Questa pagina descrive le interfacce che puoi utilizzare per interagire con la piattaforma agentica Gemini Enterprise e quando dovresti utilizzarle. Puoi utilizzare queste interfacce insieme a una delle soluzioni notebook di Agent Platform .
Alcune operazioni della piattaforma agentica Gemini Enterprise sono disponibili solo tramite interfacce specifiche, quindi potrebbe essere necessario passare da un'interfaccia all'altra durante il flusso di lavoro. Ad esempio, in Vertex AI Experiments, devi utilizzare l'API per registrare i dati in un'esecuzione dell'esperimento, ma puoi visualizzare i risultati nella console.
Console
La Google Cloud consolle è una Graphic User Interface che puoi utilizzare per lavorare con le risorse di machine learning.
Nellaconsolle puoi gestire set di dati Google Cloud gestiti, modelli, , endpoint e job. Puoi anche accedere ad altri Google Cloud servizi, come Cloud Storage e BigQuery, tramite la console.
Utilizza la Google Cloud consolle se preferisci visualizzare e gestire le risorse e le visualizzazioni della piattaforma agentica Gemini Enterprise tramite una Graphic User Interface.
Per saperne di più, consulta la pagina Dashboard della sezione Piattaforma agentica Gemini Enterprise:
gcloud
L'interfaccia a riga di comando (CLI) di Google Cloud è un insieme di strumenti per
creare e gestire Google Cloud le risorse utilizzando il comando gcloud.
Utilizza Google Cloud CLI quando vuoi gestire le risorse della piattaforma agentica Gemini Enterprise dalla riga di comando o tramite script e altre automazioni.
Per saperne di più, consulta Installare gcloud CLI e il
gcloud ai riferimento.
Terraform
Terraform è uno strumento di Infrastructure as Code (IaC) che puoi utilizzare per eseguire il provisioning dell'infrastruttura, come risorse e autorizzazioni, per più Google Cloud servizi, inclusa la piattaforma agentica Gemini Enterprise.
Puoi definire le risorse e le autorizzazioni della piattaforma agentica Gemini Enterprise per il tuo Google Cloud progetto in un file di configurazione Terraform. Puoi quindi utilizzare Terraform per applicare la configurazione al tuo progetto creando nuove risorse e aggiornando quelle esistenti.
Utilizza Terraform se vuoi standardizzare l'infrastruttura per le risorse della piattaforma agentica Gemini Enterprise nel tuo Google Cloud progetto e aggiornare l'infrastruttura del Google Cloud progetto esistente soddisfacendo le dipendenze delle risorse.
Per iniziare, consulta Supporto di Terraform per la piattaforma agentica Gemini Enterprise.
Python
Utilizza l'SDK Agent Platform per Python per automatizzare a livello di programmazione il flusso di lavoro della piattaforma agentica Gemini Enterprise.
L'SDK Agent Platform per Python è simile alla libreria client Python della piattaforma agentica Gemini Enterprise, tranne per il fatto che l'SDK è di livello superiore e meno granulare. Per saperne di più, consulta Informazioni sulle differenze tra SDK e libreria client.
Per iniziare, consulta Installare l'SDK Agent Platform.
Librerie client
Le librerie client utilizzano le convenzioni naturali di ogni linguaggio supportato per chiamare l'API Agent Platform e ridurre il codice boilerplate che devi scrivere.
I seguenti linguaggi sono supportati per la piattaforma agentica Gemini Enterprise:
Python. La libreria client Python della piattaforma agentica Gemini Enterprise viene installata quando installi l'SDK Agent Platform per Python.
Java
Node.js
C#
Vai
Per saperne di più, consulta Installare le librerie client della piattaforma agentica Gemini Enterprise.
REST
L'API REST della piattaforma agentica Gemini Enterprise fornisce servizi RESTful per la gestione di job, modelli ed endpoint e per l'esecuzione di inferenze con i modelli ospitati su Google Cloud.
Utilizza l'API REST se devi utilizzare le tue librerie per chiamare l'API Agent Platform dalla tua applicazione.
Per iniziare, consulta il riferimento REST dell'API Agent Platform.
Passaggi successivi
- Configura un progetto e un ambiente di sviluppo.
- Scegli un metodo di addestramento.
- Tutorial per l'addestramento di immagini, tabellare e personalizzato.
- Scopri le best practice per l'implementazione di modelli ML addestrati personalizzati su Gemini Enterprise Agent Platform.