Bu bölümde Google Yayıncı Etiketi (GPT) kitaplığıyla ilgili örnekler ve ilgili kaynaklardan oluşan bir koleksiyon bulunmaktadır.
Bu bölümdeki içeriklerin çoğu GitHub depomuzda da bulunabilir. Örnek kod ve ilişkili belgeler, Apache Lisansı 2.0 kapsamında açık kaynak olarak yayınlanmıştır.
GPT örnek oluşturucu (beta) ile kendi özel örneğinizi oluşturmayı deneyin!
Vertex AI Agent Builder ile yapay zeka ajanları oluşturma
Bu codelab'de, Google Cloud'un güçlü araçlarını ve altyapısını kullanarak üretken yapay zeka aracılarını nasıl oluşturup dağıtacağınızı öğreneceksiniz. Temel kavramları ele alacak ve ilk temsilcinizi kullanmaya başlamak için ilk adımlarda size yol göstereceğiz.
Güvenli Alan codelab'i
Bu codelab'de, Trusted Space çözümünü kullanarak yapay zeka/makine öğrenimi iş yükünü bir hızlandırıcıyla nasıl çalıştıracağınızı öğreneceksiniz.
PostgreSQL için Cloud SQL ile Cloud Run'a tam yığın JavaScript uygulaması dağıtma
Cloud Run, kodunuzu doğrudan Google'ın ölçeklenebilir altyapısında çalıştırmanıza olanak tanıyan, tümüyle yönetilen bir platformdur. Bu Codelab'de, Cloud Run'daki bir Next.js uygulamasının PostgreSQL için Cloud SQL veritabanına nasıl bağlanacağı
Mantıksal regresyon codelab'i
Bu codelab'de cinsiyet, yaş grubu, gösterim zamanı ve tarayıcı türü gibi özelliklerin kullanıcıların reklamı tıklama olasılığıyla ne ölçüde ilişkili olduğunu anlamak için mantıksal regresyondan nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz. Bu codelab'i
Doğrusal regresyon codelab'i
Bu codelab'de, tıklama başına maliyeti tahmin etmeye yönelik bir model oluşturmak için doğrusal regresyonun nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Bu codelab'i tamamlamak için yeterli miktarda ve yüksek kalitede kampanya veriniz olması gerekir.
Mantıksal regresyon codelab'i
Bu codelab'de cinsiyet, yaş grubu, gösterim zamanı ve tarayıcı türü gibi özelliklerin kullanıcıların reklamı tıklama olasılığıyla ne ölçüde ilişkili olduğunu anlamak için mantıksal regresyondan nasıl yararlanacağınızı öğreneceksiniz. Bu codelab'i
Doğrusal regresyon codelab'i
Bu codelab'de, tıklama başına maliyeti tahmin etmeye yönelik bir model oluşturmak için doğrusal regresyonun nasıl kullanılacağı açıklanmaktadır. Bu codelab'i tamamlamak için şunlar gerekir: Bu codelab'i tamamlamak için yeterli miktarda ve yüksek
Spanner Vector Search'i kullanmaya başlama
Bu codelab'de, Spanner'ın yerleşik vektör arama özelliğini ve Vertex AI modelleriyle entegrasyonunu kullanarak bir Spanner örneği oluşturacak ve vektör gömmelerinde benzerlik araması yapacaksınız.
Aidemy: Google Cloud'da LangGraph, EDA ve Üretken Yapay Zeka ile Çoklu Temsilci Sistemleri Oluşturma
Google Cloud Platform'da çok aracılı sistemlerin gücünü gösteren, yapay zeka destekli ve işlevsel bir öğretim asistanı sistemi olan "Aidemy"yi geliştirmek. Google Cloud'da karmaşık bir çok aracılı sistem tasarlama, oluşturma ve dağıtma, LLM uygulama geliştirmedeki temel kavramlara hakim olma ve olaya dayalı mimarilerin avantajlarını anlama konusunda pratik deneyim kazanın.
- Python
Cloud veritabanları, sunucusuz çalışma ortamları ve açık kaynak entegrasyonlarına sahip oyuncak mağazası arama uygulaması
Bu codelab'de, müşteri araması için eşleşen oyuncakları (metinler ve resimler aracılığıyla) bulmak, kullanıcı isteğine göre özel oyuncaklar oluşturmak ve AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j ve Veritabanları için GenAI Aracı Kutusu'nu kullanarak özel olarak oluşturulan oyuncağın fiyatını tahmin etmek üzere tasarlanmış bir RAG tabanlı Vektör Arama uygulaması oluşturacaksınız.
- Python
- Objective-C
Private Service Connect Arayüzü Vertex AI Pipelines
Bu eğitimde, Private Service Connect Vertex AI ardışık düzenlerini nasıl yapılandıracağınızı ve doğrulayacağınızı öğreneceksiniz.
- Python
AlloyDB AI ve LangChain'i kullanarak LLM ve RAG tabanlı bir sohbet uygulaması oluşturma
Bu codelab'de, AlloyDB kümesi oluşturmayı, veritabanları için GenAI Databases Retrieval Service'i dağıtmayı ve hizmeti kullanarak örnek bir uygulama oluşturmayı öğreneceksiniz.
Kubernetes'te AlloyDB Omni ve yerel yapay zeka modeli.
Bu codelab'de, AlloyDB Omni'yi bir GKE kümesine nasıl dağıtacağınızı, aynı kümeye bir I modelini nasıl dağıtacağınızı, modeli AlloyDB Omni'ye nasıl kaydedeceğinizi ve bunların birlikte nasıl çalışacağını öğreneceksiniz.
AlloyDB Omni'de sütunsal motorla analitik sorguları hızlandırma.
Bu codelab'de, AlloyDB Omni'yi bir hesaplama sanal makinesine nasıl dağıtacağınızı, veri yükleyeceğinizi ve performansı artırmak için AlloyDB sütun motorunu nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
AlloyDB AI ile vektör yerleştirmelerini kullanmaya başlama
Bu codelab'de, AlloyDB AI'ı vektör aramayla birlikte nasıl kullanacağınızı ve vektör verilerinde nasıl dizin oluşturacağınızı öğreneceksiniz.
Google Cloud Shell Düzenleyici'de Geliştiriciler İçin Gemini Code Assist Standard ve Enterprise Turu
Bu codelab'de, Google Cloud'daki yapay zeka destekli bir iş ortağı olan Gemini Code Assist'i kullanacaksınız. Kod oluşturmak, kodu anlamak ve yapay zeka destekli diğer kodlama görevleri için Gemini Chat'i ve satır içi kod yardımını nasıl kullanabileceğinizi öğreneceksiniz.
PostgreSQL için Cloud SQL'de Vektör Yerleşimleri'ni kullanmaya başlama
Bu codelab'de, Cloud SQL AI entegrasyonunu vektör arama ile birlikte nasıl kullanacağınızı ve vektör verilerinde nasıl dizin oluşturacağınızı öğreneceksiniz.
AVIF Resimlerini Sunma
Görseller, bir web sayfasının yüklenmesi için gereken baytların ortalama %60'ından fazlasını oluşturur. AVIF ile görsellerinizi küçültebilir ve web sitenizin daha hızlı yüklenmesini sağlayabilirsiniz. AVIF, AV1 video bit akışından türetilen bir resim
AlloyDB için Private Service Connect oluşturma
Bu codelab'de AlloyDB için Private Service Connect'i nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.
Gemini ile YouTube özetleyici oluşturma
Bu codelab'de, YouTube videolarını özetleyebilen, Gemini destekli bir video özetleyiciyi nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.
- Python
Cloud SQL için Private Service Connect oluşturma
Bu codelab'de, Cloud SQL için Private Services Connect'i nasıl oluşturacağınızı öğreneceksiniz.
AlloyDB'de Gen AI ve Agentic uygulamalarınız için Toolbox'u yükleme ve ayarlama
Bu codelab'de, Veritabanları için Üretken Yapay Zeka Aracı Hizmeti'ni kullanarak AlloyDB ve üretken yapay zeka özelliklerini kullanan bir Fiyat Tahmini Uygulamanız için Araç Kutusu geliştirip dağıtacaksınız.
- Python
Go'da üretken yapay zeka uygulamaları için pratik gözlemlenebilirlik teknikleri
Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a
- Go
Codelab - Firestore, Vector Search, Langchain ve Gemini ile bağlama dayalı yoga pozu önerici uygulaması oluşturma (Python sürümü)
Bu codelab, bilgi odaklı bir yoga pozu önerici uygulaması oluşturma konusunda size yol gösterir. Uygulama, eşleşen yoga pozlarını önererek kullanıcı sorularını yanıtlar. Hugging Face veri kümesinden yoga pozları içeren bir Firestore koleksiyonu oluşturmayı, Firestore Vektör Arama'yı ayarlamayı ve her şeyi bir Flask uygulamasına entegre etmeyi öğreneceksiniz.
- Python
JavaScript'te üretken yapay zeka uygulaması için pratik gözlemlenebilirlik teknikleri
Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a
Python'da üretken yapay zeka uygulamaları için pratik gözlemlenebilirlik teknikleri
Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a
- Python
Java'da üretken yapay zeka uygulamaları için pratik gözlemlenebilirlik teknikleri
Üretken yapay zeka uygulamaları da diğer uygulamalar gibi gözlemlenebilirlik gerektirir. Üretken yapay zeka için özel gözlemlenebilirlik teknikleri gerekli mi? Bu laboratuvarda basit bir üretken yapay zeka uygulaması oluşturacaksınız. Cloud Run 'a
- Java
Building Applications in the AI Era
Bu laboratuvarda, Gemini Cloud Assist'in yardımıyla Google Cloud'da altyapı oluşturmak için Google'ın üretken yapay zeka ürünlerini kullanacak, Data Canvas'ın doğal dil SQL özelliklerini kullanarak BigQuery verilerini sorgulayacaksınız. Ayrıca,
- Python
Firestore, Vektör Arama ve Gemini 2.0 ile bağlama dayalı bir yoga pozu önerici uygulaması oluşturun.
Bu codelab'de, kullanıcıların yoga pozlarıyla ilgili sorularını yanıtlamak için tasarlanmış, bilgi odaklı ve bağlama dayalı bir yoga pozları arama uygulaması oluşturacaksınız. Ayrıca yoga pozları oluşturma ve düzenleme gibi yönetim görevlerini de gerçekleştirebilirsiniz.