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GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion

Material del curso Advanced Solutions Lab de Google Cloud: notebooks, labs y ejemplos de código de ML e IA generativa en Google Cloud.

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¿Qué es?

Este repositorio reúne material práctico de capacitación en machine learning e IA generativa en Google Cloud, mantenido por el equipo Advanced Solutions Lab de Google Cloud. Está organizado en tres módulos: asl_core abarca arquitecturas de modelos como DNN, CNN, RNN, transformers y SNGP aplicadas a datos tabulares, de imágenes, texto y series temporales, principalmente con TensorFlow y Keras. asl_mlops cubre la puesta en producción de modelos de TensorFlow, scikit-learn y PyTorch mediante entrenamiento, ajuste, serving y pipelines de Kubeflow. asl_genai abarca IA generativa basada en Gemini y sistemas de agentes creados con frameworks como Google ADK.

Cada carpeta temática contiene un directorio labs con notebooks que incluyen TODOs para completar y un directorio solutions para comprobar el trabajo. La configuración se realiza mediante un script que se ejecuta en Cloud Shell; después, se ejecuta un comando make en el entorno de destino para crear entornos virtuales y kernels de Jupyter. Los entornos se prueban en Vertex AI Workbench y Cloud Workstations; la mayoría de los notebooks no requieren GPU. El uso de los labs genera cargos en Google Cloud.

Funciones clave

  • 01Abarca modelos DNN, CNN, RNN, transformers y SNGP para datos tabulares, de imágenes, texto y series temporales.
  • 02Ofrece notebooks de MLOps para entrenar, ajustar y servir modelos de TensorFlow, scikit-learn y PyTorch en Google Cloud.
  • 03Incluye notebooks de IA generativa y agentes con Gemini y Google ADK.
  • 04Cada tema incluye labs con TODOs y soluciones para comprobar el trabajo.
  • 05Incluye un script de configuración que configura APIs, IAM y buckets de almacenamiento.

Casos de uso

  • Seguir un bootcamp estructurado de ML en Google Cloud.
  • Aprender a desplegar modelos de TensorFlow o PyTorch con pipelines de Kubeflow.
  • Crear un primer agente basado en Gemini con Google ADK a partir de los ejemplos proporcionados.

Inicio rápido

  1. 1

    Clona el repositorio

    git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git
  2. 2

    Ejecuta el script de configuración en Cloud Shell desde la carpeta clonada

    bash scripts/setup_env.sh
  3. 3

    Compila el entorno (venvs y kernels de Jupyter) desde tu entorno de Google Cloud

    make

Antes de usarlo

  • Está diseñado para ejecutarse en Google Cloud; el uso de sus productos conlleva cargos.
  • No es un producto con soporte oficial de Google.
  • Actualmente, solo los empleados de Google pueden contribuir al repositorio.

En colecciones

Frameworks y apps de agentes de IA open source

Temas

#machine-learning#generative-ai#tensorflow#google-cloud#notebooks#mlops#agents#tutorial#adk#adk-pyth

Preguntas frecuentes

¿Qué es asl-ml-immersion?
Material del curso Advanced Solutions Lab de Google Cloud: notebooks, labs y ejemplos de código de ML e IA generativa en Google Cloud. Este repositorio reúne material práctico de capacitación en machine learning e IA generativa en Google Cloud, mantenido por el equipo Advanced Solutions Lab de Google Cloud. Está organizado en tres módulos: asl_core abarca arquitecturas de modelos como DNN, CNN, RNN, transformers y SNGP aplicadas a datos tabulares, de imágenes, texto y series temporales, principalmente con TensorFlow y Keras. asl_mlops cubre la puesta en producción de modelos de TensorFlow, scikit-learn y PyTorch mediante entrenamiento, ajuste, serving y pipelines de Kubeflow. asl_genai abarca IA generativa basada en Gemini y sistemas de agentes creados con frameworks como Google ADK.
¿asl-ml-immersion es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
asl-ml-immersion es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿asl-ml-immersion sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de asl-ml-immersion fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar asl-ml-immersion?
Seguir un bootcamp estructurado de ML en Google Cloud. Aprender a desplegar modelos de TensorFlow o PyTorch con pipelines de Kubeflow. Crear un primer agente basado en Gemini con Google ADK a partir de los ejemplos proporcionados.
¿Cómo se instala asl-ml-immersion?
Clona el repositorio: git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git Ejecuta el script de configuración en Cloud Shell desde la carpeta clonada: bash scripts/setup_env.sh Compila el entorno (venvs y kernels de Jupyter) desde tu entorno de Google Cloud: make
¿Dónde consigo asl-ml-immersion?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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