Ringkasan kelas Agent Platform SDK

Developer data scientist dan machine learning (ML) menggunakan Agent Platform SDK untuk Python dalam membuat, melatih, dan men-deploy model pada alur kerja ML kustom. Aktivitas ini mencakup membuat set data dan mengupload data, melatih model ML, mengupload dan menyimpan model, men-deploy model, menjalankan tugas prediksi batch, serta mengelola model dan endpoint Anda.

Agent Platform SDK juga mencakup class untuk membuat solusi AI generatif dengan model dasar penyematan teks, kode, chat, dan teks. Anda dapat menggunakan class ini untuk menghasilkan teks, membuat chatbot teks atau kode, menyesuaikan model dasar, dan membuat penyematan teks. Penyematan teks adalah teks dalam bentuk vektor yang digunakan untuk menelusuri item. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Class model bahasa Agent Platform SDK.

Anda dapat menggunakan Agent Platform SDK untuk Python di notebook JupyterLab yang dihosting di dalam Gemini Enterprise Agent Platform untuk menulis dan menjalankan kode Anda. Notebook ini menyertakan framework ML bawaan, seperti TensorFlow dan PyTorch. Anda juga dapat menggunakan notebook lain, seperti notebook Colab, atau menggunakan lingkungan developer pilihan Anda yang mendukung Python.

Jika Anda ingin mencoba menggunakan Agent Platform SDK untuk Python sekarang, lihat resource berikut:

Agent Platform SDK mencakup banyak class untuk membantu Anda mengotomatiskan penyerapan data, melatih model, dan mendapatkan prediksi. Kursus ini juga mencakup class untuk membantu Anda memantau, mengevaluasi, dan mengoptimalkan alur kerja machine learning (ML). Class ini dapat dikelompokkan secara fleksibel ke dalam kategori berikut:

  • Class data mencakup class yang bekerja dengan data terstruktur, data tidak terstruktur, dan Gemini Enterprise Agent Platform Feature Store.
  • Class pelatihan mencakup class yang menggunakan pelatihan AutoML untuk data terstruktur dan tidak terstruktur, pelatihan kustom, pelatihan hyperparameter, dan pelatihan pipeline.
  • Kelas model berfungsi dengan evaluasi model dan model.
  • Class prediksi berfungsi dengan prediksi batch, prediksi online prediksi, dan prediksi Penelusuran vektor.
  • Class pelacakan berfungsi dengan Gemini Enterprise Agent Platform ML Metadata, Eksperimen di Agent Platform, dan TensorBoard Vertex AI.