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In questo codelab imparerai a creare ed eseguire il deployment di agenti di IA generativa utilizzando gli strumenti e l'infrastruttura potenti di Google Cloud. Ti presenteremo i concetti essenziali e ti guideremo nella procedura iniziale per configurare il tuo primo agente.

In questo codelab imparerai a eseguire il carico di lavoro di AI/ML con un acceleratore utilizzando la soluzione Trusted Space.

Cloud Run è una piattaforma completamente gestita che consente di eseguire il codice direttamente sull'infrastruttura scalabile di Google. Questo Codelab dimostrerà come connettere un'applicazione Next.js su Cloud Run a un database Cloud SQL per

Questo codelab ti insegnerà a utilizzare la regressione logistica per comprendere in che modo le funzionalità, come genere, età, ora delle impressioni e tipo di browser, sono correlate alla probabilità che un utente faccia clic su un annuncio. Per

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Questo codelab ti insegnerà a utilizzare la regressione lineare per creare un modello che prevede il costo per clic. Per completare questo codelab, ti serviranno: Per completare questo codelab, ti servirà un volume sufficiente di dati della campagna

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In questo codelab, creerai un'istanza Spanner ed eseguirai una ricerca di somiglianza sugli incorporamenti vettoriali utilizzando la ricerca vettoriale integrata di Spanner e l'integrazione con i modelli Vertex AI.

Sviluppare un sistema di assistenza didattica basato sull'IA funzionale chiamato "Aidemy" sulla piattaforma Google Cloud, che metta in evidenza la potenza dei sistemi multi-agente. Acquisisci esperienza pratica nella progettazione, nella creazione e nel deployment di un sistema multi-agente complesso su Google Cloud, padroneggia i concetti chiave nello sviluppo di applicazioni LLM e comprendi i vantaggi delle architetture basate su eventi.

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