Punkty kontrolne
Explore model garden
/ 50
Explore model types
/ 50
Poznawanie i ocenianie modeli z wykorzystaniem bazy modeli
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).
- Odpowiednia ilość czasu na ukończenie modułu – pamiętaj, że gdy rozpoczniesz, nie możesz go wstrzymać.
Rozpoczynanie modułu i logowanie się w konsoli Google Cloud
-
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.
-
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. -
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.
-
Kliknij Dalej.
-
Skopiuj podane niżej hasło i wklej je w oknie powitania.
{{{user_0.password | "Password"}}} Hasło znajdziesz też w panelu Szczegóły modułu.
-
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. -
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.
Włączanie interfejsów API
-
W Menu nawigacyjnym w konsoli Google Cloud (
), kliknij Pozostałe usługi, a następnie wybierz Vertex AI w sekcji Sztuczna inteligencja.
-
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
- Otwórz panel Vertex AI, a następnie w panelu Narzędzia po lewej stronie kliknij Baza modeli, aby wrócić do strony głównej bazy modeli.
- 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.
- 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.
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
- W panelu Narzędzia po lewej stronie kliknij Baza modeli, aby wrócić na stronę Baza modeli Vertex AI.
- 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:
- w sekcji Opcje kliknij Rozpoznawanie;
- 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.
- 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.
- 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.
- 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:
-
W panelu Narzędzia po lewej stronie kliknij Baza modeli, aby wrócić na stronę Baza modeli Vertex AI.
-
Usuń wybrane filtry w sekcjach Opcje i Działania.
-
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. -
W razie potrzeby kliknij link Wyświetl szczegóły modelu BERT.
-
Kliknij Dostrój, aby otworzyć potok Vertex AI bert-fine-tuning.
Sprawdź potok. Nie musisz go uruchamiać.
Kliknij Sprawdź postępy, aby zobaczyć stan realizacji zadania.
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:
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.
