vertex ai samples
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該存儲庫包含筆記本電腦，代碼示例，示例應用程序和其他資源，這些資源演示瞭如何使用Google Cloud Vertex AI使用，開發和管理機器學習和生成AI工作流程。
Vertex AI是一個完整的，統一的AI開發平台，用於構建和使用生成AI。該存儲庫旨在幫助您開始使用頂點AI。無論您是新手AI還是經驗豐富的ML從業人員，您都可以在這裡找到寶貴的資源。
有關更多頂點AI生成的AI筆記本樣本，請訪問頂點AI生成的AI GitHub存儲庫。
您可以探索，學習和為此存儲庫做出貢獻，以在Vertex AI上釋放機器學習的全部潛力！
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要開始使用Vertex AI，您必須擁有一個Google Cloud Project。
├── 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
| 類別 | 產品 | 描述 |
|---|---|---|
| 模型 | Model Garden/ | 在頂點AI上提供的第一方，開源和第三方模型的策劃集合，包括雙子座，Gemma，Llama 3，Claude 3等。 |
| 數據 | Feature Store/ | 使用頂點AI功能商店設置和管理在線服務。 |
datasets/ | 使用頂點AI使用BigQuery和數據標記服務。 | |
| 模型開發 | automl/ | 訓練並在汽車模型上做出預測 |
custom/ | 在頂點AI上創建，部署和服務自定義模型 | |
ray_on_vertex_ai/ | 使用Colab Enterprise和Vertex AI SDK進行Python連接到射線群集。 | |
| 部署和使用 | prediction/ | 使用預先構建的容器來建立，訓練和部署模型進行自定義培訓和預測。 |
model_registry/ | 使用模型註冊表創建和註冊模型。 | |
Explainable AI/ | 使用Vertex可解釋的基於功能的基於功能和示例的解釋來解釋模型如何或為什麼產生特定預測。 | |
ml_metadata/ | 記錄元數據的元數據，文物和查詢，以幫助分析，調試和審核ML系統的性能。 | |
| 工具 | Pipelines/ | 使用“頂點AI Pipelines”和`Google Cloud Pipeline組件'構建，調整或部署自定義模型。 |
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這不是官方支持的Google產品。此存儲庫中的代碼僅用於說明目的。
