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Veo
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Veo 3
Veo 3.1
Lyria
Lyria 2
Lyria 3
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
概览
开始使用
开始使用 Gen AI SDK
开始使用 WebSocket
开始使用 ADK
开始和管理实时会话
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
概览
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
重试策略
管理
访问权限控制
网络
安全控制
控制对 Model Garden 模型的访问权限
启用数据访问审核日志
保存和共享提示
监控模型
使用自定义元数据标签监控费用
请求-响应日志记录
使用 IAP 保护生成式 AI 应用
概览
设置项目和源代码库
创建 Cloud Run 服务
创建负载均衡器
配置 IAP
测试受 IAP 保护的应用
清理您的项目
构建您自己的模型
概览
Agent Platform 上的 MLOps
Agent Platform 的接口
Agent Platform 初学者指南
训练 AutoML 模型
训练自定义模型
通过自定义模型获取推理结果
使用 Agent Platform 和 Python SDK 训练模型
简介
前提条件
创建笔记本
创建数据集
创建训练脚本
训练模型
进行推理
集成式机器学习框架
PyTorch
TensorFlow
面向 BigQuery 用户的 Agent Platform
术语库
开始使用
设置项目和开发环境
安装 Agent Platform SDK for Python
向 Agent Platform 进行身份验证
选择训练方法
试用教程
教程概览
AutoML 教程
Hello 图片数据
概览
设置您的项目和环境
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
清理您的项目
Hello 表格数据
概览
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
概览
设置您的项目和环境
训练自定义图片分类模型
提供自定义图片分类模型的预测结果
清理您的项目
使用自定义数据微调图片分类模型
使用 Agent Platform 开发工具
开发工具概览
使用 Agent Platform SDK
概览
Agent Platform SDK for Python 简介
Agent Platform SDK for Python 类
Agent Platform SDK 类概览
数据类
训练类
模型类
预测类
跟踪类
针对 Agent Platform 的 Terraform 支持
Agent Platform Training
概览
Agent Platform 无服务器训练
Agent Platform 中的无服务器训练概览
加载和准备数据
数据准备概览
将 Cloud Storage 用作已装载的文件系统
装载 NFS 共享以进行无服务器训练
使用代管式数据集
准备训练应用
了解无服务器训练服务
准备训练代码
使用预构建容器
为预构建容器创建一个 Python 训练应用
用于无服务器训练的预构建容器
使用自定义容器
用于无服务器训练的自定义容器
创建自定义容器
在本地容器化和运行训练代码
在永久性资源上进行训练
概览
创建永久性资源
在永久性资源上运行训练作业
获取永久性资源信息
重新启动永久性资源
删除永久性资源
配置训练作业
选择自定义训练方法
为训练配置容器设置
配置用于训练的计算资源
将预留与训练搭配使用
将 Spot 虚拟机用于训练
提交训练作业
创建自定义作业
超参数调节
超参数调节概览
使用超参数调节
创建训练流水线
根据资源可用性安排作业
使用分布式训练
使用 Cloud TPU 虚拟机进行训练
使用专用 IP 地址进行自定义训练
使用 Private Service Connect 接口进行训练(推荐)
监控和调试
使用交互式 shell 监控和调试训练
分析模型训练性能
教程:构建用于持续训练的流水线
创建自定义组织政策限制条件
Vertex AI 训练集群
概览
开始使用训练集群
部署考虑事项
计算资源
网络
Storage
编排
创建和管理集群
创建集群
管理集群
管理集群上的账号和作业调度
集群弹性
功能指南
将灵活启动虚拟机与 Slurm 集群搭配使用
在集群上运行工作负载
运行预构建的工作负载
使用 TensorBoard 直观呈现作业
Ray on Agent Platform
Ray on Agent Platform 概览
为 Ray on Agent Platform 进行设置
在 Agent Platform 上创建 Ray 集群
监控 Agent Platform 上的 Ray 集群
扩缩 Agent Platform 上的 Ray 集群
在 Agent Platform 上开发 Ray 应用
在 Ray on Agent Platform 集群上运行 Spark
将 Ray on Agent Platform 与 BigQuery 搭配使用
部署模型并获取推理结果
删除 Ray 集群
执行神经架构搜索
概览
设置环境
初级教程
最佳实践和工作流
代理任务设计
优化 PyTorch 的训练速度
使用预构建的训练容器和搜索空间
使用 Agent Platform Vizier 进行优化
Agent Platform Vizier 概览
创建 Agent Platform Vizier 研究
AutoML 模型开发
AutoML 训练概览
图片数据
分类
准备数据
创建数据集
训练模型
评估模型
获取预测结果
解读结果
对象检测
准备数据
创建数据集
训练模型
评估模型
获取预测结果
解读结果
使用 Base64 对图片数据进行编码
导出 AutoML Edge 模型
表格数据
概览
表格数据简介
表格工作流
概览
端到端 AutoML
概览
训练模型
获取在线推理结果
获取批量推理结果
预测
概览
训练模型
获取在线推理结果
获取批量推理结果
价格
服务账号
管理配额
使用 AutoML 执行分类和回归
概览
快速入门:AutoML 分类(Cloud 控制台)
准备训练数据
创建数据集
训练模型
评估模型
查看模型架构
获取在线推理结果
获取批量推理结果
导出模型
使用 AutoML 进行预测
概览
准备训练数据
创建数据集
训练模型
评估模型
获取推理结果
分层预测
使用 ARIMA+ 执行预测
使用 Prophet 执行预测
执行实体协调
用于分类和回归的特征归因
用于预测的特征归因
适用于表格 AutoML 数据的数据类型和转换
预测的训练参数
表格数据的数据分块
创建表格训练数据的最佳做法
训练 AutoML Edge 模型
使用控制台
使用 API
生成式 AI 模型开发
概览
创建和管理数据集
概览
AutoML 模型的数据拆分
创建注解集
删除注释集
添加标签(控制台)
从数据集导出元数据和注解
管理图片数据集版本(仅限 API)
获取推理结果
概览
配置模型以进行推理
导出模型制品以进行推理
用于推理的预构建容器
用于推理的自定义容器的要求
使用自定义容器进行推理
使用任意自定义路线
使用优化的 TensorFlow 运行时
使用 NVIDIA Triton 提供推理服务
自定义推理例程
获取在线推理结果
创建端点
选择端点类型
创建公共端点
使用专用公共端点(推荐)
使用基于 Private Service Connect 的专用私有端点(推荐)
使用专用服务访问通道端点
将模型部署到端点
模型部署概览
用于推理的计算资源
使用 Google Cloud 控制台部署模型
使用 gcloud CLI 或 Agent Platform API 部署模型
使用自动扩缩进行推理
使用滚动部署替换已部署的模型
取消部署模型并删除端点
使用 Cloud TPU 进行在线推理
将预留与在线推理搭配使用
将灵活启动虚拟机与推理搭配使用
将 Spot 虚拟机与推理搭配使用
获取在线推理结果
查看在线推理指标
查看端点指标
查看 DCGM 指标
查看 AI 自动指标
跨部署共享资源
使用在线推理日志记录
获取批量推理结果
从自定义模型获取批量推理
将预留与批量推理搭配使用
从用户自行部署的 Model Garden 模型获取批量预测结果
提供生成式 AI 模型
部署生成式 AI 模型
通过 Saxml 使用 Cloud TPU 提供 Gemma 开放模型
使用 Saxml 通过多主机 Cloud TPU 应用 Llama 3 开放模型
使用多主机 GPU 部署进行 DeepSeek-V3 模型部署
自定义组织政策
机器学习操作 (MLOps)
管理功能
Agent Platform 中的功能管理
Agent Platform Feature Store
Agent Platform Feature Store 简介
设置特征
准备数据源
创建特征组
创建特征
设置在线服务
在线传送类型
创建在线存储区实例
创建特征视图实例
控制访问权限
控制对资源的访问权限
同步在线存储区
开始同步数据
列出同步操作
更新特征视图中的特征
投放功能
从在线存储区传送特征
传送历史特征值
监控
监控特征
管理特征资源
列出特征组
可列出特征
更新特征组
更新特征
删除特征组
删除特征
管理在线存储区资源
列出在线存储区
列出特征视图
更新在线存储区
更新特征视图
删除在线存储区
删除特征视图
特征元数据
更新标签
搜索资源
搜索资源
在 Data Catalog 中搜索资源元数据
管理嵌入
使用嵌入进行搜索
笔记本教程
Agent Platform Feature Store 教程笔记本
管理模型
Agent Platform Model Registry 简介
Model Registry 中的版本控制
将模型导入 Model Registry
在 Model Registry 中复制模型
删除模型
与 BigQuery ML 集成
使用模型别名
使用模型标签
评估模型
Agent Platform 中的模型评估
在 Agent Platform 中执行模型评估
针对公平性进行模型评估
模型公平性评估简介
Agent Platform 的数据偏见指标
Agent Platform 的模型偏差指标
使用流水线编排机器学习工作流
简介
接口
配置项目
构建流水线
运行流水线
使用流水线模板
创建、上传和使用流水线模板
使用模板库中的预构建模板
配置流水线