此处提供的每个教程会逐步引导您完成特定的人工智能 (AI) 工作流，创建此工作流旨在表示最常见的任务并说明 Vertex AI 的功能。选择与您的数据类型和 AI 任务最匹配的教程。完成相应教程后，您可以利用学到的模式来解决自己的 AI 问题。Vertex AI 提供使用 Python SDK 的Google Cloud 控制台教程和 Jupyter 笔记本教程。您可以直接在 Colab 中打开笔记本教程，将笔记本下载到您的首选环境，或在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本教程。
训练用于表格数据的分类模型
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根据表格数据创建 Vertex AI 数据集，然后使用 AutoML 训练分类模型。将此模型部署到端点并进行在线预测。
Google Cloud 控制台：您可以选择适用于 Google Cloud 控制台的包含分步说明的教程指南。
Jupyter 笔记本：您可以选择将此教程作为 Jupyter 笔记本运行。 |
训练用于表格数据的回归模型
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根据表格数据创建 Vertex AI 数据集，然后使用 AutoML 训练回归模型。将模型部署到端点并进行在线预测或进行批量预测。
Jupyter 笔记本：您可以选择使用 Jupyter 笔记本运行此教程并进行在线预测。
Jupyter 笔记本：您可以选择使用 Jupyter 笔记本运行此教程并进行批量预测。 |
训练用于表格数据的时序预测模型
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根据表格数据创建 Vertex AI 数据集，然后使用 AutoML 训练预测模型。进行批量预测。
Jupyter 笔记本：您可以选择将此教程作为 Jupyter 笔记本运行。 |
训练用于文本数据的分类模型
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根据文本数据创建 Vertex AI 数据集，然后使用 AutoML 训练分类模型。将此模型部署到端点并进行在线预测。
Google Cloud 控制台：您可以选择适用于 Google Cloud 控制台的包含分步说明的教程指南。
Jupyter 笔记本：您可以选择将此教程作为 Jupyter 笔记本运行。 |
训练用于图片数据的分类模型
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根据图片数据创建 Vertex AI 数据集，然后使用 AutoML 训练分类模型。将此模型部署到端点并进行在线预测。
Google Cloud 控制台：您可以选择适用于 Google Cloud 控制台的包含分步说明的教程指南。 |
训练用于视频数据的分类模型
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根据视频数据创建 Vertex AI 数据集，然后使用 AutoML 训练分类模型。进行批量预测。
Google Cloud 控制台：您可以选择适用于 Google Cloud 控制台的包含分步说明的教程指南。
Jupyter 笔记本：您可以选择将此教程作为 Jupyter 笔记本运行。 |
如何在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本
如需在 Vertex AI Workbench 实例中打开笔记本教程，请执行以下操作：
- 点击笔记本列表中的 Vertex AI Workbench 链接。该链接会打开 Vertex AI Workbench 控制台。
- 在部署到笔记本屏幕中，输入新 Vertex AI Workbench 实例的名称，然后点击创建。
- 该实例启动后，系统会显示准备好打开笔记本对话框，点击打开。
- 在 Confirm deployment to notebook server（确认部署到笔记本服务器）页面上，选择确认。
- 在运行笔记本之前，请选择 Kernel > Restart Kernel and Clear all Outputs（内核 > 重启内核并清除所有输出）。
后续步骤
- 查看 Vertex AI 笔记本教程的完整列表。
- 详细了解模型训练。