Dokumentation zu Vertex AI

Vertex AI ist eine ML-Plattform, mit der Sie ML-Modelle und KI-Anwendungen trainieren und bereitstellen können. Vertex AI kombiniert Data Engineering-, Data Science- und ML-Engineering-Workflows, sodass Teams mit einem gemeinsamen Toolset zusammenarbeiten können. Weitere Informationen

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  Gemini

  Verwenden Sie Gemini, das multimodale generative KI-Modell von Google, um Bilder, Videos und Text zu verarbeiten.

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  Generative AI

  Sie können auf die generativen KI-Modelle von Google zugreifen, um die Modelle zu testen, zu optimieren und für den Einsatz in Ihren KI-gestützten Anwendungen bereitzustellen.

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  Model Garden

  Verwenden Sie Model Garden, um Google-eigene Modelle zu ermitteln, zu testen, anzupassen und bereitzustellen und ausgewählte generative OSS-KI-Modelle und LLMs bereitzustellen.

Dokumentationsressourcen

• Einstieg in GenAI

  • Anleitung für generative KI ausprobieren
  • LLMs im Model Garden entdecken
• Erste Schritte mit Vertex AI

  • Modell mit dem Python SDK trainieren
  • Informationen zu AutoML
• Eigenes ML-Modell trainieren

  • Modell mit AutoML anhand tabellarischer Daten trainieren
  • Modell mit einem ML-Framework trainieren (benutzerdefiniertes Training)
• Workflow verwalten

  • Workflows mit Pipelines orchestrieren
  • Model Registry zum Verwalten von Modellversionen verwenden
  • ML-Features mit Vertex AI Feature Store bereitstellen
  • Leistung des Modells im Blick behalten
  • Mit verschiedenen ML-Techniken mit dem Modell experimentieren
  • Ray in Vertex AI verwenden, um das Training zu skalieren
• Anleitungen und Beispiele

  • Anleitung für Jupyter-Notebooks
  • Codebeispiele zu Vertex AI-Themen ansehen
  • Mit Terraform eine Vertex AI Workbench-Instanz erstellen
• Ressourcen

  • Preise
  • Kontingente und Limits
  • Versionshinweise
  • Support kontaktieren

Neueste Videos

Vertex AI- und Cloud ML-Produkte

Generative AI und vortrainierte Modelle
Generative AI Generative AI Model Garden Gemini (multimodal) PaLM 2 für Text PaLM 2 für Chat Einbettungen für Text Einbettungen für multimodale Konfigurationen Codey für Codevervollständigung	Codey für die Codegenerierung Codey für Codechat Imagen für die Bildgenerierung Erweiterungen Generativer KI-Bewertungsdienst Vertex AI Studio Imagen für visuelle Untertitel Imagen für visuelle Fragen und Antworten	Aufgabenspezifische Lösungen Cloud Vision Video Intelligence API Visual Inspection AI Cloud Natural Language API Timeseries Insights API
KI-Lösungen
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Modelltraining und -entwicklung
Automatisches Training Vertex AI AutoML Tabular Vertex AI AutoML Image Vertex AI AutoML Video	Benutzerdefiniertes Training Vertex AI Training Neural Architecture Search von Vertex AI Ray in Vertex AI Deep Learning Container Deep-Learning-VM-Images
MLOps und Produktion
Bereitstellung Vertex-AI-Prediction Entwicklertools Colab Enterprise Vertex AI Workbench Modelliteration Vertex AI Experiments	Monitoring und Bewertung Vertex Explainable AI Vertex AI Model Monitoring Vertex AI-Modellbewertung Vertex AI TensorBoard	Daten und Features Vertex AI-Datasets Vertex AI Feature Store Orchestrierung Vertex AI Pipelines Vertex AI Model Registry