Passer au contenu principal
Google Cloud Documentation
Documentation
  • Débuter
  • Premiers pas avec Google Cloud
  • Liste des produits
  • Cloud Customer Care
  • Sélection de produits
  • Agent Platform
  • Apigee API Management
  • BigQuery
  • Compute Engine
  • Cloud CDN
  • Cloud Run
  • Cloud Storage
  • Cloud SQL
  • Gemini Enterprise
  • Google Kubernetes Engine
  • Looker
  • Outils multiproduits
  • Gestion des accès et des ressources
  • Gestion des coûts et de l'utilisation
  • Infrastructure as Code
  • SDK, langages, frameworks et outils
  • Domaines technologiques
  • IA et ML
  • Développement d'applications
  • Hébergement d'applications
  • Calcul
  • Analyses de données et pipelines
  • Bases de données
  • Solutions distribuées, hybrides et multicloud
  • Solutions par secteur d'activité
  • Migration
  • Mise en réseau
  • Observabilité et surveillance
  • Sécurité
  • Storage
/
Console
  • English
  • Deutsch
  • Español
  • Español – América Latina
  • Français
  • Indonesia
  • Italiano
  • Português
  • Português – Brasil
  • עברית
  • 中文 – 简体
  • 中文 – 繁體
  • 日本語
  • 한국어
Connexion
  • Cloud Dataflow
Commencer l'essai gratuit
Aperçu Guides Dataflow ML Référence Exemples Ressources
Google Cloud Documentation
  • Documentation
    • Plus
    • Aperçu
    • Guides
    • Dataflow ML
    • Référence
    • Exemples
    • Ressources
  • Console
  • Dataflow ML
  • Premiers pas
  • À propos de Dataflow ML
  • Orchestration des workflows de ML
  • Tous les notebooks Dataflow ML
  • Traitement des données
  • Traiter des données avec MLTransform
  • Tutoriels sur le traitement des données MLTransform
    • Calculer et appliquer le vocabulaire
    • Scaling des données
  • Traiter des données de ML à l'aide de Dataflow et de Cloud Storage FUSE
  • Génération d'embeddings
  • Générer des embeddings avec MLTransform
  • Tutoriels sur la génération d'embeddings
    • Générer des embeddings de texte avec Vertex AI
    • Générer des embeddings de texte avec Hugging Face
    • Ingestion d'embeddings vectoriels avec Apache Beam et AlloyDB
    • Ingestion d'embeddings et recherche vectorielle avec Apache Beam et BigQuery
  • Prédiction et inférence
  • Bonnes pratiques concernant la transformation RunInference
  • Exécuter des inférences avec des modèles pré-entraînés
    • Utiliser RunInference avec PyTorch
    • Utiliser RunInference avec scikit-learn
    • Utiliser RunInference avec TensorFlow
    • Utiliser RunInference avec Vertex AI
    • Utiliser RunInference avec vLLM
    • Utiliser RunInference avec des bibliothèques partagées TFX de base
    • Utiliser RunInference pour l'IA générative
    • Registres de modèles
      • Utiliser RunInference avec des modèles Hugging Face
      • Utiliser RunInference avec des modèles TensorFlow Hub
  • Créer un gestionnaire de modèles personnalisé
  • Exécuter l'inférence avec un modèle distant
  • Exécuter plusieurs modèles dans un pipeline
    • À propos des modèles de groupe
    • Tutoriel sur les modèles de groupe
    • Exécuter des modèles par cohorte
  • Actualisation automatique du modèle
    • À propos de l'actualisation automatique du modèle
    • Tutoriel sur l'actualisation automatique du modèle
  • Évaluer et comparer des modèles
  • Détection d'anomalies
    • Détection d'anomalies avec des méthodes statistiques
  • Utiliser des modèles Gemma
  • Utiliser des modèles Gemma avec Dataflow
  • Exécuter l'inférence avec un modèle Gemma
  • Effectuer une analyse des sentiments avec un modèle Gemma
  • Débuter
  • Premiers pas avec Google Cloud
  • Liste des produits
  • Cloud Customer Care
  • Sélection de produits
  • Agent Platform
  • Apigee API Management
  • BigQuery
  • Compute Engine
  • Cloud CDN
  • Cloud Run
  • Cloud Storage
  • Cloud SQL
  • Gemini Enterprise
  • Google Kubernetes Engine
  • Looker
  • Outils multiproduits
  • Gestion des accès et des ressources
  • Gestion des coûts et de l'utilisation
  • Infrastructure as Code
  • SDK, langages, frameworks et outils
  • Domaines technologiques
  • IA et ML
  • Développement d'applications
  • Hébergement d'applications
  • Calcul
  • Analyses de données et pipelines
  • Bases de données
  • Solutions distribuées, hybrides et multicloud
  • Solutions par secteur d'activité
  • Migration
  • Mise en réseau
  • Observabilité et surveillance
  • Sécurité
  • Storage
Google utilise la technologie IA pour traduire le contenu dans votre langue préférée. Les traductions générées par IA peuvent contenir des erreurs.
  • Home
  • Documentation
  • Data analytics
  • Cloud Dataflow
  • Dataflow ML

Actualisation automatique du modèle