Run your AI inference applications on Cloud Run with NVIDIA GPUs Developers love Cloud Run for its simplicity, fast autoscaling, scale-to-zero capabilities, and pay-per-use pricing. Those same benefits come into play for real-time inference apps serving open gen AI models. That's why today, we’re adding support for NVIDIA L4 GPUs to Cloud Run, in preview. This opens the door to many new use cases
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フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 すべての Vertex AI のコードサンプル このページでは、Vertex AI のコードサンプルを掲載します。他の Google Cloud プロダクトに関連するコードサンプルの検索およびフィルタ検索を行うには、Google Cloud のサンプルをご覧ください。 p.�" V �2# V 02�" V /�" V
株式会社jeki Data-Driven Lab データマネジメント部の俊です。 Google Cloud Platformに関する学習を進めるなかで、以前から気になっていたBigQuery一般公開データセットについて調べてみました。本記事ではおすすめのデータセットやサンプルクエリをあわせてご紹介します。 この記事を読んでほしい人 – BigQueryを触ってみたい人 – BigQuery一般公開データセットについて詳しく知りたい人 – データの加工やクエリの練習を手軽に行いたい人 BigQuery一般公開データセットってなに？ 一般公開データセットは、BigQuery に保存され、Google Cloud 一般公開データセット プログラムを通じて一般提供されているデータセットです。この一般公開データセットは BigQuery でホストされ、ユーザーがアクセスして独自のアプリケーションに統
Vertex AI Gen AI Evaluation Service で LLM の品質と解釈可能性を向上させる | Google Cloud 公式ブログ
Gemini 1.5 モデル をお試しください。Vertex AI からアクセスできる、Google のもっとも先進的なマルチモーダル モデルです。 試す ※この投稿は米国時間 2024 年 7 月 30 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 大規模言語モデル（LLM）を活用しているデベロッパーは、2 つの重要なハードルに遭遇することがよくあります。それは、LLM 出力特有のランダムな性質の管理と、時折事実と異なる情報を生成する傾向への対処です。サイコロを振るのと少し似ていて、LLM には、同じプロンプトに対して異なる回答を返すなどやや予測しにくい性質があります。このランダムさは、創造性を高める一方で、整合性や事実の正確性が重要な場合には障害になる場合もあります。さらに、時折発生する「ハルシネーション」（LLM が誤った情報を事実のように提示すること）によ
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