סקירה כללית של מחלקות Vertex AI SDK

מדעני נתונים ומפתחים של למידת מכונה (ML) משתמשים ב-Agent Platform SDK ל-Python כדי לבנות, לאמן ולפרוס מודלים בתהליך עבודה מותאם אישית של ML. הפעולות האלה כוללות יצירה של מערכי נתונים והעלאה של נתונים, אימון של מודל ML, העלאה ואחסון של המודל, פריסה של המודל, הפעלה של משימות חיזוי באצווה וניהול של המודלים ונקודות הקצה.

‫Vertex AI SDK כולל גם מחלקות ליצירת פתרונות של AI גנרטיבי עם מודלים בסיסיים של טקסט, קוד, צ'אט והטמעת טקסט. אתם יכולים להשתמש במחלקות האלה כדי ליצור טקסט, ליצור צ'אט בוט של טקסט או קוד, לכוונן מודל בסיס וליצור הטמעת טקסט. הטבעת טקסט היא טקסט בפורמט של וקטור שמשמש לחיפוש פריטים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא מבוא למחלקות של מודלי שפה ב-Vertex AI SDK.

אתם יכולים להשתמש ב-Agent Platform SDK for Python ב-notebooks של JupyterLab שמתארחים ב-Gemini Enterprise Agent Platform כדי לכתוב ולהריץ את הקוד. הנוטבוקים כוללים מסגרות ML שהותקנו מראש, כמו TensorFlow ו-PyTorch. אפשר גם להשתמש ב-notebooks אחרים, כמו notebooks של Colab, או בסביבת פיתוח לבחירתכם שתומכת ב-Python.

אם אתם רוצים לנסות להשתמש ב-Agent Platform SDK for Python כבר עכשיו, אתם יכולים להיעזר במקורות המידע הבאים:

חבילת ה-Vertex AI SDK כוללת הרבה מחלקות שיעזרו לכם לבצע אוטומציה של הטמעת נתונים, לאמן מודלים ולקבל חיזויים. הוא כולל גם שיעורים שיעזרו לכם לעקוב אחרי תהליך העבודה של למידת המכונה (ML), להעריך אותו ולבצע בו אופטימיזציה. אפשר לקבץ את המחלקות באופן כללי לקטגוריות הבאות:

  • סיווגי נתונים כוללים סיווגים שפועלים עם נתונים מובנים, נתונים לא מובנים ו-Vertex AI Feature Store.
  • כיתות הדרכה כוללות כיתות שעובדות עם AutoML training לנתונים מובנים ולא מובנים, הדרכה בהתאמה אישית, הדרכה בהיפר-פרמטרים והדרכה בצינורות.
  • מחלקות מודלים פועלות עם מודלים והערכות מודלים.
  • סיווגי תחזיות פועלים עם תחזיות באצווה, תחזיות אונליין ותחזיות של חיפוש וקטורי.
  • מעקב אחרי מחלקות פועל עם Vertex ML Metadata,‏ Vertex AI Experiments ו-Vertex AI TensorBoard.