En cada uno de los instructivos que se presentan aquí, se explica un flujo de trabajo de inteligencia artificial (IA) específico, creado para representar las tareas más comunes e ilustrar las capacidades de Vertex AI. Elige el instructivo que mejor se adapte a tu tipo de datos y tarea de IA. Después de seguir el instructivo, puedes usar los patrones que aprendiste para resolver tu propio problema de IA. Vertex AI ofrece instructivos de la consola de Google Cloud y de notebooks de Jupyter que usan el SDK de Python. Puedes abrir un instructivo de notebook directamente en Colab, descargar el notebook en tu entorno preferido o abrir el instructivo de notebook en Vertex AI Workbench.
Entrena un modelo de clasificación para datos tabulares
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Crea un conjunto de datos de Vertex AI a partir de datos tabulares y, luego, entrena un modelo de clasificación con AutoML. Implementa el modelo en un extremo y realiza predicciones en línea.
Consola de Google Cloud: Puedes elegir las guías de instructivo con instrucciones paso a paso para la consola de Google Cloud.
Notebook de Jupyter: Puedes elegir ejecutar este instructivo como un notebook de Jupyter. |
Entrena un modelo de regresión para datos tabulares
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Crea un conjunto de datos de Vertex AI a partir de datos tabulares y, luego, entrena un modelo de regresión con AutoML. Implementa el modelo en un extremo y realiza predicciones en línea o haz predicciones en formato por lotes.
Notebook de Jupyter: Puedes ejecutar este instructivo y realizar predicciones en línea con un notebook de Jupyter.
Notebook de Jupyter: Puedes elegir ejecutar este instructivo y realizar predicciones por lotes con un notebook de Jupyter. |
Entrena un modelo de previsión de series temporales para datos tabulares
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Crea un conjunto de datos de Vertex AI a partir de datos tabulares y, luego, entrena un modelo de previsión con AutoML. Haz predicciones en formato por lotes.
Notebook de Jupyter: Puedes elegir ejecutar este instructivo como un notebook de Jupyter. |
Entrena un modelo de clasificación para datos textuales
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Crea un conjunto de datos de Vertex AI para los datos de texto y, luego, entrena un modelo de clasificación con AutoML. Implementa el modelo en un extremo y realiza predicciones en línea.
Consola de Google Cloud: Puedes elegir las guías de instructivo con instrucciones paso a paso para la consola de Google Cloud.
Notebook de Jupyter: Puedes elegir ejecutar este instructivo como un notebook de Jupyter. |
Entrena un modelo de clasificación para datos de imágenes
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Crea un conjunto de datos de Vertex AI para los datos de imágenes y, luego, entrena un modelo de clasificación con AutoML. Implementa el modelo en un extremo y realiza predicciones en línea.
Consola de Google Cloud: Puedes elegir las guías de instructivo con instrucciones paso a paso para la consola de Google Cloud. |
Entrena un modelo de clasificación para datos de video
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Crea un conjunto de datos de Vertex AI para los datos de video y, luego, entrena un modelo de clasificación con AutoML. Haz predicciones en formato por lotes.
Consola de Google Cloud: Puedes elegir las guías de instructivo con instrucciones paso a paso para la consola de Google Cloud.
Notebook de Jupyter: Puedes elegir ejecutar este instructivo como un notebook de Jupyter. |
Cómo abrir un notebook en Vertex AI Workbench
Para abrir un instructivo de notebook en una instancia de Vertex AI Workbench, haz lo siguiente:
- Haz clic en el vínculo Vertex AI Workbench en la lista de notebooks. El vínculo abre la consola de Vertex AI Workbench.
- En la pantalla Implementar en notebook, escribe un nombre para tu nueva instancia de Vertex AI Workbench y haz clic en Crear.
- En el cuadro de diálogo Listo para abrir el notebook que aparece después de que se inicia la instancia, haz clic en Abrir.
- En la página Confirmar implementación en servidor de notebook, selecciona Confirmar.
- Antes de ejecutar el notebook, selecciona Kernel > Reiniciar el kernel y borrar todos los resultados.
¿Qué sigue?
- Consulta la lista completa de instructivos de Vertex AI para notebooks.
- Más información sobre el entrenamiento de modelos.