סקירה כללית של מחלקות Agent Platform SDK

מדעני נתונים ומפתחים של למידת מכונה (ML) משתמשים ב-Agent Platform SDK ל-Python כדי לבנות, לאמן ולפרוס מודלים בתהליך עבודה מותאם אישית של ML. הפעולות האלה כוללות יצירה של מערכי נתונים והעלאה של נתונים, אימון של מודל ML, העלאה ואחסון של המודל, פריסה של המודל, הפעלה של משימות חיזוי באצווה וניהול של המודלים ונקודות הקצה.

ערכת ה-SDK של Agent Platform כוללת גם מחלקות ליצירת פתרונות של AI גנרטיבי עם מודלים בסיסיים של טקסט, קוד, צ'אט והטמעת טקסט. אתם יכולים להשתמש במחלקות האלה כדי ליצור טקסט, ליצור צ'אט בוט של טקסט או קוד, לכוונן מודל בסיסי וליצור הטמעת טקסט. הטבעת טקסט היא טקסט בפורמט של וקטור שמשמש לחיפוש פריטים. מידע נוסף על מחלקות של מודלים של שפה ב-SDK של פלטפורמת הסוכנים

אתם יכולים להשתמש ב-Agent Platform SDK for Python ב-notebooks של JupyterLab שמתארחים ב-Gemini Enterprise Agent Platform כדי לכתוב ולהריץ את הקוד שלכם. הנוטבוקים כוללים מסגרות ML שהותקנו מראש, כמו TensorFlow ו-PyTorch. אפשר גם להשתמש ב-notebooks אחרים, כמו notebooks של Colab, או בסביבת פיתוח לבחירתכם שתומכת ב-Python.

אם אתם רוצים לנסות להשתמש ב-Agent Platform SDK for Python כבר עכשיו, אתם יכולים להיעזר במקורות המידע הבאים:

ה-SDK של Agent Platform כולל הרבה מחלקות שיעזרו לכם לבצע אוטומציה של הכנסת נתונים, לאמן מודלים ולקבל תחזיות. הוא כולל גם שיעורים שיעזרו לכם לעקוב אחרי תהליך העבודה של למידת המכונה (ML), להעריך אותו ולבצע בו אופטימיזציה. אפשר לקבץ את המחלקות באופן כללי לקטגוריות הבאות:

  • סוגי נתונים כוללים סוגים שפועלים עם נתונים מובְנים, נתונים לא מובְנים ומאגר התכונות של פלטפורמת הסוכנים של Gemini Enterprise.
  • כיתות הדרכה כוללות כיתות שעובדות עם AutoML training לנתונים מובנים ולא מובנים, הדרכה בהתאמה אישית, הדרכה בהיפר-פרמטרים והדרכה בצינורות.
  • מחלקות מודלים פועלות עם מודלים והערכות מודלים.
  • סיווגי תחזיות פועלים עם תחזיות באצווה, תחזיות אונליין ותחזיות של חיפוש וקטורי.
  • מעקב אחר מחלקות פועל עם Gemini Enterprise Agent Platform ML Metadata, Experiments on Agent Platform ו-Vertex AI TensorBoard.