标。
了解如何使用 Vertex ML Metadata 跟踪各 Vertex AI 流水线流水线运行中的制品和指标。详细了解 Vertex ML Metadata。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Evaluation 表格数据的分类 |
评估 AutoML 表格分类模型的批量预测结果。
了解如何训练 Vertex AI AutoML 表格分类模型，并了解如何使用 google_cloud_pipeline_components 通过 Vertex AI 流水线作业对其进行评估：
详细了解 Vertex AI 模型评估。
详细了解表格数据分类。教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Evaluation 表格数据的回归 |
评估 AutoML 表格回归模型的批量预测结果。
了解如何使用 google_cloud_pipeline_components 通过 Vertex AI 流水线作业评估 Vertex AI 模型资源：
详细了解 Vertex AI 模型评估。
详细了解表格数据的回归。教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Evaluation 视频数据的分类 |
评估 AutoML 视频分类模型的批量预测结果。
了解如何训练 Vertex AI AutoML 视频分类模型，并了解如何使用 google_cloud_pipeline_components 通过 Vertex AI 流水线作业对其进行评估： 详细了解 Vertex AI 模型评估。 详细了解视频数据的分类。 教程步骤
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Vertex AI 自定义训练 Vertex AI 模型评估 |
评估自定义表格分类模型的批量预测结果。
在本教程中，您将训练一个 scikit-learn RandomForest 模型，将该模型保存到 Vertex AI Model Registry 中，并使用 Google Cloud 流水线组件 Python SDK 通过 Vertex AI 流水线作业对该模型进行评估。 详细了解 Vertex AI 自定义训练。详细了解 Vertex AI Model Evaluation。 教程步骤
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Vertex AI Model Evaluation 自定义训练 |
评估自定义表格回归模型的批量预测结果。
了解如何使用 Google Cloud 流水线组件通过 Vertex AI 流水线作业评估 Vertex AI 模型资源。 详细了解 Vertex AI Model Evaluation。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI AutoSxS 模型评估 |
根据人类偏好数据集检查自动评估器相符情况。 了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 google_cloud_pipeline_components 使用人工偏好数据检查自动评估器的对齐度：
详细了解 Vertex AI AutoSxS 模型评估。
教程步骤
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Vertex AI AutoSxS 模型评估 |
针对第三方模型评估 Vertex AI Model Registry 中的 LLM。 了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 google_cloud_pipeline_components 评估两个 LLM 模型之间的性能：
详细了解 Vertex AI AutoSxS 模型评估。
教程步骤
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用于批量预测的 Vertex AI Model Monitoring |
将 Vertex AI Batch Prediction 与 Model Monitoring 搭配使用。
了解如何使用 Vertex AI Model Monitoring 服务检测批量预测中的偏移和异常。详细了解适用于批量预测的 Vertex AI Model Monitoring。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Monitoring |
适用于 AutoML 表格模型的 Vertex AI Model Monitoring。
了解如何使用 Vertex AI Model Monitoring 服务检测 AutoML 表格模型的输入预测请求中的特征偏差和偏移。 详细了解 Vertex AI Model Monitoring。 教程步骤
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Vertex AI Model Monitoring |
适用于 AutoML 图片模型中的在线预测的 Vertex AI Model Monitoring。
了解如何将 Vertex AI Model Monitoring 与 Vertex AI Online Prediction 搭配使用，并结合 AutoML 图片分类模型检测未分发的图片。
详细了解 Vertex AI Model Monitoring。
教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Monitoring |
适用于自定义表格模型的 Vertex AI Model Monitoring。
了解如何使用 Vertex AI Model Monitoring 服务检测自定义表格模型的输入预测请求中的特征偏差和偏移。 详细了解 Vertex AI Model Monitoring。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Monitoring |
适用于使用 TensorFlow Serving 容器的自定义表格模型的 Vertex AI Model Monitoring。
了解如何使用 Vertex AI Model Monitoring 服务，通过自定义部署容器检测自定义表格模型的输入预测请求中的特征偏差和偏移。 详细了解 Vertex AI Model Monitoring。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Monitoring |
适用于表格模型的设置的 Vertex AI 模型监控。
了解如何设置 **Vertex AI Model Monitoring** 服务以检测输入预测请求中的特征偏差和偏移。详细了解 Vertex AI Model Monitoring。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Monitoring |
适用于 XGBoost 模型的 Vertex AI Model Monitoring。
了解如何使用 Vertex AI Model Monitoring 服务检测 XGBoost 模型的输入预测请求中的特征偏差和偏移。 详细了解 Vertex AI Model Monitoring。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Monitoring |
将 Vertex AI Model Monitoring 与 Vertex Explainable AI 特征归因搭配使用。 了解如何使用 Vertex AI Model Monitoring 服务检测已部署的 Vertex AI 模型资源的预测请求中的偏移和异常。 详细了解 Vertex AI Model Monitoring。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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model_monitoring_v2 |
适用于 Vertex AI 自定义模型批量预测作业的 Model Monitoring。
在本教程中，您将完成以下步骤： 教程步骤 |
Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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model_monitoring_v2 |
适用于 Vertex AI 自定义模型在线预测的 Model Monitoring。
在本教程中，您将完成以下步骤： 教程步骤 |
Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Model Registry |
Vertex AI Model Registry 使用入门。
了解如何使用 Vertex AI Model Registry 创建和注册多个模型版本。 详细了解 Vertex AI Model Registry。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines AutoML 组件 表格数据的分类 |
使用 google-cloud-pipeline-components 的 AutoML 表格流水线。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 Google Cloud 流水线组件构建 AutoML 表格分类模型。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 详细了解 AutoML 组件。 详细了解表格数据分类。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines |
将模型部署到生产环境时可使用的挑战者与绑定项对比方法。
了解如何构建一个 Vertex AI 流水线，以训练模型的新挑战者版本、评估模型，并将评估结果与生产环境中现有的已祝福模型进行比较。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines |
使用 KFP SDK 的流水线控制结构。
了解如何使用 KFP SDK 构建流水线，该 SDK 使用循环和条件（包括嵌套示例）。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines 自定义训练组件 |
使用预构建的 Google Cloud 流水线组件进行自定义训练。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 Google Cloud 流水线组件构建自定义模型。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 详细了解自定义训练组件。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines Vertex AI Batch Prediction 组件 |
使用 BigQuery 作为训练和批量预测的来源和目标的自定义表格分类模型。
在本教程中，您将训练一个 scikit-learn 表格分类模型，并使用 google_cloud_pipeline_components 通过 Vertex AI 流水线为其创建批量预测作业。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 详细了解 Vertex AI Batch Prediction 组件。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines Vertex AI 超参数调节 |
Vertex AI 超参数调节流水线组件使用入门。 了解如何使用预构建的 Google Cloud 流水线组件进行 Vertex AI 超参数调节。详细了解 Vertex AI Pipelines。 详细了解 Vertex AI 超参数调节。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines |
Vertex AI Pipelines 的机器管理使用入门。
了解如何将独立的自定义训练组件转换为 Vertex AI CustomJob，从而：
教程步骤
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Colab GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines AutoML 组件 |
使用 google-cloud-pipeline-components 的 AutoML 图片分类流水线。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 Google Cloud 流水线组件构建 AutoML 图片分类模型。详细了解 Vertex AI Pipelines。 详细了解 AutoML 组件。 教程步骤
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Colab Colab Enterprise GitHub Vertex AI Workbench |
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Vertex AI Pipelines AutoML 组件 表格数据的回归 |
使用 google-cloud-pipeline-components 的 AutoML 表格回归流水线。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 Google Cloud Pipeline Components 构建 AutoML 表格回归模型。
详细了解 Vertex AI Pipelines。
详细了解 AutoML 组件。
详细了解表格数据的回归。
教程步骤
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Vertex AI Pipelines AutoML 组件 |
使用 google-cloud-pipeline-components 的 AutoML 文本分类流水线。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 Google Cloud Pipeline Components 构建 AutoML 文本分类模型。
详细了解 Vertex AI Pipelines。
详细了解 AutoML 组件。
教程步骤
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Vertex AI Pipelines BigQuery ML 组件 |
使用 Swivel、BigQuery ML 和 Vertex AI Pipelines 训练流量获取预测模型。
了解如何使用 Vertex AI 流水线构建简单的 BigQuery ML 流水线，以计算文章中内容的文本嵌入，并将其分类为 *公司收购* 类别。详细了解 Vertex AI Pipelines。 详细了解 BigQuery ML 组件。 教程步骤
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Vertex AI Pipelines 自定义训练组件 |
使用 Google Cloud 流水线组件训练、上传和部署模型。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 Google Cloud 流水线组件构建和部署自定义模型。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 详细了解自定义训练组件。 教程步骤
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Vertex AI Pipelines |
与 KFP 2.x 搭配使用的 Vertex AI Pipelines。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 和 KFP 2。
教程步骤
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Vertex AI Pipelines |
基于 Python 函数的轻量级组件及组件 I/O。
了解如何使用 KFP SDK 构建基于 Python 函数的轻量级组件，然后了解如何使用 Vertex AI Pipelines 执行流水线。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 教程步骤
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Vertex AI Pipelines |
使用 KFP SDK 直观呈现指标并对各运行进行比较。
了解如何使用 Python 版 KFP SDK 构建生成评估指标的流水线。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 教程步骤
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Vertex AI Pipelines |
将模型部署到生产环境时可使用的多竞争者与冠军方法。
了解如何构建一个 Vertex AI 流水线来将已部署模型中的新生产数据与模型的其他版本进行比对评估，以确定该竞争者模型能否成为生产环境中冠军模型的替代项。 教程步骤
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Vertex AI Pipelines |
KFP 的流水线简介。
了解如何使用 Python 版 KFP SDK 构建生成评估指标的流水线。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 教程步骤
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AutoML 组件 BigQuery ML 组件 |
BigQuery ML 和 AutoML - 使用 Vertex AI 快速制作原型。
了解如何使用 Vertex AI Pipelines 快速设计模型原型。 详细了解 AutoML 组件。 详细了解 BigQuery ML 组件。 教程步骤
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Vertex AI Batch Prediction |
启用特征过滤功能的自定义模型批量预测。
了解如何使用 Vertex AI SDK for Python 通过 Python 脚本在 Docker 容器中创建自定义训练的模型，然后通过添加或排除特征列表来运行批量预测作业。 详细了解 Vertex AI Batch Prediction。 教程步骤
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Vertex AI Prediction |
NVIDIA Triton 服务器使用入门。
了解如何将使用 Vertex AI 模型资源运行 Nvidia Triton 服务器的容器部署到 Vertex AI 端点以进行在线预测。 详细了解 Vertex AI Prediction。 教程步骤
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Raw Predict |
将 TensorFlow Serving 函数与 Vertex AI Raw Prediction 搭配使用的使用入门。
了解如何对 Vertex AI Endpoint 资源使用 Vertex AI Raw Prediction。
详细了解 Raw Predict。
教程步骤
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从自定义训练的模型获取预测结果 |
将 TensorFlow Serving 与 Vertex AI Prediction 搭配使用的使用入门。
了解如何在 Vertex AI Endpoint 资源中使用 Vertex AI Prediction 和 TensorFlow Serving 服务二进制文件。
详细了解如何从自定义训练的模型获取预测结果。
教程步骤 |
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专用端点 |
Vertex AI 专用端点使用入门。
了解如何使用 Vertex AI Private Endpoint 资源。
详细了解专用端点。
教程步骤
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Vertex AI 语言模型 |
Vertex AI LLM 和流式预测。
了解如何使用 Vertex AI LLM 下载预训练的 LLM 模型、进行预测并微调模型。 详细了解 Vertex AI 语言模型。 教程步骤
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用于预测的预构建容器 |
在 Vertex AI 上使用预构建容器提供 PyTorch 图片模型。
了解如何使用预构建的 Vertex AI 容器和 TorchServe 打包和部署 PyTorch 图片分类模型，以执行在线预测和批量预测。 详细了解用于预测的预构建容器。 教程步骤
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Vertex AI Prediction |
在 Vertex AI 上使用预构建容器训练和部署 PyTorch 模型。
了解如何使用预构建的容器构建、训练和部署 PyTorch 图片分类模型，以进行自定义训练和预测。 教程步骤
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Ray on Vertex AI 概览 |
开始使用 Ray on Vertex AI 上的 PyTorch。
了解如何利用 Ray on Vertex AI 高效分发 PyTorch 图片分类模型的训练过程。 详细了解 Ray on Vertex AI 概览。 教程步骤
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Ray on Vertex AI 概览 |
Ray on Vertex AI 集群管理。
了解如何创建集群、列出现有集群、获取集群、更新集群和删除集群。 详细了解 Ray on Vertex AI 概览。 教程步骤
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Vertex AI Training Vertex AI Reduction Server |
使用 Vertex AI Reduction Server 的 PyTorch 分布式训练。
了解如何创建使用 PyTorch 分布式训练框架和工具的 PyTorch 分布式训练作业，并通过 Reduction Server 在 Vertex AI Training 服务上运行该训练作业。 详细了解 Vertex AI Training。 详细了解 Vertex AI Reduction Server。 教程步骤
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视频数据的分类 |
AutoML 视频分类示例。
此笔记本的目标是构建一个 AutoML 视频分类模型。 详细了解视频数据的分类。 教程步骤
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自定义训练 |
使用 Python 软件包、代管式文本数据集和 TF Serving 容器进行自定义训练。
了解如何使用自定义训练 Python 软件包创建自定义模型，并了解如何使用 TensorFlow-Serving 容器传送模型以进行在线预测。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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TabNet 的表格工作流 |
使用 TabNet 模型的 Vertex AI Explanations。
了解如何提供样本绘图工具，以直观呈现 TabNet 的输出，这有助于解释算法。 详细了解 TabNet 的表格工作流。 教程步骤
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适用于表格数据的 BigQuery ML ARIMA+ 预测 |
使用 Vertex AI 表格式工作流训练 BigQuery ML ARIMA_PLUS 模型。
了解如何使用 Google Cloud 流水线组件中的 Vertex AI 训练流水线创建 BigQuery ML ARIMA_PLUS 模型，然后使用相应的预测流水线执行批量预测。 详细了解适用于表格数据的 BigQuery ML ARIMA+ 预测。 教程步骤
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Google Cloud 流水线组件 适用于表格数据的 Prophet |
使用 Vertex AI 表格工作流训练 Prophet 模型
了解如何使用 Google Cloud 流水线组件中的 Vertex AI 训练流水线创建多个 Prophet 模型，然后使用相应的预测流水线执行批量预测。 详细了解 Google Cloud 流水线组件。 详细了解适用于表格数据的 Prophet。 教程步骤
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TabNet 的表格工作流 |
TabNet 流水线。
了解如何使用两个 Vertex AI TabNet 表格工作流基于表格数据创建分类模型。 详细了解 TabNet 的表格工作流。 教程步骤
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Wide & Deep 的表格工作流 |
Wide & Deep 流水线。
了解如何使用 Vertex AI Wide & Deep 表格工作流创建两个分类模型。 详细了解 Wide & Deep 的表格工作流。 教程步骤
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Vertex AI TensorBoard 自定义训练 |
使用自定义容器进行 Vertex AI TensorBoard 自定义训练。
了解如何使用自定义容器创建自定义训练作业，并在 Vertex AI TensorBoard 上近乎实时地监控训练过程。 详细了解 Vertex AI TensorBoard。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Vertex AI TensorBoard 自定义训练 |
使用预构建容器进行 Vertex AI TensorBoard 自定义训练。
了解如何使用预构建的容器创建自定义训练作业，并在 Vertex AI TensorBoard 上近乎实时地监控训练过程。 详细了解 Vertex AI TensorBoard。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Vertex AI TensorBoard |
使用 HParams 信息中心进行 Vertex AI TensorBoard 超参数调节。 在此笔记本中，您将使用 TensorFlow 训练模型并执行超参数调优。 教程步骤
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性能分析器 Vertex AI TensorBoard |
使用 Cloud Profiler 分析模型训练性能。
了解如何为自定义训练作业启用 Profiler。 详细了解性能分析器。 详细了解 Vertex AI TensorBoard。 教程步骤
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性能分析器 Vertex AI TensorBoard |
使用 Cloud Profiler 在使用预构建容器的自定义训练中分析模型训练性能。 了解如何在 Vertex AI 中为通过预构建的容器进行的自定义训练作业启用 Profiler。 详细了解性能分析器。 详细了解 Vertex AI TensorBoard。 教程步骤
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Vertex AI TensorBoard Vertex AI Pipelines |
将 Vertex AI TensorBoard 与 Vertex AI Pipelines 集成使用。
了解如何使用 KFP SDK 创建训练流水线，在 Vertex AI Pipelines 中执行该流水线，并在 Vertex AI TensorBoard 上近乎实时地监控训练过程。 详细了解 Vertex AI TensorBoard。 详细了解 Vertex AI Pipelines。 教程步骤
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Vertex AI 超参数调节 |
分布式 Vertex AI 超参数调节。
在此笔记本中，您将在 Docker 容器中通过 Python 脚本创建一个自定义训练的模型。 详细了解 Vertex AI 超参数调节。 教程步骤
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Vertex AI Training |
Vertex AI Training for LightGBM 使用入门。
了解如何使用 Vertex AI Training 的自定义容器方法训练 LightGBM 自定义模型。 教程步骤
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Vertex AI 分布式训练 |
Vertex AI 分布式训练使用入门。 了解如何在使用 Vertex AI 进行训练时使用 Vertex AI 分布式训练。
详细了解 Vertex AI 分布式训练。教程步骤 |
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Vertex AI 超参数调节 |
为 TensorFlow 模型运行超参数调节。
了解如何为 TensorFlow 模型运行 Vertex AI 超参数调节作业。详细了解 Vertex AI 超参数调节。 教程步骤
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Vertex AI 超参数调节 |
针对 XGBoost 的 Vertex AI 超参数调节。
了解如何使用 **Vertex AI 超参数调节** 服务来训练 XGBoost 模型。 详细了解 Vertex AI 超参数调节。 教程步骤
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Vertex AI Training |
通过使用自定义容器进行的 Vertex AI Training 在 CPU 上进行针对 PyTorch 图片分类的多节点分布式数据并行训练。 了解如何使用 Vertex AI SDK for Python 和自定义容器创建分布式 PyTorch 训练作业。 详细了解 Vertex AI Training。 教程步骤
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Vertex AI Training |
在 CPU 和 Vertex AI 上使用多节点 NCCL 分布式数据并行训练进行 PyTorch 图片分类。
了解如何使用 Vertex AI SDK for Python 和自定义容器创建分布式 PyTorch 训练作业。 详细了解 Vertex AI Training。 教程步骤
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自定义训练 |
在 Vertex AI 上训练、调整和部署 PyTorch 文本情感分类模型。
了解如何在 Vertex AI 上构建、训练、调整和部署 PyTorch 模型。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Vertex AI 中的 PyTorch 集成 |
使用 Cloud Storage 中的数据在 Vertex AI 上训练 PyTorch 模型。
了解如何使用 PyTorch 以及 Cloud Storage 中存储的数据集创建训练作业。 详细了解 Vertex AI 中的 PyTorch 集成。 教程步骤
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分布式训练 |
使用 PyTorch Torchrun 通过自定义容器简化多节点训练。
了解如何在多个节点上使用 PyTorch 的 Torchrun 训练 Imagenet 模型。 详细了解分布式训练。 教程步骤
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自定义训练 |
使用 Dask 进行分布式 XGBoost 训练。
了解如何将 XGBoost 与 Dask 搭配使用来创建分布式训练作业。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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vector_search |
使用 Vertex AI Multimodal Embeddings 和 Vector Search。
了解如何对自定义文本嵌入进行编码、创建近似最近邻索引并针对索引进行查询。 教程步骤
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Vertex AI Vector Search |
使用 Vertex AI Vector Search 处理 StackOverflow 问题。
了解如何对自定义文本嵌入进行编码、创建近似最近邻索引并针对索引进行查询。详细了解 Vertex AI Vector Search。 教程步骤
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Vertex AI Vector Search Vertex AI 文本嵌入 |
使用 Vertex AI Vector Search 和 Vertex AI 文本嵌入处理 StackOverflow 问题。
了解如何对文本嵌入进行编码、创建近似最邻近索引，并针对索引进行查询。 详细了解 Vertex AI Vector Search。 详细了解适用于文本的 Vertex AI 嵌入。 教程步骤
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Vertex AI Vector Search |
创建 Vertex AI Vector Search 索引。
了解如何创建近似最邻近索引、针对索引进行查询，并验证索引的性能。 详细了解 Vertex AI Vector Search。 教程步骤
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Vertex AI Vizier |
使用 Vertex AI Vizier 优化多个目标。
了解如何使用 Vertex AI Vizier 优化多目标研究。 详细了解 Vertex AI Vizier。 教程步骤 |
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Vertex AI Vizier |
Vertex AI Vizier 使用入门。
了解如何在使用 Vertex AI 进行训练时使用 Vertex AI Vizier。 详细了解 Vertex AI Vizier。 教程步骤
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Vertex AI Workbench Vertex AI Training |
训练多类别分类模型以进行广告定位。
了解如何从 BigQuery 收集数据、预处理数据，以及对电子商务数据集训练多类别分类模型。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 Vertex AI Training。 教程步骤
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Vertex AI Workbench Vertex Explainable AI |
使用芝加哥出租车行程数据集预测出租车费用。
此笔记本的目标是通过尝试解决出租车费用预测问题，简要介绍 Vertex AI 的最新功能（例如 **Vertex Explainable AI** 和 **Notebooks 中的 BigQuery**）。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 Vertex Explainable AI。 教程步骤
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
使用 Vertex AI 和 BigQuery ML 预测零售需求。
了解如何根据零售数据构建 BigQuery ML 中的 ARIMA（自动回归集成移动平均线）模型 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 BigQuery ML。 教程步骤
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
笔记本中 BigQuery 数据的交互式探索性分析。
了解在 Jupyter 笔记本环境中探索 BigQuery 数据并从中获取数据洞见的各种方法。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 BigQuery ML。 教程步骤
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Vertex AI Workbench 自定义训练 |
在 Vertex AI 上构建欺诈检测模型。
本教程演示了如何使用合成财务数据集进行数据分析和模型构建。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解自定义训练。 教程步骤
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
使用 Google Analytics 4 和 BigQuery ML 为游戏开发者提供的 churn 预测功能。
了解如何在 BigQuery ML 中训练和评估倾向模型。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 BigQuery ML。 教程步骤
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Vertex AI Workbench Vertex AI Training |
使用 Vertex AI 进行预测性维护。 了解如何使用 Vertex AI Workbench 的执行程序功能来自动执行工作流，以训练和部署模型。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 Vertex AI Training。 教程步骤
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Vertex AI Workbench BigQuery ML |
对 CDM 价格数据进行价格优化分析。
此笔记本的目标是使用 BigQuery ML 构建一个价格优化模型。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 BigQuery ML。 教程步骤
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Vertex AI Workbench 文本数据的情感分析 |
使用 AutoML Natural Language 和 Vertex AI 进行情感分析。
了解如何训练和部署 AutoML 情感分析模型并进行预测。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解文本数据的情感分析。 教程步骤
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Vertex AI Workbench Dataproc Serverless for Spark |
使用 Dataproc 提取和分析 BigQuery 中的数据。
本笔记本教程运行一个 Apache Spark 作业，以从 BigQuery“GitHub 活动数据”数据集提取数据、查询数据，然后将结果写回 BigQuery。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 Dataproc Serverless for Spark。 教程步骤
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Vertex AI Workbench Dataproc |
将 SparkML 与 Dataproc 和 BigQuery 搭配使用。
本教程运行一个 Apache SparkML 作业，以从 BigQuery 数据集中提取数据、执行探索性数据分析、清理数据、执行特征工程、训练模型、评估模型、输出结果，并将模型保存到 Cloud Storage 存储桶。 详细了解 Vertex AI Workbench。 详细了解 Dataproc。 教程步骤
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