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Muestras de IA de vértices de Google Cloud

Este repositorio contiene cuadernos, muestras de código, aplicaciones de muestra y otros recursos que demuestran cómo usar, desarrollar y administrar el aprendizaje automático y los flujos de trabajo generativos de IA utilizando Google Cloud Vertex AI.

Descripción general

Vertex AI es una plataforma de desarrollo de IA unificada y totalmente administrada para construir y usar IA generativa. Este repositorio está diseñado para ayudarlo a comenzar con Vertex Ai. Ya sea que sea nuevo en Vertex AI o un practicante de ML experimentado, encontrará recursos valiosos aquí.

Para obtener más muestras de cuaderno de AI AI Vertex AI, visite el repositorio de GitHub generativo de AI Vertex AI.

Explorar, aprender y contribuir

¡Puede explorar, aprender y contribuir a este repositorio para liberar todo el potencial del aprendizaje automático en Vertex AI!

Explorar y aprender

Explore este repositorio, siga los enlaces en la sección de encabezado de cada uno de los cuadernos a -

Abra y ejecute el cuaderno en Colab
Abra y ejecute el cuaderno en Colab Enterprise
Abra y ejecute el cuaderno en Vertex AI Workbench
Ver el cuaderno en Github

Contribuir

Vea la guía contribuyente.

Empezar

Para comenzar a usar Vertex AI, debe tener un proyecto de Google Cloud.

Si no tiene un proyecto de Google Cloud, puede aprender y construir en GCP de forma gratuita utilizando Trail gratuito.
Una vez que tenga un proyecto de Google Cloud, puede obtener más información sobre cómo configurar un proyecto y un entorno de desarrollo.

Estructura de repositorio

├── notebooks
│   ├── official - Notebooks demonstrating use of each Vertex AI service
│   │   ├── automl
│   │   ├── custom
│   │   ├── ...
│   ├── community - Notebooks contributed by the community
│   │   ├── model_garden
│   │   ├── ...
├── community-content - Sample code and tutorials contributed by the community

Ejemplos

Categoría	Producto	Descripción
Modelo	`Model Garden/`	Colección curada de modelos de primera parte, de código abierto y de terceros disponibles en Vertex AI, incluidos Gemini, Gemma, Llama 3, Claude 3 y muchos más.
Datos	`Feature Store/`	Configure y administre el servicio en línea con Vertex AI Feature Store.
	`datasets/`	Use el servicio BigQuery y etiquetado de datos con Vertex AI.
Desarrollo modelo	`automl/`	Entrenar y hacer predicciones en modelos Automl
	`custom/`	Crear, implementar y servir modelos personalizados en Vertex AI
	`ray_on_vertex_ai/`	Use Colab Enterprise y Vertex Ai SDK para Python para conectarse al clúster de rayos.
Implementar y usar	`prediction/`	Construya, entrena e implementa modelos utilizando contenedores prebuilados para capacitación y predicción personalizadas.
	`model_registry/`	Use el registro de modelos para crear y registrar un modelo.
	`Explainable AI/`	Use las explicaciones basadas en características y de ejemplo de Vertex Explicable AI para explicar cómo o por qué un modelo produjo una predicción específica.
	`ml_metadata/`	Registre los metadatos y los artefactos y consulte que los metadatos para ayudar a analizar, depurar y auditar el rendimiento de su sistema ML.
Herramientas	`Pipelines/`	Use `Vertex AI Pipelines` y 'Componentes de Google Cloud Pipeline` para construir, ajustar o implementar un modelo personalizado.