Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งช่วยให้คุณเรียกใช้โค้ดบนโครงสร้างพื้นฐานที่ปรับขนาดได้ของ Google ได้โดยตรง Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Next.js ใน Cloud Run กับฐานข้อมูล Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL ในบทแนะนำนี้

โค้ดแล็บนี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยเชิงโลจิสติกเพื่อทำความเข้าใจระดับที่ฟีเจอร์ต่างๆ เช่น เพศ กลุ่มอายุ เวลาการแสดงผล และประเภทเบราว์เซอร์ เชื่อมโยงกับแนวโน้มที่ผู้ใช้จะคลิกโฆษณา หากต้องการทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์

โค้ดแล็บนี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยเชิงโลจิสติกเพื่อทำความเข้าใจระดับที่ฟีเจอร์ต่างๆ เช่น เพศ กลุ่มอายุ เวลาการแสดงผล และประเภทเบราว์เซอร์ เชื่อมโยงกับแนวโน้มที่ผู้ใช้จะคลิกโฆษณา หากต้องการทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์

โค้ดแล็บนี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างโมเดลที่คาดการณ์ต้นทุนต่อคลิก คุณต้องมีสิ่งต่อไปนี้จึงจะทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์ได้ หากต้องการทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์ คุณจะต้องมีข้อมูลแคมเปญคุณภาพสูงเพียงพอเพื่อสร้างโมเดล

โค้ดแล็บนี้จะสอนวิธีใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อสร้างโมเดลที่คาดการณ์ต้นทุนต่อคลิก หากต้องการทํา Codelab นี้ให้เสร็จสมบูรณ์ คุณจะต้องมีข้อมูลแคมเปญคุณภาพสูงเพียงพอเพื่อสร้างโมเดล เรียกใช้การค้นหาต่อไปนี้

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Spanner และทำการค้นหาความคล้ายคลึงในเวกเตอร์เชิงลึกโดยใช้การค้นหาเวกเตอร์ในตัวของ Spanner และการผสานรวมกับโมเดล Vertex AI

พัฒนาระบบผู้ช่วยสอนที่ทำงานด้วยระบบ AI ชื่อ "Aidemy" ใน Google Cloud Platform เพื่อแสดงพลังของระบบหลายตัวแทน รับประสบการณ์จริงในการออกแบบ การสร้าง และทำให้ระบบหลายเอเจนต์ที่ซับซ้อนใช้งานได้ใน Google Cloud, เชี่ยวชาญแนวคิดหลักๆ ในการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM และทําความเข้าใจประโยชน์ของสถาปัตยกรรมที่ทำงานตามเหตุการณ์

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันการค้นหาเวกเตอร์ที่อิงตาม RAG ซึ่งออกแบบมาเพื่อค้นหาของเล่นที่ตรงกับการค้นหาของลูกค้า (ผ่านข้อความและรูปภาพ) สร้างของเล่นที่กําหนดเองตามคําขอของผู้ใช้ และคาดการณ์ราคาของของเล่นที่กําหนดเองโดยใช้ AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j และ GenAI Toolbox สําหรับฐานข้อมูล

ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบไปป์ไลน์ Vertex AI ของ Private Service Connect

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคลัสเตอร์ AlloyDB, ติดตั้งใช้งานบริการการดึงข้อมูลฐานข้อมูล GenAI สําหรับฐานข้อมูล และสร้างแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้บริการดังกล่าว

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ AlloyDB Omni ใช้งานได้บน VM ประมวลผล โหลดข้อมูล และใช้ AlloyDB Columnar Engine เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ AlloyDB Omni ใช้งานได้ในคลัสเตอร์ GKE, ทำให้โมเดล I ใช้งานได้ในคลัสเตอร์เดียวกัน, ลงทะเบียนโมเดลใน AlloyDB Omni และทําให้โมเดลทํางานร่วมกัน

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI ของ AlloyDB ร่วมกับการค้นหาแบบเวกเตอร์ และสร้างดัชนีในข้อมูลเวกเตอร์

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนโค้ดของ Gemini ซึ่งเป็นผู้ทำงานร่วมกันที่ทำงานด้วยระบบ AI ใน Google Cloud คุณจะได้ทำความคุ้นเคยกับวิธีใช้ Gemini Chat และความช่วยเหลือเกี่ยวกับโค้ดในบรรทัดเพื่อสร้างโค้ด ทำความเข้าใจโค้ด และงานเขียนโค้ดอื่นๆ ที่ AI ช่วย

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้การผสานรวม AI ของ Cloud SQL ร่วมกับการค้นหาเวกเตอร์ และสร้างดัชนีในข้อมูลเวกเตอร์

รูปภาพคิดเป็น มากกว่า 60% ของจำนวนไบต์โดยเฉลี่ยที่จำเป็นต่อการโหลดหน้าเว็บ การใช้ AVIF จะช่วยให้รูปภาพมีขนาดเล็กลงและทำให้เว็บไซต์โหลดเร็วขึ้น AVIF คือรูปแบบรูปภาพที่มาจากบิตสตรีมวิดีโอ AV1 AVIF สร้างขึ้นเพื่อประสิทธิภาพการบีบอัด รูปภาพ AVIF

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Private Service Connect สำหรับ AlloyDB

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างเครื่องมือสรุปวิดีโอที่ทำงานด้วย Gemini ซึ่งสามารถสรุปวิดีโอ YouTube ได้

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้าง Private Services Connect สำหรับ Cloud SQL

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างและติดตั้งใช้งานกล่องเครื่องมือสําหรับแอปพลิเคชันการคาดการณ์ราคาที่ใช้ AlloyDB และฟีเจอร์ Generative AI โดยใช้บริการกล่องเครื่องมือ Gen AI สําหรับฐานข้อมูล

แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run

ดูวิธีสร้างเว็บแอปด้วย Firebase Data Connect และ GraphQL

Codelab นี้จะแนะนำการสร้างแอปแนะนำท่าโยคะโดยอิงตามความรู้ แอปจะตอบคำถามของผู้ใช้ด้วยการแนะนำท่าโยคะที่ตรงกัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคอลเล็กชัน Firestore ของท่าโยคะจากชุดข้อมูล Hugging Face, ตั้งค่าการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore และผสานรวมทุกอย่างไว้ในแอปพลิเคชัน Flask

แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run

แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run

แอปพลิเคชัน Gen AI ต้องมีการสังเกตการณ์เช่นเดียวกับแอปพลิเคชันอื่นๆ Generative AI ต้องใช้เทคนิคการสังเกตการณ์พิเศษไหม ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชัน Generative AI แบบง่าย ทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ผลิตภัณฑ์ Generative AI ของ Google เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud ด้วยความช่วยเหลือของ Gemini Cloud Assist, ค้นหาข้อมูล BigQuery โดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติกับฟีเจอร์ SQL ของ Data Canvas, เขียนโค้ดใน Jupyter Notebook

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอปการค้นหาท่าโยคะตามบริบทที่ขับเคลื่อนโดยความรู้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคําถามของผู้ใช้เกี่ยวกับท่าโยคะให้ตรงกับคําถาม รวมถึงยังช่วยให้คุณทำงานด้านการดูแลระบบได้ เช่น การสร้างและแก้ไขท่าโยคะ

ดูวิธีใช้ Activity Recognition Transition API เพื่อสร้างฟีเจอร์ตามบริบทที่มีประสิทธิภาพในแอป

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ด้วย ML Kit ที่ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความจาก 59 ภาษา นอกจากนี้ คุณยังจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมไลบรารี CameraX เพื่อทำงานเหล่านี้จากฟีดกล้องแบบเรียลไทม์

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแปลงโค้ด Java เป็น Kotlin

Codelab นี้จะแนะนำการสร้างแอปแนะนำท่าโยคะโดยอิงตามความรู้ แอปจะตอบคำถามของผู้ใช้ด้วยการแนะนำท่าโยคะที่ตรงกัน คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างคอลเล็กชัน Firestore ของท่าโยคะจากชุดข้อมูล Hugging Face, ตั้งค่าการค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore และผสานรวมทุกอย่างไว้ในแอปพลิเคชัน Node.js

ใน Codelab นี้ คุณจะปรับแอปพลิเคชัน PHP เก่าให้เป็น Google Cloud ให้ทันสมัย, สร้างคอนเทนเนอร์, ทำให้ใช้งานได้กับ Cloud Run และเชื่อมต่อกับ Cloud SQL นอกจากนี้ คุณจะได้สํารวจ CI/CD ของแอปพลิเคชันด้วย Cloud Build และรักษาความปลอดภัยด้วยเครื่องมือจัดการข้อมูลลับ

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แบ็กเอนด์ PSC กับตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลกเพื่อเข้าถึงบริการของผู้ผลิตในเครือข่ายอื่น

สร้างฟีเจอร์ของแอป Android ในรายการสิ่งที่ต้องทำโดยการเพิ่มการตรวจสอบสิทธิ์ การตรวจสอบประสิทธิภาพ UI แบบประกาศ และการแจ้งฟีเจอร์ ซึ่งทั้งหมดนี้ทำได้ใน Firebase และ Jetpack Compose

ในการทํา Codelab นี้ คุณต้องมีข้อกําหนดเบื้องต้นบางอย่าง แต่ละข้อกำหนดจะมีเครื่องหมายกำกับไว้ว่าจำเป็นสำหรับ "การทดสอบในเครื่อง" หรือ "บริการรวบรวมข้อมูล" การทดสอบในเครื่องจะต้องดาวน์โหลดเครื่องมือทดสอบในเครื่อง

เวลาที่ใช้โดยประมาณ: 1-2 ชั่วโมง โค้ดแล็บนี้ทําได้ 2 โหมด ได้แก่ การทดสอบในเครื่อง หรือ บริการรวบรวมข้อมูล โหมดการทดสอบในเครื่องต้องใช้เครื่องในเครื่องและเบราว์เซอร์ Chrome (ไม่มีการสร้าง/การใช้ทรัพยากร Google Cloud)

ในบทแนะนำนี้ เราจะดูวิธีปกป้อง บริการโอนข้อมูล BigQuery โดยใช้ การควบคุมบริการ VPC ขณะโอนข้อมูลจาก Cloud Storage ไปยังชุดข้อมูล BigQuery จากนั้นเราจะปกป้อง Cloud Storage และทําขั้นตอนดังกล่าวซ้ำเพื่อโอนข้อมูลจาก Cloud Storage ไปยัง BigQuery การปกป้อง

ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มการซื้อในแอปลงในแอป Flutter ที่ได้รับการยืนยันและจัดการโดยใช้บริการแบ็กเอนด์ของ Dart ได้

เรียนรู้วิธีใช้การค้นหาเวกเตอร์ของ Firestore

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างเว็บแอปที่ใช้ Cloud Firestore

ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มฟังก์ชันให้กับเว็บแอปของมาร์เก็ตเพลสออนไลน์ได้โดยใช้ Firebase Extensions

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป iOS ที่ใช้ Cloud Firestore

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Android ที่ใช้ Cloud Firestore

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แพลตฟอร์ม Firebase บนเว็บโดยการสร้างแอปแชท

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

การทำให้เว็บแอปพลิเคชันใช้งานได้เป็นครั้งแรกอาจฟังดูเป็นเรื่องยาก แม้หลังจากการทําให้ใช้งานได้ครั้งแรกแล้ว แต่คุณอาจหลีกเลี่ยงการทําให้แอปพลิเคชันเวอร์ชันใหม่ใช้งานได้หากกระบวนการนี้ทํางานยากเกินไป

ดูวิธีเรียกใช้งาน Cloud Run ตามกำหนดการภายในขอบเขต VPC SC โดยใช้ Cloud Scheduler และบริการ Cloud Run

เปิดใช้ไฟล์แนบ PSC ในอินสแตนซ์ CloudSQL ที่มีอยู่ซึ่งเปิดใช้เครือข่ายการเข้าถึงบริการส่วนตัว จากนั้นเชื่อมต่อกับปลายทาง PSC ในโปรเจ็กต์อื่น

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ภาพเคลื่อนไหวใน Flutter คุณจะได้สร้างวิดเจ็ตที่มีทั้งขนาดและสีที่เคลื่อนไหว เพิ่มเอฟเฟกต์การพลิกการ์ด 3 มิติ ใช้เอฟเฟกต์จากแพ็กเกจภาพเคลื่อนไหว และเพิ่มการรองรับท่าทางสัมผัสเพื่อกลับไปยังหน้าก่อนหน้าแบบคาดการณ์ของ Android

ใน Codelab นี้ คุณจะได้รับเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub ที่ใช้ ABAP SDK

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้เมธอดของ Cloud Storage JSON API โดยใช้ ABAP SDK สำหรับ Google Cloud และ "อัปโหลดไฟล์"

Google Wallet API ช่วยให้คุณเข้าถึงผู้ใช้ผ่านบัตรประเภทต่างๆ เช่น บัตรสะสมคะแนน ข้อเสนอ บัตรของขวัญ ตั๋วเข้างาน ตั๋วโดยสาร บอร์ดดิ้งพาส และอื่นๆ บัตรแต่ละประเภทหรือคลาสบัตรจะมีช่องและฟีเจอร์เฉพาะสำหรับ Use Case เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้เมธอดของ Translation API โดยใช้ ABAP SDK

ใน Codelab นี้ คุณจะใช้โมเดล Gemini Pro เพื่อทำการวิเคราะห์ความเห็นเกี่ยวกับรีวิวผลิตภัณฑ์ด้วย ABAP SDK

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเผยแพร่เหตุการณ์ไปยังบริการ Google Cloud Pub/Sub

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Flutter ที่จะสร้างชื่อแบบสุ่มที่ให้ฟังดูเก๋ไก๋

สร้างอินสแตนซ์ CloudSQL ที่มีไฟล์แนบบริการ PSC และเชื่อมต่อผ่านปลายทาง PSC ในโปรเจ็กต์อื่น

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะใช้โมเดล Imagen เพื่อสร้างรูปภาพในหน้าเว็บโดยใช้ Cloud Run

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Google Cloud Functions (รุ่นที่ 2) กล่าวอย่างเจาะจงคือ คุณจะนำฟังก์ชันที่ตอบสนองต่อการเรียกใช้ HTTP, ข้อความ Pub/Sub, เหตุการณ์ Cloud Storage และบันทึกการตรวจสอบ Cloud ไปใช้งาน

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างอินสแตนซ์ Spanner และเรียนรู้วิธีใช้ Spanner Graph

GitHub - การตรวจสอบโค้ดอัตโนมัติด้วย GenAI

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG อินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าเป็น Service Producer สําหรับการเข้าถึง SMTP ขาเข้าของ Looker

ห้องทดลองนี้แสดงวิธีใช้ PySpark ใน Dataproc เพื่อโหลดข้อมูลจาก BigQuery และบันทึกลงใน Google Cloud Storage

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียก LLM ข้อความ (text-bison) ของ Vertex AI PaLM 2 จากสภาพแวดล้อม ABAP ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud

ดูวิธีเรียกใช้การแพร่กระจายแบบเสถียรใน GPU ของ Cloud Run

วิธีเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ทำงานตามเหตุการณ์

ดูวิธีใช้เหตุการณ์ที่เก็บข้อมูล Cloud Storage เพื่อทริกเกอร์ฟังก์ชัน Cloud Run ด้วย Eventarc เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและประมวลผลรูปภาพโดยใช้ Vision API ของ Google และบันทึกข้อมูลรูปภาพที่ได้เป็นผลลัพธ์เป็นข้อมูลเมตาของออบเจ็กต์ใน Cloud Storage

ดูวิธีทำให้เว็บไซต์ใช้งานได้ด้วย Cloud Run ซึ่งจะเพิ่มความยืดหยุ่นแบบ Serverless ให้กับแอปที่สร้างโดยใช้คอนเทนเนอร์

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะเข้ารหัสและถอดรหัสข้อมูลโดยใช้คีย์แบบไม่สมมาตรของ Cloud KMS

GenAI Agent สำหรับ QA เกี่ยวกับเอกสารและการเรียก API

โค้ดแล็บนี้จะแนะนำผู้ใช้ผ่านขั้นตอนต่างๆ ที่จะติดตั้งใช้งานอินสแตนซ์ของ Jenkins ใน GKE รวมถึงตัวแทนเครื่องมือสร้างที่ปรับขนาดอัตโนมัติ

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เส้นทางแบบคงที่ ipv6 กับแอตทริบิวต์ฮอพถัดไปใหม่ เช่น next-hop-instance, next-hop-gateway และ next-hop-address

ใน Codelab นี้ คุณจะได้แชทกับผู้ใช้ ถามคำถามเกี่ยวกับเอกสาร หรือขยายโมเดลด้วยการเรียกใช้ฟังก์ชัน โดยใช้ Generative AI ใน Java, การผสานรวมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ของ Gemini ใน Vertex AI และใช้ประโยชน์จากเฟรมเวิร์ก LangChain4j

ดูวิธีใช้ Firebase Genkit เพื่อสร้างฟีเจอร์ Generative AI ด้วยทักษะการพัฒนาแอปและเครื่องมือที่คุณรู้จักอยู่แล้ว

ดูวิธีสร้างแชทบอทค้าปลีกด้วย Dialogflow CX ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI แบบสนทนา (CAIP) สำหรับการสร้างตัวแทนเสมือน

ดูวิธีเขียนโค้ด ติดตั้งใช้งาน และแก้ไขข้อบกพร่องของ Cloud Functions สำหรับ Node.js จากภายใน Visual Studio Code ในเครื่อง

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการนำ Private Service Connect 66 ไปใช้และการตรวจสอบผ่านการติดตั้งใช้งานเครือข่ายผู้บริโภคและเครือข่ายผู้ผลิต

การใช้งาน User Story ของ JIRA ด้วย GenAI

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ผลิตภัณฑ์ Generative AI ของ Google เพื่อสร้างโครงสร้างพื้นฐานใน Google Cloud ด้วยความช่วยเหลือของ Gemini Cloud Assist

ดูวิธีเรียกใช้การแพร่กระจายแบบเสถียรใน GPU ของ Cloud Run

เข้าถึง Anthropic ใน Vertex AI จาก VM ผ่าน python sdk และปลายทาง PSC

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ Wagtail ใช้งานได้โดยใช้คอมโพเนนต์แบบเซิร์ฟเวอร์เลส ได้แก่ Cloud Run สำหรับเว็บเอนจิน, Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล และ Cloud Build สำหรับชิ้นงานสื่อ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Confidential Space เพื่อทำธุรกรรมสินทรัพย์ดิจิทัลด้วยการประมวลผลจากหลายฝ่าย

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม PSC ของ Cloud SQL กับ PSC ของ Looker เพื่อการเข้าถึงจากฝั่งใต้

อาร์ติแฟกต์รีจิสทรีช่วยให้คุณจัดเก็บอาร์ติแฟกต์ประเภทต่างๆ สร้างที่เก็บข้อมูลหลายแห่งในโปรเจ็กต์เดียว และเชื่อมโยงภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจงหรือหลายภูมิภาคกับที่เก็บข้อมูลแต่ละแห่งได้ โหมดที่เก็บข้อมูลมีหลายโหมด โดยแต่ละโหมดมีจุดประสงค์การใช้งานแตกต่างกัน

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับการติดตั้งใช้งานและการตรวจสอบ Private Service Connect 64 ผ่านการติดตั้งใช้งานเครือข่ายผู้บริโภคและเครือข่ายผู้ผลิต

ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Translation API กับ Python

ดูวิธีผสานรวม Relay เข้ากับแอป Compose และเร่งเวิร์กโฟลว์จากการออกแบบไปยังโค้ด

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีดึงข้อมูลเข้าสู่ระบบ/ข้อมูลลับจาก Secret Manager ด้วย ABAP SDK สําหรับ Google Cloud

ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้สร้างคลัสเตอร์ GKE 3 คลัสเตอร์ชื่อ "เวอร์ชันตัวอย่าง" "แคนนารี" และ "เวอร์ชันที่ใช้งานจริง" จากนั้นสร้างเป้าหมาย Cloud Deploy ที่สอดคล้องกับแต่ละคลัสเตอร์และไปป์ไลน์ Cloud Deploy

ดูวิธีทำให้ระบบไฟล์แบบขนานของ Lustre ใช้งานได้ใน Google Cloud Platform โดยใช้สคริปต์เครื่องมือจัดการการติดตั้งใช้งาน Lustre แบบโอเพนซอร์ส

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง (ML) ใน BigQuery และรับการคาดการณ์จากโมเดลนี้ใน SAP โดยใช้ ABAP SDK สําหรับ Google Cloud

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเพิ่มการตรวจสอบสิทธิ์ Firebase ลงในแอป Flutter ด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud NGFW Enterprise เพื่อป้องกันภัยคุกคามด้วยการตรวจสอบ TLS

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและทรัพย์สินทางปัญญาปลอดภัยโดยใช้ Confidential Space

บริการเสนอราคาและประมูล (B&A) ประกอบด้วยบริการ 4 รายการสำหรับผู้ซื้อและผู้ขายเพื่ออำนวยความสะดวกในการประมูล Protected Audience ดังนี้ สแต็กผู้ซื้อ กองของผู้ขาย โค้ดแล็บนี้จะแนะนำการตั้งค่าและการทดสอบการตั้งค่าจากต้นทางถึงปลายทางในสภาพแวดล้อมภายใน

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ DataFrame ของ BigQuery จากโน้ตบุ๊ก Python ใน BigQuery Studio เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลที่ไม่เป็นโครงสร้างโดยใช้ Python

Artifact Registry เป็นเครื่องมือจัดการแพ็กเกจที่มีการจัดการอย่างเต็มรูปแบบ และมีเครื่องมือแบบรวมเพื่อจัดการอิมเมจคอนเทนเนอร์ OCI และแพ็กเกจภาษา (เช่น Maven และ npm) รีจิสทรีอาร์ติแฟกต์ผสานรวมกับบริการอื่นๆ ของ Google Cloud อย่างเต็มรูปแบบ เช่น

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ DataFrame ของ BigQuery จากโน้ตบุ๊ก Python ใน BigQuery Studio เพื่อล้างและวิเคราะห์ชุดข้อมูลสาธารณะเกี่ยวกับยอดขายเครื่องดื่มแอลกอฮอล์ในไอโอวา

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีจัดการการโอนการสนทนาระหว่างตัวแทนแบบเรียลไทม์และตัวแทนบ็อต ในตอนท้าย คุณจะมีอินเทอร์เฟซเว็บพื้นฐานซึ่งคุณจะเห็นการสนทนาทั้งหมดที่สนทนากับตัวแทน และเข้าร่วมหรือออกจากการสนทนาในฐานะตัวแทนแบบเรียลไทม์

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแอป Android ด้วย Structured Data Capture Library แอปของคุณจะใช้ Structured Data Capture Library เพื่อแสดงผลและประมวลผลแบบสอบถามและการตอบกลับ FHIR Codelab นี้มุ่งเน้นที่ Structured Data Capture Library

Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งทำให้คุณเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะที่เรียกใช้ผ่านคำขอ HTTP ได้ Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js ใน Cloud Run กับ AlloyDB

ดูวิธีเปิดใช้การตอบสนองในเครื่องด้วย SDK ของบ้านเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผสานรวมบ้านอัจฉริยะกับ Assistant

Cloud Run เป็นแพลตฟอร์มแบบ Serverless ที่มีการจัดการโดยสมบูรณ์ซึ่งทำให้คุณเรียกใช้คอนเทนเนอร์แบบไม่เก็บสถานะที่เรียกใช้ผ่านคำขอ HTTP ได้ Codelab นี้จะสาธิตวิธีเชื่อมต่อแอปพลิเคชัน Node.js ใน Cloud Run กับฐานข้อมูล Cloud SQL สำหรับ PostgreSQL

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้สร้างแอป Android โดยใช้ไลบรารี FHIR Engine แอปของคุณจะใช้ FHIR Engine Library เพื่อดาวน์โหลดทรัพยากร FHIR จากเซิร์ฟเวอร์ FHIR และอัปโหลดการเปลี่ยนแปลงในเครื่องไปยังเซิร์ฟเวอร์ หากไม่เคยสร้างแอป Android มาก่อน ให้เริ่มต้นด้วย

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีตรวจสอบเว็บแอปพลิเคชันด้วย Firebase AppCheck และ reCAPTCHA ก่อนส่งคำขอไปยัง Places API

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปพลิเคชันแชทที่ให้ความรู้ ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบคำถามของลูกค้า แนะนำการค้นพบผลิตภัณฑ์ และปรับแต่งผลการค้นหาสำหรับชุดข้อมูลอีคอมเมิร์ซ

ในบทแนะนํานี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกและเรียกใช้โมเดลด้วย vLLM ใน GKE ผ่าน DAG ของ Airflow

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Private Service Connect เพื่อเข้าถึง Google API ระดับภูมิภาค โค้ดแล็บนี้จะอธิบายการตั้งค่ากลุ่มปลายทางของเครือข่าย PSC เป็นแบ็กเอนด์ที่มีตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายใน

ดูวิธีผสานรวม Firebase กับแอป Next.js

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากฟีเจอร์อิมเมจคอนเทนเนอร์ที่รับรองเพื่อปรับปรุงความสามารถในการใช้งาน Confidential Space

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟีเจอร์การแมปพอร์ตสำหรับ Private Service Connect คุณจะได้รู้ถึงประโยชน์ เวลาที่ควรใช้ และวิธีกำหนดค่าในสภาพแวดล้อมของคุณในฐานะผู้ผลิตบริการ

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวแทนดิจิทัลใน Python บนแพลตฟอร์มการสนทนาของ Business Messages และขยายไปยังตัวแทนจากส่วนที่ 1 ของชุดนี้ ใน Codelab นี้ เราจะเพิ่มเงื่อนไขเริ่มต้นการสนทนาที่มีความหมายและแนะนําประสบการณ์การค้นหาพื้นที่โฆษณา

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้าง Agent ดิจิทัลใน Python บนแพลตฟอร์มการสนทนาของ Business Messages ได้ ซึ่งจะแนะนําคุณโดยใช้ API และคอนโซลการสื่อสารทางธุรกิจ เพื่อสร้างตัวแทนดิจิทัลที่ตอบคําถามที่เจาะจง

ไฟล์ Manifest ของเว็บแอปคือไฟล์ JSON ที่กำหนดวิธีจัดการ PWA เป็นแอปพลิเคชันที่ติดตั้ง ซึ่งรวมถึงรูปลักษณ์และลักษณะการทำงานพื้นฐานภายในระบบปฏิบัติการ

โค้ดแล็บนี้ต่อยอดมาจาก Google Pay API สําหรับเว็บ 101: พื้นฐาน และใช้โค้ดที่เขียนในโค้ดแล็บนั้น โปรดทำ Codelab นั้นให้เสร็จก่อนเพื่อที่จะทำ Codelab นี้ให้เสร็จ ต่อไปนี้เป็นภาพรวมคร่าวๆ ของ ButtonOptions ดูคำอธิบายโดยละเอียดได้ในเอกสารประกอบ ตัวเลือก

เรียนรู้วิธีใช้ API ตัวจัดการข้อมูลรับรองเพื่อให้ใช้งานได้อย่างราบรื่น การตรวจสอบสิทธิ์ที่มีความปลอดภัย ในแอปของคุณโดยใช้พาสคีย์หรือรหัสผ่าน

ใน Codelab นี้ คุณจะใช้ Vertex AI Conversation เพื่อสร้าง กำหนดค่า และทำให้ Agent ของ Data Store และแอปแชทใช้งานได้ เพื่อตอบคำถามของลูกค้าเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ใน Google Store

เข้าถึง Gemini จาก VM ผ่าน python sdk และปลายทาง PSC

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ขยายตัวอย่างวิดีโอเพื่อเพิ่มการรองรับ MediaSession วิธีนี้ช่วยให้ Android ควบคุมการเล่นจากภายนอกแอปได้ เช่น ผ่าน Google Assistant, รีโมตคอนโทรลในทีวี หรือการควบคุมบนหน้าจอในหน้าจอล็อกและ Wear OS

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โครงสร้างพื้นฐานของ Firebase ในการทำให้โมเดล ML ใช้งานได้ เพื่อให้ใช้งานและนำไปใช้ในเว็บไซต์ด้วย TensorFlow.js

โค้ดแล็บนี้แสดงวิธีใช้ฟีเจอร์ช่วยเขียนโค้ดของ Gemini เพื่อติดตั้งใช้งาน Material Design ในเว็บไซต์ เมื่อใช้ Material Design แล้ว คุณจะต้องทําซ้ำการออกแบบ เปลี่ยนแปลงเพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของผู้ใช้ และเพิ่มฟังก์ชันการทำงาน เมื่อจบเวิร์กช็อปนี้

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ทราบว่าโมเดล gecko@003 คืออะไร และกรณีการใช้งานจริงสําหรับการประยุกต์ใช้

นี่คือ Codelab แบบอินเทอร์แอกทีฟสําหรับการเรียนรู้วิธีวัด Interaction to Next Paint (INP) โดยใช้ไลบรารี web-vitals โค้ดจะอยู่ใน ที่เก็บ web-vitals-codelabs โค้ดแล็บนี้ใช้ Gastropodicon (เว็บไซต์อ้างอิงกายวิภาคหอยทากที่ได้รับความนิยม)

ห้องทดลองนี้จะแนะนำขั้นตอนการทำให้การสาธิตเวิร์กโฟลว์สตรีมมิงแบบสดใช้งานได้ด้วย Media CDN (CDN) &#43 API สตรีมแบบสด + Cloud Storage (+) มีเดียเพลเยอร์

เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจ NCC โดยใช้อุปกรณ์ WAN ที่กำหนดไว้โดยซอฟต์แวร์ซึ่งเชื่อมต่อกับ NCC Hub

Cloud Function ที่สาธิตวิธีประมวลผลไฟล์ที่อัปโหลดใน Google Cloud Storage และดำเนินการสรุปเนื้อหาโดยใช้ Vertex AI PaLM API

เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสํารวจ NCC ด้วยการนำไปใช้กับ PSC

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG ของอินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าด้วย HTTPS ในฐานะ Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker ไปทางใต้ไปยัง GitHub.com

เราจะสร้างโมเดลการคาดการณ์คะแนนภาพยนตร์โดยใช้ SQL ที่มี BigQuery ML เท่านั้น

เราจะสร้างโมเดลการคาดการณ์ Movie Score โดยใช้ Vertex AI AutoML และทำให้ใช้งานได้กับปลายทาง API และทริกเกอร์ API การคาดการณ์จาก Java Cloud Functions

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG แบบผสมเป็น Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker Southbound ไปยังฐานข้อมูล Postgres ในองค์กร

Codelab นี้จะแสดงให้เห็นว่า Gemini 1.0 Pro ทำให้แอปพลิเคชันการจัดการข้อมูลหลักง่ายขึ้นได้อย่างไร เช่น การปรับปรุงและการกรองข้อมูลที่ซ้ำกันออก สำหรับข้อมูล citibike_stations ที่มีอยู่ในชุดข้อมูลสาธารณะของ BigQuery

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมตัวจัดสรรภาระงานแอปพลิเคชันภายนอกระดับภูมิภาค L7 สำหรับการเข้าถึง Looker ในระดับทิศเหนือ

การทำงานอัตโนมัติในการตรวจสอบโค้ดด้วย GenAI

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างระบบตอบคำถามแบบหลายโมดัลด้วย Gemini Pro

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเพิ่มการสร้างข้อความเป็นรูปภาพในอุปกรณ์ลงในแอป Android ด้วยโซลูชัน MediaPipe

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแปลงข้อมูลแบบสำรวจใน Google ฟอร์มโดยใช้ Dataprep และพุชไปยัง BigQuery เพื่อการวิเคราะห์ที่ละเอียดยิ่งขึ้น

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้ Django ใช้งานได้โดยใช้คอมโพเนนต์แบบ Serverless ซึ่งได้แก่ Cloud Run สำหรับเครื่องมือเว็บ, Cloud SQL สำหรับฐานข้อมูล และ Cloud Build สำหรับเนื้อหาสื่อ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)

ใน Codelab นี้ เราจะสาธิตวิธีใช้ Gemini 1.5 Pro ร่วมกับ AlloyDB และ VertexAI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาสิทธิบัตร

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับแบบอักษรที่เปลี่ยนแปลงได้ ประโยชน์ของแบบอักษร วิธีออกแบบโดยใช้แบบอักษรดังกล่าว และวิธีปรับใช้แบบอักษรดังกล่าวโดยใช้ Google Fonts API และใน CSS

ดูวิธีสร้างเว็บแอปตรวจจับออบเจ็กต์ที่กำหนดเองด้วย MediaPipe

ดูวิธีใช้การจัดประเภทรูปภาพเพื่อตรวจหาตัวเลขที่เขียนด้วยลายมือใน Android ด้วย MediaPipe

ใน Codelab นี้ เราจะสาธิตวิธีใช้ Gemini 1.0 Pro ร่วมกับ Spanner และ VertexAI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันการค้นหาสิทธิบัตร

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับเหตุการณ์สำหรับ Cloud Run กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะได้ฟังเหตุการณ์จาก Cloud Pub/Sub, บันทึกการตรวจสอบ, Cloud Storage, Cloud Scheduler และวิธีสร้าง/ใช้เหตุการณ์ที่กำหนดเอง

ใน Codelab นี้

เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือการสำรวจ NCC โดยใช้ VPC ตามเสียงพูด

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้นโยบายไฟร์วอลล์ของเครือข่ายทั่วโลกกับแท็กเพื่อควบคุมการรับส่งข้อมูล

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีการปรับแต่ง LLM ภายใต้การควบคุมดูแลโดยใช้ Vertex AI

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวม NEG ของอินเทอร์เน็ตที่กําหนดค่าด้วย SSH ในฐานะ Service Producer สําหรับการเข้าถึง Looker ไปทางใต้ไปยัง github.com

เรียนรู้วิธีสร้างต้นแบบของโซลูชัน AI อย่างมีความรับผิดชอบด้วยเครื่องมือของ Google สำหรับ AI ที่มีความรับผิดชอบ, MakerSuite และ PAIR Guidebook

Spring Native เป็นโปรเจ็กต์ที่กำลังจะเปิดตัวและเพิ่งเปิดตัวใน Spring 6.x และ Spring Boot 3.x ซึ่งหมายความว่านี่เป็นช่วงเวลาที่เหมาะแก่การทำความคุ้นเคยกับโปรเจ็กต์ไม่กี่เดือนก่อนเปิดตัว

เทคนิคการใช้ซอร์สโค้ดที่ปลอดภัยคือชุดแนวปฏิบัติที่นำไปใช้ปรับปรุงความปลอดภัยของซอร์สโค้ดได้ เทคนิคเหล่านี้สามารถช่วยระบุและแก้ไขช่องโหว่ในซอร์สโค้ด ป้องกันการเข้าถึงซอร์สโค้ดโดยไม่ได้รับอนุญาต และช่วยป้องกันไม่ให้มีการแก้ไขซอร์สโค้ด

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างภาพเคลื่อนไหวที่ขับเคลื่อนด้วยการเลื่อนโดยใช้ CSS คุณสร้างเอฟเฟ็กต์ที่น่าสนใจบางอย่าง เช่น ภาพพื้นหลังพารัลแลกซ์ และรูปภาพที่เผยให้เห็นตัวเองเมื่อเข้ามาดู

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อตรวจจับวัตถุในรูปภาพ จากนั้นจึงให้ผู้ใช้ค้นหาภาพผลิตภัณฑ์

Container Analysis ให้บริการสแกนหาช่องโหว่และพื้นที่เก็บข้อมูลเมตาสำหรับคอนเทนเนอร์ บริการสแกนจะทำการสแกนหาช่องโหว่ในรูปภาพใน Artifact Registry และ Container Registry จากนั้นจัดเก็บข้อมูลเมตาที่ได้และทำให้พร้อมใช้งานผ่าน API

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างตัวจัดสรรภาระงาน TCP/SSL พร้อมบริการแบ็กเอนด์และจำกัดการเข้าถึงตัวจัดสรรภาระงานไปยังชุดไคลเอ็นต์ผู้ใช้ที่เฉพาะเจาะจงเท่านั้น

การเข้าถึงที่ปลอดภัยและกำหนดให้ผู้ใช้ต้องเข้าสู่ระบบสำหรับแอปพลิเคชันที่ทำงานบน CloudRun โดยใช้ Identity Aware Proxy

แนวทางปฏิบัติพื้นฐานสำหรับการติดตั้งใช้งานกับ Cloud Run อย่างปลอดภัย

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบ DNS อัตโนมัติของ Private Service Connect

การแสดงตัวอย่างแบบอินเทอร์แอกทีฟและ Codelab สำหรับการเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีไปยังส่วนต่างๆ ของหน้าเว็บได้ทันทีผ่าน การแสดงผลก่อนผ่าน Speculation Rules API โค้ดแล็บจะใช้เวลาประมาณ 30 นาทีจึงจะเสร็จสมบูรณ์

ช่องโหว่ของซอฟต์แวร์คือจุดอ่อนที่อาจทำให้ระบบทำงานล้มเหลวโดยไม่ตั้งใจ หรือทำให้ซอฟต์แวร์ของคุณถูกบุกรุก Container Analysis มีการสแกนระบบปฏิบัติการ 2 ประเภทเพื่อค้นหาช่องโหว่ในคอนเทนเนอร์ ได้แก่ On-Demand Scanning API

โค้ดแล็บนี้แสดงวิธีสร้างตัวจัดประเภทข้อความที่กําหนดเองโดยใช้การปรับแต่งพารามิเตอร์ที่มีประสิทธิภาพ (PET) วิธีการ PET จะอัปเดตพารามิเตอร์เพียงไม่กี่รายการแทนการปรับแต่งโมเดลทั้งหมด ซึ่งทําให้การฝึกโมเดลค่อนข้างง่ายและรวดเร็ว นอกจากนี้

ผลิตภัณฑ์ Generative AI เป็นผลิตภัณฑ์ที่ค่อนข้างใหม่และลักษณะการทํางานของแอปพลิเคชันอาจแตกต่างกันไปมากกว่าซอฟต์แวร์รูปแบบก่อนหน้า ด้วยเหตุนี้ คุณจึงต้องตรวจสอบโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ใช้งานอยู่ ตรวจสอบตัวอย่างลักษณะการทํางานของโมเดล

สร้างและติดตั้งใช้งานการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์เพื่อผสานรวมเครื่องซักผ้าอัจฉริยะเสมือนเข้ากับ Assistant

ดูวิธีใช้เมตริกและการบันทึก GCP เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับเวอร์ชันที่ใช้งานจริง ดูวิธีใช้ชุดทดสอบเพื่อระบุปัญหาด้านฟังก์ชันการทํางานและ API

ดูวิธีใช้เมตริกที่อิงตามบันทึกใน Google Cloud เพื่อติดตามรูปแบบและวิเคราะห์บันทึกข้อผิดพลาดในการผสานรวมสมาร์ทโฮม

ดูวิธีใช้เมตริกและการบันทึก GCP เพื่อระบุและแก้ไขปัญหาเกี่ยวกับเวอร์ชันที่ใช้งานจริง ดูวิธีใช้ชุดทดสอบเพื่อระบุปัญหาด้านฟังก์ชันการทํางานและ API ดูวิธีใช้เครื่องมือสําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์ Chrome ขณะพัฒนาแอป Home Home

ดูวิธีสตรีมจากเว็บแคมไปยังอุปกรณ์แสดงผลของ Google Nest ด้วยลักษณะเฉพาะของ CameraStream และ WebRTC

ดูวิธีเพิ่มประสิทธิภาพและรักษาความปลอดภัยในการผสานรวมระบบคลาวด์กับระบบคลาวด์ผ่านลักษณะของอุปกรณ์ที่ปรับแต่งได้ และรักษาความปลอดภัยด้วยการตรวจสอบสิทธิ์แบบ 2 ปัจจัย

ดูวิธีสร้าง Cloud Run Jobs และกำหนดค่าการดำเนินการของงานด้วย Cloud Scheduler

ดูวิธีทำให้แอปพลิเคชัน Cloud Run ใช้งานได้ด้วย Cloud Deployment

การตั้งค่าข้อมูลขาเข้าใน Cloud Run

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอปตัวแทน AI แบบสนทนาสำหรับการทำให้กระบวนการสั่งซื้อเป็นแบบอัตโนมัติ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรักษาความปลอดภัยให้กับการแชร์ข้อมูลจากหลายฝ่ายโดยยังคงรักษาข้อมูลที่เป็นความลับโดยใช้ Confidential Space

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ตั้งค่าการตรวจสอบประสิทธิภาพของ Firebase ในเว็บแอปและเรียนรู้วิธีใช้การตรวจสอบดังกล่าวเพื่อให้แน่ใจว่าแอปทำงานได้ดีสำหรับผู้ใช้ปลายทาง

ดูวิธีสร้างแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ Flutter ด้วย Firebase

สร้างเว็บแอปใหม่ตั้งแต่ต้นด้วย Firebase และเครื่องมือแก้ไขออนไลน์ StackBlitz คุณจะต้องใช้ HTML และ JavaScript พื้นฐานในการสื่อสารกับ Firebase นี่ถือเป็นบทนำที่ยอดเยี่ยมในการใช้คอนโซล Firebase และการผสานรวม Firebase เข้ากับแอป ไม่จำเป็นต้องมีความรู้ขั้นสูงหรือการติดตั้งซอฟต์แวร์

ใน Codelab นี้ คุณจะต้องสร้างการทดสอบการรับส่งข้อความในแอปของ Firebase ครั้งแรกโดยใช้ FirebaseA/B Testing

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Cloud Functions สำหรับ Firebase เพื่อส่งการแจ้งเตือนไปยังผู้ใช้แอปแชท

OpenTelemetry คือมาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับความสามารถในการสังเกตระบบในการติดตามและเมตริก นอกจากนี้ การทำโปรไฟล์อย่างต่อเนื่องยังเป็นเครื่องมือในการระบุข้อมูลช่วง 1 ไมล์สุดท้ายของการปรับแต่งประสิทธิภาพ ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ OpenTelemetry สำหรับการติดตามและใช้ Agent เครื่องมือสร้างโปรไฟล์ รวมถึงวิธีระบุจุดคอขวดจากแผนภูมิแบบภาพใน Cloud Trace และ Cloud Profiler

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างงานนำเสนอโดยใช้ Google สไลด์ API และ BigQuery เพื่อรายงานการวิเคราะห์ใบอนุญาตซอฟต์แวร์ที่พบบ่อยที่สุด

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างโซลูชันที่ใช้ AdWords API และ Content API For Shopping เพื่อสร้างบัญชีใหม่ที่จัดการโดยบัญชีดูแลจัดการ AdWords และบัญชีหลายลูกค้าของ Merchant Center จากนั้นคุณจะต้องลิงก์บัญชีย่อยใหม่เข้าด้วยกันเพื่อให้สามารถใช้ผลิตภัณฑ์ที่จัดการโดยบัญชีย่อย Merchant Center ใหม่ในแคมเปญ Shopping ที่สร้างโดยบัญชีย่อย AdWords ใหม่ได้

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีกำหนดค่าและตรวจสอบสิทธิ์เข้าถึง Private Service Connect ของ MongoDB ด้วยการเข้าถึงส่วนกลาง

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีทำให้เว็บแอปปลอดภัยจากการเข้าถึงที่ไม่ได้รับอนุญาต

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอป Android ด้วยแพลตฟอร์ม Firebase

คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้เอกสารการจัดซื้อเพื่อแยกวิเคราะห์ใบแจ้งหนี้อย่างชาญฉลาด

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างส่วนขยาย Firebase สำหรับการแฮชพิกัดทางภูมิศาสตร์ Codelab เบื้องต้นนี้จะสอนวิธีแปลง Cloud Function ที่มีอยู่ให้เป็นส่วนขยายของ Firebase ซึ่งจะเผยแพร่ให้กับนักพัฒนาซอฟต์แวร์นับล้านคนได้อย่างง่ายดายและช่วยขยายโปรเจ็กต์ Firebase ของตน

ใน Codelab นี้ ผู้ใช้จะใช้ App Distribution และปลั๊กอิน Fastlane ร่วมกันเพื่อแจกจ่ายบิลด์ iOS และลงทะเบียนอุปกรณ์ทดสอบ จากนั้นผู้ใช้จะส่งออกไฟล์ .txt ของอุปกรณ์และ UDID จากคอนโซล App Distribution และลงทะเบียนอุปกรณ์เหล่านี้โดยอัตโนมัติ (ข้อกำหนดสำหรับการเผยแพร่บิลด์ iOS เฉพาะกิจ)

ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ AI Platform Notebooks เพื่อสร้างต้นแบบของเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิง เราจะพูดถึงการสร้างอินสแตนซ์สมุดบันทึกที่กำหนดเอง การติดตามโค้ดสมุดบันทึกของคุณใน git และโมเดลการแก้ไขข้อบกพร่องด้วยเครื่องมือ What-If

ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบอินเทอร์เฟซ Private Service Connect

ห้องทดลองนี้จะแสดงวิธีใช้ Spark MLlib และ spark-nlp สำหรับใช้แมชชีนเลิร์นนิงและ NLP กับข้อมูลปริมาณมาก

ห้องทดลองนี้จะอธิบายขั้นตอนการปรับใช้เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน LIT ใน Google Cloud Platform (GCP) อย่างละเอียดเพื่อโต้ตอบกับโมเดลพื้นฐาน Gemini ของ Vertex AI และโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของบุคคลที่สามที่โฮสต์เอง รวมถึงคําแนะนําเกี่ยวกับวิธีใช้ UI ของ LIT

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

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฟังก์ชัน Google Cloud Run ใน C# กล่าวอย่างเจาะจงก็คือ คุณจะทำให้ฟังก์ชัน C# ที่ตอบสนองต่อ HTTP และ CloudEvents จากแหล่งที่มาต่างๆ ของ Google Cloud ใช้งานได้

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Google Cloud Translation API กับ Python และเรียกใช้ภายในหรือทำให้ใช้งานได้กับแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบ Serverless ของระบบคลาวด์ (App Engine, Cloud Functions หรือ Cloud Run)

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ศึกษาวิธีติดตั้งใช้งานเหตุการณ์ด้วย GA4F และเปิดตัวแคมเปญเพื่อกระตุ้นการกระทำผ่าน Google Ads

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างบล็อกท่องเที่ยวพร้อมแผนที่การทำงานร่วมกันแบบเรียลไทม์ โดยมี AngularFire เป็นเวอร์ชันล่าสุดจากไลบรารี Angular ของเรา เว็บแอปสุดท้ายจะประกอบด้วยบล็อกท่องเที่ยวซึ่งคุณสามารถอัปโหลดรูปภาพไปยังสถานที่แต่ละแห่งที่คุณเดินทางไปได้

ดูวิธีใช้การตรวจสอบสิทธิ์แบบหลายปัจจัยและสร้างข้อกำหนดการตรวจสอบสิทธิ์ที่กำหนดเองด้วยฟังก์ชันการบล็อก

ใน Codelab นี้ คุณใช้ FCM HTTP v1 API เพื่อส่งข้อความ Push ไปยังแอปที่ทำงานในหลายแพลตฟอร์ม คุณสร้างแอปโดยใช้ Flutter ซึ่งทำงานได้อย่างราบรื่นใน Android/iOS/เว็บ

ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้ดูวิธีกำหนดค่าและตรวจสอบอินเทอร์เฟซ Private Service Connect เพื่อเข้าถึงบริการผ่านการเพียร์ VPC

เป้าหมายของห้องทดลองนี้คือสํารวจ NCC ด้วยการแลกเปลี่ยนเส้นทางแบบไดนามิกกับ Spoke ของ VPC

ดูวิธีใช้การแก้ไขในฟังก์ชัน Cloud Run เพื่อแยกการรับส่งข้อมูล การทยอยเปิดตัว และการย้อนกลับ

ดูวิธีทำให้เว็บไซต์ใช้งานได้ ปรับขนาด และอัปเดตเว็บไซต์ด้วย GKE

ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้ Natural Language API กับ Python

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างกลุ่ม Microservice ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์เพื่อประมวลผลรูปภาพด้วย Eventarc และ Workflows

ดูวิธีใช้ Firebase Extensions กับ Gemini API เพื่อสร้างเว็บแอปที่มีฟีเจอร์ที่ทำงานด้วยระบบ AI เช่น คำแนะนำที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ย้ายข้อมูลเว็บแอป Firebase ที่มีอยู่ไปยัง Firebase JS SDK แบบโมดูลใหม่ไปยังโค้ดเชคต้นไม้ที่ไม่ได้ใช้และทำให้แอปโหลดได้อย่างรวดเร็ว

เชื่อมต่อกับบริการภายในองค์กรผ่านเครือข่ายแบบผสมโดยใช้ Private Service Connect และ NEG แบบผสมที่มีตัวจัดสรรภาระงาน HTTP ภายใน

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้แพลตฟอร์ม Firebase บน iOS ใน Swift

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีแคสต์ข้อความพุชแบบมัลติแคสต์ไปยังอินสแตนซ์ของแอปที่เลือก โดยใช้หัวข้อ FCM

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการเรียกใช้แบบเซิร์ฟเวอร์ต่อเซิร์ฟเวอร์เพื่อส่งเหตุการณ์ไปยัง GA4 โดยใช้ Measurement Protocol

เรียนรู้วิธีส่งข้อความถึงผู้ใช้ด้วย Firebase Cloud Messaging และการรับส่งข้อความในแอปของ Firebase

ใน Codelab นี้ โปรดดูวิธีตรวจหาการหยุดทํางานโดยตั้งค่าการแจ้งเตือนอัตโนมัติในการผสานรวม Smart Home

ดูข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับ Gemini Code Assist Enterprise และวิธีที่เครื่องมือนี้ช่วยให้องค์กรของคุณสร้างด้วย Google Cloud ได้

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีรักษาความปลอดภัยในการแชร์ข้อมูลกับหลายฝ่ายไปพร้อมกับการรักษาความลับโดยใช้พื้นที่ทำงานที่เป็นความลับ Codelab นี้จะมุ่งเน้นไปที่วิธีใช้ Confidential Space กับทรัพยากรที่มีการป้องกันซึ่งโฮสต์อยู่ในที่อื่นที่ไม่ใช่ Google Cloud คุณจะได้เรียนรู้วิธีขอโทเค็นที่กำหนดเองจากบริการเอกสารรับรองของ Google ด้วยการป้อน Nonce, กลุ่มเป้าหมาย และประเภทโทเค็น PKI

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีสร้าง Private Services Connect สำหรับ CloudSQL

เมื่อทำ Codelab นี้เสร็จแล้ว คุณจะมีเว็บไซต์ขั้นต่ำที่ใช้งานได้พร้อมการผสานรวม Google Pay ที่ทำงานได้ โปรเจ็กต์นี้จะดึงข้อมูลโทเค็นการชำระเงินซึ่งอาจส่งไปยังผู้ให้บริการชำระเงินเพื่อประมวลผล คำขอการชำระเงินด้วย Google Pay ต้องใช้ออบเจ็กต์คำขอ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้บริการป้องกันการบุกรุก Enterprise ของ Cloud NGW เพื่อตรวจสอบการรับส่งข้อมูลจากตะวันออก-ตะวันตกและเหนือ-ใต้

ดูวิธีรักษาความปลอดภัย Cloud Functions โดยกำหนดให้มีการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับการเรียกใช้

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีการสร้างแอปแบบปรับอัตโนมัติสำหรับโทรศัพท์ แท็บเล็ต และอุปกรณ์แบบพับได้ รวมถึงเรียนรู้เกี่ยวกับความสามารถในการเข้าถึงด้วย นอกจากนี้คุณจะได้เรียนรู้แนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับองค์ประกอบที่ปรับเปลี่ยนได้ของ Material 3

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปพลิเคชัน Custom Web Receiver ที่ใช้ Cast Ads Breaks API

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปพลิเคชัน Custom Web Receiver ที่ใช้ Cast Live API ได้

ใน Codelab นี้ คุณจะเพิ่มบันทึกการแก้ไขข้อบกพร่องของ Cast ลงในแอปตัวรับเว็บที่กําหนดเองที่มีอยู่ได้

ใน Codelab นี้ คุณจะสร้างแอปผู้รับเว็บที่กําหนดเองเพื่อเล่นเนื้อหาบนอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Cast

ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอปวิดีโอบนเว็บที่มีอยู่เพื่อแคสต์เนื้อหาในอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Google Cast

ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอปวิดีโอ Android ที่มีอยู่เพื่อแคสต์เนื้อหาบนอุปกรณ์ที่พร้อมใช้งาน Google Cast

คู่มือนี้แสดงวิธีการเปลี่ยนตัวจัดสรรภาระงานเครือข่ายที่มีอยู่จากแบ็กเอนด์ของพูลเป้าหมายไปเป็นบริการแบ็กเอนด์ระดับภูมิภาค

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Google Cloud Operations Suite ห้องทดลองนี้จะเกี่ยวข้องกับการติดตั้งแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้ gcloud เมื่อทำให้แอปพลิเคชันตัวอย่างใช้งานได้แล้ว คุณจะใช้ Cloud Monitoring เพื่อกำหนดหน้าแดชบอร์ด การแจ้งเตือน การตรวจสอบระยะเวลาทำงาน และอื่นๆ

ใน Codelab นี้ คุณจะต้องแก้ไขแอป Android TV ที่มีอยู่เพื่อรองรับการแคสต์และการสื่อสารจากแอปแคสต์ของผู้ส่งที่มีอยู่

ดูวิธีเพิ่มเอฟเฟกต์เสียง เพลงพื้นหลัง และเสียงแบบไดนามิกในเกมด้วย Flutter

ดูวิธีใช้ฟังก์ชันระยะไกลของ BigQuery เพื่อถามคำถามการตอบคำถามด้วยภาพของ Vertex AI (VQA) เกี่ยวกับรูปภาพที่จัดเก็บไว้ในตารางออบเจ็กต์ของ Cloud Storage

ดูวิธีรักษาความปลอดภัยให้กับฟังก์ชัน Cloud Run โดยกำหนดให้ต้องมีการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับการเรียกใช้

Codelab ที่อธิบายวิธีใช้ Firebase Emulator Suite ในระหว่างการพัฒนาด้วย Flutter Codelab จะใช้โปรแกรมจำลองการตรวจสอบสิทธิ์และ Firestore เพื่อสาธิตการใช้งานโปรแกรมจำลอง

เมื่อเทียบกับ API เดิมของ FCM, API ของ FCM HTTP v1 มีโมเดลการให้สิทธิ์ที่ปลอดภัยกว่าโดยใช้โทเค็นเพื่อการเข้าถึงที่มีอายุสั้น ขั้นตอนในการสร้างโทเค็นเพื่อการเข้าถึงสำหรับ FCM v1 API แตกต่างจากขั้นตอนสำหรับ API เดิมอย่างมาก Codelab

ดูวิธีใช้ ARCore Geospatial API ใหม่

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้งานการฝึกโมเดลที่กําหนดเองโดยใช้ Kubeflow Pipelines SDK ใน Vertex Pipelines โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $5 ห้องทดลองนี้ใช้ Vertex AI

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกที่กำหนดเอง วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง คุณจะได้สร้างโมเดลการจัดประเภทรูปภาพโดยใช้ ชุดข้อมูลดอกไม้ ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ในวิดีโอต่อไปนี้.

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกแบบกระจายในการฝึก Vertex AI โดยใช้ TensorFlow วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดทำ ห้องทดลองก่อนหน้า ให้เสร็จก่อนลองใช้ห้องทดลองนี้

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อรับการคาดการณ์จากโมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่ฝึกล่วงหน้า โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $1 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI

ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลเมตาจาก Vertex Pipelines ที่ทำงานด้วย Vertex ML Metadata โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $2 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI

ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและเรียกใช้ไปป์ไลน์ ML ด้วย ไปป์ไลน์ Vertex โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $25 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ล่าสุดที่มีให้บริการใน

ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่ายๆ สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Buildpack และย้ายไปยัง Cloud Run

ใน Codelab ที่ใช้งานง่ายสำหรับมือใหม่นี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแอปพลิเคชันตัวอย่างโดยใช้คอมโพเนนต์แบบสแตนด์อโลนของ Angular v14

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ในการฝึก Vertex AI วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดทํา ห้องทดลองก่อนหน้า ให้เสร็จสิ้นก่อนลองใช้ห้องทดลองนี้

ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีเรียกใช้งานการฝึกที่กําหนดเองในการฝึก Vertex AI ด้วยฟีเจอร์การแพ็กเกจอัตโนมัติ งานการฝึกที่กำหนดเองใน Vertex AI ใช้คอนเทนเนอร์ หากไม่ต้องการสร้างอิมเมจของคุณเอง คุณสามารถใช้การบรรจุอัตโนมัติ ซึ่งจะสร้างอิมเมจ Docker

เราจะใช้ Gemini เพื่อช่วยสร้างคำแนะนำหนังสือและการวิเคราะห์การสรุปข้อมูลด้วย BigQuery (Generative AI แบบ SQL เท่านั้น)

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 \

ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่ายๆ, สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Jib และย้ายไปยัง Cloud Run

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ดูวิธีตั้งค่าฟีเจอร์การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรภาระงานขั้นสูงสำหรับการจัดสรรภาระงานของแอปพลิเคชันภายนอกทั่วโลก

เราจะใช้ Gemini เพื่อช่วยสร้างแอปพลิเคชันการสรุปชั้นวางหนังสือที่เพียงนำข้อมูล BigQuery ไปยังเว็บและทำให้ใช้งานได้ใน Cloud Run

ดูวิธีใช้ฐานข้อมูลดั้งเดิมของ AppSheet ในการสร้างแอป AppSheet

ดูวิธีใช้ฟีเจอร์ Augmented Reality กับ WebXR Device API และใช้ความเข้าใจในฉากเพื่อวางวัตถุ 3 มิติในตําแหน่งจริง

ดูวิธีแปลงแอป Java App Engine แบบง่าย สร้างคอนเทนเนอร์ด้วย Docker และย้ายไปยัง Cloud Run

Codelab นี้แสดงวิธีใช้สตรีมการเปลี่ยนแปลง Bigtable ไปยังเทมเพลต BigQuery คุณจะใช้ชุดข้อมูลตัวอย่างเพื่อทําความคุ้นเคยกับการค้นหาบันทึกการเปลี่ยนแปลงและใช้ Looker เพื่อสร้างแดชบอร์ดภาพ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้เริ่มต้นใช้งาน Cloud Foundation Toolkit(CFT) และเริ่มต้นใช้งานผ่านชุดขั้นตอนต่างๆ ในการเพิ่มฟีเจอร์ลงในโมดูล CFT

Codelab นี้จะแสดงวิธีปรับปรุงเวลาเริ่มต้นใช้งานแอปและเวลาที่ใช้ในการแสดงผลเฟรมด้วยโปรไฟล์พื้นฐาน

ดูวิธีปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติแนะนำสำหรับการช่วยเหลือพิเศษในแอป Angular ด้วยชุดเครื่องมือที่อยู่ในเฟรมเวิร์ก

ขอแนะนำสัญญาณ ซึ่งเป็นโมเดลปฏิกิริยาตอบสนองใหม่ใน Angular สัญญาณจะช่วยให้คุณมีเครื่องมือคุณภาพสูงมากขึ้นสำหรับสร้างรีแอ็กชันแบบละเอียด

ใน Codelab นี้ คุณสร้างโครงการ Apps Script ชื่อ " Hello World" โดยเพิ่มฟังก์ชันอย่างง่าย คือ logThis ซึ่งจะบันทึกข้อความ แล้วสร้างการทำงานอัตโนมัติของ AppSheet และให้เรียกใช้สคริปต์

เราจะสร้างแอปแนะนำหนังสือและการสรุปข้อมูลโดยใช้ Vertex AI Generative AI (Gemini) ใน Cloud Function เป็นฟังก์ชันระยะไกลจาก BigQuery

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างเครื่องมือค้นหาคุณภาพของ Google ที่จะช่วยตอบคำถามจากเอกสารและไฟล์ข้อความได้โดยใช้ Vertex AI Search/Agent Builder

ใน Codelab นี้ คุณจะได้ใช้ Vertex AI เพื่อสร้างแบบทดสอบความรู้รอบตัวตามข้อกำหนดเฉพาะบางอย่าง คุณจะทดสอบเครื่องมือสร้างแบบทดสอบในสภาพแวดล้อมนักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่โฮสต์บนระบบคลาวด์ จากนั้นจึงทำให้เครื่องมือดังกล่าวพร้อมใช้งานแบบสาธารณะโดยทำให้ใช้งานได้ใน Google Cloud Run เมื่อจบห้องทดลอง คุณจะต้องผสานรวมโปรแกรมสร้างแบบทดสอบกับแอปที่สมบูรณ์

ดูวิธีขยาย Material Components ที่สร้างไว้ล่วงหน้าในคอมโพเนนต์สำหรับเฟรมเวิร์กเว็บ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำข้อความและลักษณะใบหน้าในรูปภาพ

ใน Codelab นี้ คุณจะได้สร้างแอป Android ที่มี ML Kit ซึ่งใช้แมชชีนเลิร์นนิงในอุปกรณ์เพื่อจดจำ ระบุภาษา และแปลข้อความจาก 59 ภาษา และคุณยังจะได้เรียนรู้วิธีผสานรวมไลบรารี CameraX เพื่อทำงานเหล่านี้จากฟีดกล้องแบบเรียลไทม์อีกด้วย

ในห้องทดลองนี้ คุณจะใช้ ฟีเจอร์การโฮสต์โมเดลร่วมกัน ใน Vertex AI เพื่อโฮสต์โมเดลหลายรายการใน VM เดียวกันสำหรับการคาดการณ์ออนไลน์ โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ต้นทุนทั้งหมดในการใช้งานห้องทดลองนี้ใน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $2

ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้กิจวัตรการคาดการณ์ที่กำหนดเองใน Vertex AI เพื่อเขียนตรรกะการประมวลผลล่วงหน้าและการประมวลผลภายหลังที่กำหนดเอง แม้ว่าตัวอย่างนี้จะใช้สคีต-เลิร์น แต่กิจวัตรการคาดคะเนที่กำหนดเองจะทํางานร่วมกับเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ ของ

use-cmek-to-encrypt-cloud-functions

Skaffold เป็นเครื่องมือที่จัดการเวิร์กโฟลว์สำหรับการสร้าง การพุช และการนำแอปพลิเคชันของคุณไปใช้งาน คุณสามารถใช้ Skaffold เพื่อกำหนดค่าพื้นที่ทํางานการพัฒนาในเครื่องได้อย่างง่ายดาย เพิ่มประสิทธิภาพวงจรการพัฒนาภายใน และผสานรวมกับเครื่องมืออื่นๆ เช่น

Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อตรวจสอบสตรีมวิดีโอของการเข้าชมแบบเรียลไทม์ เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อนําเข้าไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้ วิธีใช้ BigQuery เพื่อวิเคราะห์เอาต์พุต JSON ของโมเดล และแสดงภาพผลลัพธ์ใน Looker Studio

ในห้องทดลองนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อฝึกและแสดงโมเดลด้วยข้อมูลแบบตาราง นี่เป็นผลิตภัณฑ์ AI ใหม่ล่าสุดที่ให้บริการใน Google Cloud และกำลังอยู่ในรุ่นตัวอย่าง โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud

Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision จากต้นทางถึงปลายทางเพื่อตรวจสอบสถานการณ์การตรวจจับคิวในร้านค้าปลีก เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า นอกจากนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อนําเข้าไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้ วิธีใช้ BigQuery เพื่อวิเคราะห์เอาต์พุต JSON ของโมเดล และแสดงภาพผลลัพธ์ใน Looker Studio

ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้ใช้ Vertex AI เพื่อฝึกและแสดงโมเดล TensorFlow โดยใช้โค้ดในคอนเทนเนอร์ที่กำหนดเอง แม้ว่าเราจะใช้ TensorFlow สําหรับโค้ดโมเดลที่นี่ แต่คุณก็แทนที่ด้วยเฟรมเวิร์กอื่นได้ง่ายๆ โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อสร้างไปป์ไลน์ที่ฝึกโมเดล Keras ที่กําหนดเองใน TensorFlow จากนั้นเราจะใช้ฟังก์ชันการทำงานใหม่ที่พร้อมใช้งานใน การทดสอบ Vertex AI

ดูวิธีอัปเดตแอปด้วยโมเดล ML ที่มีการกรองสแปมความคิดเห็นแบบพื้นฐาน

Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อสาธิตการส่งวิดีโอด้วยฟีเจอร์การกรองการเคลื่อนไหว ในบทแนะนำนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าสตรีมวิดีโอลงในแอปพลิเคชันที่มีการกำหนดค่าตัวกรองการเคลื่อนไหว

ห้องทดลองนี้ช่วยให้คุณเรียนรู้วิธีใช้ Pulumi บน Google Cloud ด้วย YAML

Codelab นี้มุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision แบบต้นทางถึงปลายทางเพื่อสาธิตการส่งเหตุการณ์ด้วยฟีเจอร์การจัดการเหตุการณ์ เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักในรูปแบบเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้วล่วงหน้า และคุณยังจะได้เรียนรู้วิธีสร้างสตรีมวิดีโอเพื่อส่งผ่านข้อมูลไปยังแอปพลิเคชัน วิธีสร้างและทำให้แอปพลิเคชันใช้งานได้

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อเรียกใช้งานการฝึกแบบหลายเวิร์กเกอร์สําหรับโมเดล TensorFlow โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $5 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI

ในห้องทดลองนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีฝึกโมเดล XGBoost บนชุดข้อมูลทางการเงิน ทำให้โมเดลใช้งานได้กับ Vertex AI และวิเคราะห์โมเดลด้วยเครื่องมือ What-if

Codelab นี้จะแนะนำพื้นฐานของ WebGPU API ใหม่ ซึ่งจะแนะนำคุณตลอดขั้นตอนการสร้าง Game of Life ของ Conway ในเวอร์ชันที่ทำงานบน GPU ความสามารถในการแสดงผลของ WebGPU จะใช้ในการสร้างกระดาน และนำความสามารถในการประมวลผลของ WebGPU มาใช้ในการอัปเดตสถานะของเกม

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะใช้ Vertex AI เพื่อรับการคาดการณ์แบบออนไลน์และการคาดการณ์แบบกลุ่มจากโมเดลที่ฝึกตามที่กำหนดเอง วิดีโอนี้เป็นส่วนหนึ่งของซีรีส์วิดีโอ จากต้นแบบสู่เวอร์ชันที่ใช้งานจริง โปรดศึกษา ห้องทดลองก่อนหน้า

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Vertex AI Workbench สําหรับการสํารวจข้อมูลและการฝึกโมเดล ML โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้ ค่าใช้จ่ายรวมในการเรียกใช้ห้องทดลองนี้บน Google Cloud อยู่ที่ประมาณ $1 ห้องทดลองนี้ใช้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ AI

ในชั้นเรียนนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้ Vertex AI เพื่อปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์และการฝึกแบบกระจาย แม้ว่าห้องทดลองนี้ใช้ TensorFlow สำหรับโค้ดโมเดล แต่แนวคิดดังกล่าวก็นำมาใช้กับเฟรมเวิร์ก ML อื่นๆ ได้เช่นกัน โดยคุณจะได้เรียนรู้วิธีต่อไปนี้

วิธีเริ่มต้นใช้งานฟังก์ชัน Cloud Run ที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์

ดูวิธีใช้ Ollama เป็นไฟล์ช่วยเหลือด้วย Cloud Run GPU และ Open WebUI เป็นคอนเทนเนอร์ขาเข้าของฟรอนท์เอนด์

ในโค้ดแล็บนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างและทำให้ตัวแทน Generative AI ใช้งานได้โดยใช้เครื่องมือและโครงสร้างพื้นฐานที่มีประสิทธิภาพของ Google Cloud เราจะอธิบายแนวคิดสําคัญและแนะนําขั้นตอนเบื้องต้นในการทำให้ตัวแทนคนแรกพร้อมใช้งาน

ดูวิธีแก้ปัญหาเกี่ยวกับการผสานรวม Matter โดยใช้เครื่องมือวิเคราะห์และดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับแหล่งข้อมูลการสนับสนุนสําหรับนักพัฒนาซอฟต์แวร์