בדף הזה מתוארים הממשקים שבהם אפשר להשתמש כדי ליצור אינטראקציה עם Gemini Enterprise Agent Platform, ומתי כדאי להשתמש בהם. אפשר להשתמש בממשקים האלה יחד עם אחד מפתרונות המחברות של Agent Platform.
חלק מהפעולות ב-Gemini Enterprise Agent Platform זמינות רק דרך ממשקים ספציפיים, ולכן יכול להיות שתצטרכו לעבור בין ממשקים במהלך תהליך העבודה. לדוגמה, ב-Vertex AI Experiments, צריך להשתמש ב-API כדי לרשום נתונים ביומן של הרצת ניסוי, אבל אפשר לראות את התוצאות במסוף.
המסוף
מסוף Google Cloud הוא ממשק משתמש גרפי שבעזרתו אפשר לעבוד עם משאבי למידת מכונה.
ב Google Cloud מסוף, אפשר לנהל את מערכי הנתונים המנוהלים, המודלים, נקודות הקצה והמשימות. אפשר גם לגשת לשירותים אחרים של Google Cloud Google Cloud, כמו Cloud Storage ו-BigQuery, דרך המסוף.
אם אתם מעדיפים לראות ולנהל את המשאבים וההדמיות של Gemini Enterprise Agent Platform דרך ממשק משתמש גרפי, אתם יכולים להשתמש במסוף Google Cloud .
מידע נוסף זמין בדף לוח הבקרה בקטע Gemini Enterprise Agent Platform:
gcloud
ממשק שורת הפקודה (CLI) של Google Cloud הוא קבוצת כלים ליצירה ולניהול של משאבי Google Cloud באמצעות הפקודה gcloud.
משתמשים ב-Google Cloud CLI כשרוצים לנהל את המשאבים של Gemini Enterprise Agent Platform משורת הפקודה או דרך סקריפטים ופעולות אוטומטיות אחרות.
למידע נוסף, ראו התקנת ה-CLI של gcloud ומדריך העזר בנושא gcloud ai.
Terraform
Terraform הוא כלי מסוג תשתית כקוד (IaC), שאפשר להשתמש בו כדי להקצות את התשתית, כמו משאבים והרשאות, למספר שירותיGoogle Cloud , כולל פלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise.
אתם יכולים להגדיר את המשאבים וההרשאות של פלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise עבור הפרויקט Google Cloudבקובץ הגדרות של Terraform. לאחר מכן תוכלו להשתמש ב-Terraform כדי להחיל את ההגדרות על הפרויקט על ידי יצירת משאבים חדשים ועדכון משאבים קיימים.
אם אתם רוצים לתקנן את התשתית של משאבי Gemini Enterprise Agent Platform בפרויקט Google Cloud שלכם ולעדכן את התשתית הקיימת של פרויקט Google Cloudתוך כדי מילוי תלות במשאבים, תוכלו להשתמש ב-Terraform.
כדי להתחיל, אפשר לעיין במאמר תמיכה ב-Terraform ל-Gemini Enterprise Agent Platform.
Python
אתם יכולים להשתמש ב-Agent Platform SDK for Python כדי להפוך את תהליך העבודה שלכם ב-Gemini Enterprise Agent Platform לאוטומטי באמצעות תכנות.
Agent Platform SDK ל-Python דומה לספריית הלקוח של Gemini Enterprise Agent Platform Python, אבל ה-SDK הוא ברמה גבוהה יותר ופחות מפורט. מידע נוסף זמין במאמר הסבר על ההבדלים בין ה-SDK לספריית הלקוח.
כדי להתחיל, אפשר לעיין במאמר בנושא התקנת Agent Platform SDK.
ספריות לקוח
ספריות לקוח משתמשות במוסכמות הטבעיות של כל שפה נתמכת כדי לקרוא ל-Agent Platform API, ומפחיתות את כמות הקוד שחוזר על עצמו (boilerplate) שצריך לכתוב.
השפות הבאות נתמכות ב-Gemini Enterprise Agent Platform:
Python. ספריית הלקוח של Python ל-Gemini Enterprise Agent Platform מותקנת כשמתקינים את Agent Platform SDK for Python.
Java
Node.js
C#
המשך
מידע נוסף זמין במאמר התקנת ספריות לקוח של Gemini Enterprise Agent Platform.
REST
Gemini Enterprise Agent Platform API בארכיטקטורת REST מספק שירותי RESTful לניהול משימות, מודלים ונקודות קצה, וליצירת היקשים עם מודלים מתארחים ב- Google Cloud.
אם אתם צריכים להשתמש בספריות משלכם כדי לקרוא ל-Agent Platform API מהאפליקציה, אתם יכולים להשתמש ב-API בארכיטקטורת REST.
כדי להתחיל, אפשר לעיין במאמר Agent Platform API REST reference.
המאמרים הבאים
- הגדרת פרויקט וסביבת פיתוח
- בוחרים שיטת אימון.
- מדריכים לתמונות, לטבלאות ולאימון מותאם אישית.
- שיטות מומלצות להטמעה של מודלים מותאמים אישית ללמידת מכונה ב-Gemini Enterprise Agent Platform