Vertex AI SDK 類別總覽

資料科學家和機器學習 (ML) 開發人員使用 Vertex AI SDK for Python，在自訂 ML 工作流程中建構、訓練及部署模型。包括建立資料集和上傳資料、訓練機器學習模型、上傳及儲存模型、部署模型、執行批次預測工作，以及管理模型和端點。

Vertex AI SDK 也包含多個類別，可使用文字、程式碼、即時通訊和文字嵌入基礎模型，建立生成式 AI 解決方案。您可以使用這些類別生成文字、建立文字或程式碼聊天機器人、調整基礎模型，以及建立文字嵌入。文字嵌入是向量形式的文字，用於搜尋項目。詳情請參閱 Vertex AI SDK 中的語言模型類別簡介。

您可以在 Gemini Enterprise Agent Platform 內裝載的 JupyterLab 筆記本中使用 Vertex AI SDK for Python，撰寫及執行程式碼。筆記本已預先安裝 TensorFlow 和 PyTorch 等機器學習架構。您也可以使用其他筆記本 (例如 Colab 筆記本)，或選擇支援 Python 的開發人員環境。

如要立即試用 Python 適用的 Vertex AI SDK，請參閱下列資源：

Vertex AI SDK 包含許多類別，可協助您自動擷取資料、訓練模型及取得預測結果。此外，還包含可協助您監控、評估及最佳化機器學習工作流程的類別。這些類別大致可分為以下幾類：

  • 資料類別包括可處理結構化資料、非結構化資料和 Vertex AI 特徵儲存庫的類別。
  • 訓練類別包括適用於結構化和非結構化資料的 AutoML 訓練、自訂訓練、超參數訓練和管道訓練。
  • 模型類別可處理模型和模型評估作業。
  • 預測類別適用於批次預測、線上預測和向量搜尋預測。
  • 追蹤類別可搭配 Vertex ML Metadata、Vertex AI Experiments 和 Vertex AI TensorBoard 使用。