เรื่องราวจากนักพัฒนาซอฟต์แวร์
เรื่องราวของ Nazirini คือการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจัดการโรคพืช
วันพฤหัสบดีที่ 27 พฤษภาคม 2021
Nazirini Siraji และทีมขนาดเล็กใน Mbale ได้ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้จากชุมชนนักพัฒนาแอป Google ในพื้นที่ และสร้างแอปที่ช่วยให้เกษตรกรจัดการกับโรคพืชได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเส้นทางการท่องเว็บของนักพัฒนาแอป
เริ่มต้นใช้งานการค้นหาเวกเตอร์ของ Spanner
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Spanner และทำการค้นหาความคล้ายคลึงในเวกเตอร์เชิงลึกโดยใช้การค้นหาเวกเตอร์ในตัวของ Spanner และการผสานรวมกับโมเดล Vertex AI
Aidemy: การสร้างระบบหลายตัวแทนด้วย LangGraph, EDA และ Generative AI ใน Google Cloud
พัฒนาระบบผู้ช่วยสอนที่ทำงานด้วยระบบ AI ชื่อ "Aidemy" ใน Google Cloud Platform เพื่อแสดงพลังของระบบหลายตัวแทน รับประสบการณ์จริงในการออกแบบ การสร้าง และทำให้ระบบหลายเอเจนต์ที่ซับซ้อนใช้งานได้ใน Google Cloud, เชี่ยวชาญแนวคิดหลักๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM และทําความเข้าใจประโยชน์ของสถาปัตยกรรมที่ทำงานตามเหตุการณ์
แอปการค้นหาร้านขายของเล่นที่มีฐานข้อมูลระบบคลาวด์ รันไทม์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ และการผสานรวมโอเพนซอร์ส
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันการค้นหาเวกเตอร์ที่อิงตาม RAG ซึ่งออกแบบมาเพื่อค้นหาของเล่นที่ตรงกับการค้นหาของลูกค้า (ผ่านข้อความและรูปภาพ) สร้างของเล่นที่กําหนดเองตามคําขอของผู้ใช้ และคาดการณ์ราคาของของเล่นที่กําหนดเองโดยใช้ AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j และ GenAI Toolbox สําหรับฐานข้อมูล
อินเทอร์เฟซ Private Service Connect ของ Vertex AI Pipelines
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบไปป์ไลน์ Vertex AI ของ Private Service Connect
เรื่องราวจากชุมชนนักพัฒนาแอปของเรา
เริ่มต้นใช้งานการค้นหาเวกเตอร์ของ Spanner
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Spanner และทำการค้นหาความคล้ายคลึงในเวกเตอร์เชิงลึกโดยใช้การค้นหาเวกเตอร์ในตัวของ Spanner และการผสานรวมกับโมเดล Vertex AI
Aidemy: การสร้างระบบหลายตัวแทนด้วย LangGraph, EDA และ Generative AI ใน Google Cloud
พัฒนาระบบผู้ช่วยสอนที่ทำงานด้วยระบบ AI ชื่อ "Aidemy" ใน Google Cloud Platform เพื่อแสดงพลังของระบบหลายตัวแทน รับประสบการณ์จริงในการออกแบบ การสร้าง และทำให้ระบบหลายเอเจนต์ที่ซับซ้อนใช้งานได้ใน Google Cloud, เชี่ยวชาญแนวคิดหลักๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM และทําความเข้าใจประโยชน์ของสถาปัตยกรรมที่ทำงานตามเหตุการณ์
แอปการค้นหาร้านขายของเล่นที่มีฐานข้อมูลระบบคลาวด์ รันไทม์แบบไม่ใช้เซิร์ฟเวอร์ และการผสานรวมโอเพนซอร์ส
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันการค้นหาเวกเตอร์ที่อิงตาม RAG ซึ่งออกแบบมาเพื่อค้นหาของเล่นที่ตรงกับการค้นหาของลูกค้า (ผ่านข้อความและรูปภาพ) สร้างของเล่นที่กําหนดเองตามคําขอของผู้ใช้ และคาดการณ์ราคาของของเล่นที่กําหนดเองโดยใช้ AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j และ GenAI Toolbox สําหรับฐานข้อมูล
อินเทอร์เฟซ Private Service Connect ของ Vertex AI Pipelines
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบไปป์ไลน์ Vertex AI ของ Private Service Connect
การสร้างแอปพลิเคชันแชทที่อิงตาม LLM และ RAG โดยใช้ AI ของ AlloyDB และ LangChain
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคลัสเตอร์ AlloyDB, ติดตั้งใช้งานบริการการดึงข้อมูลฐานข้อมูล GenAI สําหรับฐานข้อมูล และสร้างแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้บริการดังกล่าว
การเร่งการค้นหาเชิงวิเคราะห์ด้วยเครื่องมือคอลัมน์คอลัมน์ใน AlloyDB Omni
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ AlloyDB Omni ใช้งานได้บน VM ประมวลผล โหลดข้อมูล และใช้ AlloyDB Columnar Engine เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ
AlloyDB Omni และโมเดล AI ในเครื่องบน Kubernetes
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ AlloyDB Omni ใช้งานได้ในคลัสเตอร์ GKE, ทำให้โมเดล I ใช้งานได้ในคลัสเตอร์เดียวกัน, ลงทะเบียนโมเดลใน AlloyDB Omni และทําให้โมเดลทํางานร่วมกัน
เริ่มต้นใช้งานการฝังเวกเตอร์ด้วย AI ของ AlloyDB
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI ของ AlloyDB ร่วมกับการค้นหาแบบเวกเตอร์ และสร้างดัชนีในข้อมูลเวกเตอร์
ทัวร์ชม Gemini Code Assist รุ่น Standard และ Enterprise สําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ในเครื่องมือแก้ไข Google Cloud Shell
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนโค้ดของ Gemini ซึ่งเป็นผู้ทำงานร่วมกันที่ทำงานด้วยระบบ AI ใน Google Cloud คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับวิธีใช้ Gemini Chat และความช่วยเหลือเกี่ยวกับโค้ดในบรรทัดเพื่อสร้างโค้ด ทำความเข้าใจโค้ด และงานเขียนโค้ดอื่นๆ ที่ AI ช่วย
เริ่มต้นใช้งานการฝังเวกเตอร์ใน Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การผสานรวม AI ของ Cloud SQL ร่วมกับการค้นหาเวกเตอร์ และสร้างดัชนีในข้อมูลเวกเตอร์
การแสดงอิมเมจ AVIF
รูปภาพคิดเป็น มากกว่า 60% ของจำนวนไบต์โดยเฉลี่ยที่จำเป็นต่อการโหลดหน้าเว็บ การใช้ AVIF จะช่วยให้รูปภาพมีขนาดเล็กลงและทำให้เว็บไซต์โหลดเร็วขึ้น AVIF คือรูปแบบรูปภาพที่มาจากบิตสตรีมวิดีโอ AV1 AVIF สร้างขึ้นเพื่อประสิทธิภาพการบีบอัด รูปภาพ AVIF
วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ AlloyDB
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ AlloyDB
สร้างเครื่องมือสรุป YouTube ที่ทำงานด้วย Gemini
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างเครื่องมือสรุปวิดีโอที่ทำงานด้วย Gemini ซึ่งสามารถสรุปวิดีโอ YouTube ได้
วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ Cloud SQL
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Private Services Connect สำหรับ Cloud SQL
การติดตั้งและตั้งค่ากล่องเครื่องมือสําหรับ Gen AI และแอปพลิเคชัน Agentic ใน AlloyDB
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างและติดตั้งใช้งานกล่องเครื่องมือสําหรับแอปพลิเคชันการคาดการณ์ราคาที่ใช้ AlloyDB และฟีเจอร์ Generative AI โดยใช้บริการกล่องเครื่องมือ Gen AI สําหรับฐานข้อมูล
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน Go
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
สร้างด้วย Firebase Data Connect
ดูวิธีสร้างเว็บแอปด้วย Firebase Data Connect และ GraphQL
Codelab - สร้างแอปแนะนำท่าโยคะตามบริบทด้วย Firestore, Vector Search, Langchain และ Gemini (เวอร์ชัน Python)
Codelab นี้จะแนะนำการสร้างแอปแนะนำท่าโยคะโดยอิงตามความรู้ แอปจะตอบคำถามของผู้ใช้ด้วยการแนะนำท่าโยคะที่ตรงกัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคอลเล็กชัน Firestore ของท่าโยคะจากชุดข้อมูล Hugging Face, ตั้งค่าการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore และผสานรวมทุกอย่างไว้ในแอปพลิเคชัน Flask
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน JavaScript
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน Python
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
เทคนิคการสังเกตการณ์ที่ใช้งานได้จริงสําหรับแอปพลิเคชัน Generative AI ใน Java
แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
การสร้างแอปพลิเคชันในยุค AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ผลิตภัณฑ์ Generative AI ของ Google เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud ด้วยความช่วยเหลือของ Gemini Cloud Assist, ค้นหาข้อมูล BigQuery โดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติกับฟีเจอร์ SQL ของ Data Canvas, เขียนโค้ดใน Jupyter Notebook
สร้างแอปแนะนำท่าโยคะตามบริบทด้วย Firestore, Vector Search และ Gemini 2.0
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอปการค้นหาท่าโยคะตามบริบทที่ขับเคลื่อนโดยความรู้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคําถามของผู้ใช้เกี่ยวกับท่าโยคะให้ตรงกับคําถาม รวมถึงยังช่วยให้คุณทำงานด้านการดูแลระบบได้ เช่น การสร้างและแก้ไขท่าโยคะ
Codelab ของ Activity Recognition Transition API
ดูวิธีใช้ Activity Recognition Transition API เพื่อสร้างฟีเจอร์ตามบริบทที่มีประสิทธิภาพในแอป
จดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความด้วย ML Kit และ CameraX: Android
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ด้วย ML Kit ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความจาก 59 ภาษา นอกจากนี้ คุณยังจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมไลบรารี CameraX เพื่อทำงานเหล่านี้จากฟีดกล้องแบบเรียลไทม์
(เลิกใช้งานแล้ว) การเปลี่ยนเป็น Kotlin
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแปลงโค้ด Java เป็น Kotlin
Codelab - สร้างแอปแนะนำท่าโยคะตามบริบทด้วย Firestore, Vector Search, Langchain และ Gemini (เวอร์ชัน Node.js)
Codelab นี้จะแนะนำการสร้างแอปแนะนำท่าโยคะโดยอิงตามความรู้ แอปจะตอบคำถามของผู้ใช้ด้วยการแนะนำท่าโยคะที่ตรงกัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคอลเล็กชัน Firestore ของท่าโยคะจากชุดข้อมูล Hugging Face, ตั้งค่าการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore และผสานรวมทุกอย่างไว้ในแอปพลิเคชัน Node.js
เวิร์กช็อปการโมดิฟายแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะปรับแอปพลิเคชัน PHP เก่าให้เป็น Google Cloud ให้ทันสมัย, สร้างคอนเทนเนอร์, ทำให้ใช้งานได้กับ Cloud Run และเชื่อมต่อกับ Cloud SQL นอกจากนี้ คุณจะได้สํารวจ CI/CD ของแอปพลิเคชันด้วย Cloud Build และรักษาความปลอดภัยด้วยเครื่องมือจัดการข้อมูลลับ
Private Service Connect - การใช้แบ็กเอนด์ PSC เพื่อเข้าถึงบริการของผู้ผลิต
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แบ็กเอนด์ PSC กับตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลกเพื่อเข้าถึงบริการของผู้ผลิตในเครือข่ายอื่น
สร้างแอป Android ด้วย Firebase และ Jetpack Compose
สร้างฟีเจอร์ของแอป Android ในรายการสิ่งที่ต้องทำโดยการเพิ่มการตรวจสอบสิทธิ์ การตรวจสอบประสิทธิภาพ UI แบบประกาศ และการแจ้งฟีเจอร์ ซึ่งทั้งหมดนี้ทำได้ใน Firebase และ Jetpack Compose
ทำงานกับ Aggregation Service บน AWS
ในการทํา Codelab นี้ คุณต้องมีข้อกําหนดเบื้องต้นบางอย่าง แต่ละข้อกำหนดจะมีเครื่องหมายกำกับไว้ว่าจำเป็นสำหรับ "การทดสอบในเครื่อง" หรือ "บริการรวบรวมข้อมูล" การทดสอบในเครื่องจะต้องดาวน์โหลดเครื่องมือทดสอบในเครื่อง
ทำงานร่วมกับบริการรวบรวมใน Google Cloud Platform (GCP)
เวลาที่ใช้โดยประมาณ: 1-2 ชั่วโมง โค้ดแล็บนี้ทําได้ 2 โหมด ได้แก่ การทดสอบในเครื่อง หรือ บริการรวบรวมข้อมูล โหมดการทดสอบในเครื่องต้องใช้เครื่องในเครื่องและเบราว์เซอร์ Chrome (ไม่มีการสร้าง/การใช้ทรัพยากร Google Cloud)
การควบคุมบริการ VPC - การป้องกันบริการโอนข้อมูล BigQuery
ในบทแนะนำนี้ เราจะดูวิธีปกป้อง บริการโอนข้อมูล BigQuery โดยใช้ การควบคุมบริการ VPC ขณะโอนข้อมูลจาก Cloud Storage ไปยังชุดข้อมูล BigQuery จากนั้นเราจะปกป้อง Cloud Storage และทําขั้นตอนดังกล่าวซ้ำเพื่อโอนข้อมูลจาก Cloud Storage ไปยัง BigQuery การปกป้อง
การเพิ่มการซื้อในแอปลงในแอป Flutter
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มการซื้อในแอปลงในแอป Flutter ที่ได้รับการยืนยันและจัดการโดยใช้บริการแบ็กเอนด์ของ Dart ได้
เพิ่มการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore ในแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ด้วย Firebase Extensions
เรียนรู้วิธีใช้การค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore
Codelab ในเว็บ Cloud Firestore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างเว็บแอปที่ใช้ Cloud Firestore
เพิ่มฟังก์ชันใหม่ลงในเว็บแอปได้อย่างรวดเร็วด้วย Firebase Extensions
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มฟังก์ชันให้กับเว็บแอปของมาร์เก็ตเพลสออนไลน์ได้โดยใช้ Firebase Extensions
Codelab สำหรับ iOS ใน Cloud Firestore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป iOS ที่ใช้ Cloud Firestore
Codelab สำหรับ Android ใน Cloud Firestore
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Android ที่ใช้ Cloud Firestore
Codelab ของเว็บ AngularFire
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แพลตฟอร์ม Firebase บนเว็บโดยการสร้างแอปแชท
ติดตั้งใช้งานเว็บแอป Java ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งาน Generative AI Go ด้วยเว็บแอปพลิเคชัน Genkit จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอป Generative AI Go จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ทำให้เว็บแอปพลิเคชัน Generative AI Angular ใช้งานได้โดยอัตโนมัติจากการควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ทำให้เว็บแอปพลิเคชัน Generative AI Node.js ใช้งานได้โดยอัตโนมัติจากการควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอปพลิเคชัน Python ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอปพลิเคชัน Next.js ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอป Svelte ของ Generative AI จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
ติดตั้งใช้งานเว็บแอปพลิเคชัน Genkit ของ Generative AI ใน Node.js จากระบบควบคุมเวอร์ชันไปยัง Cloud Run โดยอัตโนมัติ
การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป
วิธีตั้งเวลางาน Cloud Run ภายในขอบเขตการควบคุมบริการ VPC
ดูวิธีเรียกใช้งาน Cloud Run ตามกำหนดการภายในขอบเขต VPC SC โดยใช้ Cloud Scheduler และบริการ Cloud Run
เปิดใช้ Private Service Connect ในอินสแตนซ์ Cloud SQL ที่มีอยู่ซึ่งใช้ PSA (Terraform)
เปิดใช้ไฟล์แนบ PSC ในอินสแตนซ์ CloudSQL ที่มีอยู่ซึ่งเปิดใช้เครือข่ายการเข้าถึงบริการส่วนตัว จากนั้นเชื่อมต่อกับปลายทาง PSC ในโปรเจ็กต์อื่น
ภาพเคลื่อนไหวใน Flutter
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ภาพเคลื่อนไหวใน Flutter คุณจะได้สร้างวิดเจ็ตที่มีทั้งขนาดและสีที่เคลื่อนไหว เพิ่มเอฟเฟกต์การพลิกการ์ด 3 มิติ ใช้เอฟเฟกต์จากแพ็กเกจภาพเคลื่อนไหว และเพิ่มการรองรับท่าทางสัมผัสเพื่อกลับไปยังหน้าก่อนหน้าแบบคาดการณ์ของ Android
รับเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้รับเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub ที่ใช้ ABAP SDK
อัปโหลดไฟล์ไปยัง Cloud Storage ด้วยการแบ่งออกเป็นส่วน
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้เมธอดของ Cloud Storage JSON API โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud และ "อัปโหลดไฟล์"
สร้างบัตรบน Android โดยใช้ Google Wallet API
Google Wallet API ช่วยให้คุณเข้าถึงผู้ใช้ผ่านบัตรประเภทต่างๆ เช่น บัตรสะสมคะแนน ข้อเสนอ บัตรของขวัญ ตั๋วเข้างาน ตั๋วโดยสาร บอร์ดดิ้งพาส และอื่นๆ บัตรแต่ละประเภทหรือคลาสบัตรจะมีช่องและฟีเจอร์เฉพาะสำหรับ Use Case เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้
การใช้ Translation API กับ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้เมธอดของ Translation API โดยใช้ ABAP SDK
การวิเคราะห์ความเห็นด้วย Gemini AI ที่มี ABAP SDK
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้โมเดล Gemini Pro เพื่อทำการวิเคราะห์ความเห็นเกี่ยวกับรีวิวผลิตภัณฑ์ด้วย ABAP SDK
เผยแพร่เหตุการณ์ไปยัง Cloud Pub/Sub โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเผยแพร่เหตุการณ์ไปยังบริการ Google Cloud Pub/Sub
แอป Flutter แอปแรกของคุณ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Flutter ที่จะสร้างชื่อแบบสุ่มที่ให้ฟังดูเก๋ไก๋
การเชื่อมต่อกับ CloudSQL ผ่าน Private Service Connect (Terraform)
สร้างอินสแตนซ์ CloudSQL ที่มีไฟล์แนบบริการ PSC และเชื่อมต่อผ่านปลายทาง PSC ในโปรเจ็กต์อื่น
การนำ Imagen ไปใช้งานใน Cloud Run
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้โมเดล Imagen เพื่อสร้างรูปภาพในหน้าเว็บโดยใช้ Cloud Run
เริ่มต้นใช้งาน Cloud Functions (รุ่นที่ 2)
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Google Cloud Functions (รุ่นที่ 2) กล่าวอย่างเจาะจงคือ คุณจะนำฟังก์ชันที่ตอบสนองต่อการเรียกใช้ HTTP, ข้อความ Pub/Sub, เหตุการณ์ Cloud Storage และบันทึกการตรวจสอบ Cloud ไปใช้งาน
เริ่มต้นใช้งาน Spanner Graph
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Spanner และเรียนรู้วิธีใช้ Spanner Graph
GitHub - การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบโค้ดด้วย GenAI
GitHub - การตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติด้วย GenAI
Looker PSC Southbound HTTPS Internet NEG SMTP
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG อินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าเป็น Service Producer สําหรับการเข้าถึง SMTP ขาเข้าของ Looker
การเตรียมข้อมูล BigQuery ก่อนประมวลผลด้วย PySpark ใน Dataproc
ห้องทดลองนี้แสดงวิธีใช้ PySpark ใน Dataproc เพื่อโหลดข้อมูลจาก BigQuery และบันทึกลงใน Google Cloud Storage
เรียกใช้ Vertex AI LLM จากสภาพแวดล้อม ABAP ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียก LLM ข้อความ (text-bison) ของ Vertex AI PaLM 2 จากสภาพแวดล้อม ABAP ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
วิธีเรียกใช้ Transformers.js บน GPU ของ Cloud Run
ดูวิธีเรียกใช้การแพร่กระจายแบบเสถียรใน GPU ของ Cloud Run
เริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ทำงานตามเหตุการณ์
วิธีเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ทำงานตามเหตุการณ์
การทริกเกอร์การประมวลผลเหตุการณ์จาก Cloud Storage โดยใช้ฟังก์ชัน Eventarc และ Cloud Run
ดูวิธีใช้เหตุการณ์ที่เก็บข้อมูล Cloud Storage เพื่อทริกเกอร์ฟังก์ชัน Cloud Run ด้วย Eventarc เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและประมวลผลรูปภาพโดยใช้ Vision API ของ Google และบันทึกข้อมูลรูปภาพที่ได้เป็นผลลัพธ์เป็นข้อมูลเมตาของออบเจ็กต์ใน Cloud Storage
ติดตั้งใช้งานเว็บไซต์ด้วย Cloud Run
ดูวิธีทำให้เว็บไซต์ใช้งานได้ด้วย Cloud Run ซึ่งจะเพิ่มความยืดหยุ่นแบบ Serverless ให้กับแอปที่สร้างโดยใช้คอนเทนเนอร์
ลงนามและยืนยันข้อมูลด้วย Cloud KMS (แบบไม่สมมาตร)
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลโดยใช้คีย์แบบไม่สมมาตรของ Cloud KMS
GenAI Agent สำหรับ QA เกี่ยวกับเอกสารและการเรียก API
GenAI Agent สำหรับ QA เกี่ยวกับเอกสารและการเรียก API
ไปป์ไลน์หลายสาขาของ Jenkins ใน GKE
โค้ดแล็บนี้จะแนะนำผู้ใช้ผ่านขั้นตอนต่างๆ ที่จะติดตั้งใช้งานอินสแตนซ์ของ Jenkins ใน GKE รวมถึงตัวแทนเครื่องมือสร้างที่ปรับขนาดอัตโนมัติ
การใช้อินสแตนซ์ฮอพถัดไป (ที่ไม่ได้ติดแท็กและติดแท็ก) ของเส้นทาง IPv6 แบบคงที่ ที่อยู่ฮอพถัดไป และเกตเวย์ฮอพถัดไป
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เส้นทางแบบคงที่ ipv6 กับแอตทริบิวต์ฮอพถัดไปใหม่ เช่น next-hop-instance, next-hop-gateway และ next-hop-address
Gemini ใน Java พร้อม Vertex AI และ LangChain4j
ใน Codelab นี้ คุณจะได้แชทกับผู้ใช้ ถามคำถามเกี่ยวกับเอกสาร หรือขยายโมเดลด้วยการเรียกใช้ฟังก์ชัน โดยใช้ Generative AI ใน Java, การผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Gemini ใน Vertex AI และใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์ก LangChain4j
สร้างฟีเจอร์ Gen AI ที่ขับเคลื่อนโดยข้อมูลของคุณด้วย Firebase Genkit
ดูวิธีใช้ Firebase Genkit เพื่อสร้างฟีเจอร์ Generative AI ด้วยทักษะการพัฒนาแอปและเครื่องมือที่คุณรู้จักอยู่แล้ว
Dialogflow CX: สร้างตัวแทนเสมือนจริงสำหรับธุรกิจค้าปลีก
ดูวิธีสร้างแชทบอทค้าปลีกด้วย Dialogflow CX ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI แบบสนทนา (CAIP) สำหรับการสร้างตัวแทนเสมือน
การพัฒนาในเครื่องด้วย Cloud Functions สำหรับ Node.js โดยใช้ Visual Studio Code
ดูวิธีเขียนโค้ด ติดตั้งใช้งาน และแก้ไขข้อบกพร่องของ Cloud Functions สำหรับ Node.js จากภายใน Visual Studio Code ในเครื่อง
Private Service Connect 66
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการนำ Private Service Connect 66 ไปใช้และการตรวจสอบผ่านการติดตั้งใช้งานเครือข่ายผู้บริโภคและเครือข่ายผู้ผลิต
การติดตั้งใช้งาน User Story ของ JIRA ด้วย GenAI
การใช้งาน User Story ของ JIRA ด้วย GenAI
การสร้างแอปพลิเคชันในยุค AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ผลิตภัณฑ์ Generative AI ของ Google เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud ด้วยความช่วยเหลือของ Gemini Cloud Assist
วิธีเรียกใช้ TorchServe และ Stable Diffusion ใน GPU ของ Cloud Run
ดูวิธีเรียกใช้การแพร่กระจายแบบเสถียรใน GPU ของ Cloud Run
เข้าถึง Anthropic Claude ใน Vertex AI ด้วย python sdk ผ่านปลายทาง Private Service Connect
เข้าถึง Anthropic ใน Vertex AI จาก VM ผ่าน python sdk และปลายทาง PSC
Wagtail ใน Cloud Run
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ Wagtail ใช้งานได้โดยใช้คอมโพเนนต์แบบเซิร์ฟเวอร์เลส ได้แก่ Cloud Run สำหรับเว็บเอนจิน, Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล และ Cloud Build สำหรับชิ้นงานสื่อ
วิธีทำธุรกรรมเนื้อหาดิจิทัลด้วยการประมวลผลจากหลายฝ่ายและพื้นที่ลับ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Confidential Space เพื่อทำธุรกรรมสินทรัพย์ดิจิทัลด้วยการประมวลผลจากหลายฝ่าย
การเข้าถึงจาก PSC ของ Looker ไปยัง PSC ของ Cloud SQL
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม PSC ของ Cloud SQL กับ PSC ของ Looker เพื่อการเข้าถึงจากฝั่งใต้
การจัดหาซอฟต์แวร์อย่างปลอดภัย
อาร์ติแฟกต์รีจิสทรีช่วยให้คุณจัดเก็บอาร์ติแฟกต์ประเภทต่างๆ สร้างที่เก็บข้อมูลหลายแห่งในโปรเจ็กต์เดียว และเชื่อมโยงภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจงหรือหลายภูมิภาคกับที่เก็บข้อมูลแต่ละแห่งได้ โหมดที่เก็บข้อมูลมีหลายโหมด โดยแต่ละโหมดมีจุดประสงค์การใช้งานแตกต่างกัน
Private Service Connect 64
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการติดตั้งใช้งานและการตรวจสอบ Private Service Connect 64 ผ่านการติดตั้งใช้งานเครือข่ายผู้บริโภคและเครือข่ายผู้ผลิต
การใช้ Translation API กับ Python
ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Translation API กับ Python
สร้างแอปที่สมบูรณ์ด้วย Relay และ Jetpack Compose
ดูวิธีผสานรวม Relay เข้ากับแอป Compose และเร่งเวิร์กโฟลว์จากการออกแบบไปยังโค้ด
เรียกข้อมูลเข้าสู่ระบบ/ข้อมูลลับจาก Google Cloud Secret Manager ด้วย ABAP SDK สำหรับ Google Cloud
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ/ข้อมูลลับจาก Secret Manager ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
การเผยแพร่ด้วย Cloud Deploy
ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้สร้างคลัสเตอร์ GKE 3 คลัสเตอร์ชื่อ "เวอร์ชันตัวอย่าง" "แคนนารี" และ "เวอร์ชันที่ใช้งานจริง" จากนั้นสร้างเป้าหมาย Cloud Deploy ที่สอดคล้องกับแต่ละคลัสเตอร์และไปป์ไลน์ Cloud Deploy
ติดตั้งใช้งานระบบไฟล์แบบขนาน Lustre ใน GCP
ดูวิธีทำให้ระบบไฟล์แบบขนานของ Lustre ใช้งานได้ใน Google Cloud Platform โดยใช้สคริปต์เครื่องมือจัดการการติดตั้งใช้งาน Lustre แบบโอเพนซอร์ส
อ่านการคาดการณ์ของ BigQuery ML ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ใน BigQuery และรับการคาดการณ์จากโมเดลนี้ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สําหรับ Google Cloud
เพิ่มขั้นตอนการตรวจสอบสิทธิ์ผู้ใช้ลงในแอป Flutter โดยใช้ FirebaseUI
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มการตรวจสอบสิทธิ์ Firebase ลงในแอป Flutter ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด
Cloud NGFW Enterprise Codelab [w/ TLS Inspection]
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud NGFW Enterprise เพื่อป้องกันภัยคุกคามด้วยการตรวจสอบ TLS
การรักษาความปลอดภัยของโมเดล ML และทรัพย์สินทางปัญญาโดยใช้ Confidential Space
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและทรัพย์สินทางปัญญาปลอดภัยโดยใช้ Confidential Space
ทดสอบแบบถามและตอบสําหรับเว็บจากต้นทางถึงปลายทางในเครื่อง
บริการเสนอราคาและประมูล (B&A) ประกอบด้วยบริการ 4 รายการสำหรับผู้ซื้อและผู้ขายเพื่ออำนวยความสะดวกในการประมูล Protected Audience ดังนี้ สแต็กผู้ซื้อ กองของผู้ขาย โค้ดแล็บนี้จะแนะนำการตั้งค่าและการทดสอบการตั้งค่าจากต้นทางถึงปลายทางในสภาพแวดล้อมภายใน
รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่จัดโครงสร้างและไม่จัดโครงสร้างโดยใช้แพ็กเกจ DataFrame ของ BigQuery ที่ทำงานร่วมกับ AI ได้
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ DataFrame ของ BigQuery จากโน้ตบุ๊ก Python ใน BigQuery Studio เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้างโดยใช้ Python
เจาะลึก Artifact Registry
Artifact Registry เป็นเครื่องมือจัดการแพ็กเกจที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ และมีเครื่องมือแบบรวมเพื่อจัดการอิมเมจคอนเทนเนอร์ OCI และแพ็กเกจภาษา (เช่น Maven และ npm) รีจิสทรีอาร์ติแฟกต์ผสานรวมกับบริการอื่นๆ ของ Google Cloud อย่างเต็มรูปแบบ เช่น
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจเกี่ยวกับยอดขายสุราในไอโอวาโดยใช้แพ็กเกจ DataFrames ของ BigQuery
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ DataFrame ของ BigQuery จากโน้ตบุ๊ก Python ใน BigQuery Studio เพื่อล้างและวิเคราะห์ชุดข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับยอดขายเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ในไอโอวา
การโอนตัวแทนแบบเรียลไทม์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีจัดการการโอนการสนทนาระหว่างตัวแทนแบบเรียลไทม์และตัวแทนบ็อต ในตอนท้าย คุณจะมีอินเทอร์เฟซเว็บพื้นฐานซึ่งคุณจะเห็นการสนทนาทั้งหมดที่สนทนากับตัวแทน และเข้าร่วมหรือออกจากการสนทนาในฐานะตัวแทนแบบเรียลไทม์
บันทึกและประมวลผลข้อมูลสุขภาพด้วยไลบรารีการบันทึกข้อมูลที่มีโครงสร้าง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแอป Android ด้วย Structured Data Capture Library แอปของคุณจะใช้ Structured Data Capture Library เพื่อแสดงผลและประมวลผลแบบสอบถามและการตอบกลับ FHIR Codelab นี้มุ่งเน้นที่ Structured Data Capture Library
ทำให้แอปพลิเคชัน JavaScript ใช้งานได้กับ Cloud Run ด้วย AlloyDB
Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งทำให้คุณเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะที่เรียกใช้ผ่านคำขอ HTTP ได้ Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js ใน Cloud Run กับ AlloyDB
ติดตั้งใช้งานแอปพลิเคชัน JavaScript แบบ Full Stack ไปยัง Cloud Run ด้วย Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งช่วยให้คุณเรียกใช้โค้ดบนโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ของ Google ได้โดยตรง Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Next.js ใน Cloud Run กับฐานข้อมูล Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL ในบทแนะนำนี้
เปิดใช้การดำเนินการตามคำสั่งซื้อในร้านสำหรับการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์
ดูวิธีเปิดใช้การตอบสนองในเครื่องด้วย SDK ของบ้านเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผสานรวมบ้านอัจฉริยะกับ Assistant
ติดตั้งใช้งานแอปพลิเคชัน JavaScript ใน Cloud Run ด้วย Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งทำให้คุณเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะที่เรียกใช้ผ่านคำขอ HTTP ได้ Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js ใน Cloud Run กับฐานข้อมูล Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL
จัดการทรัพยากร FHIR โดยใช้ไลบรารี FHIR Engine
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอป Android โดยใช้ไลบรารี FHIR Engine แอปของคุณจะใช้ FHIR Engine Library เพื่อดาวน์โหลดทรัพยากร FHIR จากเซิร์ฟเวอร์ FHIR และอัปโหลดการเปลี่ยนแปลงในเครื่องไปยังเซิร์ฟเวอร์ หากไม่เคยสร้างแอป Android มาก่อน ให้เริ่มต้นด้วย
ตรวจสอบคำขอ Places API ด้วย Firebase AppCheck และ reCAPTCHA
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีตรวจสอบเว็บแอปพลิเคชันด้วย Firebase AppCheck และ reCAPTCHA ก่อนส่งคำขอไปยัง Places API
สร้างผู้ช่วย Smart Shopping ด้วย AlloyDB และ Vertex AI Agent Builder - ส่วนที่ 1
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันแชทที่ให้ความรู้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคำถามของลูกค้า แนะนำการค้นพบผลิตภัณฑ์ และปรับแต่งผลการค้นหาสำหรับชุดข้อมูลอีคอมเมิร์ซ
การสร้างเวิร์กโฟลว์ MLOps ด้วย Airflow 2 ใน GKE
ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกและเรียกใช้โมเดลด้วย vLLM ใน GKE ผ่าน DAG ของ Airflow
Private Service Connect - การใช้แบ็กเอนด์ PSC เพื่อเข้าถึง Google API ระดับภูมิภาค
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Private Service Connect เพื่อเข้าถึง Google API ระดับภูมิภาค โค้ดแล็บนี้จะอธิบายการตั้งค่ากลุ่มปลายทางของเครือข่าย PSC เป็นแบ็กเอนด์ที่มีตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายใน
ผสานรวม Firebase กับแอป Next.js
ดูวิธีผสานรวม Firebase กับแอป Next.js
Codelab ของอิมเมจคอนเทนเนอร์ที่ลงนามแล้ว
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์อิมเมจคอนเทนเนอร์ที่รับรองเพื่อปรับปรุงความสามารถในการใช้งาน Confidential Space
การแมปพอร์ต Private Service Connect สำหรับผู้ผลิตบริการ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟีเจอร์การแมปพอร์ตสำหรับ Private Service Connect คุณจะได้รู้ถึงประโยชน์ เวลาที่ควรใช้ และวิธีกำหนดค่าในสภาพแวดล้อมของคุณในฐานะผู้ผลิตบริการ
ซื้อของออนไลน์แบบรับสินค้าที่ร้าน: อาหารบงชูร์ - ตอนที่ 2 - การสร้างรถเข็นช็อปปิ้ง
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวแทนดิจิทัลใน Python บนแพลตฟอร์มการสนทนาของ Business Messages และขยายไปยังตัวแทนจากส่วนที่ 1 ของชุดนี้ ใน Codelab นี้ เราจะเพิ่มเงื่อนไขเริ่มต้นการสนทนาที่มีความหมายและแนะนําประสบการณ์การค้นหาพื้นที่โฆษณา
ซื้อของออนไลน์แบบรับสินค้าที่ร้าน: อาหารบงชูร์ - ตอนที่ 1 - เริ่มต้นใช้งาน
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้าง Agent ดิจิทัลใน Python บนแพลตฟอร์มการสนทนาของ Business Messages ได้ ซึ่งจะแนะนําคุณโดยใช้ API และคอนโซลการสื่อสารทางธุรกิจ เพื่อสร้างตัวแทนดิจิทัลที่ตอบคําถามที่เจาะจง
ไฟล์ Manifest ของเว็บแอป
ไฟล์ Manifest ของเว็บแอปคือไฟล์ JSON ที่กำหนดวิธีจัดการ PWA เป็นแอปพลิเคชันที่ติดตั้ง ซึ่งรวมถึงรูปลักษณ์และลักษณะการทำงานพื้นฐานภายในระบบปฏิบัติการ
Google Pay API สำหรับเว็บ 201: ขั้นสูง
โค้ดแล็บนี้ต่อยอดมาจาก Google Pay API สําหรับเว็บ 101: พื้นฐาน และใช้โค้ดที่เขียนในโค้ดแล็บนั้น โปรดทำ Codelab นั้นให้เสร็จก่อนเพื่อที่จะทำ Codelab นี้ให้เสร็จ ต่อไปนี้เป็นภาพรวมคร่าวๆ ของ ButtonOptions ดูคำอธิบายโดยละเอียดได้ในเอกสารประกอบ ตัวเลือก
การแก้ไข 2024 ไตรมาสที่ 4: ดูวิธีลดความซับซ้อนของเส้นทางการตรวจสอบสิทธิ์โดยใช้ Credential Manager API ในแอป Android
เรียนรู้วิธีใช้ API ตัวจัดการข้อมูลรับรองเพื่อให้ใช้งานได้อย่างราบรื่น การตรวจสอบสิทธิ์ที่มีความปลอดภัย ในแอปของคุณโดยใช้พาสคีย์หรือรหัสผ่าน
สร้างแอป Generative Chat ด้วย Vertex AI Conversation
ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ Vertex AI Conversation เพื่อสร้าง กำหนดค่า และทำให้ Agent ของ Data Store และแอปแชทใช้งานได้ เพื่อตอบคำถามของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใน Google Store
เข้าถึง Gemini Chat ด้วย Python SDK ผ่านปลายทาง Private Service Connect
เข้าถึง Gemini จาก VM ผ่าน python sdk และปลายทาง PSC
การควบคุมสื่อผ่าน MediaSession
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ขยายตัวอย่างวิดีโอเพื่อเพิ่มการรองรับ MediaSession วิธีนี้ช่วยให้ Android ควบคุมการเล่นจากภายนอกแอปได้ เช่น ผ่าน Google Assistant, รีโมตคอนโทรลในทีวี หรือการควบคุมบนหน้าจอในหน้าจอล็อกและ Wear OS
TensorFlow.js: ใช้โฮสติ้งของ Firebase เพื่อทำให้ใช้งานได้และโฮสต์โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจำนวนมาก
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Firebase ในการทำให้โมเดล ML ใช้งานได้ เพื่อให้ใช้งานและนำไปใช้ในเว็บไซต์ด้วย TensorFlow.js
เปลี่ยนสไตล์ด้วย Gemini Code Assist
โค้ดแล็บนี้แสดงวิธีใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนโค้ดของ Gemini เพื่อติดตั้งใช้งาน Material Design ในเว็บไซต์ เมื่อใช้ Material Design แล้ว คุณจะต้องทําซ้ำการออกแบบ เปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ และเพิ่มฟังก์ชันการทำงาน เมื่อจบเวิร์กช็อปนี้
การใช้ textembedding-gecko@003 สำหรับการฝังเวกเตอร์
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทราบว่าโมเดล gecko@003 คืออะไร และกรณีการใช้งานจริงสําหรับการประยุกต์ใช้
การวัดการโต้ตอบกับ Next Paint (INP)
นี่คือ Codelab แบบอินเทอร์แอกทีฟสําหรับการเรียนรู้วิธีวัด Interaction to Next Paint (INP) โดยใช้ไลบรารี web-vitals โค้ดจะอยู่ใน ที่เก็บ web-vitals-codelabs โค้ดแล็บนี้ใช้ Gastropodicon (เว็บไซต์อ้างอิงกายวิภาคหอยทากที่ได้รับความนิยม)
สตรีมมิงแบบสดบน Google Cloud ด้วย Media CDN และ API สตรีมมิงแบบสด
ห้องทดลองนี้จะแนะนำขั้นตอนการทำให้การสาธิตเวิร์กโฟลว์สตรีมมิงแบบสดใช้งานได้ด้วย Media CDN (CDN) + API สตรีมแบบสด + Cloud Storage (+) มีเดียเพลเยอร์
ห้องทดลอง: เว็บไซต์ NCC ไปยังระบบคลาวด์พร้อม SD-WAN Appliance
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจ NCC โดยใช้อุปกรณ์ WAN ที่กำหนดไว้โดยซอฟต์แวร์ซึ่งเชื่อมต่อกับ NCC Hub
Cloud Function สำหรับการสรุปเนื้อหาโดยใช้ PaLM Vertex AI API และ Google Cloud Storage
Cloud Function ที่สาธิตวิธีประมวลผลไฟล์ที่อัปโหลดใน Google Cloud Storage และดำเนินการสรุปเนื้อหาโดยใช้ Vertex AI PaLM API
ห้องทดลอง: การนำไปใช้งาน PSC ของ NCC
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสํารวจ NCC ด้วยการนำไปใช้กับ PSC
NEG อินเทอร์เน็ตแบบ HTTPS ที่เชื่อมทางใต้ของ Looker PSC
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG ของอินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าด้วย HTTPS ในฐานะ Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker ไปทางใต้ไปยัง GitHub.com
การคาดการณ์การจัดประเภทภาพยนตร์ด้วย BQML โดยใช้ SQL
เราจะสร้างโมเดลการคาดการณ์คะแนนภาพยนตร์โดยใช้ SQL ที่มี BigQuery ML เท่านั้น
การคาดการณ์การจัดประเภทภาพยนตร์ด้วย Vertex AI AutoML
เราจะสร้างโมเดลการคาดการณ์ Movie Score โดยใช้ Vertex AI AutoML และทำให้ใช้งานได้กับปลายทาง API และทริกเกอร์ API การคาดการณ์จาก Java Cloud Functions
NEG ไฮบริดแบบไฮบริดของ Looker PSC ไปยังภายในองค์กร
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG แบบผสมเป็น Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker Southbound ไปยังฐานข้อมูล Postgres ในองค์กร
การจัดการข้อมูลหลักอย่างง่าย: จับคู่และ ผสานการทำงานกับ Generative AI
Codelab นี้จะแสดงให้เห็นว่า Gemini 1.0 Pro ทำให้แอปพลิเคชันการจัดการข้อมูลหลักง่ายขึ้นได้อย่างไร เช่น การปรับปรุงและการกรองข้อมูลที่ซ้ำกันออก สำหรับข้อมูล citibike_stations ที่มีอยู่ในชุดข้อมูลสาธารณะของ BigQuery
ALB ภายนอกระดับภูมิภาคของ Looker PSC ในระดับเหนือ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกระดับภูมิภาค L7 สำหรับการเข้าถึง Looker ในระดับทิศเหนือ
การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบโค้ดด้วย GenAI
การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบโค้ดด้วย GenAI
สร้างแอปถามและตอบด้วย RAG แบบหลายโมดัลโดยใช้ Gemini Pro
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างระบบตอบคำถามแบบหลายโมดัลด้วย Gemini Pro
การสร้างรูปภาพในอุปกรณ์บน Android ด้วย MediaPipe
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเพิ่มการสร้างข้อความเป็นรูปภาพในอุปกรณ์ลงในแอป Android ด้วยโซลูชัน MediaPipe
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 3 Cloud Functions
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
เปลี่ยนรูปแบบและโหลดคำตอบจากแบบสำรวจ Google ฟอร์มไปยัง BigQuery
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแปลงข้อมูลแบบสำรวจใน Google ฟอร์มโดยใช้ Dataprep และพุชไปยัง BigQuery เพื่อการวิเคราะห์ที่ละเอียดยิ่งขึ้น
Django บน Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ Django ใช้งานได้โดยใช้คอมโพเนนต์แบบ Serverless ซึ่งได้แก่ Cloud Run สำหรับเครื่องมือเว็บ, Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล และ Cloud Build สำหรับเนื้อหาสื่อ
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 2 Cloud Run (Docker)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 3 Cloud Run (Docker)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
สร้างแอปค้นหาสิทธิบัตรด้วย AlloyDB, การค้นหาแบบเวกเตอร์ และ Vertex AI
ใน Codelab นี้ เราจะสาธิตวิธีใช้ Gemini 1.5 Pro ร่วมกับ AlloyDB และ VertexAI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาสิทธิบัตร
การย้ายไปใช้แบบอักษรตัวแปร
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแบบอักษรที่เปลี่ยนแปลงได้ ประโยชน์ของแบบอักษร วิธีออกแบบโดยใช้แบบอักษรดังกล่าว และวิธีปรับใช้แบบอักษรดังกล่าวโดยใช้ Google Fonts API และใน CSS
สร้างเว็บแอปตรวจจับออบเจ็กต์ที่กำหนดเองด้วย MediaPipe
ดูวิธีสร้างเว็บแอปตรวจจับออบเจ็กต์ที่กำหนดเองด้วย MediaPipe
สร้างแอปตัวแยกประเภทตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือสำหรับ Android ด้วย MediaPipe Tasks
ดูวิธีใช้การจัดประเภทรูปภาพเพื่อตรวจหาตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือใน Android ด้วย MediaPipe
สร้างแอป Patent Search ด้วย Spanner, Vector Search และ Gemini 1.0 Pro
ใน Codelab นี้ เราจะสาธิตวิธีใช้ Gemini 1.0 Pro ร่วมกับ Spanner และ VertexAI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาสิทธิบัตร
เหตุการณ์สำหรับ Cloud Run สำหรับ Anthos Codelab
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับเหตุการณ์สำหรับ Cloud Run กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะได้ฟังเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub, บันทึกการตรวจสอบ, Cloud Storage, Cloud Scheduler และวิธีสร้าง/ใช้เหตุการณ์ที่กำหนดเอง
ตรวจจับวัตถุในรูปภาพด้วย ML Kit: Android
ใน Codelab นี้
ห้องทดลอง: NCC VPC แบบ Spoke
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจ NCC โดยใช้ VPC ตามเสียงพูด
นโยบายไฟร์วอลล์เครือข่ายทั่วโลกที่มีแท็ก
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้นโยบายไฟร์วอลล์ของเครือข่ายทั่วโลกกับแท็กเพื่อควบคุมการรับส่งข้อมูล
การปรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่: วิธีที่ Vertex AI ยกระดับ LLM ขึ้นไปอีกขั้น
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีการปรับแต่ง LLM ภายใต้การควบคุมดูแลโดยใช้ Vertex AI
Looker PSC Southbound SSH Internet NEG
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG ของอินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าด้วย SSH ในฐานะ Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker ไปทางใต้ไปยัง github.com
เรียนรู้วิธีสร้างต้นแบบ AI ที่มีความรับผิดชอบด้วย PAIR Guidebook และ MakerSuite
เรียนรู้วิธีสร้างต้นแบบของโซลูชัน AI อย่างมีความรับผิดชอบด้วยเครื่องมือของ Google สำหรับ AI ที่มีความรับผิดชอบ, MakerSuite และ PAIR Guidebook
เนทีฟในช่วงฤดูใบไม้ผลิบน Google Cloud
Spring Native เป็นโปรเจ็กต์ที่กำลังจะเปิดตัวและเพิ่งเปิดตัวใน Spring 6.x และ Spring Boot 3.x ซึ่งหมายความว่านี่เป็นช่วงเวลาที่เหมาะแก่การทำความคุ้นเคยกับโปรเจ็กต์ไม่กี่เดือนก่อนเปิดตัว
ซอร์สโค้ดที่ปลอดภัย
เทคนิคการใช้ซอร์สโค้ดที่ปลอดภัยคือชุดแนวปฏิบัติที่นำไปใช้ปรับปรุงความปลอดภัยของซอร์สโค้ดได้ เทคนิคเหล่านี้สามารถช่วยระบุและแก้ไขช่องโหว่ในซอร์สโค้ด ป้องกันการเข้าถึงซอร์สโค้ดโดยไม่ได้รับอนุญาต และช่วยป้องกันไม่ให้มีการแก้ไขซอร์สโค้ด
เริ่มต้นใช้งานภาพเคลื่อนไหวแบบเลื่อนใน CSS
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างภาพเคลื่อนไหวที่ขับเคลื่อนด้วยการเลื่อนโดยใช้ CSS คุณสร้างเอฟเฟ็กต์ที่น่าสนใจบางอย่าง เช่น ภาพพื้นหลังพารัลแลกซ์ และรูปภาพที่เผยให้เห็นตัวเองเมื่อเข้ามาดู
ตรวจจับวัตถุในรูปภาพเพื่อสร้างการค้นหาผลิตภัณฑ์แบบภาพด้วย ML Kit: Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อตรวจจับวัตถุในรูปภาพ จากนั้นจึงให้ผู้ใช้ค้นหาภาพผลิตภัณฑ์
การสร้างที่ปลอดภัย ทำให้ใช้งานได้ด้วย Cloud Build, Artifact Registry และ GKE
Container Analysis ให้บริการสแกนหาช่องโหว่และพื้นที่เก็บข้อมูลเมตาสำหรับคอนเทนเนอร์ บริการสแกนจะทำการสแกนหาช่องโหว่ในรูปภาพใน Artifact Registry และ Container Registry จากนั้นจัดเก็บข้อมูลเมตาที่ได้และทำให้พร้อมใช้งานผ่าน API
Codelab ของพร็อกซี TCP - การจำกัดอัตราและรายการการปฏิเสธ IP ที่มีตัวจัดสรรภาระงานพร็อกซี TCP
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงาน TCP/SSL พร้อมบริการแบ็กเอนด์และจำกัดการเข้าถึงตัวจัดสรรภาระงานไปยังชุดไคลเอ็นต์ผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น
แอปพลิเคชัน Serverless ที่ปลอดภัยด้วย Identity Aware Proxy (IAP)
การเข้าถึงที่ปลอดภัยและกำหนดให้ผู้ใช้ต้องเข้าสู่ระบบสำหรับแอปพลิเคชันที่ทำงานบน CloudRun โดยใช้ Identity Aware Proxy
ทำให้ใช้งานได้อย่างปลอดภัยกับ Cloud Run
แนวทางปฏิบัติพื้นฐานสำหรับการติดตั้งใช้งานกับ Cloud Run อย่างปลอดภัย
Private Service Connect ที่มีการกำหนดค่า DNS อัตโนมัติ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบ DNS อัตโนมัติของ Private Service Connect
ใช้การไปยังส่วนต่างๆ ได้ทันทีด้วย Speculation Rules API
การแสดงตัวอย่างแบบอินเทอร์แอกทีฟและ Codelab สำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีไปยังส่วนต่างๆ ของหน้าเว็บได้ทันทีผ่าน การแสดงผลก่อนผ่าน Speculation Rules API โค้ดแล็บจะใช้เวลาประมาณ 30 นาทีจึงจะเสร็จสมบูรณ์
การรักษาความปลอดภัยให้บิลด์คอนเทนเนอร์
ช่องโหว่ของซอฟต์แวร์คือจุดอ่อนที่อาจทำให้ระบบทำงานล้มเหลวโดยไม่ตั้งใจ หรือทำให้ซอฟต์แวร์ของคุณถูกบุกรุก Container Analysis มีการสแกนระบบปฏิบัติการ 2 ประเภทเพื่อค้นหาช่องโหว่ในคอนเทนเนอร์ ได้แก่ On-Demand Scanning API
การแสดงตัวแยกประเภทด้านความปลอดภัยแบบคล่องตัวด้วย Gemma
โค้ดแล็บนี้แสดงวิธีสร้างตัวจัดประเภทข้อความที่กําหนดเองโดยใช้การปรับแต่งพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ (PET) วิธีการ PET จะอัปเดตพารามิเตอร์เพียงไม่กี่รายการแทนการปรับแต่งโมเดลทั้งหมด ซึ่งทําให้การฝึกโมเดลค่อนข้างง่ายและรวดเร็ว นอกจากนี้
การใช้ LIT เพื่อวิเคราะห์โมเดล Gemma ใน Keras
ผลิตภัณฑ์ Generative AI เป็นผลิตภัณฑ์ที่ค่อนข้างใหม่และลักษณะการทํางานของแอปพลิเคชันอาจแตกต่างกันไปมากกว่าซอฟต์แวร์รูปแบบก่อนหน้า ด้วยเหตุนี้ คุณจึงต้องตรวจสอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้งานอยู่ ตรวจสอบตัวอย่างลักษณะการทํางานของโมเดล
เชื่อมต่ออุปกรณ์ในบ้านอัจฉริยะกับ Google Assistant
สร้างและติดตั้งใช้งานการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์เพื่อผสานรวมเครื่องซักผ้าอัจฉริยะเสมือนเข้ากับ Assistant
การแก้ไขข้อบกพร่องของสมาร์ทโฮม
ดูวิธีใช้เมตริกและการบันทึก GCP เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับเวอร์ชันที่ใช้งานจริง ดูวิธีใช้ชุดทดสอบเพื่อระบุปัญหาด้านฟังก์ชันการทํางานและ API
เมตริกตามบันทึกสำหรับสมาร์ทโฮม
ดูวิธีใช้เมตริกที่อิงตามบันทึกใน Google Cloud เพื่อติดตามรูปแบบและวิเคราะห์บันทึกข้อผิดพลาดในการผสานรวมสมาร์ทโฮม
การแก้ไขข้อบกพร่องของหน้าแรก
ดูวิธีใช้เมตริกและการบันทึก GCP เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับเวอร์ชันที่ใช้งานจริง ดูวิธีใช้ชุดทดสอบเพื่อระบุปัญหาด้านฟังก์ชันการทํางานและ API ดูวิธีใช้เครื่องมือสําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Chrome ขณะพัฒนาแอป Home Home
ใช้งาน CameraStream กับ WebRTC
ดูวิธีสตรีมจากเว็บแคมไปยังอุปกรณ์แสดงผลของ Google Nest ด้วยลักษณะเฉพาะของ CameraStream และ WebRTC
เพิ่มประสิทธิภาพและรักษาความปลอดภัยในการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์
ดูวิธีเพิ่มประสิทธิภาพและรักษาความปลอดภัยในการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์ผ่านลักษณะของอุปกรณ์ที่ปรับแต่งได้ และรักษาความปลอดภัยด้วยการตรวจสอบสิทธิ์แบบ 2 ปัจจัย
การทริกเกอร์งาน Cloud Run ด้วย Cloud Scheduler
ดูวิธีสร้าง Cloud Run Jobs และกำหนดค่าการดำเนินการของงานด้วย Cloud Scheduler
การทำให้แอปพลิเคชัน Cloud Run ใช้งานได้ด้วย Cloud Deployment
ดูวิธีทำให้แอปพลิเคชัน Cloud Run ใช้งานได้ด้วย Cloud Deployment
การรักษาความปลอดภัยการรับส่งข้อมูลขาเข้าของ Cloud Run
การตั้งค่าข้อมูลขาเข้าใน Cloud Run
ตัวแทน GenAI สำหรับการทำงานอัตโนมัติของคำสั่งซื้อ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปตัวแทน AI แบบสนทนาสำหรับการทำให้กระบวนการสั่งซื้อเป็นแบบอัตโนมัติ
ใช้ข้อมูลที่แชร์อย่างปลอดภัยอยู่ใน Confidential Space
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรักษาความปลอดภัยให้กับการแชร์ข้อมูลจากหลายฝ่ายโดยยังคงรักษาข้อมูลที่เป็นความลับโดยใช้ Confidential Space
การตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase สำหรับเว็บ
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ตั้งค่าการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase ในเว็บแอปและเรียนรู้วิธีใช้การตรวจสอบดังกล่าวเพื่อให้แน่ใจว่าแอปทำงานได้ดีสำหรับผู้ใช้ปลายทาง
ทำความรู้จัก Firebase สำหรับ Flutter
ดูวิธีสร้างแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ Flutter ด้วย Firebase
ทำความรู้จัก Firebase สำหรับเว็บ
สร้างเว็บแอปใหม่ตั้งแต่ต้นด้วย Firebase และเครื่องมือแก้ไขออนไลน์ StackBlitz คุณจะต้องใช้ HTML และ JavaScript พื้นฐานในการสื่อสารกับ Firebase นี่ถือเป็นบทนำที่ยอดเยี่ยมในการใช้คอนโซล Firebase และการผสานรวม Firebase เข้ากับแอป ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ขั้นสูงหรือการติดตั้งซอฟต์แวร์
การทดสอบการรับส่งข้อความในแอปครั้งแรก
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องสร้างการทดสอบการรับส่งข้อความในแอปของ Firebase ครั้งแรกโดยใช้ FirebaseA/B Testing
ส่งการแจ้งเตือนสำหรับเว็บแอปโดยใช้ Cloud Messaging และ Cloud Functions
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud Functions สำหรับ Firebase เพื่อส่งการแจ้งเตือนไปยังผู้ใช้แอปแชท
เครื่องมือสำหรับเพิ่มประสิทธิภาพของแอปใน Go (ตอนที่ 1: การติดตาม)
OpenTelemetry คือมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับความสามารถในการสังเกตระบบในการติดตามและเมตริก นอกจากนี้ การทำโปรไฟล์อย่างต่อเนื่องยังเป็นเครื่องมือในการระบุข้อมูลช่วง 1 ไมล์สุดท้ายของการปรับแต่งประสิทธิภาพ ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ OpenTelemetry สำหรับการติดตามและใช้ Agent เครื่องมือสร้างโปรไฟล์ รวมถึงวิธีระบุจุดคอขวดจากแผนภูมิแบบภาพใน Cloud Trace และ Cloud Profiler
สร้างงานนำเสนอ Google สไลด์จาก Big Data ใน Node.js
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างงานนำเสนอโดยใช้ Google สไลด์ API และ BigQuery เพื่อรายงานการวิเคราะห์ใบอนุญาตซอฟต์แวร์ที่พบบ่อยที่สุด
การสร้างและลิงก์บัญชีย่อย AdWords กับ Merchant Center
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างโซลูชันที่ใช้ AdWords API และ Content API For Shopping เพื่อสร้างบัญชีใหม่ที่จัดการโดยบัญชีดูแลจัดการ AdWords และบัญชีหลายลูกค้าของ Merchant Center จากนั้นคุณจะต้องลิงก์บัญชีย่อยใหม่เข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถใช้ผลิตภัณฑ์ที่จัดการโดยบัญชีย่อย Merchant Center ใหม่ในแคมเปญ Shopping ที่สร้างโดยบัญชีย่อย AdWords ใหม่ได้
การเข้าถึง MongoDB Atlas แบบหลายภูมิภาคด้วย Private Service Connect
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบสิทธิ์เข้าถึง Private Service Connect ของ MongoDB ด้วยการเข้าถึงส่วนกลาง
Codelab ของการตรวจสอบแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้เว็บแอปปลอดภัยจากการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต
Firebase Android Codelab - สร้างแชทที่เป็นกันเอง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Android ด้วยแพลตฟอร์ม Firebase
ใช้ AI เอกสารการจัดซื้อเพื่อแยกวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้โดยใช้สมุดบันทึก AI Platform
คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เอกสารการจัดซื้อเพื่อแยกวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้อย่างชาญฉลาด
นำโค้ด Cloud Functions มาใช้เป็นส่วนขยาย Firebase
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างส่วนขยาย Firebase สำหรับการแฮชพิกัดทางภูมิศาสตร์ Codelab เบื้องต้นนี้จะสอนวิธีแปลง Cloud Function ที่มีอยู่ให้เป็นส่วนขยายของ Firebase ซึ่งจะเผยแพร่ให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์นับล้านคนได้อย่างง่ายดายและช่วยขยายโปรเจ็กต์ Firebase ของตน
เผยแพร่บิลด์ของ iOS รุ่นทดลองได้เร็วขึ้นด้วย App Distribution และ Fastlane
ใน Codelab นี้ ผู้ใช้จะใช้ App Distribution และปลั๊กอิน Fastlane ร่วมกันเพื่อแจกจ่ายบิลด์ iOS และลงทะเบียนอุปกรณ์ทดสอบ จากนั้นผู้ใช้จะส่งออกไฟล์ .txt ของอุปกรณ์และ UDID จากคอนโซล App Distribution และลงทะเบียนอุปกรณ์เหล่านี้โดยอัตโนมัติ (ข้อกำหนดสำหรับการเผยแพร่บิลด์ iOS เฉพาะกิจ)
โมเดลการสร้างต้นแบบในสมุดบันทึก AI Platform
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI Platform Notebooks เพื่อสร้างต้นแบบของเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง เราจะพูดถึงการสร้างอินสแตนซ์สมุดบันทึกที่กำหนดเอง การติดตามโค้ดสมุดบันทึกของคุณใน git และโมเดลการแก้ไขข้อบกพร่องด้วยเครื่องมือ What-If
อินเทอร์เฟซ Private Service Connect
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบอินเทอร์เฟซ Private Service Connect
PySpark สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติบน Dataproc
ห้องทดลองนี้จะแสดงวิธีใช้ Spark MLlib และ spark-nlp สำหรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ NLP กับข้อมูลปริมาณมาก
การแก้ไขข้อบกพร่องของข้อความแจ้งของ LLM ด้วยเครื่องมือ Learning Interpretability Tool (LIT) ใน GCP
ห้องทดลองนี้จะอธิบายขั้นตอนการปรับใช้เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน LIT ใน Google Cloud Platform (GCP) อย่างละเอียดเพื่อโต้ตอบกับโมเดลพื้นฐาน Gemini ของ Vertex AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของบุคคลที่สามที่โฮสต์เอง รวมถึงคําแนะนําเกี่ยวกับวิธีใช้ UI ของ LIT
จุกสีรุ้งแบบ Microservice
ทำความรู้จักกับ Google Cloud โดยทำให้ Microservice ใช้งานได้บน Cloud Run และเข้าร่วมการเล่นรุมพัสเสมือนจริงที่ Microservice ของคุณจะใส่ "สายรุ้ง" ไปยัง Microservice อื่นๆ เพื่อร่วมแข่งขันเพื่อชัยชนะ คุณจะได้สัมผัสกับ Microservice ของ Kotlin, Java, Go, Python หรือ Node.js ตลอดจนเรียนรู้เกี่ยวกับคอนเทนเนอร์และ Cloud Run ไปพร้อมๆ กัน ดูว่าคุณได้คะแนนมากกว่านักผจญภัยคนอื่นๆ หรือไม่โดยการปรับปรุงอัลกอริทึมอย่างต่อเนื่อง
ฟังก์ชัน Google Cloud ใน C#
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟังก์ชัน Google Cloud Run ใน C# กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะทำให้ฟังก์ชัน C# ที่ตอบสนองต่อ HTTP และ CloudEvents จากแหล่งที่มาต่างๆ ของ Google Cloud ใช้งานได้
ปรับใช้ Google แปลภาษาพื้นฐาน" แอปใน Python 2 App Engine
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)
เหตุการณ์ที่กำหนดเองของ Google Ads ที่มี Google Analytics สำหรับ Firebase - Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีติดตั้งใช้งานเหตุการณ์ด้วย GA4F และเปิดตัวแคมเปญเพื่อกระตุ้นการกระทำผ่าน Google Ads
Codelab เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กเว็บของ Firebase Angular
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างบล็อกท่องเที่ยวพร้อมแผนที่การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ โดยมี AngularFire เป็นเวอร์ชันล่าสุดจากไลบรารี Angular ของเรา เว็บแอปสุดท้ายจะประกอบด้วยบล็อกท่องเที่ยวซึ่งคุณสามารถอัปโหลดรูปภาพไปยังสถานที่แต่ละแห่งที่คุณเดินทางไปได้
ฟีเจอร์การตรวจสอบสิทธิ์ขั้นสูง
ดูวิธีใช้การตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัยและสร้างข้อกำหนดการตรวจสอบสิทธิ์ที่กำหนดเองด้วยฟังก์ชันการบล็อก
ส่งและรับการแจ้งเตือนสำหรับแอป Flutter โดยใช้ Firebase Cloud Messaging
ใน Codelab นี้ คุณใช้ FCM HTTP v1 API เพื่อส่งข้อความ Push ไปยังแอปที่ทำงานในหลายแพลตฟอร์ม คุณสร้างแอปโดยใช้ Flutter ซึ่งทำงานได้อย่างราบรื่นใน Android/iOS/เว็บ
บริการที่มีการจัดการของอินเทอร์เฟซ Private Service Connect
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบอินเทอร์เฟซ Private Service Connect เพื่อเข้าถึงบริการผ่านการเพียร์ VPC
CodeLab: การแลกเปลี่ยนเส้นทางแบบไดนามิกกับ NCC
เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือสํารวจ NCC ด้วยการแลกเปลี่ยนเส้นทางแบบไดนามิกกับ Spoke ของ VPC
การใช้การแก้ไขในฟังก์ชัน Cloud Run สำหรับการแยกการรับส่งข้อมูล การทยอยเปิดตัว และการย้อนกลับ
ดูวิธีใช้การแก้ไขในฟังก์ชัน Cloud Run เพื่อแยกการรับส่งข้อมูล การทยอยเปิดตัว และการย้อนกลับ
ติดตั้งใช้งาน ปรับขนาด และอัปเดตเว็บไซต์ด้วย Google Kubernetes Engine (GKE)
ดูวิธีทำให้เว็บไซต์ใช้งานได้ ปรับขนาด และอัปเดตเว็บไซต์ด้วย GKE
การใช้ Natural Language API กับ Python
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้ Natural Language API กับ Python
สร้างกลุ่มที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ด้วย Eventarc และ Workflows
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างกลุ่ม Microservice ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์เพื่อประมวลผลรูปภาพด้วย Eventarc และ Workflows
สร้างเว็บแอปที่ทำงานด้วยระบบ AI ด้วย Firebase Extensions สำหรับ Gemini API
ดูวิธีใช้ Firebase Extensions กับ Gemini API เพื่อสร้างเว็บแอปที่มีฟีเจอร์ที่ทำงานด้วยระบบ AI เช่น คำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ
เพิ่มพลังให้เว็บแอปของคุณโดยเปลี่ยนไปใช้ Firebase JS SDK แบบโมดูล
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ย้ายข้อมูลเว็บแอป Firebase ที่มีอยู่ไปยัง Firebase JS SDK แบบโมดูลใหม่ไปยังโค้ดเชคต้นไม้ที่ไม่ได้ใช้และทำให้แอปโหลดได้อย่างรวดเร็ว
เชื่อมต่อกับบริการภายในองค์กรผ่านเครือข่ายแบบผสมโดยใช้ Private Service Connect และ NEG แบบผสมที่มีตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายใน
เชื่อมต่อกับบริการภายในองค์กรผ่านเครือข่ายแบบผสมโดยใช้ Private Service Connect และ NEG แบบผสมที่มีตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายใน
Codelab ของ Firebase iOS
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แพลตฟอร์ม Firebase บน iOS ใน Swift
ข้อความพุชแบบมัลติแคสต์ข้อความแรกที่ใช้หัวข้อ FCM
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแคสต์ข้อความพุชแบบมัลติแคสต์ไปยังอินสแตนซ์ของแอปที่เลือก โดยใช้หัวข้อ FCM
ส่งเหตุการณ์แอปไปยัง GA4 โดยใช้ Measurement Protocol
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเรียกใช้แบบเซิร์ฟเวอร์ต่อเซิร์ฟเวอร์เพื่อส่งเหตุการณ์ไปยัง GA4 โดยใช้ Measurement Protocol
ใช้ FCM และ FIAM เพื่อส่งข้อความถึงผู้ใช้
เรียนรู้วิธีส่งข้อความถึงผู้ใช้ด้วย Firebase Cloud Messaging และการรับส่งข้อความในแอปของ Firebase
การตรวจสอบการหยุดทำงานของสมาร์ทโฮม
ใน Codelab นี้ โปรดดูวิธีตรวจหาการหยุดทํางานโดยตั้งค่าการแจ้งเตือนอัตโนมัติในการผสานรวม Smart Home
การปรับแต่งโค้ดด้วย Gemini Code Assist Enterprise
ดูข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับ Gemini Code Assist Enterprise และวิธีที่เครื่องมือนี้ช่วยให้องค์กรของคุณสร้างด้วย Google Cloud ได้
ใช้ Confidential Space กับทรัพยากรที่มีการป้องกันซึ่งไม่ได้จัดเก็บไว้กับผู้ให้บริการคลาวด์
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรักษาความปลอดภัยในการแชร์ข้อมูลกับหลายฝ่ายไปพร้อมกับการรักษาความลับโดยใช้พื้นที่ทำงานที่เป็นความลับ Codelab นี้จะมุ่งเน้นไปที่วิธีใช้ Confidential Space กับทรัพยากรที่มีการป้องกันซึ่งโฮสต์อยู่ในที่อื่นที่ไม่ใช่ Google Cloud คุณจะได้เรียนรู้วิธีขอโทเค็นที่กำหนดเองจากบริการเอกสารรับรองของ Google ด้วยการป้อน Nonce, กลุ่มเป้าหมาย และประเภทโทเค็น PKI
วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ CloudSQL
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีสร้าง Private Services Connect สำหรับ CloudSQL
Google Pay API สำหรับเว็บ 101: ข้อมูลเบื้องต้น
เมื่อทำ Codelab นี้เสร็จแล้ว คุณจะมีเว็บไซต์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้พร้อมการผสานรวม Google Pay ที่ทำงานได้ โปรเจ็กต์นี้จะดึงข้อมูลโทเค็นการชำระเงินซึ่งอาจส่งไปยังผู้ให้บริการชำระเงินเพื่อประมวลผล คำขอการชำระเงินด้วย Google Pay ต้องใช้ออบเจ็กต์คำขอ
Cloud NGFW Enterprise - บริการป้องกันการบุกรุก (ไม่มีการตรวจสอบ TLS)
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้บริการป้องกันการบุกรุก Enterprise ของ Cloud NGW เพื่อตรวจสอบการรับส่งข้อมูลจากตะวันออก-ตะวันตกและเหนือ-ใต้
ดูวิธีเรียกใช้ Cloud Functions ที่ตรวจสอบสิทธิ์แล้ว
ดูวิธีรักษาความปลอดภัย Cloud Functions โดยกำหนดให้มีการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับการเรียกใช้
สร้างแอปแบบปรับเปลี่ยนได้ด้วย Jetpack Compose
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอปแบบปรับอัตโนมัติสำหรับโทรศัพท์ แท็บเล็ต และอุปกรณ์แบบพับได้ รวมถึงเรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถในการเข้าถึงด้วย นอกจากนี้คุณจะได้เรียนรู้แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับองค์ประกอบที่ปรับเปลี่ยนได้ของ Material 3
เพิ่มการรองรับ API ช่วงพักโฆษณาไปยังเว็บรีซีฟเวอร์
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปพลิเคชัน Custom Web Receiver ที่ใช้ Cast Ads Breaks API
เพิ่มการสนับสนุนแบบเรียลไทม์ไปยังตัวรับการแคสต์
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปพลิเคชัน Custom Web Receiver ที่ใช้ Cast Live API ได้
การแก้ไขข้อบกพร่องของแอปเครื่องส่ง Cast
ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มบันทึกการแก้ไขข้อบกพร่องของ Cast ลงในแอปตัวรับเว็บที่กําหนดเองที่มีอยู่ได้
สร้างเว็บรีซีฟเวอร์ที่กำหนดเอง
ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปผู้รับเว็บที่กําหนดเองเพื่อเล่นเนื้อหาบนอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Cast
เปิดใช้เว็บแอป
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอปวิดีโอบนเว็บที่มีอยู่เพื่อแคสต์เนื้อหาในอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Google Cast
เปิดใช้แอป Android ได้
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอปวิดีโอ Android ที่มีอยู่เพื่อแคสต์เนื้อหาบนอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Google Cast
การเปลี่ยนตัวจัดสรรภาระงานเครือข่ายจากพูลเป้าหมายเป็นบริการแบ็กเอนด์ระดับภูมิภาค
คู่มือนี้แสดงวิธีการเปลี่ยนตัวจัดสรรภาระงานเครือข่ายที่มีอยู่จากแบ็กเอนด์ของพูลเป้าหมายไปเป็นบริการแบ็กเอนด์ระดับภูมิภาค
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Cloud Operations Suite
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Google Cloud Operations Suite ห้องทดลองนี้จะเกี่ยวข้องกับการติดตั้งแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้ gcloud เมื่อทำให้แอปพลิเคชันตัวอย่างใช้งานได้แล้ว คุณจะใช้ Cloud Monitoring เพื่อกำหนดหน้าแดชบอร์ด การแจ้งเตือน การตรวจสอบระยะเวลาทำงาน และอื่นๆ
เปิดใช้แอป Android TV ได้
ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอป Android TV ที่มีอยู่เพื่อรองรับการแคสต์และการสื่อสารจากแอปแคสต์ของผู้ส่งที่มีอยู่
เพิ่มเสียงและเพลงให้กับเกม Flutter
ดูวิธีเพิ่มเอฟเฟกต์เสียง เพลงพื้นหลัง และเสียงแบบไดนามิกในเกมด้วย Flutter
ใช้ฟังก์ชันระยะไกลของ BigQuery เพื่อถามคำถามกับ Vertex AI Visual Questioning (VQA) ในการสอบถาม SQL
ดูวิธีใช้ฟังก์ชันระยะไกลของ BigQuery เพื่อถามคำถามการตอบคำถามด้วยภาพของ Vertex AI (VQA) เกี่ยวกับรูปภาพที่จัดเก็บไว้ในตารางออบเจ็กต์ของ Cloud Storage
ดูวิธีเรียกใช้ฟังก์ชัน Cloud Run ที่มีการตรวจสอบสิทธิ์
ดูวิธีรักษาความปลอดภัยให้กับฟังก์ชัน Cloud Run โดยกำหนดให้ต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับการเรียกใช้
การพัฒนาแอป Flutter ในเครื่องโดยใช้ Firebase Emulator Suite
Codelab ที่อธิบายวิธีใช้ Firebase Emulator Suite ในระหว่างการพัฒนาด้วย Flutter Codelab จะใช้โปรแกรมจำลองการตรวจสอบสิทธิ์และ Firestore เพื่อสาธิตการใช้งานโปรแกรมจำลอง
ใช้ FCM HTTP v1 API กับโทเค็นเพื่อการเข้าถึง OAuth 2
เมื่อเทียบกับ API เดิมของ FCM, API ของ FCM HTTP v1 มีโมเดลการให้สิทธิ์ที่ปลอดภัยกว่าโดยใช้โทเค็นเพื่อการเข้าถึงที่มีอายุสั้น ขั้นตอนในการสร้างโทเค็นเพื่อการเข้าถึงสำหรับ FCM v1 API แตกต่างจากขั้นตอนสำหรับ API เดิมอย่างมาก Codelab
สร้างแอป Augmented Reality (AR) โดยใช้ ARCore Geospatial API ใหม่
ดูวิธีใช้ ARCore Geospatial API ใหม่
การเรียกใช้การฝึกโมเดลที่กำหนดเองใน Vertex Pipelines
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้งานการฝึกโมเดลที่กําหนดเองโดยใช้ Kubeflow Pipelines SDK ใน Vertex Pipelines โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $5 ห้องทดลองนี้ใช้ Vertex AI
สร้างต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง: การฝึกโมเดลที่กำหนดเองด้วย Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกที่กำหนดเอง วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง คุณจะได้สร้างโมเดลการจัดประเภทรูปภาพโดยใช้ ชุดข้อมูลดอกไม้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในวิดีโอต่อไปนี้.
สร้างต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง: การฝึกอบรมแบบกระจายใน Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกแบบกระจายในการฝึก Vertex AI โดยใช้ TensorFlow วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดทำ ห้องทดลองก่อนหน้า ให้เสร็จก่อนลองใช้ห้องทดลองนี้
รับการคาดการณ์จากโมเดลอิมเมจ TensorFlow ก่อนการฝึกบน Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อรับการคาดการณ์จากโมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่ฝึกล่วงหน้า โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $1 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
การใช้ข้อมูลเมตา Vertex ML กับไปป์ไลน์
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลเมตาจาก Vertex Pipelines ที่ทำงานด้วย Vertex ML Metadata โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $2 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Vertex Pipelines
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและเรียกใช้ไปป์ไลน์ ML ด้วย ไปป์ไลน์ Vertex โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $25 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ล่าสุดที่มีให้บริการใน
การย้ายข้อมูลจากแอป Java ของ Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Buildpack
ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่ายๆ สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Buildpack และย้ายไปยัง Cloud Run
การเริ่มต้นใช้งานคอมโพเนนต์แบบสแตนด์อโลน
ใน Codelab ที่ใช้งานง่ายสำหรับมือใหม่นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้คอมโพเนนต์แบบสแตนด์อโลนของ Angular v14
ต้นแบบเป็นเวอร์ชันที่ใช้งานจริง: การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ในการฝึก Vertex AI วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดทํา ห้องทดลองก่อนหน้า ให้เสร็จสิ้นก่อนลองใช้ห้องทดลองนี้
Vertex AI: ใช้การจัดแพ็กเกจอัตโนมัติเพื่อปรับแต่ง Bert ด้วยการกอดใบหน้าในการฝึก Vertex AI
ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้งานการฝึกที่กําหนดเองในการฝึก Vertex AI ด้วยฟีเจอร์การแพ็กเกจอัตโนมัติ งานการฝึกที่กำหนดเองใน Vertex AI ใช้คอนเทนเนอร์ หากไม่ต้องการสร้างอิมเมจของคุณเอง คุณสามารถใช้การบรรจุอัตโนมัติ ซึ่งจะสร้างอิมเมจ Docker
Analytics สำหรับชั้นวางหนังสือ: ใช้ Gemini เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน SQL ด้วย BigQuery และ Generative AI
เราจะใช้ Gemini เพื่อช่วยสร้างคำแนะนำหนังสือและการวิเคราะห์การสรุปข้อมูลด้วย BigQuery (Generative AI แบบ SQL เท่านั้น)
การเริ่มต้นใช้งานแอป
https://ide.cloud.google.com gcloud config set project {{project-id}} export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project) export PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format='value(projectNumber)') gcloud services enable \
การย้ายข้อมูลจากแอป Java ของ Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Jib
ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่ายๆ, สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Jib และย้ายไปยัง Cloud Run
Codelab เกี่ยวกับการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูง
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีตั้งค่าฟีเจอร์การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูงสำหรับการจัดสรรภาระงานของแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลก
Analytics ของชั้นวางหนังสือ: ใช้ Gemini เพื่อสร้างแอปพลิเคชัน Java Cloud Run ที่นำข้อมูล BigQuery ไปใช้บนเว็บ
เราจะใช้ Gemini เพื่อช่วยสร้างแอปพลิเคชันการสรุปชั้นวางหนังสือที่เพียงนำข้อมูล BigQuery ไปยังเว็บและทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run
สร้างแอปโดยไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ดโดยใช้ฐานข้อมูลเดิมของ AppSheet
ดูวิธีใช้ฐานข้อมูลดั้งเดิมของ AppSheet ในการสร้างแอป AppSheet
สร้างแอป Augmented Reality (AR) โดยใช้ WebXR Device API
ดูวิธีใช้ฟีเจอร์ Augmented Reality กับ WebXR Device API และใช้ความเข้าใจในฉากเพื่อวางวัตถุ 3 มิติในตําแหน่งจริง
การย้ายข้อมูลจากแอป Java ของ Google App Engine ไปยัง Cloud Run ด้วย Docker
ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่าย สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Docker และย้ายไปยัง Cloud Run
วิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลธุรกรรมบัตรเครดิตใน Bigtable โดยใช้ BigQuery และ Looker
Codelab นี้แสดงวิธีใช้สตรีมการเปลี่ยนแปลง Bigtable ไปยังเทมเพลต BigQuery คุณจะใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างเพื่อทําความคุ้นเคยกับการค้นหาบันทึกการเปลี่ยนแปลงและใช้ Looker เพื่อสร้างแดชบอร์ดภาพ
ชุดเครื่องมือพื้นฐานระบบคลาวด์ 101
ใน Codelab นี้ คุณจะได้เริ่มต้นใช้งาน Cloud Foundation Toolkit(CFT) และเริ่มต้นใช้งานผ่านชุดขั้นตอนต่างๆ ในการเพิ่มฟีเจอร์ลงในโมดูล CFT
ปรับปรุงประสิทธิภาพของแอปด้วยโปรไฟล์พื้นฐาน
Codelab นี้จะแสดงวิธีปรับปรุงเวลาเริ่มต้นใช้งานแอปและเวลาที่ใช้ในการแสดงผลเฟรมด้วยโปรไฟล์พื้นฐาน
สร้างแอป Angular ที่เข้าถึงได้มากขึ้น
ดูวิธีปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับการช่วยเหลือพิเศษในแอป Angular ด้วยชุดเครื่องมือที่อยู่ในเฟรมเวิร์ก
เริ่มต้นใช้งานสัญญาณ Angular
ขอแนะนำสัญญาณ ซึ่งเป็นโมเดลปฏิกิริยาตอบสนองใหม่ใน Angular สัญญาณจะช่วยให้คุณมีเครื่องมือคุณภาพสูงมากขึ้นสำหรับสร้างรีแอ็กชันแบบละเอียด
เชื่อมต่อ AppSheet กับ Apps Script
ใน Codelab นี้ คุณสร้างโครงการ Apps Script ชื่อ " Hello World" โดยเพิ่มฟังก์ชันอย่างง่าย คือ logThis ซึ่งจะบันทึกข้อความ แล้วสร้างการทำงานอัตโนมัติของ AppSheet และให้เรียกใช้สคริปต์
เครื่องมือสร้างชั้นวางหนังสือ: ใช้ Gemini เพื่อสร้าง Java Cloud Function สำหรับแอปพลิเคชัน Gemini
เราจะสร้างแอปแนะนำหนังสือและการสรุปข้อมูลโดยใช้ Vertex AI Generative AI (Gemini) ใน Cloud Function เป็นฟังก์ชันระยะไกลจาก BigQuery
การสร้างระบบการค้นหาคุณภาพระดับ Google ด้วย Vertex AI
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างเครื่องมือค้นหาคุณภาพของ Google ที่จะช่วยตอบคำถามจากเอกสารและไฟล์ข้อความได้โดยใช้ Vertex AI Search/Agent Builder
สร้างเครื่องมือสร้างแบบทดสอบด้วย GenAI และ Cloud Run
ใน Codelab นี้ คุณจะได้ใช้ Vertex AI เพื่อสร้างแบบทดสอบความรู้รอบตัวตามข้อกำหนดเฉพาะบางอย่าง คุณจะทดสอบเครื่องมือสร้างแบบทดสอบในสภาพแวดล้อมนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่โฮสต์บนระบบคลาวด์ จากนั้นจึงทำให้เครื่องมือดังกล่าวพร้อมใช้งานแบบสาธารณะโดยทำให้ใช้งานได้ใน Google Cloud Run เมื่อจบห้องทดลอง คุณจะต้องผสานรวมโปรแกรมสร้างแบบทดสอบกับแอปที่สมบูรณ์
MDC-112 เว็บ: การผสานรวม MDC กับเว็บเฟรมเวิร์ก
ดูวิธีขยาย Material Components ที่สร้างไว้ล่วงหน้าในคอมโพเนนต์สำหรับเฟรมเวิร์กเว็บ
จดจำข้อความและลักษณะใบหน้าด้วย ML Kit: Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำข้อความและลักษณะใบหน้าในรูปภาพ
จดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความด้วย ML Kit และ CameraX: Android
ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความจาก 59 ภาษา และคุณยังจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมไลบรารี CameraX เพื่อทำงานเหล่านี้จากฟีดกล้องแบบเรียลไทม์อีกด้วย
Vertex AI: โมเดลผู้ร่วมจัดการประชุมบน VM เดียวกันสำหรับการคาดการณ์
ในห้องทดลองนี้ คุณจะใช้ ฟีเจอร์การโฮสต์โมเดลร่วมกัน ใน Vertex AI เพื่อโฮสต์โมเดลหลายรายการใน VM เดียวกันสำหรับการคาดการณ์ออนไลน์ โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $2
Vertex AI: ใช้กิจวัตรการคาดการณ์ที่กำหนดเองกับ Sklearn เพื่อประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าและหลังประมวลผลข้อมูลสำหรับการคาดการณ์
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้กิจวัตรการคาดการณ์ที่กำหนดเองใน Vertex AI เพื่อเขียนตรรกะการประมวลผลล่วงหน้าและการประมวลผลภายหลังที่กำหนดเอง แม้ว่าตัวอย่างนี้จะใช้สคีต-เลิร์น แต่กิจวัตรการคาดคะเนที่กำหนดเองจะทํางานร่วมกับเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ ของ
Codelab การถดถอยเชิงเส้น
โค้ดแล็บนี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างโมเดลที่คาดการณ์ต้นทุนต่อคลิก คุณต้องมีสิ่งต่อไปนี้จึงจะทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์ได้ คุณจะต้องมีข้อมูลแคมเปญที่มีคุณภาพสูงมากพอที่จะสร้างรูปแบบเพื่อให้ Codelab นี้เสร็จสมบูรณ์
Loglab การถดถอยแบบโลจิสติก
Codelab นี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยแบบโลจิสติกส์เพื่อทำความเข้าใจระดับของฟีเจอร์ เช่น เพศ กลุ่มอายุ เวลาในการแสดงผล และประเภทเบราว์เซอร์ที่เกี่ยวข้องกับแนวโน้มของผู้ใช้ที่จะคลิกโฆษณา หากต้องการทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์
เข้ารหัส Cloud Functions โดยใช้คีย์การเข้ารหัสที่จัดการโดยลูกค้า (CMEK)
use-cmek-to-encrypt-cloud-functions
ทำความเข้าใจ Skaffold
Skaffold เป็นเครื่องมือที่จัดการเวิร์กโฟลว์สำหรับการสร้าง การพุช และการนำแอปพลิเคชันของคุณไปใช้งาน คุณสามารถใช้ Skaffold เพื่อกำหนดค่าพื้นที่ทํางานการพัฒนาในเครื่องได้อย่างง่ายดาย เพิ่มประสิทธิภาพวงจรการพัฒนาภายใน และผสานรวมกับเครื่องมืออื่นๆ เช่น
แอป Vertex AI Vision Traffic Monitoring
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อตรวจสอบสตรีมวิดีโอของการเข้าชมแบบเรียลไทม์ เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อนําเข้าไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้ วิธีใช้ BigQuery เพื่อวิเคราะห์เอาต์พุต JSON ของโมเดล และแสดงภาพผลลัพธ์ใน Looker Studio
Vertex AI: การสร้างโมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงด้วย AutoML
ในห้องทดลองนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อฝึกและแสดงโมเดลด้วยข้อมูลแบบตาราง นี่เป็นผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ล่าสุดที่ให้บริการใน Google Cloud และกำลังอยู่ในรุ่นตัวอย่าง โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud
แอปตรวจจับคิว Vertex AI Vision
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision จากต้นทางถึงปลายทางเพื่อตรวจสอบสถานการณ์การตรวจจับคิวในร้านค้าปลีก เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อนําเข้าไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้ วิธีใช้ BigQuery เพื่อวิเคราะห์เอาต์พุต JSON ของโมเดล และแสดงภาพผลลัพธ์ใน Looker Studio
Vertex AI: การฝึกและการให้บริการโมเดลที่กำหนดเอง
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ใช้ Vertex AI เพื่อฝึกและแสดงโมเดล TensorFlow โดยใช้โค้ดในคอนเทนเนอร์ที่กำหนดเอง แม้ว่าเราจะใช้ TensorFlow สําหรับโค้ดโมเดลที่นี่ แต่คุณก็แทนที่ด้วยเฟรมเวิร์กอื่นได้ง่ายๆ โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้
ใช้การทดลองให้เกิดประโยชน์สูงสุด: จัดการการทดสอบแมชชีนเลิร์นนิงด้วย Vertex AI
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อสร้างไปป์ไลน์ที่ฝึกโมเดล Keras ที่กําหนดเองใน TensorFlow จากนั้นเราจะใช้ฟังก์ชันการทำงานใหม่ที่พร้อมใช้งานใน การทดสอบ Vertex AI
อัปเดตแอปเพื่อใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการกรองสแปม
ดูวิธีอัปเดตแอปด้วยโมเดล ML ที่มีการกรองสแปมความคิดเห็นแบบพื้นฐาน
ตัวกรองการเคลื่อนไหว Vertex AI Vision
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อสาธิตการส่งวิดีโอด้วยฟีเจอร์การกรองการเคลื่อนไหว ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าสตรีมวิดีโอลงในแอปพลิเคชันที่มีการกำหนดค่าตัวกรองการเคลื่อนไหว
ใช้ Pulumi บน Google Cloud ด้วย YAML
ห้องทดลองนี้ช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีใช้ Pulumi บน Google Cloud ด้วย YAML
แอปข้อมูลวิเคราะห์การเข้าใช้ Vertex AI Vision ที่มีการจัดการเหตุการณ์
Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อสาธิตการส่งเหตุการณ์ด้วยฟีเจอร์การจัดการเหตุการณ์ เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า และคุณยังจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อส่งผ่านข้อมูลไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้
Vertex AI: การฝึกทำงานแบบหลายผู้ปฏิบัติงานและถ่ายทอดการเรียนรู้ด้วย TensorFlow
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกแบบหลายเวิร์กเกอร์สําหรับโมเดล TensorFlow โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $5 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
การสร้างโมเดล ML ทางการเงินด้วยเครื่องมือ What-If และ Vertex AI
ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกโมเดล XGBoost บนชุดข้อมูลทางการเงิน ทำให้โมเดลใช้งานได้กับ Vertex AI และวิเคราะห์โมเดลด้วยเครื่องมือ What-if
แอป WebGPU แอปแรกของคุณ
Codelab นี้จะแนะนำพื้นฐานของ WebGPU API ใหม่ ซึ่งจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการสร้าง Game of Life ของ Conway ในเวอร์ชันที่ทำงานบน GPU ความสามารถในการแสดงผลของ WebGPU จะใช้ในการสร้างกระดาน และนำความสามารถในการประมวลผลของ WebGPU มาใช้ในการอัปเดตสถานะของเกม
สร้างต้นแบบไปสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง: รับการคาดการณ์จากโมเดลที่ผ่านการฝึกแบบกำหนดเอง
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อรับการคาดการณ์แบบออนไลน์และการคาดการณ์แบบกลุ่มจากโมเดลที่ฝึกตามที่กำหนดเอง วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดศึกษา ห้องทดลองก่อนหน้า
Vertex AI Workbench: ฝึกโมเดล TensorFlow ด้วยข้อมูลจาก BigQuery
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Vertex AI Workbench สําหรับการสํารวจข้อมูลและการฝึกโมเดล ML โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $1 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI
Vertex AI: การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์แบบกระจาย
ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Vertex AI เพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และการฝึกแบบกระจาย แม้ว่าห้องทดลองนี้ใช้ TensorFlow สำหรับโค้ดโมเดล แต่แนวคิดดังกล่าวก็นำมาใช้กับเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ ได้เช่นกัน โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้
วิธีใช้ฟังก์ชัน Cloud Run และ Gemini เพื่อสรุปไฟล์ข้อความที่อัปโหลดไปยังที่เก็บข้อมูล Cloud Storage
วิธีเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
วิธีใช้ Ollama เป็นไฟล์ช่วยเหลือที่มี Cloud Run GPU และ Open WebUI เป็นคอนเทนเนอร์ขาเข้าของฟรอนท์เอนด์
ดูวิธีใช้ Ollama เป็นไฟล์ช่วยเหลือด้วย Cloud Run GPU และ Open WebUI เป็นคอนเทนเนอร์ขาเข้าของฟรอนท์เอนด์
การสร้างตัวแทน AI ด้วย Vertex AI Agent Builder
ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและทำให้ตัวแทน Generative AI ใช้งานได้โดยใช้เครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพของ Google Cloud เราจะอธิบายแนวคิดสําคัญและแนะนําขั้นตอนเบื้องต้นในการทำให้ตัวแทนคนแรกพร้อมใช้งาน
การแก้ไขข้อบกพร่องการผสานรวมกรณี
ดูวิธีแก้ปัญหาเกี่ยวกับการผสานรวม Matter โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์และดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลการสนับสนุนสําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์
ดูวิธีสร้างและทำให้แอป LangChain ใช้งานได้บน Cloud Run
ดูวิธีสร้างและทำให้แอป LangChain ใช้งานได้บน Cloud Run
ทำความเข้าใจการดำเนินการตามคำสั่งซื้อโดยการผสานรวม Dialogflow กับปฏิทิน
ดูแนวคิดของการดําเนินการตามคําสั่งซื้อใน Dialogflow