呼び出しを認証する | Cloud Functions Documentation | Google Cloud
呼び出しを認証する 認証された Cloud Functions を呼び出すには、基盤となるプリンシパルが次の要件を満たしている必要があります。 関数を呼び出す権限を持っている。 関数を呼び出すときに ID トークンを提供する。 プリンシパルとは何でしょうか。Cloud Functions の保護で説明されているように、Cloud Functions は次の 2 種類の ID をサポートしています。これらはプリンシパルとも呼ばれます。 サービス アカウント: 関数、アプリケーション、VM など、人以外の ID として機能する特別なアカウントです。これにより、人以外の認証を行うことができます。 ユーザー アカウント: 個々の Google アカウント所有者、または Google グループのような Google が管理するエンティティの一員など、人を表します。 基本的な IAM コンセプトの詳細
ストリーミング入力の音声を文字に変換する | Cloud Speech-to-Text Documentation | Google Cloud
フィードバックを送信 ストリーミング入力の音声を文字に変換する 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。 このセクションでは、マイクからの入力などのストリーミング音声をテキストに変換する方法について説明します。 ストリーミング音声認識では、音声を Speech-to-Text にストリーミングし、音声を処理しながらリアルタイムでストリーム音声認識の結果を受信できます。ストリーミング音声認識リクエストについては、音声の制限もご覧ください。ストリーミング音声認識は、gRPC 経由でのみ利用できます。 ローカル ファイルでストリーミング音声認識を実行する ローカル音声ファイルに対して、ストリーミング音声認識を実行する例を次に示します。API に送信されるすべてのストリーミング リクエストには 10 MB の上限があります。この上限は、最初の Streami
Vertex AI の概要 | Google Cloud
フィードバックを送信 Vertex AI の概要 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。 Vertex AI は、ML モデルと AI アプリケーションのトレーニングとデプロイを行い、AI を活用したアプリケーションで使用する大規模言語モデル（LLM）をカスタマイズできる機械学習（ML）プラットフォームです。Vertex AI は、データ エンジニアリング、データ サイエンス、ML エンジニアリングのワークフローを統合し、チームによる共通のツールセットを使用したコラボレーション、Google Cloud のメリットを利用したアプリケーションのスケーリングを実現します。 Vertex AI には、モデルのトレーニングとデプロイのオプションが複数用意されています。 AutoML を使用すると、コードの記述やデータ分割の準備を行わずに、表形式、画像、テキ
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