18 結果
2025年8月12日 / Kaggle
Google TPU で JAX を使用し、GPT2 モデルをゼロから構築してトレーニングしましょう。これには、無料枠の Colab または Kaggle で利用できる完全な Python ノートブックを使用します。ハードウェア メッシュの定義、モデル パラメータと入力データのデータ並列処理のための分割、モデル トレーニング プロセスの最適化について学びましょう。
2025年7月17日 / AI
2025年7月16日 / AI
Vertex AI の Gemini API に「logprobs」機能が正式に導入されました。選択したトークンと代替トークンの確率スコアを表示することで、モデルの意思決定に関する分析情報を提供します。この手順ガイドでは、この機能を有効にして解釈し、信頼度の高い分類、動的予測入力、定量的な RAG 評価などの優れたユースケースに適用する方法を説明します。
2025年6月24日 / Kaggle
KerasHub を使用すると、さまざまな機械学習フレームワーク間でモデル アーキテクチャと重みを組み合わせることができ、Hugging Face Hub などのソース（PyTorch で作成されたものを含む）のチェックポイントを Keras モデルに読み込んで JAX、PyTorch、TensorFlow で利用できるようになります。この柔軟性により、選択したバックエンド フレームワークを完全に制御しながら、コミュニティによってファインチューニングされた幅広いモデルを活用できます。
2025年1月15日 / AI
マネージド オーケストレーション サービスである Vertex AI RAG Engine は、関連情報を取得して大規模言語モデルにフィードするプロセスを合理化します。これにより、開発者は、応答が事実に基づいていることを保証する、堅牢で根拠のある生成 AI アプリを構築できるようになります。
2024年12月23日 / AI
Gemini 2.0 の Multimodal Live API は、人とコンピュータとの間のマルチモーダル インタラクションをリアルタイムで実現し、リアルタイムのバーチャル アシスタントや適応型教育ツールの開発に利用できます。
2024年12月23日 / AI
Google の Multimodal Embeddings API を使用してビジュアル検索ツールを開発する方法と、この技術を画像やスライドなどの検索で活用する方法を学びます。
2024年12月18日 / Gemini
3 つの Gemini スターター アプリについて説明します。これらのアプリは、空間分析や動画インタラクションなどのオープンソース機能を使って AI プロジェクトを構築できるようにする本番環境対応ツールをデベロッパーに提供します。
2024年12月18日 / Gemini
フルスタック アプリ開発のための AI 支援型ワークスペースである Project IDX を使って Go アプリケーションを開発する方法を説明します。
2024年11月19日 / Firebase
Firebase Demo Day 2024 のデモ、ドキュメント、ベスト プラクティスを通して、Firebase の新しい AI 搭載アプリ開発ツールやリソースを確認しましょう。
