Développer un système d'assistant pédagogique fonctionnel basé sur l'IA appelé "Aidemy" sur Google Cloud Platform, qui met en avant la puissance des systèmes multi-agents. Découvrez comment concevoir, créer et déployer un système multi-agent complexe sur Google Cloud, maîtriser les concepts clés du développement d'applications LLM et comprendre les avantages des architectures orientées événements.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application de recherche vectorielle basée sur le RAG conçue pour trouver des jouets correspondant à la recherche des clients (à l'aide de textes et d'images), créer des jouets personnalisés en fonction de la demande des utilisateurs et prédire le prix du jouet créé sur mesure à l'aide d'AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j et de la boîte à outils GenAI pour les bases de données.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer AlloyDB Omni sur un cluster GKE, à déployer un modèle d'IA sur le même cluster, à enregistrer le modèle dans AlloyDB Omni et à les faire fonctionner ensemble.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer AlloyDB Omni sur une VM de calcul, à charger des données et à utiliser le moteur de données en colonnes AlloyDB pour améliorer les performances.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'IA AlloyDB avec Vector Search et à créer un indice sur les données vectorielles.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'intégration de l'IA dans Cloud SQL avec la recherche vectorielle et à créer un indice sur les données vectorielles.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un Private Service Connect pour AlloyDB.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir comment créer un Private Service Connect pour Cloud SQL.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer et déployer une boîte à outils pour votre application de prévision des prix qui utilise AlloyDB et les fonctionnalités d'IA générative à l'aide du service Gen AI Toolbox for Databases.

Créer une application Web avec Firebase Data Connect et GraphQL

Cet atelier de programmation vous explique comment créer une application de recommandation de postures de yoga basée sur les connaissances. L'application répond aux questions des utilisateurs en suggérant des postures de yoga adaptées. Vous allez apprendre à créer une collection Firestore de postures de yoga à partir d'un ensemble de données Hugging Face, à configurer la recherche vectorielle Firestore et à intégrer le tout dans une application Flask.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application de recherche contextuelle sur les postures de yoga, conçue pour répondre aux questions des utilisateurs sur les postures de yoga en fonction de leurs requêtes. Il permet également d'effectuer des tâches administratives, comme créer et modifier des postures de yoga.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application Android avec ML Kit qui utilise le machine learning sur l'appareil pour reconnaître, identifier la langue et traduire du texte dans 59 langues. Vous découvrirez également comment intégrer la bibliothèque CameraX pour effectuer ces tâches à partir d'un flux d'appareil photo en temps réel.

Cet atelier de programmation vous explique comment créer une application de recommandation de postures de yoga basée sur les connaissances. L'application répond aux questions des utilisateurs en suggérant des postures de yoga adaptées. Vous allez apprendre à créer une collection Firestore de postures de yoga à partir d'un ensemble de données Hugging Face, à configurer Firestore Vector Search et à intégrer le tout dans une application Node.js.

Dans cet atelier de programmation, vous allez moderniser une ancienne application PHP dans Google Cloud, la conteneuriser, la déployer sur Cloud Run et la connecter à Cloud SQL. Vous allez également découvrir le CI/CD d'application avec Cloud Build et le sécuriser avec Secret Manager.

Créez les fonctionnalités d'une application Android de liste de tâches en ajoutant l'authentification, la surveillance des performances, une UI déclarative et le signalement des fonctionnalités, le tout avec Firebase et Jetpack Compose.

Découvrez comment utiliser la recherche vectorielle Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer une application iOS qui utilise Cloud Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer une application Web qui utilise Cloud Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez ajouter des fonctionnalités à une application Web de place de marché en ligne à l'aide d'extensions Firebase.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer une application Android qui utilise Cloud Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser la plate-forme Firebase sur le Web en créant une application de chat.

Découvrez comment exécuter un job Cloud Run de manière planifiée dans un périmètre VPC Service Controls à l'aide de Cloud Scheduler et d'un service Cloud Run.

Activez le rattachement PSC sur une instance Cloud SQL existante pour laquelle l'accès aux services privés est activé. Connectez-vous ensuite via le point de terminaison PSC dans un autre projet.

Créez une instance Cloud SQL avec un rattachement de service PSC. Et connectez-vous à celui-ci via le point de terminaison PSC dans un autre projet.

Découvrez comment utiliser les extensions Firebase avec l'API Gemini pour créer une application Web dotée de fonctionnalités optimisées par l'IA, comme des recommandations personnalisées.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser la plate-forme Firebase sur iOS en Swift.

Dans cet atelier de programmation, vous allez configurer Firebase Performance Monitoring dans une application Web et apprendre à l'utiliser pour vous assurer que votre application fonctionne correctement pour les utilisateurs finaux.

Découvrez comment intégrer Firebase à une application Next.js.

Découvrez comment utiliser Firebase Genkit pour créer des fonctionnalités d'IA générative avec les compétences et les outils de développement d'applications que vous connaissez déjà.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer une application Android avec la plate-forme Firebase.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Cloud Functions pour Firebase afin d'envoyer des notifications aux utilisateurs d'une application de chat.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à protéger une application Web contre les accès non autorisés.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une instance Spanner et apprendre à utiliser Spanner Graph.

Cet atelier vous explique comment utiliser PySpark sur Dataproc pour charger des données depuis BigQuery et les enregistrer dans Google Cloud Storage.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir Google Cloud Functions (2e génération). Plus précisément, vous allez déployer des fonctions qui répondent aux appels HTTP, aux messages Pub/Sub, aux événements Cloud Storage et aux journaux d'audit Cloud.

Premiers pas avec les fonctions Cloud Run basées sur des événements

Découvrez comment exécuter une diffusion stable sur un GPU Cloud Run.

Dans cet atelier de programmation, vous allez chiffrer et déchiffrer des données à l'aide de clés asymétriques Cloud KMS.

Découvrez comment déployer un site Web avec Cloud Run, qui offre une agilité sans serveur à vos applications conteneurisées.

Dans cet atelier de programmation, vous allez discuter avec vos utilisateurs, poser des questions sur votre documentation ou étendre un modèle avec un appel de fonction, en utilisant l'IA générative dans Java, en intégrant le grand modèle de langage Gemini à Vertex AI et en vous appuyant sur le framework LangChain4j.

Découvrez comment créer un chatbot de vente au détail avec Dialogflow CX, une plate-forme d'IA conversationnelle (CAIP) permettant de créer des agents virtuels.

Découvrez comment coder, déployer et déboguer des fonctions Cloud Functions pour Node.js dans Visual Studio Code sur votre ordinateur local.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer Wagtail à l'aide de composants sans serveur: Cloud Run pour le moteur Web, Cloud SQL pour la base de données et Cloud Build pour les éléments multimédias.

Découvrez comment exécuter une diffusion stable sur un GPU Cloud Run.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Confidential Space pour effectuer des transactions d'actifs numériques à l'aide de calculs multipartites.

Découvrez comment déployer un système de fichiers parallèles Lustre dans Google Cloud Platform à l'aide des scripts du gestionnaire de déploiement Lustre Open Source.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser l'API Translation avec Python.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à ajouter Firebase Authentication à une application Flutter en quelques lignes de code.

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à sécuriser les modèles de machine learning et la propriété intellectuelle à l'aide de Confidential Space.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à valider une application Web avec Firebase AppCheck et reCAPTCHA avant d'envoyer des requêtes à l'API Places.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application de chat basée sur les connaissances, conçue pour répondre aux questions des clients, faciliter la découverte de produits et personnaliser les résultats de recherche pour un ensemble de données d'e-commerce.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à entraîner et à exécuter un modèle avec vLLM sur GKE via un DAG Airflow.

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à exploiter la fonctionnalité d'image de conteneur signée pour améliorer la facilité d'utilisation de Confidential Space.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser Vertex AI Conversation pour créer, configurer et déployer un agent de data store et une application de chat pour répondre aux questions des clients sur les produits du Google Store.

Accéder à Gemini à partir d'une VM via le SDK Python et le point de terminaison PSC

Fonction Cloud qui montre comment traiter un fichier importé dans Google Cloud Storage et effectuer une synthèse à l'aide de l'API Vertex AI PaLM sur le contenu.

Nous allons créer un modèle de prédiction du score de film en utilisant uniquement SQL avec BigQuery ML.

Nous allons créer un modèle de prédiction de score de film à l'aide de Vertex AI AutoML, le déployer sur un point de terminaison d'API et déclencher l'API de prédiction depuis des fonctions Java Cloud.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un système multimodal de questions-réponses à l'aide de Gemini Pro.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Google Cloud Translation avec Python, et à l'exécuter en local ou à la déployer sur une plate-forme de calcul Cloud sans serveur (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à transformer vos données d'enquête Google Forms à l'aide de Dataprep et à les transférer vers BigQuery pour une analyse plus approfondie.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Google Cloud Translation avec Python, et à l'exécuter en local ou à la déployer sur une plate-forme de calcul Cloud sans serveur (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer Django à l'aide de composants sans serveur: Cloud Run pour le moteur Web, Cloud SQL pour la base de données et Cloud Build pour les éléments multimédias.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Google Cloud Translation avec Python, et à l'exécuter en local ou à la déployer sur une plate-forme de calcul Cloud sans serveur (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les événements pour Cloud Run. Plus précisément, vous allez écouter des événements provenant de Cloud Pub/Sub, des journaux d'audit, de Cloud Storage et de Cloud Scheduler, et apprendre à générer/consommer des événements personnalisés.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à régler les affinages supervisés d'un LLM à l'aide de Vertex AI.

Spring Native est un projet émergent dont le lancement principal est prévu pour Spring 6.x et Spring Boot 3.x. Le moment est donc idéal pour vous familiariser avec le produit quelques mois avant sa sortie.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un équilibreur de charge TCP/SSL avec un service de backend et limiter l'accès à l'équilibreur de charge à un ensemble spécifique de clients utilisateurs.

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à sécuriser le partage de données entre plusieurs personnes tout en préservant la confidentialité à l'aide de Confidential Space.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une extension Firebase pour le géohachage. Cet atelier de programmation d'introduction vous explique comment convertir une fonction Cloud existante en une extension Firebase pouvant être distribuée facilement à des millions de développeurs et les aider à étendre leurs projets Firebase.

Dans cet atelier de programmation, l'utilisateur utilisera App Distribution et notre plug-in fastlane pour distribuer un build iOS et enregistrer des appareils de test. L'utilisateur exporte ensuite un fichier .txt d'appareils et d'UDID à partir de la console de distribution d'applications, puis automatise l'enregistrement de ces appareils (une exigence pour distribuer des builds iOS ad hoc).

Créez une application Web en partant de zéro avec Firebase et l'éditeur en ligne StackBlitz. Vous utiliserez le langage HTML simplifié et JavaScript pour communiquer avec Firebase. Cet atelier est une excellente introduction à l'utilisation de la console Firebase et à l'intégration de Firebase dans une application. Aucune connaissance préalable ni installation de logiciel n'est requise.

Découvrez comment créer une application mobile Flutter avec Firebase.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une présentation à l'aide de l'API Google Slides et de BigQuery pour générer un rapport d'analyse des licences logicielles les plus courantes.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser l'API FCM HTTP v1 pour envoyer des notifications push à une application exécutée sur plusieurs plates-formes. Vous créez l'application à l'aide de Flutter, qui s'exécute de manière fluide sur Android/iOS/Web.

Découvrez comment implémenter l'authentification multifacteur et créer des exigences d'authentification personnalisées avec des fonctions de blocage.

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment utiliser Spark MLlib et spark-nlp pour exécuter des tâches de machine learning et de TLN sur de grandes quantités de données.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser AI Platform Notebooks pour prototyper vos workflows de machine learning. Nous aborderons la création d'une instance de notebook personnalisée, le suivi du code de votre notebook dans Git et le débogage des modèles avec l'outil de simulation What-If.

Familiarisez-vous avec Google Cloud en déployant un microservice sur Cloud Run et en rejoignant un réseau virtuel dans lequel votre microservice créera des "arcs-en-ciel" pour d'autres microservices et tenter de les remporter. Vous apprendrez à déployer des microservices Kotlin, Java, Go, Python ou Node.js, et vous découvrirez les conteneurs et Cloud Run. Améliorez sans cesse votre algorithme pour voir si vous pouvez marquer plus de points que les autres aventuriers.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les fonctions Google Cloud Run en C#. Plus précisément, vous allez déployer des fonctions C# répondant aux requêtes HTTP et CloudEvents provenant de diverses sources Google Cloud.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser l'API Natural Language avec Python.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Google Cloud Translation avec Python, et à l'exécuter en local ou à la déployer sur une plate-forme de calcul Cloud sans serveur (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Découvrez comment utiliser les révisions des fonctions Cloud Run pour répartir le trafic, effectuer des déploiements progressifs et effectuer des rollbacks.

Apprenez à déployer, faire évoluer et mettre à jour votre site Web avec GKE.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une orchestration de microservices basée sur des événements pour traiter des images avec Eventarc et Workflows.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à multicaster un message push vers un groupe particulier d'instances de votre application à l'aide de rubriques FCM.

Découvrez les nouveautés de Gemini Code Assist Enterprise et comment cette solution peut aider votre organisation à créer des solutions avec Google Cloud.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à sécuriser le partage de données entre plusieurs personnes tout en préservant la confidentialité à l'aide de Confidential Space. Cet atelier de programmation explique comment utiliser Confidential Space avec des ressources protégées hébergées ailleurs que dans Google Cloud. Vous allez apprendre à demander un jeton personnalisé auprès du service d'attestation de Google en fournissant un nonce, une audience et un type de jeton PKI.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un Private Service Connect pour Cloud SQL.

Découvrez comment sécuriser Cloud Functions en exigeant une authentification pour les appels

Ce guide fournit des instructions pour faire passer un équilibreur de charge réseau existant d'un backend de pool cible à un service de backend régional.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir la suite Google Cloud Operations. Au cours de cet atelier, vous allez installer un exemple d'application à l'aide de gcloud. Une fois l'exemple d'application déployé, vous utiliserez Cloud Monitoring pour définir des tableaux de bord, des alertes, des tests de disponibilité, etc.

Découvrez comment sécuriser les fonctions Cloud Run en exigeant une authentification pour l'appel.

Atelier de programmation expliquant comment utiliser la suite d'émulateurs Firebase pendant le développement avec Flutter L'atelier de programmation utilisera les émulateurs Auth et Firestore pour illustrer leur utilisation.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à exécuter un job d'entraînement de modèle personnalisé à l'aide du SDK Kubeflow Pipelines sur Vertex Pipelines. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le coût total d'exécution de cet

Dans cet atelier, vous allez utiliser Vertex AI pour obtenir des prédictions à partir d'un modèle de classification d'images pré-entraîné. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le coût total d'exécution de cet atelier sur

Dans cet atelier, vous allez apprendre à analyser les métadonnées des exécutions de vos pipelines Vertex avec Vertex ML Metadata. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le coût total d'exécution de cet atelier sur Google Cloud est

Dans cet atelier, vous allez apprendre à créer et à exécuter des pipelines de ML avec Vertex Pipelines. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le coût total d'exécution de cet atelier sur Google Cloud est d'environ 25$. Cet

Dans cet atelier, vous allez apprendre à exécuter un job d'entraînement personnalisé sur Vertex AI Training avec la fonctionnalité d'empaquetage automatique. Les jobs d'entraînement personnalisés sur Vertex AI utilisent des conteneurs. Si vous ne

Découvrez comment convertir une application Java App Engine simple, la conteneuriser avec des Buildpacks et la déplacer vers Cloud Run.

Nous utiliserons Gemini pour nous aider à créer des analyses de recommandations et de synthèses de livres avec BigQuery (IA générative SQL uniquement).

Découvrez comment convertir une application Java App Engine simple, la conteneuriser avec Jib et la déplacer vers Cloud Run.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à configurer des fonctionnalités avancées d'optimisation de l'équilibrage de charge pour l'équilibrage de charge global des applications externes.

Dans cet atelier de programmation, vous allez faire vos premiers pas avec le kit Cloud Foundation, puis suivre une série d'étapes pour ajouter une fonctionnalité à un module du kit Cloud Foundation.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un moteur de recherche de qualité Google capable de vous aider à répondre aux requêtes à partir de vos documents et fichiers texte à l'aide de Vertex AI Search/Agent Builder.

Découvrez comment convertir une application Java App Engine simple, la conteneuriser avec Docker et la déplacer vers Cloud Run.

Nous allons créer une application de recommandation et de synthèse de livres qui utilisera l'IA générative de Vertex AI (Gemini) dans une fonction Cloud en tant que fonction distante de BigQuery.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser Vertex AI pour générer un quiz en fonction de certaines spécifications fournies. Vous allez tester votre générateur de quiz dans un environnement de développement hébergé dans le cloud, puis le rendre public en le déployant dans Google Cloud Run. À la fin de l'atelier, vous intégrerez votre générateur de quiz dans une application complète.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application Android à l'aide de ML Kit, qui utilise le machine learning sur l'appareil pour reconnaître, identifier et traduire du texte dans 59 langues. Vous apprendrez également à intégrer la bibliothèque CameraX pour effectuer ces tâches à partir d'un flux d'appareil photo en temps réel.

Dans cet atelier, vous allez utiliser la fonctionnalité de modèle de co-hébergement de Vertex AI pour héberger plusieurs modèles sur la même VM afin d'obtenir des prédictions en ligne. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser des routines de prédiction personnalisées sur Vertex AI pour écrire une logique de prétraitement et de post-traitement personnalisée. Bien que cet exemple utilise Scikit-learn, les routines de

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Dans cet atelier, vous allez utiliser Vertex AI pour entraîner et déployer un modèle avec des données tabulaires. Il s'agit de la toute dernière offre de produits d'IA de Google Cloud, actuellement disponible en version preview. Vous allez apprendre

Dans cet atelier, vous utiliserez Vertex AI pour entraîner et déployer un modèle TensorFlow en utilisant du code dans un conteneur personnalisé. Bien que cet atelier utilise TensorFlow pour le code du modèle, vous pourriez facilement le remplacer par

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Dans cet atelier, vous allez utiliser Vertex AI pour exécuter un job d'entraînement multi-nœuds pour un modèle TensorFlow. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le coût total d'exécution de cet atelier sur Google Cloud est

Dans cet atelier, vous allez apprendre à entraîner un modèle XGBoost sur un ensemble de données financier, à le déployer sur Vertex AI et à l'analyser avec l'outil de simulation What-If

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser Vertex AI Workbench pour l'exploration des données et l'entraînement de modèles de ML. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le coût total d'exécution de cet atelier sur

Premiers pas avec les fonctions Cloud Run basées sur des événements

Découvrez comment utiliser Ollama en tant que side-car avec des GPU Cloud Run et comment utiliser l'interface Web ouverte en tant que conteneur d'entrée frontend

Découvrez comment créer et déployer une application LangChain sur Cloud Run

Découvrez le concept de fulfillment dans Dialogflow.

Découvrez comment intégrer l'API Vision à Dialogflow.

Vous apprendrez à écouter de manière programmatique des événements à partir du contenu Looker intégré et à envoyer des actions vers celui-ci.

Vous apprendrez à incorporer un tableau de bord Looker avec le SDK d'intégration de Looker

Cet atelier de programmation vous explique comment utiliser la CLI gcloud pour exécuter de manière programmatique une grande suite de tests dans un système CI/CD existant, comme Jenkins. Cet atelier de programmation est indépendant de la plate-forme.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à configurer l'extension de synthèse du tableau de bord Looker pour le développement local et à la déployer en production.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à configurer et à valider une adresse IP privée Looker Cloud Core sur une mise en réseau hybride.

Découvrez comment développer une application Web avec la suite d'émulateurs Firebase.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Private Service Connect pour enchaîner un équilibreur de charge L7.

Dans cet atelier de programmation, vous allez vous entraîner à utiliser un modèle d'architecture communément utilisé pour assurer l'évolutivité et la résilience tout en gérant des données en temps réel. Vous allez concevoir un appareil IoT (Raspberry Pi) qui mesure les données météorologiques, puis créer un pipeline de données comprenant une file d'attente de messages, une fonction sans serveur, un entrepôt de données dans le cloud et un tableau de bord d'analyse utilisant Google Cloud Platform.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un lecteur de musique simple pour Android, iOS et le Web à l'aide de Flutter. Ce lecteur se connectera à Firebase RTDB, ce qui permettra aux utilisateurs de synchroniser la lecture sur leurs appareils.

Découvrez comment protéger vos données Firestore à l'aide de règles de sécurité

Dans cet atelier, vous allez apprendre à configurer et à lancer des exécutions de notebook avec Vertex AI Workbench. Vous allez apprendre à effectuer les opérations suivantes: Le coût total d'exécution de cet atelier sur Google Cloud est d'environ

Vous allez vous servir de Cloud Dataflow, créer un projet Maven à l'aide du SDK Cloud Dataflow et exécuter un pipeline de décompte des tâches distribué à l'aide de la console Google Cloud Platform.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer une base de données, à déployer le service de récupération d'IA générative pour les bases de données et à créer un exemple d'application de chat à l'aide de ce service.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à l'ordinateur à reconnaître les chiffres manuscrits avec 99% de précision, en 100 lignes de code Python / Kéras.

Faites vos premiers pas avec Cloud Functions, l'environnement d'exécution sans serveur de Google permettant de créer et de connecter des services cloud. Dans cet atelier pratique, vous allez découvrir comment créer, déployer et tester une fonction Cloud dans la console Google Cloud.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser l'API Video Intelligence avec Python.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Google Cloud Vision avec C#.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API DLP pour classer automatiquement les données importées dans Cloud Storage. Basé sur l'automatisation de la classification des données importées dans Cloud Storage

Découvrez comment créer et publier une image Docker optimisée pour une application Spring Boot Kotlin sans Docker sans Dockerfile, puis exécutez l'image créée sur Cloud Run.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à transformer votre code ASP.NET Core en une application répliquée exécutée sur Kubernetes sur Google Kubernetes Engine.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un service Java qui expose une API via gRPC. Vous allez ensuite écrire un client de ligne de commande Java pour votre service gRPC.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer votre application ASP.NET Core sur Google Kubernetes Engine avec Istio.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer et à déployer des pipelines de data science complexes avec le réglage des hyperparamètres sur Kubeflow Pipelines, sans utiliser de commandes CLI ni de SDK.

Dans cet atelier de programmation, vous allez continuer à travailler sur une application ASP.NET Core de la partie 1 et y ajouter d'autres fonctionnalités Istio.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à migrer une application Python 2 App Engine Cloud NDB et Cloud Tasks (v1) vers Python 3, Cloud Datastore et Cloud Tasks (v2).

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à transformer vos microservices Micronaut en un service répliqué s'exécutant sur Google Kubernetes Engine.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un service C# pour exposer une API via gRPC et à créer un client C# pour appeler votre service gRPC.

Dans cet atelier de programmation, vous allez configurer une installation de pipeline Cloud AI Platform (KFP hébergé) avec GKE, créer et exécuter des workflows de ML à l'aide de Kubeflow Pipelines, et définir et exécuter des pipelines à partir d'un notebook AI Platform (Jupyter).

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer et à déployer des pipelines de data science complexes avec Kubeflow Pipelines, sans utiliser de commandes CLI ni de SDK.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer le service Active Directory géré sur Google Cloud Platform.

Dans cet atelier de programmation, vous allez transcrire un fichier audio en utilisant l'API Text-to-Speech avec Node.js.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les règles WAF préconfigurées de Cloud Armor, qui vous permettent de vous protéger contre certaines des 10 principales failles OWASP grâce à des noms simples pour les ensembles de règles.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un équilibreur de charge proxy TCP/SSL avec un service de backend et utiliser Cloud Armor pour limiter l'accès à l'équilibreur de charge à un ensemble spécifique de clients utilisateurs.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir Private Service Connect pour les API Google. Plus précisément, vous allez créer un point de terminaison de service pour les API de stockage, créer un bucket Cloud Storage, effectuer la validation à l'aide d'un DNS.

Apprenez à héberger et faire évoluer une application Web dans Google Cloud avec Compute Engine.

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à utiliser l'API Video Intelligence avec C#.

Découvrez comment analyser les vues des influenceurs sur YouTube pour n'importe quelle entreprise ou n'importe quel produit à l'aide des fonctionnalités d'IA générative de Google.

Dans cet atelier de programmation, vous allez vous familiariser avec Google Compute Engine en activant des VM, en installant des logiciels et en les rendant disponibles sur Internet via un équilibreur de charge réseau.

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à utiliser BigQuery avec Python.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à gérer les processeurs Document AI avec Python.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un équilibreur de charge et le service de backend associé. Vous créerez ensuite une règle de gestion des bots Cloud Armor et découvrirez comment elle protège vos backends.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à exécuter des jobs BigQuery sur un ensemble de données Wikipédia en parallèle avec la fonctionnalité d'itération parallèle de Workflows.

Dans cet atelier de programmation, vous allez d'abord apprendre à créer et à utiliser une file d'attente Cloud Tasks standard pour des tâches HTTP cibles. Ensuite, vous apprendrez à utiliser le remplacement d'URI HTTP au niveau de la file d'attente et la nouvelle API BufferTask pour mettre plus facilement en mémoire tampon les requêtes HTTP avec Cloud Tasks.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un équilibreur de charge et le service de backend associé. Vous créerez ensuite une règle de limitation du débit Cloud Armor et comprendrez comment elle protège vos backends.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à démarrer un cluster Spark/Hadoop géré à l'aide de Dataproc, à envoyer un exemple de job Spark et à arrêter votre cluster à l'aide de la ligne de commande.

Dans cet atelier de programmation, vous allez améliorer une application Chat du planificateur de rendez-vous reposant sur Dialogflow et Google Agenda afin qu'elle s'exécute sur Google Chat. Vous créerez et déploierez des messages Google Chat personnalisés.

Cet atelier de programmation explique comment utiliser Gemini pour Google Cloud pour accélérer le dépannage et la résolution des problèmes. Vous vous familiariserez avec Gemini pour résumer des journaux, expliquer les erreurs et aider à trouver des solutions aux problèmes.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application Web, limiter l'accès à certains groupes d'utilisateurs spécifiés et utiliser l'identité de l'utilisateur authentifié dans le programme.

Découvrez comment créer un projet Google Cloud, configurer et utiliser la console Google Cloud, et accéder à certains des services les plus couramment utilisés dans la console Cloud.

Découvrez comment créer un projet Google Cloud, puis appeler une API depuis ce projet.

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à utiliser BigQuery avec la bibliothèque cliente Node.js.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser clasp (la CLI Apps Script) pour extraire, transférer et déployer vos projets Apps Script à partir de la ligne de commande.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une instance Compute Engine, puis compiler et exécuter un programme pour calculer pi avec des millions de décimales.

Apprenez à déployer en continu des charges de travail conteneurisées sur GKE avec Cloud Build.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à créer une application Web simple avec Python sur Google App Engine.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les bases de BigQuery et apprendre à l'utiliser pour interroger des téraoctets de données, comme dans l'ensemble de données Wikipédia.

Apprenez à créer une application Spring Boot simple et à la déployer dans l'environnement standard App Engine.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer une application ASP.NET simple sur Windows Server sur Google Compute Engine.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser BigQuery avec C#.

Découvrez comment créer une interface client Django afin de créer une expérience de conversation pour une application Dialogflow.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les listes d'adresses IP nommées de Google Cloud Armor. Plus précisément, vous allez configurer une liste d'adresses IP nommée dans une stratégie de sécurité et valider la connectivité.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer et à lancer une application ASP.NET Core depuis Google Cloud Shell, sans jamais quitter le navigateur.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir Cloud Bigtable avec le client Java HBase. Vous allez charger des données, exécuter des requêtes et tracer les données sur une carte.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer une application ASP.NET Core simple sur Google App Engine.

Dans cet atelier, vous allez suivre un workflow de ML complet sur GCP: ingérer des données à partir de BigQuery, créer un modèle XGBoost dans une instance de notebook Cloud AI Platform et déployer le modèle sur AI Platform.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un module complémentaire Google Workspace à l'aide de Node.js et de Cloud Run.

Dans cet atelier, nous allons créer un périmètre VPC Service Controls et l'utiliser pour protéger un projet. Nous allons ensuite déclencher une violation d'entrée VPC Service Controls et suivre la procédure de dépannage du refus. À la fin de cet atelier, vous comprendrez mieux comment utiliser VPC Service Controls pour protéger vos ressources.

Dans cet atelier, nous allons créer un périmètre VPC Service Controls et l'utiliser pour protéger un projet. Nous allons ensuite signaler une violation de sortie VPC Service Controls et découvrir comment résoudre le problème en créant une règle de sortie. À la fin de cet atelier, vous comprendrez mieux comment utiliser VPC Service Controls pour protéger vos ressources.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à entraîner un modèle XGBoost sur un ensemble de données financier, à le déployer sur Cloud AI Platform et à l'analyser avec l'outil de simulation What-If.

Cet atelier de programmation vous explique comment attribuer des rôles IAM (Identity and Access Management) aux comptes principaux de votre projet à l'aide de la console Google Cloud.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application de chat basée sur les connaissances, conçue pour répondre aux questions des clients, faciliter la découverte de produits et personnaliser les résultats de recherche pour un ensemble de données d'e-commerce.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application de chat basée sur les connaissances, conçue pour répondre aux questions liées à la recherche de brevets et obtenir des résultats pertinents du contexte en s'appuyant sur la vérité de l'ensemble de données sur les brevets comme source.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir Private Service Connect pour les API Google. Plus précisément, vous allez créer un point de terminaison de service pour les API de stockage, créer un bucket Cloud Storage, effectuer la validation à l'aide d'un DNS.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Google Analytics pour Firebase afin d'analyser le comportement des utilisateurs à l'aide des événements d'application.

Nous allons créer une application de vision par ordinateur à l'aide de Spring Boot et de Java, afin de vous permettre d'exploiter tout le potentiel de la reconnaissance et de l'analyse d'images dans vos projets.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Firebase Remote Config pour modifier le comportement de l'application sans effectuer de mise à jour. Il explique également comment effectuer des tests A/B pour trouver la valeur optimale.

Découvrez comment améliorer votre action avec des fonctionnalités qui incitent les utilisateurs à revenir.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser un équilibreur de charge hybride HTTP(S) externe pour atteindre un groupe de points de terminaison du réseau (NEG).

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir Cloud IDS. Plus précisément, vous allez créer un point de terminaison Cloud IDS, générer du trafic lié aux menaces et analyser les résultats.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Firebase Remote Config pour modifier le comportement de l'application sans effectuer de mise à jour. Il explique également comment effectuer des tests A/B pour trouver la valeur optimale.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Private Service Connect pour publier et utiliser des services dans un environnement GKE.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à publier et consommer des services à l'aide de Private Service Connect.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Google Analytics pour Firebase afin d'analyser le comportement des utilisateurs à l'aide des événements d'application.

Découvrez comment connecter votre application Spring Boot à Cloud SQL.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un service Java compatible avec les bibliothèques clientes Java natives et le déployer dans Cloud Run. Le service exécute une analyse d'image à l'aide de l'API Vision en réponse aux événements Cloud Storage et enregistre les résultats de l'analyse dans une collection Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à acheminer les alertes de surveillance Datadog vers Google Cloud avec Eventarc.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un service Cloud Run déclenché par Cloud Scheduler à intervalles réguliers afin de créer un montage des images les plus récentes.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les principales fonctionnalités d'Eventarc.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser Cloud Run en déployant et en exécutant sans serveur un conteneur sans état (en faisant abstraction de l'infrastructure). Cloud Run est une solution entièrement gérée qui s'exécute sur un cluster GKE.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à vous connecter à des ressources de calcul hébergées sur Google Cloud Platform via le Web.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une fonction Cloud (Java) qui exécute une analyse d'image à l'aide de l'API Vision en réponse à des événements Cloud Storage et enregistre les résultats de l'analyse dans une collection Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer deux applications Spring Boot qui échangent des messages via l'intégration de Spring, en utilisant Google Cloud Pub/Sub en arrière-plan.

Découvrez comment créer et lancer une application Java Spring Boot à partir de Cloud Shell sans quitter votre navigateur.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un service Java compatible avec les bibliothèques clientes Java natives et le déployer dans Cloud Run. Le service exécute une analyse d'image à l'aide de l'API Vision en réponse aux événements Cloud Storage et enregistre les résultats de l'analyse dans une collection Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Spring Cloud GCP pour écrire et lire des objets dans Datastore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un service Cloud Run qui se déclenche par Eventarc lorsqu'une image est supprimée dans Cloud Storage. Le service supprime ensuite la vignette de l'image dans Cloud Storage et les métadonnées dans la collection Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application Spring en Kotlin et l'intégrer à plusieurs technologies Google Cloud Platform, telles que Cloud Pub/Sub et Cloud SQL.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un classement pour un jeu à l'aide d'une table de base de données Cloud Spanner comprenant une colonne d'horodatage.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une version ordonnancée de Pic-a-daily à l'aide de Workflows.

Dans cet atelier de programmation, vous apprendrez à répondre aux alertes de surveillance Datadog avec Eventarc et Workflows.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Cloud Run en déployant et en exécutant sans serveur un conteneur sans état (en faisant abstraction de l'infrastructure). Cloud Run est une solution entièrement gérée qui s'exécute sur un cluster GKE.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un service Cloud Run qui crée des vignettes d'images en réponse à des événements Cloud Storage transmis via un sujet Pub/Sub.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer et à exécuter un bot Slack sur Google Cloud. Il utilise Cloud Run, une plate-forme de calcul entièrement gérée qui effectue un scaling automatique de vos conteneurs sans état.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une fonction Cloud qui exécute une analyse d'image à l'aide de l'API Vision en réponse à des événements Cloud Storage et enregistre les résultats de l'analyse dans une collection Firestore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une instance Google Cloud Spanner et une base de données vide, et apprendre à charger des exemples de données et à les interroger.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Speech-to-Text avec C#.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application Java de base qui utilise Hibernate pour conserver des données dans Cloud Spanner.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une interface Web sur Google App Engine qui permettra aux utilisateurs d'importer des images, de parcourir les images importées, leurs vignettes et le dernier montage.

Dans cet atelier de programmation, vous allez transcrire un fichier audio en utilisant l'API Speech-to-Text avec Node.js.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser l'API Speech-to-Text avec Python.

Dans cet atelier de programmation, vous découvrirez Cloud Profiler, un outil de collecte et d'analyse continues des données de performances à partir d'environnements de production, avec de faibles frais généraux.

Apprenez à déployer et à exécuter un conteneur avec Cloud Run sur Node.js.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à déployer le CMS Django à l'aide de composants sans serveur: Cloud Run pour le moteur Web, Cloud SQL pour la base de données et Cloud Build pour les éléments multimédias.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer des microservices Spring Boot simples et récupérer des secrets / valeurs de configuration stockés dans Secret Manager.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Spring Cloud GCP pour écrire et lire des données dans une base de données Cloud Spanner.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Terraform pour créer et gérer des ressources Google Cloud Spanner.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer des microservices Spring Boot simples et ajouter des fonctionnalités de traçage distribué à l'aide du déclencheur Spring Cloud GCP Trace, qui stocke des données de trace sur Cloud Trace.

Apprenez à mettre en cache des données depuis une application Spring Boot avec Memorystore.

Déployez une application Java Spring Boot sur Kubernetes sur GKE.

Dans cet atelier de programmation, vous allez configurer une connexion entre une instance Compute Engine et Cloud SQL au sein du réseau interne privé de Google à l'aide du proxy Cloud SQL.

Dans cet atelier de programmation, vous allez configurer une connexion simple à une instance Cloud SQL accessible depuis n'importe où.

Découvrez comment utiliser les fonctions Cloud Run

Créez des applications mobiles de santé sécurisées, évolutives, conformes et basées sur les données avec le SDK Android-FHIR, OHS et l'API Google Cloud Healthcare.

Cet exemple présente la fonctionnalité d'appel de fonction Gemini dans une application Java en appelant le modèle Gemini afin d'orchestrer l'entrée pour l'appel de fonction, d'appeler l'API, puis de traiter la réponse dans un autre appel Gemini et de la déployer sur un point de terminaison REST.

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les fonctionnalités de trafic avancées disponibles dans le nouvel équilibreur de charge HTTPS externe.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer une application Cloud Run qui transformera votre dessin en code de site Web en quelques minutes à l'aide de modèles d'IA générative de Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro et bien d'autres.

Dans cet atelier de programmation, vous allez effectuer une reconnaissance optique des caractères pour des documents PDF à l'aide de Document AI et Python. Vous apprendrez à envoyer des requêtes de traitement en ligne (synchrones) et par lot (asynchrones).

La solution Dialogflow prête à l'emploi offre de nombreuses intégrations pour le Web, l'Assistant Google, les réseaux sociaux et les passerelles de téléphonie. Toutefois, lorsque vous souhaitez déployer vos chatbots sur des appareils mobiles, vous devez créer une intégration personnalisée. Dans cet atelier, vous allez apprendre à intégrer Dialogflow Essentials à une application Flutter.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Procurement DocAI et Lending DocAI pour classer et analyser des documents spécialisés.

Découvrez comment créer un service Cloud Run qui communique avec un side-car à l'aide d'un port localhost et d'un montage de volume.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'analyseur de formulaires Document AI pour analyser un formulaire manuscrit avec Python. Nous utiliserons par exemple un simple formulaire d'admission médicale, mais cette procédure

Cette page explique comment utiliser Dataflow SQL et créer des jobs Dataflow SQL.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Document AI Workbench pour créer des modèles entièrement personnalisés à l'aide de vos propres données d'entraînement.

Dans cet atelier de programmation destiné aux débutants, vous allez vous familiariser avec la fonctionnalité de remplacement génératif qui utilise les derniers grands modèles de langage (LLM) génératifs de Google pour générer des réponses d'agent virtuel.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser Document AI human-in-the-loop (avec intervention humaine) pour effectuer des tâches d'examen manuel avec des processeurs spécialisés.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser le surentraînement Document AI pour améliorer la qualité des modèles à l'aide de vos propres données d'entraînement.

Dans cet atelier de programmation destiné aux débutants, vous allez vous familiariser avec le générateur. Les générateurs utilisent les derniers grands modèles de langage (LLM) génératifs de Google pour générer des réponses d'agent. Dans le cadre de cet atelier de programmation, vous utiliserez un générateur qui extrait des informations d'un datastore afin de prendre des décisions éclairées.

Découvrez comment créer un chatbot Dialogflow personnalisé pour Google Chat avec des réponses dynamiques sous forme de fiches.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à résoudre des problèmes liés aux séries temporelles à l'aide de Vertex AI en utilisant Notebooks, l'entraînement, la prédiction et BigQuery ML.

Utilisez Gemini Code Assist pour écrire des tests pour votre code.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à entraîner votre modèle dans le cloud avec les réglages d'hyperparamètres. Nous allons vous montrer comment procéder avec PyTorch, mais vous pouvez le faire dans la structure de votre choix.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Text-to-Speech avec C#.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Translation avec C#.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser l'API Text-to-Speech avec Python.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à orchestrer et automatiser des services d'API basés sur Google Cloud et HTTP avec Workflows.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à installer et à utiliser des outils Cloud pour Windows PowerShell.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser l'API Vision avec Python.

Créez une application de prédiction d'évaluation du succès des films et de prescription de films à l'aide de requêtes SQL BigQuery et de l'API Vertex AI PaLM.

Synthèse du code source des dépôts GitHub disponible sous forme d'ensemble de données public BigQuery, à l'aide du grand modèle de langage Vertex AI pour la génération de texte (texte-bison) en tant que fonction distante hébergée dans BigQuery.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un microservice qui s'attaque aux autres microservices en "lançant" du jamón entre eux dans une arène.

Dans cet atelier de programmation, vous allez entraîner un classificateur d'images à l'aide d'AutoML Vision Edge dans ML Kit, puis l'exécuter sur un téléphone Android ou iOS à l'aide du SDK ML Kit.

Développez une application de chat à l'aide du framework Python Flask et du modèle d'API Vertex AI PaLM.

Dans cet atelier de programmation, vous allez faire vos premiers pas avec le kit Cloud Foundation, puis suivre une série d'étapes pour ajouter une fonctionnalité à un module du kit Cloud Foundation.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à connecter un cluster AlloyDB à une base de données Oracle déployée sur un réseau distinct connecté via un VPN.

Découvrez les principes de base de BigQuery et apprenez à interroger des téraoctets de données publiques en utilisant les données de commit GitHub comme exemple.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un microservice qui affrontera d'autres microservices en "lançant" des feuilles les uns sur les autres dans une arène.

Découvrez comment charger et interroger des données avec bq, un outil de ligne de commande basé sur Python pour BigQuery.

Cet atelier de programmation Google Apps Script de niveau intermédiaire utilise deux plates-formes de développement Google: Google Workspace et la console Google Cloud. Plus précisément, il utilise l'API BigQuery de la console Cloud (en tant que service avancé Apps Script), ainsi qu'une paire de services Google Workspace intégrés: Google Sheets et Google Slides. L'objectif de cette application exemple est de montrer aux utilisateurs qu'ils peuvent automatiser la dernière étape, de l'analyse du big data à la présentation de diapositives, le tout avec un peu de code (relativement) court.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser BigQuery afin de créer des modèles de machine learning pour des ensembles de données Analytics 360.

Dans cet atelier de programmation, nous allons implémenter un schéma d'ingestion de données pour charger des données de santé au format CSV dans BigQuery à l'aide de Cloud Data Fusion.

Dans cet atelier de programmation, vous allez comparer les requêtes Cassandra courantes qui permettent d'insérer, de mettre à jour, de lire et de supprimer des données à leur équivalent Cloud Bigtable avec le client Java.

Dans cet atelier de programmation, nous allons vous présenter l'une des méthodes les plus simples pour écrire du code qui accède aux technologies de développement Google. Tout se fait en appliquant JavaScript, un langage de développement Web populaire. À l'aide de Google Apps Script, vous allez rédiger du code pour extraire une adresse postale d'une cellule dans une feuille de calcul Google Sheets, générer un plan Google Maps basé sur l'adresse, puis envoyer le plan en pièce jointe à l'aide de Gmail. Et le meilleur dans tout ça ? Il ne comporte que quatre lignes de code.

Dans cet atelier, vous allez entraîner un modèle à l'aide de BigQuery Machine Learning, puis l'exporter et le déployer vers Vertex AI. Il s'agit de la toute dernière offre de produits d'IA de Google Cloud. Vous allez apprendre à effectuer les

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à configurer une stratégie de sécurité périphérique Cloud Armor à l'aide de règles définies par l'utilisateur.

Cet atelier s'appuie sur le concept de fulfillment dans Dialogflow. Vous allez apprendre à créer un ensemble de données et une table dans BigQuery, puis à configurer les détails de l'intégration BigQuery dans le traitement Dialogflow et à tester l'expérience de conversation.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un microservice qui va les combattre en "lançant" des "peaches" les uns sur les autres dans une arène.

Cet exemple présente une fonction Cloud écrite en Python qui initialise le module Vertex AI, puis fournit un point de terminaison pour appeler le modèle PaLM Text Bison.

Créez un cas d'utilisation de la synthèse de texte pour permettre aux utilisateurs de résumer des articles, du texte et d'autres formes de contenu à l'aide de Google Cloud Vertex AI sur une application Web Svelte Kit.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser des modèles génératifs pour synthétiser des informations à partir d'un texte en utilisant la méthode d'accumulation

L'objectif de cet atelier est d'explorer la fonctionnalité d'allocation de ports dynamique (DPA) de Cloud NAT.

L'objectif de cet atelier est d'explorer la fonctionnalité des règles de Cloud NAT

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer une visualisation personnalisée à utiliser dans un rapport Looker Studio.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser dscc-gen, un outil de création de modèles de projets, afin de créer une visualisation de la communauté pour Data Studio.

Cet atelier de programmation vous explique comment utiliser les API REST Google Workspace. L'exemple sera réalisé en Python par souci de concision et de disponibilité, mais vous pouvez également choisir d'utiliser le langage de développement de votre choix. Pour conclure, les utilisateurs doivent créer un script simple affichant les 100 premiers fichiers, dossiers de votre Google Drive à l'aide de son API.

Découvrez comment déployer des frameworks JavaScript tels qu'Angular, Nuxt.js et Next.js sur Cloud Run.

Découvrez comment exécuter l'inférence LLM sur des GPU Cloud Run avec vLLM et le SDK OpenAI pour Python

Découvrez comment créer un service Cloud Run qui décrit l'image dans chaque scène d'une vidéo à l'aide de Vertex AI et de l'API Video Intelligence.

Découvrez comment configurer un service Cloud Run pour accéder à un service Cloud Run interne à l'aide de la sortie VPC directe.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à traiter les messages Gmail de manière automatique et automatisée à l'aide des API G Suite et de Google Cloud Functions.

Découvrez comment créer un job Cloud Run qui décrit l'image dans chaque scène d'une vidéo à l'aide de Vertex AI et de l'API Video Intelligence.

Découvrez comment envoyer une requête à Vertex AI Search à partir d'un service Cloud Run.

Découvrez comment accéder à un service Cloud Run d'entrée interne uniquement à l'aide de la sortie VPC directe tout en conservant l'accès Internet public.

Découvrez comment provisionner un cluster HPC évolutif de manière dynamique à l'aide de Google Compute Engine, de Google Deployment Manager et du gestionnaire de charges de travail Slurm.

Déployer automatiquement vos modifications de GitHub vers Cloud Run à l'aide de Cloud Build

Utiliser Cloud Run comme point de terminaison pour l'appel de fonction Gemini.

Dans cet atelier de programmation, vous allez configurer un projet Google Cloud que vous utiliserez dans les ateliers suivants. Vous apprendrez également à modifier des fichiers et à exécuter des commandes de terminal à l'aide de Cloud Shell.

Découvrez comment déployer une discussion générée par Gemini sur Cloud Run à l'aide d'express.js, htmx et tailwindCSS.

Dans cet atelier de programmation, nous présentons une solution permettant d'accéder à des données cliniques dans GCP et de les analyser à l'aide de BigQuery et d'AI Platform Notebooks.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser l'API Google Docs pour créer un document Google Docs et écrire la transcription d'un fichier audio dans ce document. L'API Speech-to-Text vous permet d'obtenir la transcription du fichier audio concerné.

Dans cet atelier de programmation, nous allons implémenter un schéma d'ingestion de données pour charger des données de santé au format FHIR - R4 (ressources standards) dans BigQuery à l'aide des API FHIR Cloud Healthcare.

Microsoft.NET Core est une version Open Source et multiplate-forme de.NET qui peut s'exécuter de manière native dans des conteneurs..NET Core est disponible sur GitHub et géré par Microsoft et la communauté.NET. Cet atelier déploie une

Dans cet atelier de programmation, vous allez découvrir les fonctionnalités de trafic avancées disponibles dans le nouvel équilibreur de charge HTTPS externe.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser Document AI Warehouse pour ingérer, traiter et effectuer des recherches dans le texte intégral de documents.

Dans cet atelier de programmation, vous allez écouter des événements provenant de Pub/Sub, de Cloud Storage et de Cloud Audit Logs avec Eventarc, puis les transmettre à un service Kubernetes s'exécutant sur Google Kubernetes Engine (GKE).

Dans cet atelier de programmation, vous allez chiffrer et déchiffrer des données à l'aide de clés asymétriques Cloud KMS.

Dans cet atelier, vous allez créer une distribution CDN et appliquer des règles Cloud Armor pour protéger votre cache périphérique.

Dans cet atelier de programmation, vous allez chiffrer et déchiffrer des données à l'aide de Cloud KMS.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à renseigner une feuille de calcul Google à partir d'une fonction Cloud qui réagit à l'importation d'un fichier CSV dans Cloud Storage.

Découvrez comment ajouter l'utilisation des tâches d'extraction de la file d'attente de tâches à une application de base App Engine NDB Python 2.

Dans ce tutoriel, vous allez créer des fonctions HTTP Cloud Functions en Python.

Découvrez comment migrer une application NDB Python 2 App Engine de l'application de file d'attente de tâches (tâches d'extraction) vers Cloud NDB Cloud Pub/Sub, suivie d'une mise à niveau vers Python 3

Découvrez comment ajouter l'utilisation du POP à une application App Engine Python 2 simple

Découvrez comment migrer l'utilisation du POP vers Cloud Storage pour une application ndb à App Engine Python 2.

Découvrez comment ajouter l'utilisation de Memcache à une application de base App Engine NDB pour Python 2.

Découvrez comment migrer une application NDB Python 2 App Engine Application Memcache vers Cloud NDB Cloud Memorystore (pour Redis), suivi d'une mise à niveau vers Python 3

Apprenez à utiliser Stackdriver Logging et Stackdriver Trace pour Cloud Functions.

Apprenez à convertir une application App Engine Python simple (ou à décomposer une application monolithique de grande envergure en microservices) et à la migrer vers Cloud Functions.

Utiliser les services groupés App Engine dans des environnements d'exécution de 2e génération

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Google Cloud Translation avec Node.js, et à l'exécuter en local ou à la déployer sur une plate-forme de calcul sans serveur cloud (App Engine, Cloud Functions ou Cloud Run).

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à utiliser l'API Natural Language avec C#.

Découvrez comment conteneuriser une application App Engine simple et la migrer vers Cloud Run à l'aide de Cloud Buildpacks.

Découvrez comment ajouter l'utilisation des tâches d'envoi de la file d'attente de tâches à une application de base App Engine NDB Python 2.

Découvrez comment migrer une application NDB Python 2 App Engine l'application du service des utilisateurs vers Cloud NDB ; Cloud Identity Platform, suivie d'une mise à niveau vers Python 3.

Découvrez comment migrer une application App Engine simple de Cloud Datastore vers Cloud Firestore.

Dans cet atelier, vous allez apprendre à décomposer un site Web monolithique en microservices et à les déployer sur Google Kubernetes Engine.

Découvrez comment migrer une application App Engine simple de Cloud NDB vers Cloud Datastore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez migrer un serveur Web simple de Compute Engine vers Kubernetes Engine à l'aide de Migrate for Anthos.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à configurer un équilibreur de charge réseau pour répartir le trafic entre les instances backend de l'équilibreur de charge en fonction des pondérations signalées par une vérification d'état HTTP utilisant l'équilibrage de charge pondérée.

Dans cet atelier, vous allez ingérer directement un ensemble de données BigQuery et entraîner un modèle de détection de fraudes à l'aide de TensorFlow Enterprise sur Google Cloud AI Platform.

Dans cet atelier, vous allez créer un fichier tf.keras pour identifier les transactions frauduleuses à l'aide de TensorFlow, puis interpréter les résultats du modèle avec le SDK Explainable AI de Cloud.

Créez une application de génération de postures pour générer des images basées sur des requêtes de pose créées par l'utilisateur avec des données extraites de la base de données Spanner à l'aide de l'API de l'application serveur.

Dans cet atelier de programmation, vous discuterez avec vos utilisateurs ou poserez des questions sur votre documentation en utilisant l'IA générative en Java, en intégrant le grand modèle de langage PaLM et en vous appuyant sur le framework d'orchestration des LLM LangChain4J.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser l'appel de fonction dans Gemini pour créer une application permettant aux utilisateurs de poser des questions sur les taux de change, d'extraire les dernières données d'une API externe, puis de répondre à l'utilisateur.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser l'interface utilisateur Web de BigQuery pour comprendre le partitionnement et le clustering dans BigQuery.

Vous connaissez peut-être les SDK Firebase pour Android et iOS, mais saviez-vous qu'il existe un langage C++ SDK conçu uniquement pour les jeux multiplates-formes ? Dans cet atelier, nous ajouterons le C++ SDK à un projet Android via CMake, ajoutez quelques données analytiques de base pour améliorer votre jeu, puis partagez-le avec vos amis et vos testeurs pour commencer à recueillir des commentaires.

Dans cet atelier de programmation, vous allez concevoir et implémenter un module complémentaire Gmail qui permet aux utilisateurs d'ajouter facilement des dépenses à partir de reçus dans une feuille de calcul Google Sheets sans quitter Gmail.

Dans cet atelier de programmation, vous commencerez à utiliser l'IA générative en Java, en intégrant le grand modèle de langage PaLM et en vous appuyant sur le framework d'orchestration des LLM LangChain4J.

Dans cet atelier de programmation, nous allons nous intéresser à une solution de démarrage rapide, la synthèse par IA, qui utilise des modèles Vertex AI pour résumer les documents PDF importés dans Google Cloud Storage. Nous utiliserons Gemini Code Assist pour comprendre la solution et y ajouter de nouvelles fonctionnalités.

Dans cet atelier de programmation, nous verrons comment utiliser la fonctionnalité M'aider à écrire pour créer des tests de surveillance synthétique pour vos services existants.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à exploiter Dataprep, BigQuery et Looker pour analyser l'impact de différents prix de vente et prendre des décisions éclairées afin d'optimiser le prix des produits.

Code source permettant de créer une commande Slack Slash pour la synthèse de texte dans l'application Slack. L'application Slack utilise la fonction Cloud pour appeler l'API PaLM afin de synthétiser du texte.

Dans cet atelier de programmation, vous allez créer un équilibreur de charge proxy TCP/SSL avec un service de backend et utiliser Cloud Armor pour limiter l'accès à l'équilibreur de charge à un ensemble spécifique de clients utilisateurs.

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment configurer Apache Spark et des notebooks Jupyter sur Cloud Dataproc à l'aide de composants facultatifs et de la passerelle des composants.

Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à utiliser Secret Manager avec Python

Dans cet atelier de programmation, nous allons implémenter un schéma d'ingestion de données pour charger des données de santé au format CSV dans BigQuery à l'aide de Cloud Data Fusion en temps réel.

Créez une application de recherche de similarités pour les recommandations de vêtements basées sur les entrées utilisateur. Effectuez une recherche sur les données stockées dans Spanner et indexées par Vector Search pour répondre avec les plus proches voisins.

OpenTelemetry est le standard dans l'industrie pour l'observabilité système sur les traces et les métriques. Cette session explique comment instrumenter les métriques d'application à l'aide d'OpenTelemetry et comment les utiliser dans Cloud Monitoring et d'autres outils de surveillance.

Dans cet atelier de programmation, vous allez ajouter des notifications push à une application iOS avec Firebase Cloud Messaging.

Dans cet atelier de programmation, vous allez développer une API Web basée sur des solutions sans serveur Google Cloud pour publier une étagère et ses livres. Vous allez créer une fonction Cloud pour importer des exemples de données, un conteneur Cloud Run pour proposer une API Web backend réutilisable, et une application Web App Engine pour proposer une interface Web permettant de parcourir la bibliothèque de livres.

Accédez aux fichiers dans Cloud Storage avec l'abstraction Spring Resource.

Dans cet atelier de programmation, vous allez utiliser Duet AI, un collaborateur de Google Cloud optimisé par l'IA. Vous découvrirez comment utiliser le chat Duet AI et l'aide au codage intégrée pour générer du code, le comprendre et plus encore.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer un cluster AlloyDB, à déployer le service de récupération de bases de données par IA générative et à créer un exemple d'application à l'aide de ce service.

Nous utiliserons Gemini pour nous aider à créer une application de synthèse des données d'étagères capable de transférer simplement les données BigQuery sur le Web et déployée sur Cloud Run.

Dans cet atelier de programmation, vous allez apprendre à créer une application Google Chat.

Dans cet atelier, vous allez utiliser Vertex AI pour exécuter un job d'entraînement personnalisé. Cet atelier fait partie d'une série de vidéos appelée Passer du prototype à la mise en production. Vous y créerez un modèle de classification d'images à

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Cloud SQL Insights vous permet de détecter, de diagnostiquer et d'éviter les problèmes de performances des requêtes pour les bases de données Cloud SQL. Il fournit des informations en libre-service, une surveillance intuitive et des diagnostics qui

Dans cet atelier de programmation, les développeurs créent un workflow de traitement d'images dans le cloud rédigé en Python et utilisant les API G Suite et GCP. Plus précisément, vous allez télécharger un fichier image depuis Google Drive, l'archiver dans Google Cloud Storage, analyser son contenu à l'aide de Google Cloud Vision et générer des données de rapport dans Google Sheets.

Découvrez comment migrer une application App Engine simple de ndb vers Cloud NDB.

Découvrez comment migrer une application App Engine Python de webapp2 vers le framework Web Flask.

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