Klicken Sie auf eine Modellkarte, um das damit verknüpfte Modell zu verwenden. Sie können auf eine Modellkarte klicken, um Prompts zu testen, ein Modell zu optimieren, Anwendungen zu erstellen und Codebeispiele aufzurufen.
Testaufforderungen
Verwenden Sie die Vertex AI PaLM API-Modellkarte, um Aufforderungen zu testen.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Model Garden auf.
Suchen Sie nach einem unterstützten Modell, das Sie testen möchten, und klicken Sie auf Details ansehen.
Klicken Sie auf Eingabeaufforderung-Design öffnen.
Sie werden zur Seite Eingabeaufforderungsdesign weitergeleitet.
Geben Sie in das Feld Eingabeaufforderung die Eingabeaufforderung ein, die Sie testen möchten.
Optional: Konfigurieren Sie die Modellparameter.
Klicken Sie auf Senden.
Modell abstimmen
Verwenden Sie zum Optimieren unterstützter Modelle eine Vertex AI-Pipeline oder ein Notebook.
Mit einer Pipeline abstimmen
BERT- und T5-FLAN-Modelle unterstützen die Modelloptimierung mithilfe einer Pipeline.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Model Garden auf.
Geben Sie in Modelle suchen die Namen BERT oder T5-FLAN ein und klicken Sie dann auf die Lupe, um zu suchen.
Klicken Sie auf der T5-FLAN-Modellkarte oder auf der BERT-Modellkarte auf Details ansehen.
Klicken Sie auf Pipeline zur Feinabstimmung öffnen.
Sie werden zur Seite "Vertex AI Pipelines" weitergeleitet.
Klicken Sie auf Ausführung erstellen, um die Feinabstimmung zu starten.
In einem Notebook anhören
Die Modellkarten für die meisten Open-Source-Modellionsmodelle und feinabstimmungbare Modelle unterstützen die Feinabstimmung in einem Notebook.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Model Garden auf.
Suchen Sie nach einem unterstützten Modell, das Sie optimieren möchten, und klicken Sie auf Details ansehen.
Klicken Sie auf Notebook öffnen.
Modell bereitstellen
Sie können ein Modell über die entsprechende Modellkarte bereitstellen, z. B. „Stabile Diffusion“. Beim Bereitstellen eines Modells können Sie eine Compute Engine-Reservierung verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Reservierungen mit Vorhersage verwenden.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Model Garden auf.
Suchen Sie ein unterstütztes Modell, das Sie bereitstellen möchten, und klicken Sie auf die zugehörige Modellkarte.
Klicken Sie auf Bereitstellen, um den Bereich Modell bereitstellen zu öffnen.
Geben Sie im Bereich Modell bereitstellen Details für die Bereitstellung an.
- Verwenden oder ändern Sie die generierten Modell- und Endpunktnamen.
- Wählen Sie einen Speicherort aus, an dem der Endpunkt für Ihr Modell erstellt werden soll.
- Wählen Sie einen Maschinentyp für jeden Knoten Ihrer Bereitstellung aus.
Wenn Sie eine Compute Engine-Reservierung verwenden möchten, wählen Sie unter Bereitstellungseinstellungen die Option Erweitert aus.
Wählen Sie im Feld Reservierungstyp einen Reservierungstyp aus. Die Reservierung muss mit den angegebenen Maschinenspezifikationen übereinstimmen.
- Erstellte Reservierung automatisch verwenden: Vertex AI wählt automatisch eine zulässige Reservierung mit übereinstimmenden Eigenschaften aus. Wenn in der automatisch ausgewählten Reservierung keine Kapazität vorhanden ist, verwendet Vertex AI den allgemeinen Google Cloud Ressourcenpool.
- Spezifische Reservierungen auswählen: Vertex AI verwendet eine bestimmte Reservierung. Wenn für die ausgewählte Reservierung keine Kapazität vorhanden ist, wird ein Fehler ausgegeben.
- Nicht verwenden (Standardeinstellung): Vertex AI verwendet den allgemeinenGoogle Cloud -Ressourcenpool. Dieser Wert hat denselben Effekt wie das Weglassen einer Reservierung.
Klicken Sie auf Bereitstellen.
Codebeispiele ansehen
Die meisten Modellkarten für aufgabenspezifische Lösungsmodelle enthalten Codebeispiele, die Sie kopieren und testen können.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Model Garden auf.
Suchen Sie nach einem unterstützten Modell, für das Sie Codebeispiele aufrufen möchten, und klicken Sie auf den Tab Dokumentation.
Auf der Seite wird zum Abschnitt „Dokumentation“ mit eingebettetem Beispielcode gescrollt.
Vision-App erstellen
Die Modellkarten für anwendbare Modelle für maschinelles Sehen unterstützen die Erstellung einer Vision-Anwendung.
Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Model Garden auf.
Suchen Sie im Abschnitt „Aufgabenspezifische Lösungen“ nach einem Vision-Modell, das Sie zum Erstellen einer Vision-Anwendung verwenden möchten, und klicken Sie auf Details ansehen.
Klicken Sie auf App erstellen.
Sie werden zu Vertex AI Vision weitergeleitet.
Geben Sie unter Anwendungsname einen Namen für Ihre Anwendung ein und klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie einen Abrechnungstarif aus und klicken Sie auf Erstellen.
Sie werden zu Vertex AI Vision Studio weitergeleitet, wo Sie die Anwendung für maschinelles Sehen weiter erstellen können.