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Lyria 2
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模型版本
合作伙伴模型
合作伙伴模式概览
Claude
概览
请求预测
Anthropic Claude 模型的配额
批量预测
结构化输出
提示缓存
统计 token 数量
网页搜索
安全分类器
模型详情
Claude Sonnet 5
Claude Fable 5
Claude Opus 4.8
Claude Opus 4.7
Claude Sonnet 4.6
Claude Opus 4.6
Claude Opus 4.5
Claude Sonnet 4.5
Claude Opus 4.1
Claude Haiku 4.5
Claude Opus 4
Claude Sonnet 4
Grok
概览
Responses API
函数调用
结构化输出
推理
模型详情
Grok 4.1 Fast
Grok 4.20
Grok 4.3
Mistral AI
概览
模型详情
Mistral Medium 3
Mistral OCR (25.05)
Mistral Small 3.1 (25.03)
Codestral 2
从 Model Garden 部署合作伙伴模型
合作伙伴模型弃用
开放式模型
概览
AlphaGenome
DeepSeek
概览
DeepSeek-V3.2
DeepSeek-V3.1
DeepSeek-R1-0528
DeepSeek-OCR
嵌入 (e5)
Multilingual E5 Small
Multilingual E5 Large
Google Gemma
模型即服务 (MaaS)
Gemma-4-26B-A4B-IT MaaS
使用 Gemma
教程:部署和推理 Gemma (GPU)
教程:部署和推理 Gemma (TPU)
Kimi
概览
Kimi K2 思考
Llama
概览
请求预测
模型详情
Llama 4 Maverick
Llama 4 Scout
Llama 3.3
MiniMax
概览
MiniMax M2
OpenAI
概览
OpenAI gpt-oss-120b
OpenAI gpt-oss-20b
Qwen
概览
Qwen 3 Next Instruct 80B
Qwen 3 Next Thinking 80B
Qwen 3 Coder
Qwen 3 235B
ZAI.org
概览
GLM 5
GLM 4.7
受管理的开放模型 (MaaS)
概览
通过模型即服务 (MaaS) 使用开放模型
授予对开放模型的访问权限
API
针对开放模型调用 MaaS API
函数调用
思考型
结构化输出
批量预测
开放模型弃用
自行部署的开放模型
概览
部署开放模型
从 Model Garden 部署开放模型
使用预构建容器部署开放模型
使用自定义 vLLM 容器部署开放模型
部署具有自定义权重的模型
使用 Hugging Face 模型
教程
利用 Model Garden 中的高级功能优化模型性能
Hex-LLM
适用于文本的 vLLM 和多模态 LLM 服务 (GPU) 的全面指南
vLLM TPU
xDiT
使用 SpotVM 和预留部署 Llama 3 模型
构建
提示设计
提示简介
提示策略
概览
提供清晰而具体的说明
使用系统说明
添加少样本示例
添加上下文信息
设计提示结构
比较提示
指示模型解释其推理
分解复杂任务
使用参数值进行实验
提示迭代策略
针对特定任务的提示指导
设计多模态提示
设计聊天提示
功能
安全
概览
Responsible AI
安全方面的系统说明
配置内容过滤条件
Gemini 在安全过滤和内容审核方面的应用
监控滥用行为
处理被屏蔽的回答
Content Credentials
AI Content Detection API
文本和代码生成
文本生成
系统指令
函数调用
结构化输出
内容生成参数
代码执行
图片生成
使用 Gemini 生成图片
使用 Gemini 从视频生成图片
使用 Gemini 修改图片
Gemini 图片生成最佳实践
Gemini 图片生成限制
Responsible AI 和 Gemini 图片生成功能的使用
Imagen 文档
视频生成
概览
文本转视频
将第一帧图片转换为视频
根据第一帧和最后一帧创建视频
包含图片引用的素材生视频
延长视频
插入对象
移除对象
提示指南
Veo 最佳实践
关闭 Veo 的提示重写器
Responsible AI for Veo
音乐生成
Lyria 简介
使用 Lyria 生成音乐
Lyria 提示指南
媒体分析
图片理解
视频理解
音频理解
文档理解
边界框检测
落地
概览
使用 Google 搜索建立依据
依托 Google 地图进行接地
依托 Agent Search 进行接地
通过搜索 API 接地
使用 RAG 对回答进行接地
与 Elasticsearch 进行接地
依托 Parallel Web Search 进行接地
依托 Exa Web Search 进行接地
适用于企业的 Web 接地
网址上下文
思考型
概览
思考签名
计算机使用
Live API
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开始使用 Gen AI SDK
开始使用 WebSocket
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发送音频和视频流
配置语言和语音
配置 Gemini 功能
异步函数调用
Live API 的最佳实践
排查 Live API 问题
演示应用和资源
Embeddings
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文本嵌入
获取文本嵌入
选择嵌入任务类型
获取多模态嵌入
获取批量嵌入推理结果
翻译
根据文本生成语音
语音转写
开发工具
使用 AI 赋能的提示撰写工具
概览
优化提示
概览
零样本优化器
少样本优化器
数据驱动的优化器
使用提示模板
模型调优
调优简介
调优 Gemini 模型
监督式微调
监督式微调简介
准备数据
使用监督式微调
支持的模态
文本调优
文档调整
图片调优
音频调谐
视频调优
调优函数调用
强化学习微调
强化学习微调简介
快速入门
强化学习微调作业
概览
调参数据集
超参数
奖励函数
指标和监控
持续调优
偏好调优
关于偏好调优
准备数据
使用偏好调优
使用调优检查点
使用持续调优
关于 LoRA 和 QLoRA 的调优建议
蒸馏
开放模型
监督式微调和提炼微调
嵌入模型
调优文本嵌入模型
翻译模型
监督式微调简介
准备数据
使用监督式微调
迁移
使用 OpenAI 库调用 Agent Platform 模型
概览
身份验证
示例
从 OpenAI SDK 迁移
评估
概览
教程:使用控制台执行评估
使用 Agent Platform SDK 中的生成式 AI 客户端执行评估
教程:使用 Agent Platform SDK 中的生成式 AI 客户端评估模型
定义评估指标
定义评估指标
基于评分准则的受管指标的详细信息
准备评估数据集
运行评估
查看和解读评估结果
评估智能体
其他评估方法
使用 Agent Platform SDK 中的评估模块执行评估
教程:使用 Agent Platform SDK 中的评估模块执行评估
定义评估指标
准备评估数据集
运行评估
解读评估结果
基于模型的指标的模板
评估智能体
评估评判模型
配置评判模型
运行 AutoSxS 流水线
运行基于计算的评估流水线
部署
使用方案概览
预配的吞吐量
预配吞吐量概览
支持的模型
计算预配吞吐量要求
Live API 的预配吞吐量
Gemini 3 (Nano Banana) 模型的预配吞吐量
Veo 3 模型的预配吞吐量
单可用区预配吞吐量
购买预配吞吐量
使用预配吞吐量
PayGo
标准版 PayGo
Priority PayGo
Flex PayGo
批量推理
概览
从 Cloud Storage 创建批量作业
通过 BigQuery 创建批量作业
继续执行未完成的批量作业
配额和系统限制
缓存重复使用的提示上下文
概览
创建上下文缓存
使用上下文缓存
获取上下文缓存信息
更新上下文缓存
删除上下文缓存
微调后的 Gemini 模型的上下文缓存
部署生成式 AI 模型
排查错误代码 429
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控制对 Model Garden 模型的访问权限
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保存和共享提示
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使用 IAP 保护生成式 AI 应用
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设置项目和源代码库
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创建负载均衡器
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测试受 IAP 保护的应用
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Agent Platform 上的 MLOps
Agent Platform 的接口
Agent Platform 初学者指南
训练 AutoML 模型
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使用 Agent Platform 和 Python SDK 训练模型
简介
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创建数据集
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试用教程
教程概览
AutoML 教程
Hello 图片数据
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创建数据集并导入图片
训练 AutoML 图片分类模型
评估和分析模型性能
将模型部署到端点并进行推理
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Hello 表格数据
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设置您的项目和环境
创建数据集并训练 AutoML 分类模型
部署模型并请求推理
清理您的项目
自定义训练教程
训练自定义表格模型
训练 TensorFlow Keras 图片分类模型