或者,如果你更喜欢更具编程性的方法,则可以使用 Vertex AI SDK for Python 来部署和训练 Hugging Face 模型。下面你可以看到使用 Hugging Face 深度学习容器 (DLC) 在 Vertex AI 上调整 Gemma 的伪代码。 import os from google.cloud import aiplatfrom as vertex_ai # initiate vertex ai session vertex_ai....
1代的DALLE使用VQ-VAE 的改进版，2代的DALLE2 通过使用扩散模型将图片的生成提升到了一个新的高度，...
部署模型到 Vertex AI 端点 首先,我们需要在 Vertex AI 模型注册表中存储一个经过训练的模型,然后才能实施服务解决方案。这可以通过在 Vertex AI 中训练模型或导入预训练模型来完成。 现在,只需点击几下(或使用 API 调用),您就可以将模型部署到 Vertex AI 中的端点,以便进行在线预测。您可以在不编写任何额外自定...
1. 安装库和工具:安装所需的Python库,使用 Vertex AI 进行身份验证,并创建一个 Redis 数据库。 2. 创建 BigQuery 表格:将数据集加载到您的GCP 项目中的 BigQuery 表格中。 3. 生成文本嵌入:循环遍历数据集中的记录,使用PaLM 2 嵌入 API 创建文本嵌入。 4. 加载嵌入:将文本嵌入和一些元数据加载到运行中的Red...
1.安装库和工具:安装所需的 Python 库,使用 Vertex AI 进行身份验证,并创建一个 Redis 数据库。 2.创建 BigQuery 表格:将数据集加载到您的 GCP 项目中的 BigQuery 表格中。 3.生成文本嵌入:循环遍历数据集中的记录,使用 PaLM 2 嵌入 API 创建文本嵌入。
--> We are adding a new AI connector for the talking to the Gemini API on Google Vertex AI: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/multimodal/overview Note that this is for Gemini hosted on Vertex AI. Google also offers Gemini access on their Google AI platform: https:/...
1. 安装库和工具:安装所需的 Python 库,使用 Vertex AI 进行身份验证,并创建一个 Redis 数据库。 2. 创建 BigQuery 表格:将数据集加载到您的 GCP 项目中的 BigQuery 表格中。 3. 生成文本嵌入:循环遍历数据集中的记录,使用 PaLM 2 嵌入 API 创建文本嵌入。
部署模型到 Vertex AI 端点 首先,我们需要在 Vertex AI 模型注册表中存储一个经过训练的模型,然后才能实施服务解决方案。这可以通过在 Vertex AI 中训练模型或导入预训练模型来完成。 现在,只需点击几下(或使用 API 调用),您就可以将模型部署到 Vertex AI 中的端点,以便进行在线预测。您可以在不编写任何额外自定...
现在,我们将使用 Dataflow 进行数据预处理部分。下面是一个 Python Apache Beam 管道的代码片段,其中包括以下内容: 1. 从 Pub/Sub 读取消息 2. 对消息进行预处理,可能包括以下内容: 清理数据 处理缺失值 对分类数据进行编码 特征缩放 3. 使用 Vertex AI 模型处理程序向 Vertex AI 端点发送预测请求 ...
在React中,父组件执行子组件的函数的写法如下 父组件中 添加函数 onRef = (ref) => { this....