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使用 Model Garden 探索及評估模型

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使用 Model Garden 探索及評估模型

实验 30 分钟 universal_currency_alt 1 积分 show_chart 入门级
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GSP1166

Google Cloud 自修研究室標誌

總覽

Vertex AI 的 Model Garden 集結了 Google 與合作夥伴提供的多種模型,歡迎搜尋、探索及使用。您可以透過 Google Cloud 控制台在 Vertex AI 存取 Model Garden。

本實驗室提供應用實例,助您認識 Model Garden,並使用 Vertex AI Studio 建立及測試提示。

目標

本實驗室的學習內容包括:

  • 運用 Vertex AI 上的 Model Garden,依據應用實例找出合適模型。
  • Model Garden 中的 Vertex AI 模型類型。

應用實例

您是房地產公司的市場分析師。貴公司想用大型語言模型 (LLM),針對有興趣的物件傳回簡短說明與貸款資訊。

您需要建立提示,將公司房地產網站中極長的物件說明,摘錄成簡述內容。物件說明會以檔案形式儲存在 Google Cloud Storage bucket 中。

為節省時間,請先在 Model Garden 尋找可用的預建模型,盡快實作解決方案。

Vertex AI

Vertex AI 是 Google Cloud 的統合式人工智慧平台,可管理機器學習及生成式 AI 專案。

Model Garden

Vertex AI 上的 Model Garden 集結已預先訓練的機器學習模型與工具,可簡化機器學習模型的建構與部署程序。

Model Garden 提供多種類型與大小的模型,包含 Google 自家模型,例如可執行影像處理、對話、生成/補全程式碼的多模態模型,以及各式企業級開放原始碼模型。

Model Garden 也備有豐富的工具,協助您使用這些模型,包括:

  • 模型資訊卡:提供各模型的詳細資訊,包括準確率、效能及訓練資料。
  • 提示設計:您可以透過簡易 UI 使用模型,並運用自己資料進行調整。

Cloud Natural Language API 是 Model Garden 提供的模型之一,可讓您從文字中擷取實體、執行情緒和語法分析,並將文字分類。

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio 是 Google Cloud 控制台的一項工具,可快速進行生成式 AI 模型的原型設計和測試。您可以測試範例提示、設計專屬提示並自訂基礎模型,處理應用程式需要的工作,包括:

  • 使用提示範例測試模型。
  • 設計及儲存自己的提示。
  • 調整基礎模型。
  • 在語音和文字間轉換。

設定和需求

點選「Start Lab」按鈕前的須知事項

請詳閱以下操作說明。研究室活動會計時,而且中途無法暫停。點選「Start Lab」 後就會開始計時,讓您瞭解有多少時間可以使用 Google Cloud 資源。

您將在真正的雲端環境中完成實作研究室活動,而不是在模擬或示範環境。為達此目的,我們會提供新的暫時憑證,讓您用來在研究室活動期間登入及存取 Google Cloud。

如要完成這個研究室活動,請先確認:

  • 您可以使用標準的網際網路瀏覽器 (Chrome 瀏覽器為佳)。
注意:請使用無痕模式或私密瀏覽視窗執行此研究室。這可以防止個人帳戶和學生帳戶之間的衝突,避免個人帳戶產生額外費用。
  • 是時候完成研究室活動了!別忘了,活動一開始將無法暫停。
注意:如果您擁有個人 Google Cloud 帳戶或專案,請勿用於本研究室,以免產生額外費用。

如何開始研究室及登入 Google Cloud 控制台

  1. 按一下「Start Lab」(開始研究室) 按鈕。如果研究室會產生費用,畫面中會出現選擇付款方式的彈出式視窗。左側的「Lab Details」窗格會顯示下列項目:

    • 「Open Google Cloud console」按鈕
    • 剩餘時間
    • 必須在這個研究室中使用的暫時憑證
    • 完成這個實驗室所需的其他資訊 (如有)
  2. 點選「Open Google Cloud console」;如果使用 Chrome 瀏覽器,也能按一下滑鼠右鍵,然後選取「在無痕式視窗中開啟連結」

    接著,實驗室會啟動相關資源並開啟另一個分頁,當中顯示「登入」頁面。

    提示:您可以在不同的視窗中並排開啟分頁。

    注意:如果頁面中顯示「選擇帳戶」對話方塊,請點選「使用其他帳戶」
  3. 如有必要,請將下方的 Username 貼到「登入」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Username

  4. 點選「下一步」

  5. 複製下方的 Password,並貼到「歡迎使用」對話方塊。

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

    您也可以在「Lab Details」窗格找到 Password

  6. 點選「下一步」

    重要事項:請務必使用實驗室提供的憑證,而非自己的 Google Cloud 帳戶憑證。 注意:如果使用自己的 Google Cloud 帳戶來進行這個實驗室,可能會產生額外費用。
  7. 按過後續的所有頁面:

    • 接受條款及細則。
    • 由於這是臨時帳戶,請勿新增救援選項或雙重驗證機制。
    • 請勿申請免費試用。

Google Cloud 控制台稍後會在這個分頁開啟。

注意:如要查看列出 Google Cloud 產品和服務的選單,請點選左上角的「導覽選單」「導覽選單」圖示

啟用 API

  1. 在 Google Cloud 控制台中,依序點按「導覽選單」圖示 導覽選單 和「查看所有產品」,然後在「人工智慧」部分中選取「Vertex AI」

  2. 在 Vertex AI 資訊主頁中,點按「啟用所有建議的 API」

任務 1:探索 Model Garden

前往 Model Garden 查看可用的 Vertex AI 及開放原始碼模型清單,包括基礎模型、可調整的模型,以及適用特定工作的模型。

  • 在 Vertex AI 資訊主頁左側的「Tools」窗格中,點按「Model Garden」

Model Garden 中的模型類別如下:

類別 說明
基礎模型 已預先訓練的大型多用途模型,可透過 AI Studio、Vertex AI API 和 Vertex AI SDK for Python,針對特定工作進一步調整或自訂。
可微調的模型 可使用自訂筆記本或 pipeline 微調的模型。
特定工作的解決方案 這些預先建構的模型大多立即可用,您能運用自己資料來自訂其中許多模型。

Vertex AI Model Garden 頁面會列出模型資訊卡,請瀏覽各類別的模型資訊卡。舉例來說,在「特定工作的解決方案」部分中,Sentiment analysis 模型會偵測輸入文字,並辨識內容的主要情緒觀點。這類模型很適合用來分析房地產公司收到的 Google 評論,瞭解文字內容的情緒並追蹤顧客的滿意度。

AI Studio 中的模型

  1. 在 Vertex AI 資訊主頁左側的「Tools」窗格中,點按「Model Garden」,返回 Model Garden 主頁面。
  2. 在「基礎模型」部分,按一下「全部顯示」,然後找到「PaLM 2 Text Bison」模型資訊卡,並點按「查看詳細資料」連結。

詳細資料頁面提供 PaLM 2 for Text 模型的總覽,包括模型說明、用途簡介,以及相關說明文件。

請注意,點按「在提示設計頁面中開啟」按鈕會開啟 AI Studio 的「語言」介面,您可以在其中使用及測試模型。AI Studio 是 Vertex AI 的功能,介面簡易直覺,方便您撰寫及調整提示來生成文字、對話及程式碼。

  1. 點按「在提示設計頁面中開啟」,在 AI Studio 的「語言」介面中開啟 PaLM 2 for Text。

您可以盡情探索此模型,瞭解其如何回應提示。

測試已完成的工作

點選「Check my progress」,確認工作已完成。

探索 Model Garden。

任務 2:認識各種模型

Model Garden 可讓您在單一位置探索及使用模型,包括基礎模型與常見的開放原始碼模型。有了這些企業級模型,您可以根據自身需求、機器學習專業知識與預算,從 Model Garden 中選擇合適的模型。

您也能透過 Model Garden 採用各種工作流程,包括:

  • 以 API 形式直接使用模型。
  • 在 AI Studio 中調整模型。
  • 透過 Vertex AI Workbench,在 Jupyter 筆記本中直接使用模型。
  • 協助您部署模型訓練 pipeline。

在本實驗室中,您將探索上述的部分工作流程。

Jupyter 筆記本中的模型

  1. 在左側的「Tools」窗格中,點按「Model Garden」,返回 Vertex AI Model Garden 頁面。
  2. 在「基礎模型」部分,點按「全部顯示」,展開基礎模型的完整清單。

左側窗格有一些模型群組類型,您可以依據特定需求篩選模型:如果只想顯示與「影像」和「偵測」相關的模型,請按照以下步驟操作:

  1. 點按「形式」下方的「影像」
  2. 點按「工作」下方的「偵測」

可看到「基礎模型」部分目前只剩下幾個模型。Owl ViT 模型是零樣本的文字條件式物件偵測模型,可透過一或多項文字查詢來查詢圖像。

  1. 點按 Owl-ViT 模型資訊卡上的「查看詳細資料」連結。

請注意,Vertex AI OWL-ViT 頁面有「開啟筆記本」連結,點按即可開啟 JupyterLab 筆記本。

  1. 點按「開啟筆記本」,在新分頁開啟 Owl-ViT Colab。

請查看 Colab 筆記本 (不必執行)。

這個 Colab 筆記本會示範如何透過 Vertex AI 部署預先訓練的 OWL-ViT 模型,並用於線上預測。

如要進一步瞭解 Colab 筆記本,請造訪 Google Colaboratory 首頁。

  1. 關閉「Colab 筆記本」分頁,返回「Cloud 控制台」分頁。

Vertex AI 上的 Model Garden 可讓您輕鬆微調模型。

屬於模型訓練 pipeline 的模型:

  1. 在左側的「Tools」窗格中,點按「Model Garden」,返回 Vertex AI Model Garden 頁面。

  2. 如果尚未清除「形式」和「工作」下的篩選器選項,請執行這項動作。

  3. 在「搜尋模型」搜尋列輸入「bert」,然後從搜尋清單中選取「BERT」模型。

    注意:視瀏覽器寬度而定,您可能必須點按「全部顯示」或展開視窗,才能看到「BERT」模型資訊卡。
  4. 視需要點按「BERT」模型的「查看詳細資料」連結。

  5. 點按「微調」,開啟「bert-fine-tuning」Vertex AI pipeline。

請查看 pipeline (不必執行)。

點選「Check my progress」,確認工作已完成。

認識各種模型。

系統會顯示一個範本,您可使用範本來微調及部署此模型,並查看範本會執行的各 pipeline 元件。

在您的正式環境中,點按「建立管道」並填入或確認必要資訊,然後點按「提交」。此動作會部署 pipeline,您完全不必編寫程式碼。

恭喜!

您已使用 Model Garden 和 AI Studio 建立提示,並在各種生成式 AI 應用中加以測試。此外,您也實際操作了 AI Studio 的 UI。

後續步驟/瞭解詳情

Google Cloud 教育訓練與認證

協助您瞭解如何充分運用 Google Cloud 的技術。我們的課程會介紹專業技能和最佳做法,讓您可以快速掌握要領並持續進修。我們提供從基本到進階等級的訓練課程,並有隨選、線上和虛擬課程等選項,方便您抽空參加。認證可協助您驗證及證明自己在 Google Cloud 技術方面的技能和專業知識。

使用手冊上次更新日期:2024 年 3 月 5 日

實驗室上次測試日期:2024 年 3 月 5 日

Copyright 2024 Google LLC 保留所有權利。Google 和 Google 標誌是 Google LLC 的商標,其他公司和產品名稱則有可能是其關聯公司的商標。

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