开源项目：Google Cloud 应用AI工程示例-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00570/article/details/146973326

开源项目：Google Cloud 应用AI工程示例

applied-ai-engineering-samples This repository compiles code samples and notebooks demonstrating how to use Generative AI on Google Cloud Vertex AI. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/applied-ai-engineering-samples

1. 项目介绍

本项目是Google Cloud Platform提供的开源项目，包含了应用AI工程领域的代码示例、实验教程和最佳实践。这些资源旨在帮助开发者和数据科学家更好地理解和应用Google Cloud Vertex AI中的生成式AI模型和工具。项目中涵盖了从基础模型、评估、RAG（检索增强生成）技术、智能体到其他多种场景的代码实例。

2. 项目快速启动

以下是快速启动项目的步骤：

首先，确保你已经安装了Google Cloud SDK。如果尚未安装，请参考Google Cloud SDK官方文档进行安装。

# 初始化Google Cloud SDK
gcloud init

# 配置项目ID
gcloud config set project [YOUR_PROJECT_ID]

# 启动 Vertex AI SDK
gcloud ai-platform init

然后，克隆本项目到本地环境：

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/applied-ai-engineering-samples.git
cd applied-ai-engineering-samples

根据项目中的README.md文件，按照相应指南操作，开始你的第一个AI实验。

3. 应用案例和最佳实践

本项目提供了多个应用案例，以下是几个典型例子：

Open Data Q&A: 通过使用LLM（大型语言模型）智能体，实现与数据库的对话式交互。
GenAI for Marketing: 展示如何使用生成式AI工具来创建市场营销材料，如博客文章和社交媒体内容。
Creative Studio | Vertex AI: 使用Vertex AI中的生成媒体API，如Imagen，来创建生成媒体的用户体验。

在项目的docs目录下，可以找到更多关于这些案例的详细文档和最佳实践。

4. 典型生态项目

本项目与Google Cloud的生态系统紧密集成，以下是一些与之相关的典型生态项目：

Vertex AI: Google Cloud的AI平台，提供工具和服务来构建、训练和部署机器学习模型。
AI/ML基础设施: 为运行大规模AI/ML工作负载提供最佳实践和指导。
RAG Playground: 一个实验平台，用于比较不同的检索方法和LLM，并构建、优化和评估基于RAG的应用。

通过本项目，开发者可以更好地理解如何利用Google Cloud提供的工具和服务，以实现AI项目的快速开发和部署。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考