Model Garden 概览

Google Cloud 控制台中的 Model Garden 是一个 AI/机器学习模型库，可帮助您发现、测试、自定义和部署 Google 和 Google 合作伙伴的模型和资产。

Model Garden 的优势

在使用 AI 模型时，Model Garden 可提供以下优势：

  • 所有可用模型都位于同一个位置
  • Model Garden 为不同类型的模型提供了一致的部署模式
  • Model Garden 内置了与 Vertex AI 的其他部分（例如模型调优、评估和服务）的集成
  • 生成式 AI 模型的服务可能很困难 - Vertex AI 会为您处理模型部署和服务

探索模型

如需查看可用的 Vertex AI 和开源基础，以及可微调和任务专用模型的列表，请转到 Google Cloud 控制台中的“Model Garden”页面。

转到 Model Garden

Model Garden 中提供的模型类别包括：

类别 说明
基础模型 预训练的多任务大型模型，可使用 Vertex AI Studio、Vertex AI API 和 Vertex AI SDK for Python 针对特定任务进行调优或自定义。
可微调的模型 您可以使用自定义笔记本或流水线微调模型。
针对特定任务的解决方案 其中大多数预构建模型都可以使用。其中许多数据都可以使用您自己的数据进行自定义。

如需在过滤条件窗格中过滤模型，请指定以下内容：

  • 模态：点击模型中所需的模态（数据类型）。
  • 任务：点击您希望模型执行的任务。
  • 特征：点击所需的模型特征。
  • 提供方：点击模型的提供方。

如需详细了解每个模型，请点击其模型卡片。

如需查看 Model Garden 中提供的模型列表，请参阅 Model Garden 中提供的模型。

模型安全扫描

Google 会对我们提供的服务和调谐容器进行全面的测试和基准化测试。主动漏洞扫描也适用于容器制品。

来自精选合作伙伴的第三方模型会接受模型检查点扫描，以确保其真实性。HuggingFace 和其第三方扫描器会直接扫描 HuggingFace Hub 中的第三方模型，以查找恶意软件、pickle 文件、Keras Lambda 层和机密。在这些扫描中被认为不安全的模型会被 HuggingFace 标记，并在 Model Garden 中被阻止部署。被视为可疑的模型或可能执行远程代码的模型会在 Model Garden 中标明，但仍可部署。我们建议您在将任何可疑模型部署到 Model Garden 之前，对其进行全面审核。

价格

对于 Model Garden 中的开源模型，您需要为在 Vertex AI 上使用以下各项付费：

  • 模型调优：您需要按与自定义训练相同的费率为使用的计算资源付费。请参阅自定义训练价格。
  • 模型部署：您需要为将模型部署到端点所使用的计算资源付费。请参阅预测价格。
  • Colab Enterprise：请参阅 Colab Enterprise 价格。

控制对特定模型的访问权限

您可以在组织、文件夹或项目级设置 Model Garden 组织政策，以控制对 Model Garden 中特定模型的访问权限。例如，您可以允许用户访问您已审核的特定模型，并拒绝访问所有其他模型。

后续步骤