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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

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

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.

In questo codelab, creerai un'applicazione di ricerca vettoriale basata su RAG progettata per trovare giocattoli corrispondenti alla ricerca dei clienti (tramite testi e immagini), creare giocattoli personalizzati in base alla richiesta dell'utente e prevedere il prezzo del giocattolo creato personalizzato utilizzando AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j e GenAI Toolbox per i database.

In questo tutorial imparerai a configurare e convalidare le pipeline Vertex AI di Private Service Connect

In questo codelab imparerai a creare un cluster AlloyDB, a eseguire il deployment del servizio di recupero di database di AI generativa per i database e a creare un'applicazione di esempio utilizzando il servizio.

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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In questo tutorial imparerai a configurare e convalidare le pipeline Vertex AI di Private Service Connect

In questo codelab imparerai a creare un cluster AlloyDB, a eseguire il deployment del servizio di recupero di database di AI generativa per i database e a creare un'applicazione di esempio utilizzando il servizio.

In questo codelab imparerai a eseguire il deployment di AlloyDB Omni su un cluster GKE, a eseguire il deployment di un modello di IA nello stesso cluster, a registrare il modello in AlloyDB Omni e a farli funzionare insieme.

In questo codelab imparerai a eseguire il deployment di AlloyDB Omni su una VM di calcolo, caricare i dati e utilizzare il motore colonnare AlloyDB per migliorare le prestazioni

In questo codelab imparerai a utilizzare AlloyDB AI in combinazione con la ricerca vettoriale e a creare un indice sui dati vettoriali

In questo codelab utilizzerai Gemini Code Assist, un collaboratore basato sull'IA di Google Cloud. Acquisirai familiarità con l'utilizzo di Gemini Chat e dell'assistenza per il codice in linea per generare codice, comprenderlo e svolgere altre attività di programmazione con l'aiuto dell'IA.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'integrazione dell'AI di Cloud SQL in combinazione con la ricerca vettoriale e a creare un indice sui dati vettoriali

Le immagini rappresentano più del 60% dei byte necessari in media per caricare una pagina web. Con AVIF puoi ridurre le dimensioni delle immagini e velocizzare il caricamento del tuo sito web. AVIF è un formato di immagine derivato dal flusso di dati

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In questo codelab scoprirai come creare un collegamento privato per AlloyDB

In questo codelab imparerai a creare un riepilogatore di video basato su Gemini in grado di riassumere i video di YouTube.

In questo codelab imparerai a creare un collegamento a Private Services per Cloud SQL

In questo codelab, creerai e distribuirai una cassetta degli attrezzi per la tua applicazione di previsione dei prezzi che utilizza AlloyDB e le funzionalità di IA generativa utilizzando il servizio Gen AI Toolbox for Databases.

Le applicazioni di AI generativa richiedono l'osservabilità come qualsiasi altra. Sono necessarie tecniche di osservabilità speciali per l' IA generativa? In questo lab, creerai una semplice applicazione di IA generativa. Esegui il deployment in

Scopri come creare un'app web con Firebase Data Connect e GraphQL

Questo codelab ti guida nella creazione di un'app di consigli sulle posizioni yoga basata sulle conoscenze. L'app risponde alle domande degli utenti suggerendo posizioni yoga corrispondenti. Imparerai a creare una raccolta Firestore di posizioni yoga da un set di dati Hugging Face, a configurare la ricerca vettoriale di Firestore e a integrare tutto in un'applicazione Flask.

Le applicazioni di AI generativa richiedono l'osservabilità come qualsiasi altra. Sono necessarie tecniche di osservabilità speciali per l' IA generativa? In questo lab, creerai una semplice applicazione di IA generativa. Esegui il deployment in

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In questo lab utilizzerai i prodotti di IA generativa di Google per creare l'infrastruttura in Google Cloud con l'aiuto di Gemini Cloud Assist, eseguire query sui dati di BigQuery utilizzando il linguaggio naturale per le funzionalità SQL di Data

In questo codelab, creerai un'app di ricerca di posizioni yoga contestuale basata sulle conoscenze, progettata per rispondere alle domande degli utenti sulle posizioni yoga in base alle loro domande. Consente inoltre di svolgere attività amministrative come la creazione e la modifica delle posizioni yoga.