vertex ai samples
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이 저장소에는 Google Cloud Vertex AI를 사용하여 기계 학습 및 생성 AI 워크 플로우를 사용, 개발 및 생성 AI 워크 플로우를 사용, 개발 및 관리하는 방법을 보여주는 노트북, 코드 샘플, 샘플 앱 및 기타 리소스가 포함되어 있습니다.
Vertex AI는 생성 AI를 구축하고 사용하기위한 완전히 관리되고 통합 된 AI 개발 플랫폼입니다. 이 저장소는 Vertex AI를 시작할 수 있도록 설계되었습니다. Vertex AI를 처음 사용하든 숙련 된 ML 실무자이든, 여기에는 귀중한 자원이 있습니다.
더 많은 정점 AI 생성 AI 노트북 샘플을 보려면 Vertex AI 생성 AI Github 저장소를 방문하십시오.
이 저장소를 탐색하고 배우고 기여하여 정점 AI에서 기계 학습의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다!
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Colab에서 노트북을 열고 실행하십시오
Colab Enterprise에서 노트북을 열고 실행하십시오
Vertex AI Workbench에서 노트북을 열고 실행하십시오
Github의 노트북을보십시오
기고 가이드를 참조하십시오.
Vertex AI를 사용하려면 Google 클라우드 프로젝트가 있어야합니다.
├── 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
| 범주 | 제품 | 설명 |
|---|---|---|
| 모델 | Model Garden/ | Gemini, Gemma, Llama 3, Claude 3 등을 포함한 Vertex AI에서 제공되는 1 자, 오픈 소스 및 타사 모델의 선별 된 컬렉션. |
| 데이터 | Feature Store/ | Vertex AI 기능 저장소를 사용하여 온라인 서빙을 설정하고 관리하십시오. |
datasets/ | Vertex AI와 함께 BigQuery 및 데이터 라벨링 서비스를 사용하십시오. | |
| 모델 개발 | automl/ | Automl 모델을 훈련시키고 예측하십시오 |
custom/ | Vertex AI에서 사용자 정의 모델을 작성, 배포 및 제공합니다 | |
ray_on_vertex_ai/ | Python을 위해 Colab Enterprise 및 Vertex AI SDK를 사용하여 Ray 클러스터에 연결하십시오. | |
| 배포 및 사용 | prediction/ | 맞춤형 교육 및 예측을 위해 미리 건축 된 컨테이너를 사용하여 모델을 구축, 훈련 및 배포하십시오. |
model_registry/ | 모델 레지스트리를 사용하여 모델을 생성하고 등록하십시오. | |
Explainable AI/ | Vertex 설명 가능한 AI의 기능 기반 및 예제 기반 설명을 사용하여 모델이 특정 예측을 어떻게 또는 왜 생성했는지 설명하십시오. | |
ml_metadata/ | ML 시스템의 성능을 분석, 디버그 및 감사하는 데 도움이되는 메타 데이터 메타 데이터 및 아티팩트 및 쿼리를 기록하십시오. | |
| 도구 | Pipelines/ | 'Vertex AI Pipelines'및 'Google Cloud Pipeline Components'를 사용하여 사용자 정의 모델을 빌드, 조정 또는 배포하십시오. |
문제 페이지를 사용하여 피드백을 제공하거나 버그 보고서를 제출하십시오.
이것은 공식적으로 지원되는 Google 제품이 아닙니다. 이 저장소의 코드는 실증 목적으로 만 사용됩니다.
