機械学習 (AI/ML)
G-gen の佐々木です。2024年8月に Cloud Run で GPU の使用がサポートされました。当記事では Cloud Run で GPU を使用する方法と、GPU がサポートされている他のコンピューティングサービスとの使い分けを解説します。 Cloud Run における GPU Cloud Run で…
G-gen の坂本です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「生成 AI における MLOps とリクルートの導入事例」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧か…
G-gen 又吉です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の1日目のキーノートで発表された Vertex AI Agent Builder (Vertex AI Agents) を触ってみたのでご紹介します。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Cloud Next '24 カテゴリの…
はじめまして！4月に G-gen に入社した奥田梨紗です。この度 Google Cloud Next '24 in Las Vegas で発表された Gemini in BigQuery を試してみたので手順等をご紹介します。 はじめに Gemini in BigQuery とは 試したこと Google Cloud 側へ利用申請を行う …
G-gen の堂原です。当記事では、生成 AI モデル「Claude 3」を Google Cloud（旧称 GCP）の Vertex AI 上で使う際のコスト・使用方法について紹介します。 はじめに 前提知識 Claude 3 Model Garden コスト コスト サンプル 使用方法 Model Garden から API …
G-gen の佐々木です。当記事では Google が提供する生成 AI モデル Gemini Pro と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルなチャットボットの作り方を紹介します。 前提知識 Gemini Pro Gradio Gradio を使用して Gemini Pro…
G-gen の堂原です。Gemini を搭載した Vertex AI Search を用いて、Google Chat のチャットボットを作成してみましたので、紹介します。 はじめに 前提知識 Vertex AI Search Google Chat API 構成図 Vertex AI Search の設定 Cloud Functions の設定 パラメ…
G-gen の佐々木です。当記事では、生成 AI モデルである PaLM 2 のチャットボットを構築した際に、モデルからの回答文で同じ文章が何度も繰り返されてしまう事象の解決策を紹介します。 前提知識 事象 解決策 Frequency Penalty パラメータ サンプルコード F…
G-gen の片岩です。当記事では文書のデジタル化と解析を自動化するサービスである Document AI について解説します。 概要 Document AI とは ユースケース 利用方法 対応フォーマット プロセッサ プロセッサとは 汎用プロセッサ OCR プロセッサ Form パーサ…
G-gen 又吉です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini を用いて、マルチモーダルな生成 AI チャットアプリを簡単に開発できましたので、ご紹介します。 概要 当記事の内容 デモ動画 前提知識 Gemini とは 使用するモデル Gradio Cloud Runサ…
G-genの杉村です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini は、Google Cloud 環境をお持ちであれば、すぐに試してみることができます。Gemini Pro の使い方を簡単にご紹介します。 はじめに Gemini とは Gemini Pro の試用 料金 Gemini Pro の…
G-gen 又吉です。今回は、Vertex AI Gemini API の Function Calling を触ってみたの概要を紹介します。 はじめに Gemini とは Function calling とは Function calling の仕組み Vertex AI Extensions との違い 触ってみる 実行環境 事前準備 動作確認 はじ…
当記事では、BigQuery に統合された Vertex AI Feature Store というベクトルストアと、テキストの意味をベクトル化できる Vertex AI Text-Embeddings API を使った活用事例をご紹介します。 当記事は Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 202…
G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI サービスである Vertex AI Search の活用事例として、技術サポート窓口支援ツールを紹介します。 はじめに 本ツールの概要 デモ 処理フロー 技術的ポイント Vertex AI text-bison model Ver…
G-gen 又吉です。当記事では、LangChain と Vertex AI Search で Google Cloud 公式ドキュメントから回答を生成する LLM を構築してみたいと思います。 はじめに Vertex AI Search and Conversation とは LangChain とは 今回の構成 環境構築 API の有効化 V…
G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud の LLM (Vertex AI PaLM API) と LangChain を組み合わせて、自然言語から BigQuery 上の統計データを取得する方法を紹介します。 はじめに 準備 実行環境 使用するデータ 実装 ライブラリのインストール 関数の定…
G-gen タナです。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI チャットモデルである PaLM 2 の chat-bison モデルを使い、運用を考慮に入れたチャットツールを作成してみましたのでご紹介します。 はじめに 前提知識 Vertex AI PaLM API サンプルコード (Python) ス…
G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud Next '23 で発表された BigQuery DataFrames を解説します。BigQuery 上のデータを、pandas ライクな、また scikit-learn ライクなインターフェイスで操作できるライブラリです。 BigQuery DataFrames 概要 bigfra…
G-gen 又吉です。LangChain とは、大規模言語モデル (LLM) を効率よく実装するために使用するフレームワークです。 当記事では LangChain を用いて、Google Cloud (旧称 : GCP) の LLM である PaLM 2 を操作する基本的な方法をご紹介します。 はじめに Verte…
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Cloud Run 上に社内 LLM Web アプリを構築してみました。 はじめに 前提知識 Vertex AI PaLM API Gradio Cloud Runサービスへのアクセス制御 準備 ディレクトリ…
G-gen の杉村です。当記事では Google の生成 AI 技術利用してチャットボットエージェントや検索エンジンを簡単に作成できる Vertex AI Agent Builder を解説します。 概要 Vertex AI Agent Builder とは 名称の変遷 ユースケース 社内検索エンジン 顧客対応…
G-gen の杉村です。生成 AI を使って Google Workspace における業務をサポートする Duet AI for Google Workspace をプレビューしてみましたので、その機能の一部をご紹介します。今回は Google Slides 編です。 はじめに Duet AI for Google Workspace と…
G-gen の杉村です。生成 AI を使って Google Workspace における業務をサポートする Duet AI for Google Workspace をプレビューしてみましたので、その機能の一部をご紹介します。今回は Gmail 編です。 はじめに Duet AI for Google Workspace とは 当記事…
G-gen又吉です。当記事では、Googleの生成AI、PaLM 2(言語基盤モデル)のモデルチューニングについて解説します。 構成図 はじめに Generative AI support on Vertex AI 基盤モデル モデルチューニングとは ユースケース 仕組み トレーニングデータセット サ…
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の認定資格の一つである、Professional Machine Learning Engineer 試験の対策や出題傾向について解説します。 基本的な情報 Professional Machine Learning Engineer とは 難易度 試験対策 機械学…
G-gen の杉村です。生成 AI を使って Google Workspace における業務をサポートする Duet AI for Google Workspace をプレビューしてみましたので、その機能の一部をご紹介します。今回は Google Docs 編です。 はじめに Duet AI for Google Workspace とは …
Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Slack と連携した簡易的なチャットボットの PoC を行いました。 生成 AI を社内で運用し、データを内部で管理することで、機密情報の保護ができます。また社員が入力したプロン…
G-gen 又吉です。当記事では、Cloud Vision API を用いて PDF ファイルからテキストを抽出し、Google Cloud の Generative AI モデルが利用できる Vertex AI PaLM API を呼び出して抽出したテキストの要約をやってみたので解説します。 前提知識 Generative …
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の事前トレーニング済みの API のひとつである Cloud Vision API を用いて車のナンバープレートをマスキングする処理をご紹介します。 はじめに Vision AI Vision API 事前確認でわかったこと 構成図 準備 ディレク…
G-gen 又吉です。当記事では、BigQuery ML から Vertex AI の基盤モデルを呼び出して感情分析を行う方法を解説します。 前提知識 Generative AI Support on Vertex AI リモートモデル ML.GENERATE_TEXT 関数 概要 引数 出力 クォータと制限 概要 使用するデ…
G-gen の又吉です。当記事では、Goolge Cloud (旧称 GCP) の Vertex AI でサポートされた Generative AI を解説します。 Vertex AI での Generative AI サポート 概要 Generative AI とは Generative AI モデル Generative AI Studio 概要 利用可能モデル 概…
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 はじめまして、みずほリサーチ&テクノロジーズの小野寺と申します。 本記事では、ChatGPTの事例を題材に、Cloud FunctionsでWeb APIを作る際の要点…
G-gen の堂原です。 ChatGPT (GPT-4) を使ってほぼ頭を使うことなく、Cloud Functions を作成してみたので、その過程を紹介します。 はじめに 事前準備 事前準備も ChatGPT を使用 Cloud Functions コード生成 一発で Python コード生成 エラー修正も可能 動…
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 みずほリサーチ&テクノロジーズ株式会社の藤根です。 本日はKaggle初心者を対象に、データ分析サービスであるVertexAIのワークベンチ上にKaggle環境…
G-genの佐伯です。当記事では Vertex AI の AutoML 及びバッチ予測の基本的な操作方法や、簡易で安価に予測データを収集する手法を解説します。後編では Vertex AI AutoML で作成した機械学習モデルをローカルの docker で動作させ、安価に予測値を取得する…
G-gen 又吉です。今回は Vertex AI Workbench を用いて JupyterLab の開発環境から BigQuery ML を実行し機械学習モデル(クラスタリング)を作成していきたいと思います。 概要 概要 今回使用するデータ K-means 法とは 準備 Vertex AI Workbench の作成 BigQ…
G-gen 又吉です。今回は BigQuery に備わる機械学習機能である BigQuery ML で、2 項ロジスティック回帰を用いた分類モデルを作成してみました。 BigQuery ML とは サポートされているモデル 今回使用するデータ 準備 各種ファイルのアップロード データセッ…
G-genの佐伯です。当記事では、Vertex AIのAutoML及びバッチ予測の基本的な操作方法を解説しながら、簡易的で且つ安価に予測データを収集できる手法を解説できればと考えます。前編では、Vertex AIのAutoML及びバッチ予測の基本的な操作方法を解説させていた…
G-genの片岩です。当記事では AutoML を利用して、実際におもちゃの画像分類をしてみた事例をご紹介します。 画像分類とは 画像データの確保 画像データの前処理 Vertex AI のデータセット作成 トレーニング トレーニング結果確認 予測 画像分類とは 画像分…
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud（旧称 GCP）の機械学習サービスである Vertex AI の AutoML で作成した機械学習モデルを、サーバーレスなコンテナ実行基盤である Cloud Run にデプロイしていきます。 Vertex AI および Cloud Run とは？ Verte…
G-gen の佐々木です。当記事では Google Cloud (旧称 GCP) の統合された機械学習プラットフォームである Vertex AI を解説します。 Vertex AI とは AutoMLとは Vertex AI における AutoML AutoML を使用したモデル作成 AutoML によるトレーニングの料金 カス…
G-gen の佐々木です。今回は Google Cloud (旧称 GCP) の機械学習サービスである Vertex AI で、表形式データを用いた予測モデルの作成を試してみました。 私は機械学習についてはまだまだ勉強を始めたばかりなのですが、 Google の助けを借りて、高精度なモ…
