AI 和机器学习

Google Cloud AI 和 机器学习产品的文档和资源，涵盖平台、预训练模型以及用于构建智能应用的工具。

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探索 Google Cloud中的 AI 和机器学习

阅读有关 AI 和机器学习产品、功能和流程的文档和 Cloud Architecture Center 文章。
在统一平台上支持数据工程、数据科学和机器学习工程工作流，使您能够训练机器学习模型并部署 AI 解决方案。
利用涵盖各种 AI 和机器学习主题的架构中心资源规划您的方法。
规划机器学习的实现，重点关注基于数据和代码的自定义训练模型。

培训、博文等

转到培训课程、博文和其他相关资源。
在 Google Cloud中学习 Vertex AI 和 Gemini。
学习机器学习系统的设计、构建、生产化、优化、运营和维护工作。

AI 和机器学习产品（按应用场景）

展开各个部分或使用过滤条件查找适用于典型使用场景的产品和指南。

探索相关文档，了解如何使用 Gemini Enterprise Agent Platform 构建、部署和管理 AI 模型及智能体。

一个统一的平台，用于构建、部署和管理 AI 模型和智能体。
一款集内网搜索、AI 助理及代理功能于一体的平台。
发现、测试、自定义和部署所选模型和资产。

构建和部署完整的代理式应用。

使用 ADK 简化智能体构建流程。
保障和管控所有智能体交互的连接性。
在整个组织中安全地存储、发现和管理 MCP 服务器、工具及 AI 智能体。
一组可让开发者在生产环境中部署、管理和扩缩 AI 智能体的服务。
设计并测试智能体。

依托企业真实数据实现生成式 AI 回答接地，并提供准确的企业搜索结果。

基于您自己的数据构建 Google 品质的搜索应用。
将孤立的信息整理成组织知识。
通过为企业数据资产提供 AI 赋能的高质量上下文，让智能体以企业数据为依据。
一种用于开发上下文增强型 LLM 应用的数据框架。
执行向量相似度搜索。

使用托管式协作笔记本环境。

使用集成式笔记本生产环境。
一个具有 Google Cloud安全与合规性功能的托管式协作笔记本环境。
开发和部署 TensorFlow 模型。

根据您的数据训练机器学习模型。

使用张量处理单元加速机器学习工作负载。
使用预先安装了关键数据科学框架的 Docker 容器。
使用针对数据科学和机器学习进行了优化的虚拟机映像。
跟踪和分析实验、模型架构和训练环境。
将大规模自定义模型训练付诸使用。
搜索最佳神经架构，以提高准确率、缩短延迟时间并优化内存使用情况。
为您的机器学习工作流执行分布式计算和并行处理。

监控、编排和部署机器学习模型。

直接在可伸缩的基础设施上运行 AI/机器学习工作负载。
使用 Kubernetes 编排整个 AI/机器学习生命周期。
使用流水线自动执行、监控和管理机器学习系统。
从训练好的模型中提供预测结果。
简化机器学习特征管理和在线服务。
管理机器学习模型的完整生命周期。
提供特征偏差和偏移的模型监控。
跟踪、直观呈现和比较机器学习实验。

客户服务、对话、语音和文本

应用 Google 先进的语言和对话 AI 功能。

为人工客服人员提供持续的实时支持。
使用先进的自然语言理解技术。
一系列对话式 AI 工具和解决方案。
使用虚拟客服处理复杂的对话。
检测并直观呈现联络中心数据中的模式。
设计标准对话界面。
将文档中的非结构化数据转换为结构化数据。
跨语音和数字渠道将客户互动排入队列并进行路由。

Speech-to-Text

将语音识别技术集成到开发者应用中。

Text-to-Speech

将文字转换为自然的语音。
以编程方式动态翻译文本。

大规模处理和分析视频串流及图片。

集成视觉检测功能，包括图像标记和人脸检测。
使用上下文信息为视频或直播添加注释。
转换实时视频，并将其打包以进行流式传输。
转换并打包视频文件，以优化视频传输。
大规模处理和分析视频串流及图片。
将广告动态插入视频点播和直播。

展开此部分可查看相关产品和文档。

一种超级计算机架构，采用系统级代码签名，可提升 AI 训练、调优及服务的成效和效率。
通过我们的远程 Model Context Protocol 服务器，在 AI 赋能的应用中使用 Google 和 Google Cloud 服务。
注入用户事件和目录数据，并在您的网站上提供预测或搜索结果。
借助 AI 更快、更准确地检测可疑的潜在洗钱活动。
将机器学习技术融入职位搜索体验的服务，可为求职者提供高质量的搜索结果。
使通信服务提供商能够提取信息以向电信客户推荐措施。