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Lyria 2
Lyria 3
Virtueller Test
Modellversionen
Partnermodelle
Übersicht über Partnermodelle
Claude
Übersicht
Vorhersagen anfragen
Kontingente für Anthropic Claude-Modelle
Batchvorhersagen
Strukturierte Ausgaben
Prompt-Caching
Tokens zählen
Websuche
Sicherheitsklassifikatoren
Cyber Verification Program
Modelldetails
Claude Fable 5.1
Claude Opus 5
Claude Sonnet 5
Claude Fable 5
Claude Opus 4.8
Claude Opus 4.7
Claude 4.6 Sonnet
Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.5
Claude Sonnet 4.5
Claude Opus 4.1
Claude Haiku 4.5
Claude Opus 4
Claude Sonnet 4
Grok
Übersicht
Responses API
Funktionsaufrufe
Strukturierte Ausgabe
Schlussfolgerungen ziehen
Modelldetails
Grok 4.1 Fast
Grok 4.20
Grok 4.3
Grok 4.6
Mistral AI
Übersicht
Modelldetails
Mistral Medium 3
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Codestral 2
Partnermodelle aus Model Garden bereitstellen
Einstellung von Partnermodellen
Offene Modelle
Übersicht
AlphaFold 3
AlphaGenome
DeepSeek
Übersicht
DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-R1-0528
DeepSeek-OCR
Einbettung (e5)
Mehrsprachig E5 Small
Mehrsprachig E5 Large
Google Gemma
Model-as-a-Service (MaaS)
Gemma-4-26B-A4B-IT MaaS
Gemma verwenden
Anleitung: Gemma bereitstellen und Inferenz durchführen (GPU)
Anleitung: Gemma bereitstellen und Inferenz durchführen (TPU)
Kimi
Übersicht
Kimi K2 Thinking
Llama 3
Übersicht
Vorhersagen anfragen
Modelldetails
Llama 4 Maverick
Llama 4 Scout
Llama 3.3
MiniMax
Übersicht
MiniMax M2
OpenAI
Übersicht
OpenAI gpt-oss-120b
OpenAI gpt-oss-20b
Qwen
Übersicht
Qwen 3 Next Instruct 80B
Qwen 3 Next Thinking 80B
Qwen 3 Coder
Qwen 3 235B
ZAI.org
Übersicht
GLM 5.2
GLM 5
GLM 4.7
Verwaltete offene Modelle (MaaS)
Übersicht
Offene Modelle über Model as a Service (MaaS) verwenden
Zugriff auf offene Modelle gewähren
API
MaaS-APIs für offene Modelle aufrufen
Funktionsaufrufe
Wird generiert
Strukturierte Ausgabe
Batchvorhersage
Auslaufende Modelle
Selbst bereitgestellte offene Modelle
Übersicht
Offene Modelle bereitstellen
Offene Modelle aus Model Garden bereitstellen
Offene Modelle mit vordefinierten Containern bereitstellen
Offene Modelle mit einem benutzerdefinierten vLLM-Container bereitstellen
Modelle mit benutzerdefinierten Gewichtungen bereitstellen
Hugging Face-Modelle verwenden
Anleitungen
Modellleistung mit erweiterten Funktionen in Model Garden optimieren
Hex-LLM
Umfassender Leitfaden zu vLLM für die Bereitstellung von Text- und multimodalen LLMs (GPU)
vLLM TPU
xDiT
Llama 3-Modelle mit Spot-VMs und Reservierungen bereitstellen
Build
Prompt-Design
Einführung in die Prompts
Prompt-Strategien
Übersicht
Klare und spezifische Anleitung geben
Systemanweisung verwenden
Few-Shot-Beispielen einfügen
Kontextinformationen hinzufügen
Prompts strukturieren
Prompts vergleichen
Weisen Sie das Modell an, seine Logik zu erklären.
Komplexe Aufgaben aufschlüsseln
Mit Parameterwerten experimentieren
Strategien für Prompt-Iteration
Aufgabenspezifische Anleitung für Prompts
Multimodale Prompts entwerfen
Chat-Prompts gestalten
Leistungsspektrum
Sicherheit
Übersicht
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI
Systemanweisungen zur Sicherheit
Inhaltsfilter konfigurieren
Gemini für Sicherheitsfilterung und Inhaltsmoderation
Missbrauchsüberwachung
Blockierte Antworten verarbeiten
Content Credentials
AI Content Detection API
Text- und Codegenerierung
Textgenerierung
Systemanweisungen
Strukturierte Ausgabe
Parameter für die Inhaltsgenerierung
Bildgenerierung
Bilder mit Gemini generieren
Bilder aus Videos mit Gemini generieren
Bilder mit Gemini bearbeiten
Best Practices für die Bildgenerierung mit Gemini
Bilder für die virtuelle Anprobe generieren
Einschränkungen bei der Bildgenerierung mit Gemini
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI und Nutzung der Gemini-Bildgenerierung
Imagen-Dokumentation
Videogenerierung
Übersicht
Video aus Text
Video aus dem ersten Frame erstellen
Video aus erstem und letztem Frame
Videos aus Referenzen generieren
Videos verlängern
Videos bearbeiten
Prompt-Anleitung
Best Practices für Videos
Verantwortungsbewusste Anwendung von KI für Veo
Musikgenerierung
Einführung in Lyria
Musik mit Lyria generieren
Lyria-Leitfaden für Prompts
Media-Analyse
Bilder verstehen
Videos verstehen
Audioinhalte verstehen
Verständnis von Dokumenten
Erkennung von Begrenzungsrahmen
URL-Kontext
Wird generiert
Übersicht
Gedankensignaturen
Anleitung zu Prompts
Live API
Übersicht
Los gehts
Erste Schritte mit dem Gen AI SDK
Erste Schritte mit WebSockets
Erste Schritte mit dem ADK
Live-Sitzungen starten und verwalten
Audio- und Videostreams senden
Sprache und Stimme konfigurieren
Gemini-Funktionen konfigurieren
Asynchrone Funktionsaufrufe
Best Practices für die Live API
Fehlerbehebung bei der Live API
Demo-Apps und Ressourcen
Einbettungen
Übersicht
Texteinbettungen
Texteinbettungen abrufen
Aufgabentyp für Einbettungen auswählen
Multimodale Einbettungen abrufen
Batch-Embeddings-Inferenz abrufen
Übersetzung
Sprache aus Text generieren
Gesprochenes transkribieren
Modelltools
Codeausführung
Computernutzung
Funktionsaufrufe
Fundierung
Übersicht
Fundierung mit der Google Suche
Fundierung mit Google Maps
Fundierung mit Agent Search
Fundierung mit Ihrer Search API
Antworten mit RAG fundieren
Fundierung mit Elasticsearch
Fundierung mit Parallel Web Search
Fundierung mit der Exa-Websuche
Webfundierung für Unternehmen
Entwicklungstools
KI-gestützte Tools zum Schreiben von Prompts verwenden
Übersicht
Prompts optimieren
Übersicht
Zero-Shot-Optimierung
Few-Shot-Optimierer
Datengesteuerte Optimierung
Promptvorlagen verwenden
Modellabstimmung
Einführung in die Feinabstimmung
Gemini-Modelle abstimmen
Überwachte Feinabstimmung
Überwachte Feinabstimmung
Daten vorbereiten
Überwachte Feinabstimmung verwenden
Unterstützte Modalitäten
Textoptimierung
Dokumentoptimierung
Bildoptimierung
Audio-Optimierung
Video-Optimierung
Funktionsaufrufe optimieren
Abstimmung für Reinforcement Learning
Abstimmung für Reinforcement Learning
Schneller Einstieg mit der Konsole
Kurzanleitung zur API
Job für die Feinabstimmung für Reinforcement Learning
Übersicht
Abstimmungs-Dataset
Hyperparameter
Belohnungsfunktionen
Messwerte und Monitoring
Kontinuierliche Optimierung
Präferenzabstimmung
Präferenzabstimmung
Daten vorbereiten
Präferenzabstimmung verwenden
Abstimmungspunkte verwenden
Kontinuierliche Optimierung verwenden
Empfehlungen für die Abstimmung mit LoRA und QLoRA
Offene Modelle
Überwachte Feinabstimmung und Destillations-Feinabstimmung
Einbettungsmodelle
Texteinbettungsmodelle abstimmen
Übersetzungsmodelle
Überwachte Feinabstimmung
Daten vorbereiten
Überwachte Feinabstimmung verwenden
Migrieren
Agent Platform-Modelle mit OpenAI-Bibliotheken aufrufen
Übersicht
Authentifizieren
Beispiele
Von OpenAI SDK migrieren
Bewerten
Übersicht
Tutorial: Bewertung mit der Console durchführen
Bewertung mit dem GenAI-Client im Agent Platform SDK durchführen
Anleitung: Modelle mit dem GenAI-Client im Agent Platform SDK bewerten
Bewertungsmesswerte definieren
Bewertungsmesswerte definieren
Details zu verwalteten rubrikbasierten Messwerten
Bereiten Sie das Bewertungs-Dataset vor.
Bewertung ausführen
Bewertungsergebnisse ansehen und interpretieren
KI-Agents bewerten
Alternative Bewertungsmethoden
Bewertung mit dem Bewertungsmodul im Agent Platform SDK
Tutorial: Bewertung mit dem Bewertungsmodul im Agent Platform SDK durchführen
Bewertungsmesswerte definieren
Bereiten Sie das Bewertungs-Dataset vor.
Bewertung ausführen
Bewertungsergebnisse interpretieren
Vorlagen für modellbasierte Messwerte
KI-Agents bewerten
Judge-Modell bewerten
Judge-Modell konfigurieren
AutoSxS-Pipeline ausführen
Berechnungsbasierte Bewertungspipeline ausführen
Bereitstellen
Nutzungsoptionen – Übersicht
Bereitgestellter Durchsatz
Übersicht über den bereitgestellten Durchsatz
Unterstützte Modelle
Anforderungen an Bereitgestellten Durchsatz berechnen
Bereitgestellter Durchsatz für Live API
Bereitgestellter Durchsatz für Gemini 3-Modelle (Nano Banana)
Bereitgestellter Durchsatz für Gemini Omni-Modelle
Bereitgestellter Durchsatz für Veo 3-Modelle
Bereitgestellter Durchsatz für eine einzelne Zone
Provisioned Throughput kaufen
Provisioned Throughput verwenden
PayGo
Standard-PayGo
Priority PayGo
Flex PayGo
Batchinferenz
Übersicht
Batchjob aus Cloud Storage erstellen
Batchjob aus BigQuery erstellen
Unvollständigen Batch-Job fortsetzen
Kontingente und Systemlimits
Prompt-Kontext im Cache wiederverwenden
Übersicht
Kontext-Cache erstellen
Kontext-Cache verwenden
Informationen zum Kontext-Cache abrufen
Kontext-Cache aktualisieren
Kontextcache löschen
Kontext-Cache für feinabgestimmte Gemini-Modelle
Generative KI-Modelle bereitstellen
Fehlercode 429 beheben
Strategie für Wiederholungen
Verwalten
Zugriffssteuerung
Netzwerk
Sicherheitskontrollen
Zugriff auf Model Garden-Modelle steuern
Audit-Logs zum Datenzugriff aktivieren
Prompts speichern und teilen
Modelle überwachen
Kosten mithilfe von benutzerdefinierten Metadatenlabels im Blick behalten
Anfrage-/Antwort-Logging
Generative KI-App mit IAP sichern
Übersicht
Projekt und Quell-Repository einrichten
Cloud Run-Dienst erstellen
Load-Balancer erstellen
IAP konfigurieren
IAP-geschützte App testen
Projekt bereinigen
Eigenes Modell erstellen
Übersicht
MLOps auf der Agent Platform
Schnittstellen für die Agent Platform
Anleitungen für Einsteiger für die Agent Platform
AutoML-Modell trainieren
Benutzerdefiniertes Modell trainieren
Inferenz von einem benutzerdefinierten Modell abrufen
Modell mit der Agent Platform und dem Python SDK trainieren
Einführung
Voraussetzungen
Notebook erstellen
Dataset erstellen
Trainingsscript erstellen
Modell trainieren
Schlussfolgerung ziehen
Integrierte ML-Frameworks
PyTorch
TensorFlow
Agent Platform für BigQuery-Nutzer
Glossar
Los gehts
Projekt- und Entwicklungsumgebung einrichten
Agent Platform SDK für Python installieren
Bei der Agent Platform authentifizieren
Trainingsmethode auswählen
Anleitung lesen
Übersicht über Anleitungen
AutoML-Anleitungen
Hello-Bilddaten
Übersicht
Projekt und Umgebung einrichten
Dataset erstellen und Bilder importieren
AutoML-Bildklassifizierungsmodell trainieren
Modellleistung bewerten und analysieren
Modell auf einem Endpunkt bereitstellen und eine Inferenz durchführen
Projekt bereinigen
Tabellarische Hello-Daten
Übersicht
Projekt und Umgebung einrichten
Dataset erstellen und AutoML-Klassifizierungsmodell trainieren
Modell bereitstellen und Inferenz anfordern
Projekt bereinigen
Benutzerdefinierte Trainingsanleitungen
Benutzerdefiniertes tabellarisches Modell trainieren
TensorFlow Keras-Bildklassifizierungsmodell trainieren
Übersicht
Projekt und Umgebung einrichten
Benutzerdefiniertes Bildklassifizierungsmodell trainieren
Vorhersagen aus einem benutzerdefinierten Bildklassifizierungsmodell bereitstellen
Projekt bereinigen
Bildklassifizierungsmodell mit benutzerdefinierten Daten optimieren
Entwicklungstools der Agent Platform verwenden
Entwicklertools – Übersicht
Agent Platform SDK verwenden
Übersicht
Einführung in das Agent Platform SDK für Python
Migrationsanleitung für Python-Version 2.0.1
Agent Platform SDK für Python-Klassen
Agent Platform SDK-Klassen – Übersicht
Datenklassen
Trainingsbezogene Klassen
Modellklassen
Vorhersageklassen
Tracking-Klassen
Terraform-Support für die Agent Platform
Agent Platform Training
Übersicht
Serverloses Training auf der Agent Platform
Übersicht über das serverlose Training in Agent Platform
Daten laden und vorbereiten
Übersicht über die Datenvorbereitung
Cloud Storage als bereitgestelltes Dateisystem verwenden
NFS-Freigabe für serverloses Training bereitstellen
Verwaltete Datasets verwenden
Trainingsanwendung vorbereiten
Informationen zum serverlosen Trainingsdienst
Trainingscode vorbereiten
Vordefinierte Container verwenden
Python-Trainingsanwendung für einen vordefinierten Container erstellen
Vordefinierte Container für serverloses Training
Benutzerdefinierte Container verwenden
Benutzerdefinierte Container für serverloses Training
Benutzerdefinierten Container erstellen
Trainingscode lokal containerisieren und ausführen
Auf einer nichtflüchtigen Ressource trainieren
Übersicht
Nichtflüchtige Ressource erstellen
Trainingsjobs für eine nichtflüchtige Ressource ausführen
Informationen zu nichtflüchtigen Ressourcen abrufen
Nichtflüchtige Ressource neu starten
Nichtflüchtige Ressource löschen
Trainingsjob konfigurieren
Benutzerdefinierte Trainingsmethode auswählen
Containereinstellungen für das Training konfigurieren
Rechenressourcen für das Training konfigurieren
Reservierungen mit Training verwenden
Spot-VMs für das Training verwenden
Trainingsjob senden
Benutzerdefinierte Jobs erstellen
Hyperparameter-Abstimmung
Hyperparameter-Feinabstimmung
Hyperparameter-Feinabstimmung verwenden
Schulungspipelines erstellen
Jobs basierend auf der Ressourcenverfügbarkeit planen
Verteiltes Training verwenden
Mit Cloud TPU-VMs trainieren
Private IP-Adresse für benutzerdefiniertes Training verwenden
Private Service Connect-Schnittstelle für das Training verwenden (empfohlen)
Monitoring und Fehlerbehebung
Training mit interaktiver Shell überwachen und Fehler beheben
Leistung des Profilmodelltrainings
Anleitung: Pipeline für kontinuierliches Training erstellen
Benutzerdefinierte Einschränkungen für Organisationsrichtlinien erstellen
Gemini Enterprise Agent Platform-Cluster
Übersicht
Erste Schritte mit Trainingsclustern
Überlegungen zur Bereitstellung
Ressourcen berechnen
Netzwerk
Storage
Orchestrierung
Cluster erstellen und verwalten
Cluster erstellen
Cluster aufrufen
Cluster verwalten
Konten und Jobplanung in einem Cluster verwalten
Cluster-Resilienz
Resilience-Ereignisse mit einem Dashboard überwachen
Leitfäden für Funktionen
Flex-Start-VMs mit Slurm-Clustern verwenden
Arbeitslast in einem Cluster ausführen
Vorgefertigte Arbeitslasten ausführen
Jobs mit TensorBoard visualisieren
Trainingscluster mit Slurm verwalten
Ray in Agent Platform
Ray on Agent Platform – Übersicht
Einrichtung für Ray in Agent Platform
Ray-Cluster in der Agent Platform erstellen
Ray-Cluster auf der Agent Platform überwachen
Ray-Cluster in Agent Platform skalieren
Ray-Anwendung auf der Agent Platform entwickeln
Spark auf Ray-Cluster in Agent Platform ausführen
Ray in der Agent Platform mit BigQuery verwenden
Modell bereitstellen und Inferenzen abrufen
Ray-Cluster löschen
Neural Architecture Search durchführen
Übersicht
Umgebung einrichten
Anleitungen für Einsteiger
Best Practices und Workflow
Proxy-Aufgabendesign
Trainingsgeschwindigkeit für PyTorch optimieren
Vordefinierte Trainingscontainer und Suchbereiche verwenden
Mit Agent Platform Vizier optimieren
Übersicht über Agent Platform Vizier
Agent Platform Vizier-Studien erstellen
Entwicklung von AutoML-Modellen
Übersicht über das AutoML-Training
Bilddaten
Klassifizierung
Daten vorbereiten
Dataset erstellen
Modell trainieren
Modell bewerten
Vorhersagen abrufen
Ergebnisse interpretieren
Objekterkennung
Daten vorbereiten
Dataset erstellen
Modell trainieren
Modell bewerten
Vorhersagen abrufen
Ergebnisse interpretieren
Bilddaten mit Base64 codieren
AutoML Edge-Modell exportieren
Tabellarische Daten
Übersicht
Einführung in tabellarische Daten
Tabellarische Workflows
Übersicht
End-to-End-AutoML
Übersicht
Modell trainieren
Onlineinferenzen abrufen
Batchinferenzen abrufen
Prognosen
Übersicht
Modell trainieren
Onlineinferenzen abrufen
Batchinferenzen abrufen
Preise
Dienstkonten
Kontingente verwalten
Klassifizierung und Regression mit AutoML durchführen
Übersicht
Kurzanleitung: AutoML-Klassifizierung (Cloud Console)
Trainingsdaten vorbereiten
Dataset erstellen
Modell trainieren
Modell bewerten
Modellarchitektur aufrufen
Onlineinferenzen abrufen
Batchinferenzen abrufen
Modell exportieren
Prognosen mit AutoML erstellen
Übersicht
Trainingsdaten vorbereiten
Dataset erstellen
Modell trainieren
Modell bewerten
Schlussfolgerungen ziehen
Hierarchische Prognose
Prognosen mit ARIMA+ erstellen
Prognosen mit Prophet ausführen
Entitätsabgleich durchführen
Feature-Attributionen für Klassifizierung und Regression
Feature-Attributionen für Prognosen
Datentypen und Datenumwandlungen für tabellarische AutoML-Daten
Trainingsparameter für die Prognose
Datenaufteilungen für Tabellendaten
Best Practices für das Erstellen von tabellarischen Trainingsdaten
AutoML Edge-Modell trainieren
Console verwenden
API verwenden
Entwicklung von generativen KI-Modellen
Übersicht
Datensätze erstellen und verwalten
Übersicht
Datenaufteilungen für AutoML-Modelle
Annotationssatz erstellen
Annotationssatz löschen
Labels hinzufügen (Console)
Metadaten und Annotationen aus einem Dataset exportieren
Versionen von Bild-Datasets verwalten (nur API)
Schlussfolgerungen ziehen
Übersicht
Modelle für die Inferenz konfigurieren
Modellartefakte für die Inferenz exportieren
Vordefinierte Container für die Inferenz
Anforderungen an benutzerdefinierte Container für die Inferenz
Benutzerdefinierten Container für die Inferenz verwenden
Beliebige benutzerdefinierte Routen verwenden
Optimierte TensorFlow-Laufzeit verwenden
Inferenz mit NVIDIA Triton bereitstellen
Benutzerdefinierte Inferenzroutinen
Onlineinferenzen abrufen
Endpunkt erstellen
Endpunkttyp auswählen
Öffentlichen Endpunkt erstellen
Dedizierte öffentliche Endpunkte verwenden (empfohlen)
Dedizierte private Endpunkte auf Grundlage von Private Service Connect verwenden (empfohlen)
Endpunkte für den Zugriff auf private Dienste verwenden
Modell auf einem Endpunkt bereitstellen
Übersicht über die Modellbereitstellung
Rechenressourcen für die Inferenz
Modell mit der Google Cloud Console bereitstellen
Modell mit der gcloud CLI oder der Agent Platform API bereitstellen
Autoscaling für die Inferenz verwenden
Bereitgestelltes Modell durch Rolling Deployment ersetzen
Bereitstellung eines Modells aufheben und den Endpunkt löschen
Cloud TPUs für die Onlineinferenz verwenden
Reservierungen mit Online-Inferenz verwenden
Flex-Start-VMs für die Inferenz verwenden
Spot-VMs für die Inferenz verwenden
Onlineinferenz abrufen
Messwerte für die Onlineinferenz ansehen
Endpunktmesswerte ansehen
DCGM-Messwerte ansehen
AI AutoMetrics ansehen
Ressourcen für mehrere Bereitstellungen gemeinsam nutzen
Logging von Onlineinferenzen verwenden
Batchinferenzen abrufen
Batchinferenzen von einem benutzerdefinierten Modell abrufen
Reservierungen mit Batchinferenz verwenden
Batch-Vorhersage von einem selbst bereitgestellten Model Garden-Modell abrufen
Generative KI-Modelle bereitstellen
Generative KI-Modelle bereitstellen
Offene Gemma-Modelle mit Cloud TPUs mit Saxml bereitstellen
Offene Llama 3-Modelle mit Cloud TPUs mit mehreren Hosts mit Saxml bereitstellen
DeepSeek-V3-Modell mit GPU-Bereitstellung auf mehreren Hosts bereitstellen
Benutzerdefinierte Organisationsrichtlinien
Machine Learning Operations (MLOps)
Funktionen verwalten
Funktionsverwaltung in der Agent Platform
Agent Platform Feature Store
Agent Platform Feature Store
Features einrichten
Datenquelle vorbereiten
Featuregruppe erstellen
Feature erstellen
Online-Bereitstellung einrichten
Onlinebereitstellungstypen
Eine Onlinespeicherinstanz erstellen
Featureansicht-Instanz erstellen
Zugriff kontrollieren
Ressourcenzugriff steuern
Onlinespeicher synchronisieren
Datensynchronisierung starten
Synchronisierungsvorgänge auflisten
Features in einer Featureansicht aktualisieren
Features bereitstellen
Features aus dem Onlineshop bereitstellen
Verlaufs-Featurewerte bereitstellen
Überwachen
Funktionen überwachen
Funktionsressourcen verwalten
Featuregruppen auflisten
Features auflisten
Featuregruppe aktualisieren
Feature aktualisieren
Featuregruppe löschen
Feature löschen
Onlineshop-Ressourcen verwalten
Onlinespeicher auflisten
Featureansichten auflisten
Einen Onlinespeicher aktualisieren
Featureansicht aktualisieren
Einen Onlinespeicher löschen
Eine Featureansicht löschen
Feature-Metadaten
Labels aktualisieren
Nach Ressourcen suchen
Nach Ressourcen suchen
In Data Catalog nach Ressourcenmetadaten suchen
Einbettungen verwalten
Mithilfe von Einbettungen suchen
Notebook-Anleitungen
Tutorial-Notebooks für den Agent Platform Feature Store
Modelle verwalten
Einführung in die Agent Platform Model Registry
Versionsverwaltung in Model Registry
Modelle in Model Registry importieren