Ringkasan Model Garden

Model Garden adalah library model AI/ML yang membantu Anda menemukan, menguji, menyesuaikan, dan men-deploy model serta aset dari Google dan partner Google.

Keunggulan Model Garden

Saat Anda menggunakan model AI, Model Garden memberikan keunggulan berikut:

  • Semua model yang tersedia dikelompokkan di satu lokasi
  • Model Garden menyediakan pola deployment yang konsisten untuk berbagai jenis model
  • Model Garden menyediakan integrasi bawaan dengan bagian lain dari Gemini Enterprise Agent Platform seperti penyesuaian, evaluasi, dan penayangan model
  • Menayangkan model AI generatif bisa jadi sulit—Gemini Enterprise Agent Platform menangani deployment dan penayangan model untuk Anda

Mempelajari model

Untuk melihat daftar model dasar, model yang dapat disesuaikan, dan model khusus tugas open source dan Gemini Enterprise Agent Platform yang tersedia, buka halaman Model Garden di Google Cloud konsol.

Buka Model Garden

Kategori model yang tersedia di Model Garden adalah:

Kategori Deskripsi
Model dasar Model besar multitasking terlatih yang dapat dimodifikasi atau disesuaikan untuk tugas tertentu menggunakan Agent Studio, Agent Platform API, dan Agent Platform SDK.
Model yang dapat disesuaikan Model yang dapat Anda sesuaikan menggunakan notebook atau pipeline kustom.
Solusi khusus tugas Sebagian besar model bawaan ini siap digunakan. Banyak di antaranya yang dapat disesuaikan menggunakan data Anda sendiri.

Untuk memfilter model di panel filter, tentukan hal berikut:

  • Tugas: Klik tugas yang Anda inginkan untuk dijalankan model.
  • Koleksi model: Klik untuk memilih model yang dikelola oleh Google, partner, atau Anda.
  • Providers: Klik penyedia model.
  • Fitur: Klik fitur yang Anda inginkan dalam model.

Untuk mempelajari lebih lanjut setiap model, klik kartu modelnya.

Pemindaian keamanan model

Google melakukan pengujian dan benchmarking menyeluruh pada container penayangan dan penyesuaian yang kami sediakan. Pemindaian kerentanan aktif juga diterapkan pada artefak container.

Model pihak ketiga dari partner unggulan menjalani pemindaian checkpoint model untuk memastikan keasliannya. Model pihak ketiga dari HuggingFace Hub dipindai langsung oleh HuggingFace dan pemindai pihak ketiganya untuk mencari malware, file pickle, lapisan Keras Lambda, dan secret. Model yang dianggap tidak aman dari pemindaian ini ditandai oleh HuggingFace dan diblokir dari deployment di Model Garden. Model yang dianggap mencurigakan atau yang memiliki kemampuan untuk berpotensi menjalankan kode jarak jauh ditunjukkan di Model Garden, tetapi masih dapat di-deploy. Sebaiknya lakukan peninjauan menyeluruh terhadap model yang mencurigakan sebelum men-deploy-nya dalam Model Garden.

Harga

Untuk model open source di Model Garden, Anda akan dikenai biaya untuk penggunaan hal berikut di Gemini Enterprise Agent Platform:

  • Penyesuaian model: Anda akan dikenai biaya untuk resource komputasi yang digunakan dengan tarif yang sama seperti pelatihan kustom. Lihat harga pelatihan kustom.
  • Deployment model: Anda akan dikenai biaya untuk resource komputasi yang digunakan untuk men-deploy model ke endpoint. Lihat harga prediksi.
  • Colab Enterprise: Lihat harga Colab Enterprise.

Mengontrol akses ke model tertentu

Anda dapat menetapkan kebijakan organisasi Model Garden di tingkat organisasi, folder, atau project untuk mengontrol akses ke model tertentu di Model Garden. Misalnya, Anda dapat mengizinkan akses ke model tertentu yang telah Anda periksa dan menolak akses ke semua model lainnya.

Mempelajari Model Garden lebih lanjut

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang opsi deployment dan penyesuaian yang dapat Anda lakukan dengan model di Model Garden, lihat referensi di bagian berikut.

Men-deploy dan menayangkan

Pelajari lebih lanjut cara menyesuaikan deployment dan fitur penayangan lanjutan.

Penyesuaian

Pelajari lebih lanjut cara menyesuaikan model untuk menyesuaikan respons untuk kasus penggunaan tertentu.

Evaluasi

Pelajari lebih lanjut cara menilai respons model dengan Agent Platform

Referensi lainnya