vertex ai samples

Google Cloud Vertex AI样品

该存储库包含笔记本电脑，代码示例，示例应用程序和其他资源，这些资源演示了如何使用Google Cloud Vertex AI使用，开发和管理机器学习和生成AI工作流程。

概述

Vertex AI是一个完整的，统一的AI开发平台，用于构建和使用生成AI。该存储库旨在帮助您开始使用顶点AI。无论您是新手AI还是经验丰富的ML从业人员，您都可以在这里找到宝贵的资源。

有关更多顶点AI生成的AI笔记本样本，请访问顶点AI生成的AI GitHub存储库。

探索，学习和贡献

您可以探索，学习和为此存储库做出贡献，以在Vertex AI上释放机器学习的全部潜力！

探索和学习

探索此存储库，请按照每个笔记本的标题部分中的链接进行 -

打开并在Colab中运行笔记本
打开并在Colab Enterprise中运行笔记本
打开并在顶点AI Workbench中运行笔记本
在Github上查看笔记本

贡献

请参阅贡献指南。

开始

要开始使用Vertex AI，您必须拥有一个Google Cloud Project。

• 如果您没有Google Cloud项目，则可以免费使用免费步道在GCP上学习和构建。
• 拥有Google Cloud项目后，您可以了解有关设置项目和开发环境的更多信息。

存储库结构

├── 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

例子

类别	产品	描述
模型	Model Garden/	在顶点AI上提供的第一方，开源和第三方模型的策划集合，包括双子座，Gemma，Llama 3，Claude 3等。
数据	Feature Store/	使用顶点AI功能商店设置和管理在线服务。
	datasets/	使用顶点AI使用BigQuery和数据标记服务。
模型开发	automl/	训练并在汽车模型上做出预测
	custom/	在顶点AI上创建，部署和服务自定义模型
	ray_on_vertex_ai/	使用Colab Enterprise和Vertex AI SDK进行Python连接到射线群集。
部署和使用	prediction/	使用预先构建的容器来建立，训练和部署模型进行自定义培训和预测。
	model_registry/	使用模型注册表创建和注册模型。
	Explainable AI/	使用Vertex可解释的基于功能的基于功能和示例的解释来解释模型如何或为什么产生特定预测。
	ml_metadata/	记录元数据的元数据，文物和查询，以帮助分析，调试和审核ML系统的性能。
工具	Pipelines/	使用“顶点AI Pipelines”和`Google Cloud Pipeline组件'构建，调整或部署自定义模型。

得到帮助

请使用“问题”页面提供反馈或提交错误报告。

免责声明

这不是官方支持的Google产品。此存储库中的代码仅用于说明目的。

参考

• 顶点AI Jupyter笔记本教程
• 顶点AI生成AI GitHub存储库
• 顶点AI Docuctaton