Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через dTub.ru Загрузить через ClipSaver.ruУ нас вы можете посмотреть бесплатно Getting started with Notebooks for machine learning или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
Vertex AI docs → https://goo.gle/3RV7iV7 Vertex AI Workbench codelab → https://goo.gle/3NtnRou 5 steps to go from a notebook to a deployed model blog → https://goo.gle/3cCD0pC Welcome to Prototype to Production where we go from notebook code to a deployed model in the cloud. In this series, Developer Advocate Nikita Namjoshi shares the foundational concepts you’ll need to build, train, scale, and deploy machine learning models on Google Cloud. Check out this episode to learn the benefits of running machine learning in a cloud environment, as well as how to use Notebooks on Google Cloud! Chapters: 0:00 - Intro 0:52 - How does machine learning work in the cloud? 1:38 - Set up our environment with Vertex AI 2:00 - Create new managed Notebook 2:36 - DIfferent Notebook options 3:44 - Summary and wrap up Prototype To Production playlist → https://goo.gle/PrototypeToProduction Subscribe to Google Cloud Tech → https://goo.gle/GoogleCloudTech #Prototype2Production