GSP1166

Opis

Baza modeli w Vertex AI to miejsce, w którym można wyszukiwać i odkrywać różne modele utworzone przez Google i partnerów Google oraz ich używać. Jest ona dostępna w Vertex AI i można ją otworzyć z konsoli Google Cloud.

Ten moduł przedstawia przykład zastosowania, w ramach którego przeszukasz bazę modeli i następnie utworzysz oraz przetestujesz prompty przy użyciu Vertex AI Studio.

Cele

W tym module:

• przeszukasz bazę modeli w Vertex AI, aby znaleźć odpowiedni model dla swojego zastosowania;
• poznasz typy modeli Vertex AI dostępne w bazie modeli.

Przypadek użycia

Zajmujesz się analityką rynkową w firmie z branży nieruchomości. Twoja firma planuje zastosować duże modele językowe (LLM) do tworzenia krótkich opisów tekstowych domów, którymi jest zainteresowana, oraz przygotowywania informacji dotyczących kredytu hipotecznego.

Poproszono Cię o utworzenie promptów, które mogą streścić bardzo długie opisy domów w witrynie z ofertami nieruchomości. Opisy są zapisane w pliku w zasobniku Google Cloud Storage.

Aby zaoszczędzić czas i jak najszybciej wdrożyć rozwiązanie, zaczniesz od wyszukania dostępnych gotowych modeli w bazie modeli.

Vertex AI

Vertex AI to dostępna w Google Cloud ujednolicona platforma oparta na sztucznej inteligencji, która służy do zarządzania projektami wykorzystującymi uczenie maszynowe oraz generatywną AI.

Baza modeli

Baza modeli w Vertex AI to zbiór wytrenowanych modeli uczenia maszynowego oraz narzędzi, które zostały zaprojektowane w celu uproszczenia procesu tworzenia i wdrażania tych modeli.

Dostępne są modele różnych typów i rozmiarów. Baza zawiera modele własne Google, np. modele multimodalne przeznaczone do generowania i uzupełniania kodu, rozpoznawania obiektów i prowadzenia dialogów, oraz różne modele open source dla firm.

W bazie dostępne są też różne narzędzia ułatwiające korzystanie z modeli, w tym:

• karty modeli, które zawierają szczegółowe informacje o każdym modelu, w tym o jego dokładności, wydajności i danych szkoleniowych;
• projektowanie promptów, które pozwala używać modeli za pomocą prostego interfejsu oraz dostrajać je przy użyciu danych własnych.

Jednym z modeli dostępnych w bazie modeli jest Cloud Natural Language API. Umożliwia on kategoryzowanie tekstu, analizowanie go pod kątem składni i nastawienia oraz wyodrębnianie z niego encji.

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio to narzędzie w konsoli Google Cloud do szybkiego prototypowania i testowania modeli generatywnej AI. Możesz testować przykładowe prompty oraz projektować swoje własne, a także dostosowywać modele podstawowe pod kątem wykonywania zadań spełniających potrzeby Twojej aplikacji. Możesz:

• testować modele za pomocą przykładowych promptów,
• projektować i zapisywać własne prompty,
• dostrajać model podstawowy,
• zamieniać mowę na tekst lub odwrotnie.

Konfiguracja i wymagania

Zanim klikniesz przycisk Rozpocznij moduł

Zapoznaj się z tymi instrukcjami. Moduły mają limit czasowy i nie można ich zatrzymać. Gdy klikniesz Rozpocznij moduł, na liczniku wyświetli się informacja o tym, na jak długo udostępniamy Ci zasoby Google Cloud.

W tym praktycznym module możesz spróbować swoich sił w wykonywaniu opisywanych działań w prawdziwym środowisku chmury, a nie w jego symulacji lub wersji demonstracyjnej. Otrzymasz nowe, tymczasowe dane logowania, dzięki którym zalogujesz się i uzyskasz dostęp do Google Cloud na czas trwania modułu.

Do ukończenia modułu potrzebne będą:

• dostęp do standardowej przeglądarki internetowej (zalecamy korzystanie z przeglądarki Chrome).

Uwaga: uruchom ten moduł w oknie incognito lub przeglądania prywatnego. Dzięki temu unikniesz konfliktu między swoim kontem osobistym a kontem do nauki, co mogłoby spowodować naliczanie oddatkowych opłat na koncie osobistym.

• Odpowiednia ilość czasu na ukończenie modułu – pamiętaj, że gdy rozpoczniesz, nie możesz go wstrzymać.

Uwaga: jeśli masz już osobiste konto lub projekt w Google Cloud, nie używaj go w tym module, aby uniknąć naliczania opłat na koncie.

Rozpoczynanie modułu i logowanie się w konsoli Google Cloud

1. Kliknij przycisk Rozpocznij moduł. Jeśli moduł jest odpłatny, otworzy się wyskakujące okienko, w którym możesz wybrać formę płatności. Po lewej stronie znajduje się panel Szczegóły modułu z następującymi elementami:

   • przyciskiem Otwórz konsolę Google Cloud;
   • czasem, który Ci pozostał;
   • tymczasowymi danymi logowania, których musisz użyć w tym module;
   • innymi informacjami potrzebnymi do ukończenia modułu.

2. Kliknij Otwórz konsolę Google Cloud (lub kliknij prawym przyciskiem myszy i wybierz Otwórz link w oknie incognito, jeśli korzystasz z przeglądarki Chrome).

   Moduł uruchomi zasoby, po czym otworzy nową kartę ze stroną logowania.

   Wskazówka: otwórz karty obok siebie w osobnych oknach.

   Uwaga: jeśli pojawi się okno Wybierz konto, kliknij Użyj innego konta.

3. W razie potrzeby skopiuj nazwę użytkownika znajdującą się poniżej i wklej ją w oknie logowania.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Nazwę użytkownika znajdziesz też w panelu Szczegóły modułu.

4. Kliknij Dalej.

5. Skopiuj podane niżej hasło i wklej je w oknie powitania.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Hasło znajdziesz też w panelu Szczegóły modułu.

6. Kliknij Dalej.

   Ważne: musisz użyć danych logowania podanych w module. Nie używaj danych logowania na swoje konto Google Cloud. Uwaga: korzystanie z własnego konta Google Cloud w tym module może wiązać się z dodatkowymi opłatami.

7. Na kolejnych stronach wykonaj następujące czynności:

   • Zaakceptuj Warunki korzystania z usługi.
   • Nie dodawaj opcji odzyskiwania ani uwierzytelniania dwuskładnikowego (ponieważ konto ma charakter tymczasowy).
   • Nie rejestruj się w bezpłatnych wersjach próbnych.

Poczekaj, aż na karcie otworzy się konsola Google Cloud.

Uwaga: aby wyświetlić menu z listą produktów i usług Google Cloud, w lewym górnym rogu kliknij Menu nawigacyjne.

Włączanie interfejsów API

1. W Menu nawigacyjnym w konsoli Google Cloud (), kliknij Pozostałe usługi, a następnie wybierz Vertex AI w sekcji Sztuczna inteligencja.

2. W panelu Vertex AI kliknij Włącz wszystkie zalecane interfejsy API.

Zadanie 1. Przeszukanie bazy modeli

Otwórz bazę, aby wyświetlić listę dostępnych modeli Vertex AI i open source, w tym modeli podstawowych, z możliwością dostrojenia i dostosowanych do konkretnych zadań.

• Otwórz panel Vertex AI, a następnie w panelu Narzędzia po lewej stronie kliknij Baza modeli.

W bazie dostępne są następujące kategorie modeli:

Kategoria	Opis
Modele podstawowe	Duże wytrenowane modele wielozadaniowe, które można dostroić lub dostosować do konkretnych zadań przy użyciu AI Studio, Vertex AI API oraz pakietu Vertex AI SDK for Python.
Modele z możliwością dostrojenia	Modele, które można dostroić za pomocą niestandardowego notatnika lub potoku.
Rozwiązania dostosowane do konkretnych zadań	Większości gotowych modeli można używać od razu, a wiele z nich można dostosować do indywidualnych potrzeb za pomocą własnych danych.

Lista kart modeli jest dostępna na stronie Baza modeli Vertex AI. Sprawdź kartę modelu z każdej kategorii. Możesz na przykład zapoznać się z modelem wykonującym zadanie analizy nastawienia, który sprawdza udostępniony tekst i identyfikuje dominujące w nim emocje. Pomoże to analizować nastawienie w opiniach w Google o Twojej firmie z branży nieruchomości w celu monitorowania zadowolenia klientów.

Modele w AI Studio

1. Otwórz panel Vertex AI, a następnie w panelu Narzędzia po lewej stronie kliknij Baza modeli, aby wrócić do strony głównej bazy modeli.
2. W sekcji Modele podstawowe kliknij Pokaż wszystko, a następnie link Wyświetl szczegóły na karcie modelu PaLM 2 Text Bison.

Na stronie ze szczegółami znajduje się omówienie modelu PaLM 2 for Text, w tym jego opis i dokumentacja oraz wprowadzenie do jego potencjalnych zastosowań.

Zwróć uwagę na przycisk Otwórz projekt promptu, który otwiera interfejs Język w AI Studio, gdzie możesz używać modelu i z nim eksperymentować. AI Studio to funkcja Vertex AI. Dzięki niej pisanie i dostrajanie promptów do czatów oraz do tworzenia tekstów i generowania kodu jest proste i intuicyjne.

3. Kliknij Otwórz projekt promptu, aby otworzyć PaLM2 for Text w interfejsie Język w AI Studio.

Możesz teraz sprawdzić, jak ten model reaguje na prompty.

Testowanie ukończonego zadania

Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć stan realizacji zadania.

Przeszukanie bazy modeli

Zadanie 2. Zapoznanie z typami modeli

Baza modeli to miejsce, w którym można wyszukiwać modele podstawowe i popularne modele open source oraz ich używać. Możesz w niej wybrać jeden z różnych modeli dla firm, który jest odpowiedni do Twojego celu, poziomu doświadczenia z uczeniem maszynowym i budżetu.

W bazie modeli możesz zastosować różne przepływy pracy, w tym:

• wykorzystanie modelu bezpośrednio jako interfejsu API,
• dostrojenie modeli w AI Studio,
• użycie modelu bezpośrednio w notatniku Jupyter przy pomocy Vertex AI Workbench,
• pomoc we wdrożeniu potoków do trenowania modelu.

W tym modelu poznasz niektóre z tych przepływów pracy.

Modele w notatniku Jupyter

1. W panelu Narzędzia po lewej stronie kliknij Baza modeli, aby wrócić na stronę Baza modeli Vertex AI.
2. Na dole sekcji Modele podstawowe kliknij Pokaż wszystko, aby otworzyć pełną listę modeli podstawowych.

W lewym panelu są do wyboru różne typy grup modeli, które możesz przefiltrować, aby znaleźć model odpowiedni do Twoich potrzeb. Jeśli chcesz wyświetlić tylko modele związane z rozpoznawaniem i wykrywaniem:

3. w sekcji Opcje kliknij Rozpoznawanie;
4. w sekcji Działania kliknij Wykrywanie.

Zwróć uwagę, że w sekcji Modele podstawowe jest teraz tylko kilka modeli. Owl ViT to wytrenowany przy użyciu tekstu model typu „zero-shot” do wykrywania obiektów, który może wyszukać obraz, kiedy użytkownik użyje jednego lub kilku zapytań tekstowych.

5. Kliknij link Wyświetl szczegóły na karcie modelu Owl ViT.

Zwróć uwagę, że na stronie Vertex AI OWL-ViT jest link Otwórz notatnik, który otwiera notatnik JupyterLab.

6. Kliknij Otwórz notatnik, aby otworzyć Owl ViT Colab na nowej karcie.

Sprawdź notatnik Colab. Nie musisz go uruchamiać.

Ten notatnik zawiera informacje, jak wdrożyć wytrenowany model OWL-ViT w Vertex AI na potrzeby prognoz online.

Aby dowiedzieć się więcej o notatnikach Colab, odwiedź stronę główną Google Colaboratory.

7. Zamknij kartę z notatnikiem Colab, aby wrócić do karty konsoli Cloud.

W bazie modeli w Vertex AI możesz łatwo zacząć dostrajanie modeli.

Modele w potokach trenowania:

1. W panelu Narzędzia po lewej stronie kliknij Baza modeli, aby wrócić na stronę Baza modeli Vertex AI.

2. Usuń wybrane filtry w sekcjach Opcje i Działania.

3. Wpisz „bert” w pasku wyszukiwania Wyszukaj modele i wybierz model BERT na liście wyników.

   Uwaga: jeśli okno przeglądarki jest za wąskie, może być konieczne jego rozszerzenie lub kliknięcie Pokaż wszystko, aby wyświetliła się karta modelu BERT.

4. W razie potrzeby kliknij link Wyświetl szczegóły modelu BERT.

5. Kliknij Dostrój, aby otworzyć potok Vertex AI bert-fine-tuning.

Sprawdź potok. Nie musisz go uruchamiać.

Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć stan realizacji zadania.

Zapoznanie z typami modeli

Teraz możesz użyć szablonu, aby dostroić i wdrożyć ten model. Możesz sprawdzić różne komponenty tego potoku, które ten szablon może wykonać.

We własnym środowisku produkcyjnym możesz kliknąć Utwórz potok, podać lub potwierdzić wymagane informacje i następnie kliknąć Prześlij. W ten sposób możesz wdrożyć potok bez pisania kodu.

Gratulacje!

Masz teraz doświadczenie w używaniu bazy modeli oraz AI Studio do tworzenia i testowania promptów na potrzeby różnych zastosowań generatywnej AI. Znasz już również interfejs AI Studio.

Kolejne kroki / Więcej informacji

• Film przedstawiający pierwsze kroki z Vertex AI
• Objaśnienie terminologii znajdziesz w glosariuszu terminów dotyczących uczenia maszynowego
• Zapoznaj się z oficjalną dokumentacją Vertex AI Studio.
• Więcej informacji o bazie modeli w Vertex AI:
  • Witryna bazy modeli w Vertex AI
  • Dokumentacja bazy modeli
  • Blog o AI i uczeniu maszynowym (aby zobaczyć post o bazie modeli, przewiń stronę w dół)

Szkolenia i certyfikaty Google Cloud

…pomogą Ci wykorzystać wszystkie możliwości technologii Google Cloud. Nasze zajęcia obejmują umiejętności techniczne oraz sprawdzone metody, które ułatwią Ci szybką naukę i umożliwią jej kontynuację. Oferujemy szkolenia na poziomach od podstawowego po zaawansowany prowadzone w trybach wirtualnym, na żądanie i na żywo, dzięki czemu możesz dopasować program szkoleń do swojego napiętego harmonogramu. Certyfikaty umożliwią udokumentowanie i potwierdzenie Twoich umiejętności oraz doświadczenia w zakresie technologii Google Cloud.

Ostatnia aktualizacja instrukcji: 5 marca 2024 r.

Ostatni test modułu: 5 marca 2024 r.

Copyright 2024 Google LLC. Wszelkie prawa zastrzeżone. Google i logo Google są znakami towarowymi Google LLC. Wszelkie inne nazwy firm i produktów mogą być znakami towarowymi odpowiednich podmiotów, z którymi są powiązane.