Google Cloud Vertex AIでMLや生成AIのワークフローを構築、デプロイ、管理する方法を紹介するノートブック、コードサンプル、サンプルアプリ。
GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion
Google Cloud Advanced Solutions Labのコース教材。Google Cloud上のMLと生成AIに関するノートブック、ラボ、コードサンプルを収録。
- スター
- 2,616
- フォーク
- 1,539
- 未解決の Issue
- 20
- 最終コミット
- 18 時間前
これは何?
Google Cloud Advanced Solutions Labチームが管理する、Google Cloud上の機械学習と生成AIを実践的に学ぶための教材をまとめたリポジトリです。3つのモジュールで構成されています。asl_coreでは、主にTensorFlowとKerasを使い、表形式、画像、テキスト、時系列データを対象に、DNN、CNN、RNN、transformer、SNGPなどのモデルアーキテクチャを扱います。asl_mlopsでは、TensorFlow、scikit-learn、PyTorchのモデルについて、トレーニング、チューニング、サービング、Kubeflowパイプラインによる運用化を学べます。asl_genaiでは、Geminiを使った生成AIや、Google ADKなどのフレームワークで構築するエージェントシステムを扱います。
各トピックのフォルダには、TODOを埋めて進めるノートブックを含むlabsディレクトリと、解答を確認できるsolutionsディレクトリがあります。Cloud Shellでスクリプトを実行してセットアップした後、対象の環境内でmakeコマンドを実行し、仮想環境とJupyterカーネルを構築します。環境はVertex AI WorkbenchとCloud Workstationsでテストされており、ほとんどのノートブックではGPUは任意です。ラボの利用にはGoogle Cloudの料金が発生します。
主な機能
- 01表形式、画像、テキスト、時系列データを対象に、DNN、CNN、RNN、transformer、SNGPモデルを扱います。
- 02Google Cloud上でTensorFlow、scikit-learn、PyTorchモデルのトレーニング、チューニング、サービングを行うMLOpsノートブックを収録しています。
- 03GeminiとGoogle ADKを使った生成AIおよびエージェントのノートブックを収録しています。
- 04各トピックに、TODO付きのラボと自己確認用の解答があります。
- 05API、IAM、ストレージバケットを設定するセットアップスクリプトを収録しています。
ユースケース
- Google Cloud上のMLを体系的なブートキャンプ形式で学ぶ。
- Kubeflowパイプラインを使ってTensorFlowまたはPyTorchモデルをデプロイする方法を学ぶ。
- 提供されているサンプルを使い、Google ADKでGeminiベースのエージェントを初めて構築する。
クイックスタート
- 1
リポジトリをクローンします
git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git - 2
クローンしたフォルダ内から Cloud Shell でセットアップスクリプトを実行します
bash scripts/setup_env.sh - 3
Google Cloud 環境内から環境(venv と Jupyter カーネル)をビルドします
make
使う前に知っておきたいこと
- Google Cloud での実行を想定しており、その製品を使用すると料金が発生します。
- Google が公式にサポートする製品ではありません。
- 現在、リポジトリに貢献できるのは Google 社員のみです。
収録されている特集
トピック
よくある質問
- asl-ml-immersion とは?
- Google Cloud Advanced Solutions Labのコース教材。Google Cloud上のMLと生成AIに関するノートブック、ラボ、コードサンプルを収録。 Google Cloud Advanced Solutions Labチームが管理する、Google Cloud上の機械学習と生成AIを実践的に学ぶための教材をまとめたリポジトリです。3つのモジュールで構成されています。asl_coreでは、主にTensorFlowとKerasを使い、表形式、画像、テキスト、時系列データを対象に、DNN、CNN、RNN、transformer、SNGPなどのモデルアーキテクチャを扱います。asl_mlopsでは、TensorFlow、scikit-learn、PyTorchのモデルについて、トレーニング、チューニング、サービング、Kubeflowパイプラインによる運用化を学べます。asl_genaiでは、Geminiを使った生成AIや、Google ADKなどのフレームワークで構築するエージェントシステムを扱います。
- asl-ml-immersion は無料で使えますか?ライセンスは?
- asl-ml-immersion は Apache-2.0 ライセンスのオープンソースです。商用製品で使う前にライセンス条件を確認してください。
- asl-ml-immersion は今もメンテナンスされていますか?
- 活発にメンテナンス中。asl-ml-immersion の最終コミットは 2026年11月6日 です。
- asl-ml-immersion は何に使えますか?
- Google Cloud上のMLを体系的なブートキャンプ形式で学ぶ。 Kubeflowパイプラインを使ってTensorFlowまたはPyTorchモデルをデプロイする方法を学ぶ。 提供されているサンプルを使い、Google ADKでGeminiベースのエージェントを初めて構築する。
- asl-ml-immersion のインストール方法は?
- リポジトリをクローンします: git clone --depth 1 https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion.git クローンしたフォルダ内から Cloud Shell でセットアップスクリプトを実行します: bash scripts/setup_env.sh Google Cloud 環境内から環境(venv と Jupyter カーネル)をビルドします: make
- asl-ml-immersion はどこで入手できますか?
- ソースコードとインストール手順は GitHub にあります:https://github.com/GoogleCloudPlatform/asl-ml-immersion
概要はプロジェクトの README をもとに AI が生成しています。GitHub の数値は毎日更新されます。
関連プロジェクト
機械学習の実験、データセット、モデルを追跡・可視化・管理するためのPythonライブラリとホステッドプラットフォーム。
MLモデルファイルに隠された危険なコードを読み込み前に検出し、モデルのシリアライズ攻撃を防ぐスキャナー。
AIモデルの推論API、マルチモデルパイプライン、LLMアプリの構築・提供に使えるPythonライブラリ。DockerやKubernetesへのデプロイにも対応。
100種類以上の組み込みメトリクスとドリフト検出を備えた、ML・LLMシステムの評価、テスト、監視を行うオープンソースのPythonフレームワーク。
Python、TypeScript、Rust、JuliaでAIエンジニアリングの概念を基礎から学べる、542レッスンの無料MITライセンス講座。