
Before you begin
- Labs create a Google Cloud project and resources for a fixed time
- Labs have a time limit and no pause feature. If you end the lab, you'll have to restart from the beginning.
- On the top left of your screen, click Start lab to begin
Explore model garden
/ 50
Explore model types
/ 50
Model Garden sur Vertex AI est une bibliothèque centralisée permettant de rechercher, découvrir et utiliser un large éventail de modèles proposés par Google et ses partenaires. Model Garden est disponible dans Vertex AI et accessible depuis la console Google Cloud.
Cet atelier propose un cas d'utilisation qui vous permet d'explorer Model Garden, puis d'utiliser Vertex AI Studio pour créer des requêtes et les tester.
Dans cet atelier, vous allez apprendre à :
Vous travaillez comme analyste marketing pour le compte d'une agence immobilière. Votre entreprise souhaite exploiter de grands modèles de langage (LLM) pour afficher de courtes descriptions textuelles de biens immobiliers correspondant aux critères des acheteurs potentiels, ainsi que des informations concernant les prêts immobiliers.
Votre mission consiste à créer des requêtes capables de résumer de très longs descriptifs de logements présentés sur votre site immobilier. Les contenus en question sont stockés dans un fichier qui est hébergé au sein d'un bucket Google Cloud Storage.
Pour gagner du temps, commencez par explorer les modèles prédéfinis disponibles dans Model Garden afin d'implémenter une solution aussi rapidement que possible.
Vertex AI est la plate-forme d'intelligence artificielle unifiée de Google Cloud pour la gestion des projets de machine learning et d'IA générative.
Model Garden sur Vertex AI est une collection de modèles de machine learning pré-entraînés et d'outils conçus pour simplifier le processus de création et de déploiement des modèles de machine learning.
Ces modèles peuvent présenter un large éventail de types et de tailles. Model Garden propose des modèles propriétaires tels que les modèles multimodaux de Google pour la vision, le dialogue, la génération et la complétion de code, mais aussi un large choix de modèles Open Source adaptés aux entreprises.
Model Garden fournit également divers outils pour vous aider à exploiter ces modèles, tels que :
L'un des modèles disponibles dans Model Garden est l'API Cloud Natural Language. L'API Cloud Natural Language vous permet d'extraire des entités à partir de texte, d'effectuer des analyses des sentiments et de la syntaxe, ainsi que de classer du texte selon des catégories.
Vertex AI Studio est un outil de la console Google Cloud qui permet de prototyper et de tester rapidement des modèles d'IA générative. Vous pouvez utiliser des exemples de requêtes, concevoir vos propres requêtes et personnaliser des modèles de fondation afin de traiter des tâches qui répondent aux besoins de votre application. Generative AI Studio vous permet de :
Lisez ces instructions. Les ateliers sont minutés, et vous ne pouvez pas les mettre en pause. Le minuteur, qui démarre lorsque vous cliquez sur Démarrer l'atelier, indique combien de temps les ressources Google Cloud resteront accessibles.
Cet atelier pratique vous permet de suivre vous-même les activités dans un véritable environnement cloud, et non dans un environnement de simulation ou de démonstration. Nous vous fournissons des identifiants temporaires pour vous connecter à Google Cloud le temps de l'atelier.
Pour réaliser cet atelier :
Cliquez sur le bouton Démarrer l'atelier. Si l'atelier est payant, un pop-up s'affiche pour vous permettre de sélectionner un mode de paiement. Sur la gauche, vous trouverez le panneau Détails concernant l'atelier, qui contient les éléments suivants :
Cliquez sur Ouvrir la console Google Cloud (ou effectuez un clic droit et sélectionnez Ouvrir le lien dans la fenêtre de navigation privée si vous utilisez le navigateur Chrome).
L'atelier lance les ressources, puis ouvre la page Se connecter dans un nouvel onglet.
Conseil : Réorganisez les onglets dans des fenêtres distinctes, placées côte à côte.
Si nécessaire, copiez le nom d'utilisateur ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Se connecter.
Vous trouverez également le nom d'utilisateur dans le panneau Détails concernant l'atelier.
Cliquez sur Suivant.
Copiez le mot de passe ci-dessous et collez-le dans la boîte de dialogue Bienvenue.
Vous trouverez également le mot de passe dans le panneau Détails concernant l'atelier.
Cliquez sur Suivant.
Accédez aux pages suivantes :
Après quelques instants, la console Cloud s'ouvre dans cet onglet.
Dans la console Google Cloud, ouvrez le menu de navigation (), cliquez sur Plus de produits, puis sélectionnez Vertex AI dans la section Intelligence artificielle.
Dans le tableau de bord Vertex AI, cliquez sur Activer toutes les API recommandées.
Pour afficher la liste des modèles Vertex AI et Open Source disponibles (modèles de fondation, réglables ou spécifiques à une tâche), accédez à Model Garden.
Les catégories de modèles disponibles dans Model Garden sont les suivantes :
Catégorie | Description |
---|---|
Modèles de fondation | Modèles volumineux pré-entraînés et multitâches, qui peuvent être réglés ou personnalisés pour accomplir des tâches spécifiques à l'aide d'AI Studio, de l'API Vertex AI et du SDK Vertex AI pour Python. |
Modèles ajustables | Modèles que vous pouvez affiner avec un notebook ou un pipeline personnalisé. |
Solutions spécifiques à une tâche | La plupart de ces modèles prédéfinis sont prêts à l'emploi. Bon nombre d'entre eux peuvent être personnalisés à l'aide de vos propres données. |
Les fiches de modèle sont listées sur la page Model Garden Vertex AI. Ouvrez une fiche de modèle de chaque catégorie. Par exemple, familiarisez-vous avec le modèle d'analyse des sentiments, qui inspecte le texte fourni et identifie l'opinion émotionnelle dominante au sein de ce texte. Ce modèle serait utile pour analyser le sentiment des avis Google reçus par votre agence immobilière, afin de suivre la satisfaction de vos clients.
La page d'informations fournit une présentation du modèle PaLM 2 pour le texte, y compris une description du modèle, un aperçu des cas d'utilisation potentiels et la documentation du modèle.
Notez la présence du bouton Ouvrir dans Vertex AI Studio, qui ouvre l'interface de langage d'AI Studio dans laquelle vous pouvez interagir avec le modèle et le tester. AI Studio est une fonctionnalité de Vertex AI. Elle simplifie l'écriture et le réglage des requêtes de texte, de chat et de génération de code, et les rend intuitifs.
Vous pouvez maintenant tester ce modèle pour découvrir comment il répond aux requêtes.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.
Model Garden est un outil qui permet de découvrir des modèles de fondation et des modèles Open Source populaires, et d'interagir avec ces modèles, de manière centralisée. Vous pouvez choisir, parmi tous les modèles adaptés aux entreprises à votre disposition, le modèle adapté à votre cas d'utilisation, à votre niveau d'expertise en ML et à votre budget.
Avec Model Garden, vous pouvez suivre différents workflows, y compris :
Dans cet atelier, vous allez explorer certains de ces workflows.
Vous pouvez voir dans le volet de gauche un certain nombre de types de groupes de modèles, qui vous permettent de filtrer la liste sur les modèles correspondant à vos besoins spécifiques. Pour afficher uniquement les modèles liés à la vision et à la détection :
Notez que la section "Modèles de fondation" ne liste maintenant plus que quelques modèles. Le modèle Owl-ViT est un modèle de détection d'objets zero-shot conditionné par du texte, capable d'interroger une image avec une ou plusieurs requêtes textuelles.
Notez que la page Vertex AI OWL-ViT inclut un lien Ouvrir le notebook pour ouvrir un notebook JupyterLab.
Vous pouvez passer en revue le notebook Colab, mais vous n'avez pas besoin de l'exécuter.
Ce notebook Colab montre comment déployer le modèle Owl-ViT pré-entraîné sur Vertex AI pour la prédiction en ligne.
Pour en savoir plus sur les notebooks Colab, accédez à la page d'accueil de Google Colaboratory.
Pour les modèles que vous souhaitez affiner, Model Garden sur Vertex AI vous offre un moyen facile de vous lancer.
Dans le volet Outils sur la gauche, cliquez sur Model Garden pour revenir à la page Model Garden Vertex AI.
Effacez les filtres sélectionnés dans Modalités et Tâches, le cas échéant.
Dans la barre de recherche Rechercher des modèles, saisissez "bert" et sélectionnez le modèle BERT dans la liste des résultats.
Si nécessaire, cliquez sur le lien Afficher les détails pour le modèle BERT.
Cliquez sur Affiner pour ouvrir le pipeline Vertex AI bert-fine-tuning.
Vous pouvez passer en revue le pipeline, mais vous n'avez pas besoin de l'exécuter.
Cliquez sur Vérifier ma progression pour valider la tâche exécutée.
Vous accédez à un exemple que vous pouvez utiliser pour affiner et déployer ce modèle. Vous pouvez voir les différents composants du pipeline que cet exemple est amené à exécuter.
Dans votre propre environnement de production, vous seriez amené à cliquer sur Créer un pipeline, à fournir ou confirmer les informations requises, puis à cliquer sur Envoyer. Cela déploie le pipeline sans que vous ayez à écrire de code.
Vous vous êtes servi de Model Garden et d'AI Studio pour créer et tester des requêtes destinées à différents cas d'utilisation de l'IA générative. Vous avez également exploré l'UI d'AI Studio.
Les formations et certifications Google Cloud vous aident à tirer pleinement parti des technologies Google Cloud. Nos cours portent sur les compétences techniques et les bonnes pratiques à suivre pour être rapidement opérationnel et poursuivre votre apprentissage. Nous proposons des formations pour tous les niveaux, à la demande, en salle et à distance, pour nous adapter aux emplois du temps de chacun. Les certifications vous permettent de valider et de démontrer vos compétences et votre expérience en matière de technologies Google Cloud.
Dernière mise à jour du manuel : 5 mars 2024
Dernier test de l'atelier : 5 mars 2024
Copyright 2024 Google LLC Tous droits réservés. Google et le logo Google sont des marques de Google LLC. Tous les autres noms d'entreprises et de produits peuvent être des marques des entreprises auxquelles ils sont associés.
Ce contenu n'est pas disponible pour le moment
Nous vous préviendrons par e-mail lorsqu'il sera disponible
Parfait !
Nous vous contacterons par e-mail s'il devient disponible
One lab at a time
Confirm to end all existing labs and start this one