Panoramica di Model Garden

Model Garden è una libreria di modelli AI/ML che ti aiuta a scoprire, testare, personalizzare ed eseguire il deployment di modelli e asset di Google e dei suoi partner.

Vantaggi di Model Garden

Quando lavori con i modelli di AI, Model Garden offre i seguenti vantaggi:

  • I modelli disponibili sono tutti raggruppati in un'unica posizione
  • Model Garden fornisce un pattern di deployment coerente per diversi tipi di modelli
  • Model Garden fornisce un'integrazione integrata con altre parti di Gemini Enterprise Agent Platform, come l'ottimizzazione, la valutazione e la pubblicazione dei modelli
  • L'hosting di modelli di AI generativa può essere difficile. Gemini Enterprise Agent Platform gestisce l'implementazione e l'hosting dei modelli per te

Esplora i modelli

Per visualizzare l'elenco dei modelli Gemini Enterprise Agent Platform e open source (di base, ottimizzabili e specifici per le attività) disponibili, vai alla pagina Model Garden nella consoleGoogle Cloud .

Vai a Model Garden

Le categorie dei modelli disponibili in Model Garden sono:

Categoria Descrizione
Modelli di base Modelli di grandi dimensioni preaddestrati e multitasking che possono essere ottimizzati o personalizzati per attività specifiche utilizzando Agent Studio, l'API Agent Platform e l'SDK Agent Platform.
Modelli ottimizzabili Modelli che possono essere ottimizzati mediante una pipeline o un notebook personalizzati.
Soluzioni specifiche per le attività La maggior parte di questi modelli predefiniti può essere usata subito. Molti possono essere personalizzati usando i tuoi dati.

Per filtrare i modelli nel riquadro dei filtri, specifica quanto segue:

  • Attività: fai clic sull'attività che vuoi che il modello esegua.
  • Raccolte di modelli: fai clic per scegliere i modelli gestiti da Google, dai partner o da te.
  • Provider: fai clic sul provider del modello.
  • Funzionalità: fai clic sulle funzionalità che vuoi includere nel modello.

Per saperne di più su ciascun modello, fai clic sulla relativa scheda del modello.

Per un elenco dei modelli disponibili in Model Garden, consulta Modelli disponibili in Model Garden.

Analisi della sicurezza del modello

Google esegue test e benchmark approfonditi sui container di serving e tuning che forniamo. La scansione attiva delle vulnerabilità viene applicata anche agli artefatti container.

I modelli di terze parti dei partner in evidenza vengono sottoposti a scansioni dei checkpoint del modello per garantirne l'autenticità. I modelli di terze parti di Hugging Face Hub vengono analizzati direttamente da Hugging Face e dal relativo scanner di terze parti per rilevare malware, file pickle, livelli Keras Lambda e segreti. I modelli ritenuti non sicuri da queste scansioni vengono segnalati da Hugging Face e il loro deployment in Model Garden viene bloccato. I modelli ritenuti sospetti o quelli che hanno la capacità di eseguire potenzialmente codice remoto sono indicati in Model Garden, ma possono comunque essere implementati. Ti consigliamo di eseguire una revisione approfondita di qualsiasi modello sospetto prima di eseguirne il deployment in Model Garden.

Prezzi

Per i modelli open source in Model Garden, ti viene addebitato l'utilizzo di quanto segue su Gemini Enterprise Agent Platform:

Controllare l'accesso a modelli specifici

Puoi impostare una policy dell'organizzazione Model Garden a livello di organizzazione, cartella o progetto per controllare l'accesso a modelli specifici in Model Garden. Ad esempio, puoi consentire l'accesso a modelli specifici che hai esaminato e negare l'accesso a tutti gli altri.

Scopri di più su Model Garden

Per saperne di più sulle opzioni di deployment e sulle personalizzazioni che puoi eseguire con i modelli in Model Garden, consulta le risorse nelle sezioni seguenti, che includono link a tutorial, riferimenti, blocchi note e video di YouTube.

Esegui il deployment e distribuisci

Scopri di più sulla personalizzazione delle implementazioni e sulle funzionalità avanzate di pubblicazione.

Ottimizzazione

Scopri di più sull'ottimizzazione dei modelli per personalizzare le risposte per casi d'uso specifici.

Valutazione

Scopri di più su come valutare le risposte del modello con Agent Platform

Risorse aggiuntive