KI und ML

Dokumentation und Ressourcen für KI- und ML-Produkte von Cloud de Confiance by S3NS , einschließlich Plattformen, vortrainierten Modellen und Tools zum Erstellen intelligenter Anwendungen.

KI- und ML-Produkte nach Anwendungsfall

Maximieren Sie Bereiche oder verwenden Sie den Filter, um Produkte und Anleitungen für typische Anwendungsfälle zu finden.

Hier finden Sie Dokumentation zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Modellen und ‑Agenten mit der Gemini Enterprise Agent Platform.

Eine einheitliche Plattform zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Modellen und ‑Agenten.
Ausgewählte Modelle und Assets entdecken, testen, anpassen und bereitstellen.

Vollständige agentische Anwendungen erstellen und bereitstellen

Mit dem ADK die Erstellung von KI-Agenten optimieren
Sichert und verwaltet die Konnektivität für alle Interaktionen zwischen KI-Agenten.
MCP-Server, Tools und KI-Agenten in Ihrem gesamten Unternehmen sicher speichern, erkennen und verwalten.
Eine Reihe von Diensten, mit denen Entwicklungsteams KI-Agenten in der Produktion bereitstellen, verwalten und skalieren können.
Agenten entwerfen und testen

Fundieren Sie Ihre generativen KI-Antworten und ermöglichen Sie eine genaue Enterprise-Suche.

Ein Datenframework für die Entwicklung von Anwendungen, die kontexterweiterte LLMs nutzen.
Suchen nach Vektorähnlichkeiten durchführen.

Kollaborative, verwaltete Notebook-Umgebungen verwenden

Verwenden Sie eine integrierte Notebook-basierte Produktionsumgebung.

ML-Modelle mit Ihren Daten trainieren

Experimente, Modellarchitekturen und Trainingsumgebungen verfolgen und analysieren.
Benutzerdefiniertes Modelltraining im großen Maßstab operationalisieren
Suchen Sie nach optimalen neuronalen Architekturen, um die Accuracy zu verbessern, die Latenz zu reduzieren und die Speichernutzung zu optimieren.
Ermöglichen Sie Ihren ML-Workflow verteiltes Computing und parallele Verarbeitung.

ML-Modelle überwachen, orchestrieren und bereitstellen

KI-/ML-Arbeitslasten direkt auf einer skalierbaren Infrastruktur ausführen.
Automatisieren, überwachen und steuern Sie Ihre ML-Systeme mithilfe von Pipelines.
Vorhersagen aus Ihren trainierten Modellen bereitstellen.
ML-Feature-Verwaltung und Onlinebereitstellung optimieren.
Verwalten Sie den gesamten Lebenszyklus Ihrer ML-Modelle.
Modellmonitoring für Featureabweichungen und -drift bereitstellen.
ML-Tests verfolgen, visualisieren und vergleichen.