Sviluppare un sistema di assistenza didattica basato sull'IA funzionale chiamato "Aidemy" sulla piattaforma Google Cloud, che metta in evidenza la potenza dei sistemi multi-agente. Acquisisci esperienza pratica nella progettazione, nella creazione e nel deployment di un sistema multi-agente complesso su Google Cloud, padroneggia i concetti chiave nello sviluppo di applicazioni LLM e comprendi i vantaggi delle architetture basate su eventi.

In questo codelab, creerai un'applicazione di ricerca vettoriale basata su RAG progettata per trovare giocattoli corrispondenti alla ricerca dei clienti (tramite testi e immagini), creare giocattoli personalizzati in base alla richiesta dell'utente e prevedere il prezzo del giocattolo creato personalizzato utilizzando AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j e GenAI Toolbox per i database.

In questo codelab imparerai a creare un cluster AlloyDB, a eseguire il deployment del servizio di recupero di database di AI generativa per i database e a creare un'applicazione di esempio utilizzando il servizio.

In questo codelab imparerai a eseguire il deployment di AlloyDB Omni su un cluster GKE, a eseguire il deployment di un modello di IA nello stesso cluster, a registrare il modello in AlloyDB Omni e a farli funzionare insieme.

In questo codelab imparerai a eseguire il deployment di AlloyDB Omni su una VM di calcolo, caricare i dati e utilizzare il motore colonnare AlloyDB per migliorare le prestazioni

In questo codelab imparerai a utilizzare AlloyDB AI in combinazione con la ricerca vettoriale e a creare un indice sui dati vettoriali

In questo codelab utilizzerai Gemini Code Assist, un collaboratore basato sull'IA di Google Cloud. Acquisirai familiarità con l'utilizzo di Gemini Chat e dell'assistenza per il codice in linea per generare codice, comprenderlo e svolgere altre attività di programmazione con l'aiuto dell'IA.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'integrazione dell'AI di Cloud SQL in combinazione con la ricerca vettoriale e a creare un indice sui dati vettoriali

In questo codelab scoprirai come creare un collegamento privato per AlloyDB

In questo codelab imparerai a creare un collegamento a Private Services per Cloud SQL

In questo codelab, creerai e distribuirai una cassetta degli attrezzi per la tua applicazione di previsione dei prezzi che utilizza AlloyDB e le funzionalità di IA generativa utilizzando il servizio Gen AI Toolbox for Databases.

Scopri come creare un'app web con Firebase Data Connect e GraphQL

Questo codelab ti guida nella creazione di un'app di consigli sulle posizioni yoga basata sulle conoscenze. L'app risponde alle domande degli utenti suggerendo posizioni yoga corrispondenti. Imparerai a creare una raccolta Firestore di posizioni yoga da un set di dati Hugging Face, a configurare la ricerca vettoriale di Firestore e a integrare tutto in un'applicazione Flask.

In questo codelab, creerai un'app di ricerca di posizioni yoga contestuale basata sulle conoscenze, progettata per rispondere alle domande degli utenti sulle posizioni yoga in base alle loro domande. Consente inoltre di svolgere attività amministrative come la creazione e la modifica delle posizioni yoga.

In questo codelab, creerai un'app per Android con ML Kit che utilizza il machine learning on-device per riconoscere, identificare la lingua e tradurre il testo da 59 lingue. Imparerai inoltre a integrare la libreria CameraX per svolgere queste attività da un feed della fotocamera in tempo reale.

Questo codelab ti guida nella creazione di un'app di consigli sulle posizioni yoga basata sulle conoscenze. L'app risponde alle domande degli utenti suggerendo posizioni yoga corrispondenti. Imparerai a creare una raccolta Firestore di posizioni yoga da un set di dati Hugging Face, a configurare la ricerca vettoriale di Firestore e a integrare tutto in un'applicazione Node.js.

In questo codelab, eseguirai il passaggio a una versione moderna di una vecchia applicazione PHP su Google Cloud, la eseguirai in un contenitore, la eseguirai in Cloud Run e la collegherai a Cloud SQL. Inoltre, esplorerai il CI/CD delle applicazioni con Cloud Build e lo proteggerai con Secret Manager.

Crea funzionalità di un'app per Android con liste di cose da fare, aggiungendo l'autenticazione, il monitoraggio delle prestazioni, una UI dichiarativa e la segnalazione delle funzionalità, il tutto con Firebase e Jetpack Compose.

Scopri come utilizzare la ricerca vettoriale di Firestore

In questo codelab imparerai a creare un'app per iOS che utilizza Cloud Firestore.

In questo codelab imparerai a creare un'app web che utilizza Cloud Firestore.

In questo codelab aggiungerai funzionalità a un'app web di marketplace online utilizzando le Estensioni Firebase.

In questo codelab imparerai a creare un'app per Android che utilizza Cloud Firestore.

In questo codelab imparerai a utilizzare la piattaforma Firebase sul web creando un'app di chat.

Scopri come eseguire un job Cloud Run in base a una pianificazione all'interno di un perimetro dei Controlli di servizio VPC utilizzando Cloud Scheduler e un servizio Cloud Run

Attiva il collegamento a PSC nell'istanza Cloud SQL esistente in cui è abilitata la rete di accesso privato ai servizi. Quindi connettiti tramite l'endpoint PSC in un altro progetto

Crea un'istanza CloudSQL con il collegamento a un servizio PSC. Connettilo tramite l'endpoint PSC di un altro progetto

Scopri come utilizzare le Estensioni Firebase con l'API Gemini per creare un'app web con funzionalità basate sull'IA, come i consigli personalizzati.

In questo codelab imparerai a utilizzare la piattaforma Firebase su iOS in Swift.

In questo codelab, configurerai Firebase Performance Monitoring in un'app web e imparerai a utilizzarlo per assicurarti che la tua app funzioni correttamente per gli utenti finali.

Scopri come integrare Firebase con un'app Next.js.

Scopri come utilizzare Firebase Genkit per creare funzionalità di AI generativa con le competenze e gli strumenti di sviluppo di app che già conosci.

In questo codelab imparerai a creare un'app per Android con la piattaforma Firebase.

In questo codelab, imparerai come proteggere un'app web da accessi non autorizzati.

In questo codelab imparerai a utilizzare Cloud Functions for Firebase per inviare notifiche agli utenti di un'app di chat.

In questo codelab scoprirai Google Cloud Functions (2ª gen.). Nello specifico, eseguirai il deployment di funzioni che rispondono a chiamate HTTP, messaggi Pub/Sub, eventi Cloud Storage e Cloud Audit Logs.

In questo codelab creerai un'istanza Spanner e imparerai a utilizzare Spanner Graph.

Questo lab mostra come utilizzare PySpark su Dataproc per caricare i dati da BigQuery e salvarli in Google Cloud Storage.

Scopri come eseguire la diffusione stabile su una GPU Cloud Run

come iniziare a utilizzare le funzioni Cloud Run basate su eventi

In questo codelab, cripterai e decripterai i dati utilizzando le chiavi asimmetriche Cloud KMS.

Scopri come eseguire il deployment di un sito web con Cloud Run, che offre l'agilità serverless alle tue app containerizzate.

In questo codelab, parlerai con i tuoi utenti, porrai domande sulla tua documentazione o amplierai un modello con chiamate di funzione, utilizzando l'IA generativa in Java, integrando il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) Gemini su Vertex AI e sfruttando il framework LangChain4j

Scopri come scrivere codice, eseguire il deployment e il debug di Cloud Functions per Node.js da Visual Studio Code sulla tua macchina locale.

Scopri come eseguire la diffusione stabile su una GPU Cloud Run

Scopri come creare un chatbot per la vendita al dettaglio con Dialogflow CX, una piattaforma di IA conversazionale (CAIP) per la creazione di agenti virtuali

In questo codelab, imparerai a eseguire il deployment di Wagtail utilizzando componenti serverless: Cloud Run per il motore web, Cloud SQL per il database e Cloud Build per gli asset multimediali.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Confidential Space per eseguire transazioni di asset digitali con calcoli multiparti.

Scopri come eseguire il deployment di un file system parallelo Lustre nella piattaforma Google Cloud utilizzando gli script open source Lustre Deployment Manager.

In questo tutorial imparerai a utilizzare l'API Translation con Python.

In questo codelab, imparerai ad aggiungere Firebase Authentication a un'app Flutter con poche righe di codice.

In questo codelab, imparerai a proteggere i modelli di machine learning e la proprietà intellettuale utilizzando Confidential Space

In questo codelab imparerai a convalidare un'applicazione web con Firebase App Check e reCAPTCHA prima di effettuare richieste all'API Places

In questo codelab, creerai un'applicazione di chat basata sulle conoscenze progettata per rispondere alle domande dei clienti, guidare la scoperta dei prodotti e personalizzare i risultati di ricerca per un set di dati di e-commerce.

In questo tutorial imparerai ad addestrare ed eseguire un modello con vLLM su GKE tramite un DAG Airflow.

In questo codelab, imparerai a sfruttare la funzionalità dell'immagine container firmata per migliorare l'usabilità di Confidential Space.

Accedere a Gemini da una VM tramite SDK Python ed endpoint PSC

In questo codelab, utilizzerai Vertex AI Conversation per creare, configurare ed eseguire il deployment di un agente Data Store e di un'app di chat per rispondere alle domande dei clienti sui prodotti del Google Store.

Funzione Cloud Functions che dimostra come elaborare un file caricato in Google Cloud Storage ed eseguire un riepilogo utilizzando l'API Vertex AI PaLM sui contenuti.

Creeremo un modello di previsione del punteggio dei film utilizzando Vertex AI AutoML, ne eseguiremo il deployment su un endpoint API e attiveremo l'API di previsione da Java Cloud Functions.

Creeremo un modello di previsione del punteggio dei film utilizzando solo SQL con BigQuery ML

In questo codelab, imparerai come eseguire l'ottimizzazione supervisionata di un LLM utilizzando Vertex AI.

In questo codelab imparerai a creare un sistema di risposta alle domande multimodale utilizzando Gemini Pro.

In questo codelab, imparerai a utilizzare l'API Google Cloud Translation con Python e a eseguirla localmente o a eseguire il deployment su una piattaforma di computing serverless di Cloud (App Engine, Cloud Functions o Cloud Run).

In questo codelab, imparerai a trasformare i dati dei sondaggi di Moduli Google utilizzando Dataprep e eseguirne il push in BigQuery per un'analisi più approfondita.

In questo codelab, imparerai a utilizzare l'API Google Cloud Translation con Python e a eseguirla localmente o a eseguire il deployment su una piattaforma di computing serverless di Cloud (App Engine, Cloud Functions o Cloud Run).

In questo codelab, imparerai a utilizzare l'API Google Cloud Translation con Python e a eseguirla localmente o a eseguire il deployment su una piattaforma di computing serverless di Cloud (App Engine, Cloud Functions o Cloud Run).

In questo codelab, imparerai a eseguire il deployment di Django utilizzando componenti serverless: Cloud Run per il motore web, Cloud SQL per il database e Cloud Build per gli asset multimediali.

In questo codelab, scoprirai gli eventi per Cloud Run. In particolare, ascolterai eventi da Cloud Pub/Sub, Audit Logs, Cloud Storage e Cloud Scheduler e ascolterai come produrre/utilizzare eventi personalizzati.

Spring Native è un progetto emergente destinato a entrare nella linea principale in Spring 6.x e Spring Boot 3.x, il che significa che ora è il momento perfetto per familiarizzare con questo strumento alcuni mesi prima del suo rilascio.

In questo codelab, creerai un bilanciatore del carico TCP/SSL con un servizio di backend e limiterai l'accesso al bilanciatore del carico solo a un insieme specifico di client utente.

In questo codelab, imparerai a proteggere la condivisione dei dati tra più parti preservandone la riservatezza utilizzando Confidential Space

In questo codelab, crei un'estensione Firebase per il geohashing. Questo codelab introduttivo ti insegna come convertire una funzione Cloud Functions esistente in un'estensione Firebase che può essere distribuita facilmente a milioni di sviluppatori e contribuire a estendere i loro progetti Firebase.

In questo codelab, l'utente utilizzerà App Distribution e il nostro plug-in fastlane per distribuire una build per iOS e registrare i dispositivi di test. L'utente dovrà poi esportare un file .txt di dispositivi e UDID dalla console di distribuzione delle app e automatizzare la registrazione di questi dispositivi (un requisito per la distribuzione di build iOS ad hoc).

Scopri come creare un'app mobile Flutter con Firebase.

Crea un'app web da zero con Firebase e l'editor online StackBlitz. Utilizzerai HTML e JavaScript di base per comunicare con Firebase. Questa è un'ottima introduzione all'utilizzo della Console Firebase e all'integrazione di Firebase in un'app. Non sono necessarie conoscenze preliminari approfondite o installazioni di software.

In questo codelab, creerai una presentazione utilizzando l'API Presentazioni Google e BigQuery per segnalare un'analisi delle licenze software più comuni.

Scopri come implementare l'autenticazione a più fattori e creare requisiti di autenticazione personalizzati con le funzioni di blocco

In questo codelab, utilizzerai l'API HTTP v1 di FCM per inviare notifiche push a un'app in esecuzione su più piattaforme. Per creare l'app puoi utilizzare Flutter, che funziona perfettamente su Android/iOS/web.

Questo lab mostra come utilizzare Spark MLlib e spark-nlp per eseguire attività di machine learning e NLP su grandi quantità di dati.

In questo lab scoprirai come utilizzare AI Platform Notebooks per la prototipazione dei flussi di lavoro di machine learning. Tratteremo la creazione di un'istanza di blocchi note personalizzata, il monitoraggio del codice del blocco note in Git e il debug dei modelli con lo strumento What-If.

Scopri come utilizzare le revisioni nelle funzioni di Cloud Run per la suddivisione del traffico, implementazioni graduali e rollback.

Impara a conoscere Google Cloud eseguendo il deployment di un microservizio su Cloud Run e unendoti a una voce virtuale in cui il tuo microservizio lancerà "arcobaleni" su altri microservizi, in competizione per vincere. Potrai eseguire il deployment di microservizi Kotlin, Java, Go, Python o Node.js, scoprendo di volta in volta i container e Cloud Run. Scopri se riesci a totalizzare più punti rispetto agli altri avventurieri migliorando continuamente il tuo algoritmo.

In questo codelab, scoprirai le funzioni di Google Cloud Run in C#. Nello specifico, eseguirai il deployment di funzioni C# che rispondono a HTTP e CloudEvents da varie origini Google Cloud.

In questo codelab, imparerai a utilizzare l'API Google Cloud Translation con Python e a eseguirla localmente o a eseguire il deployment su una piattaforma di computing serverless di Cloud (App Engine, Cloud Functions o Cloud Run).

In questo tutorial imparerai a utilizzare l'API Natural Language con Python.

Scopri come eseguire il deployment, scalare e aggiornare il tuo sito web con GKE.

In questo codelab, creerai un'orchestrazione di microservizi basata su eventi per elaborare le immagini con Eventarc e Workflows

In questo codelab, imparerai a trasmettere un messaggio push a un gruppo selezionato di istanze dell'app utilizzando gli argomenti FCM.

Scopri le novità di Gemini Code Assist Enterprise e come può aiutare la tua organizzazione a creare con Google Cloud.

In questo codelab imparerai a proteggere la condivisione di dati tra più parti preservandone la riservatezza utilizzando Confidential Space. Questo codelab è incentrato su come utilizzare Confidential Space con risorse protette ospitate in posizioni diverse da Google Cloud. Scoprirai come richiedere un token personalizzato dal Servizio di attestazione di Google fornendo un nonce, un segmento di pubblico e un tipo di token PKI.

In questo codelab imparerai a creare un collegamento a Private Services per CloudSQL

Scopri come proteggere Cloud Functions richiedendo l'autenticazione per le chiamate

Questa guida fornisce le istruzioni per eseguire la transizione di un bilanciatore del carico di rete esistente dal backend di un pool di destinazione a un servizio di backend regionale.

In questo codelab scoprirai la suite operativa di Google Cloud. Il lab includerà l'installazione di un'applicazione di esempio utilizzando gcloud. Una volta eseguito il deployment dell'applicazione di esempio, utilizzerai Cloud Monitoring per definire dashboard, avvisi, controlli di uptime e altro ancora.

Scopri come proteggere le funzioni Cloud Run richiedendo l'autenticazione per l'invocazione

Codelab che illustra come utilizzare Firebase Emulator Suite durante lo sviluppo con Flutter. Il codelab utilizzerà gli emulatori Auth e Firestore per dimostrare l'uso dell'emulatore.

In questo lab imparerai a eseguire un job di addestramento di modelli personalizzati utilizzando l'SDK Kubeflow Pipelines su Vertex Pipelines. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per l'esecuzione di questo lab su Google Cloud è di

In questo lab utilizzerai Vertex AI per eseguire un job di addestramento personalizzato. Questo lab fa parte della serie di video Prototype to Production. Creerai un modello di classificazione delle immagini utilizzando il set di dati Flowers. Per

In questo lab utilizzerai Vertex AI per eseguire un job di addestramento distribuito su Vertex AI Training utilizzando TensorFlow. Questo lab fa parte della serie di video Prototype to Production (Dal prototipo alla produzione). Assicurati di

In questo lab utilizzerai Vertex AI per ottenere previsioni da un modello di classificazione delle immagini preaddestrato. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per eseguire questo lab su Google Cloud è di circa 1$. Questo lab

In questo lab imparerai a creare ed eseguire pipeline ML con Vertex Pipelines. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per eseguire questo lab su Google Cloud è di circa 25$. Questo lab utilizza la più recente offerta di prodotti AI

In questo lab imparerai ad analizzare i metadati delle esecuzioni di Vertex Pipelines con Vertex ML Metadata. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per eseguire questo lab su Google Cloud è di circa 2$. Questo lab utilizza la più

In questo lab imparerai a eseguire un job di addestramento personalizzato in Vertex AI Training con la funzionalità di pacchettizzamento automatico. I job di addestramento personalizzati su Vertex AI utilizzano i container. Se non vuoi creare la tua

In questo lab utilizzerai Vertex AI per eseguire un job di ottimizzazione degli iperparametri su Vertex AI Training. Questo lab fa parte della serie di video Prototype to Production (Dal prototipo alla produzione). Assicurati di completare il lab

Utilizzeremo Gemini per creare suggerimenti di libri e analisi di riepilogo con BigQuery (IA generativa solo SQL).

Scopri come convertire una semplice app Java App Engine, containerizzarla con Buildpacks e spostarla in Cloud Run

Scopri come convertire una semplice app Java App Engine, containerizzarla con Jib e spostarla in Cloud Run

In questo codelab imparerai a configurare funzionalità di ottimizzazione avanzate del bilanciamento del carico per il bilanciamento del carico delle applicazioni esterne globali.

Utilizzeremo Gemini per creare un'applicazione di riassunto degli scaffali che porta semplicemente i dati BigQuery sul web e ne viene eseguito il deployment in Cloud Run.

Scopri come convertire una semplice app Java App Engine, containerizzarla con Docker e spostarla in Cloud Run

In questo codelab, inizierai a utilizzare Cloud Foundation Toolkit(CFT) e completerai una serie di passaggi per aggiungere una funzionalità a un modulo CFT.

In questo codelab, utilizzerai Vertex AI per generare un quiz di cultura generale in base ad alcune specifiche fornite. Testerai il generatore di quiz in un ambiente di sviluppo ospitato nel cloud e quindi lo rendi disponibile pubblicamente eseguendo il deployment in Google Cloud Run. Alla fine del lab, integrerai il generatore di quiz con un'app completa.

In questo codelab, creerai un motore di ricerca di qualità Google in grado di aiutarti a rispondere alle query dai tuoi documenti e file di testo utilizzando Vertex AI Search/Agent Builder.

Creeremo un'app per suggerimenti e riassunti di libri utilizzando l'AI generativa di Vertex AI (Gemini) in una funzione Cloud Functions come funzione remota da BigQuery.

In questo codelab, creerai un'app per Android con ML Kit che utilizza il machine learning sul dispositivo per riconoscere, identificare le lingue e tradurre testi da 59 lingue. Imparerai inoltre a integrare la libreria di CameraX per svolgere queste attività dal feed videocamera in tempo reale.

In questo lab utilizzerai la funzionalità di co-hosting dei modelli in Vertex AI per ospitare più modelli sulla stessa VM per le previsioni online. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per eseguire questo lab su Google Cloud è di

In questo lab imparerai a utilizzare le routine di previsione personalizzate su Vertex AI per scrivere una logica di preelaborazione e postelaborazione personalizzata. Sebbene questo esempio utilizzi Scikit-learn, le routine di previsione

use-cmek-to-encrypt-cloud-functions

In questo lab utilizzerai Vertex AI per addestrare e gestire un modello con dati tabulari. Questa è la più recente offerta di prodotti IA su Google Cloud ed è attualmente in anteprima. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per

In questo lab utilizzerai Vertex AI per addestrare e pubblicare un modello TensorFlow utilizzando il codice in un contenitore personalizzato. Sebbene in questo caso utilizziamo TensorFlow per il codice del modello, potresti facilmente sostituirlo con

In questo lab utilizzerai Vertex AI per creare una pipeline che addestra un modello Keras personalizzato in TensorFlow. Utilizzeremo poi la nuova funzionalità disponibile in Vertex AI Experiments per monitorare e confrontare le esecuzioni del modello

In questo lab utilizzerai Vertex AI per eseguire un job di addestramento con più worker per un modello TensorFlow. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per l'esecuzione di questo lab su Google Cloud è di circa 5$. Questo lab

In questo lab imparerai ad addestrare un modello XGBoost su un set di dati finanziario, eseguirne il deployment su Vertex AI e analizzarlo con lo strumento What-if

In questo lab utilizzerai Vertex AI per ottenere previsioni online e batch da un modello addestrato in modo personalizzato. Questo lab fa parte della serie di video Prototype to Production (Dal prototipo alla produzione). Assicurati di completare il

In questo lab imparerai a utilizzare Vertex AI Workbench per l'esplorazione dei dati e l'addestramento di modelli ML. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per eseguire questo lab su Google Cloud è di circa 1$. Questo lab utilizza

In questo lab imparerai a utilizzare Vertex AI per l'ottimizzazione degli iperparametri e l'addestramento distribuito. Sebbene questo lab utilizzi TensorFlow per il codice del modello, i concetti sono applicabili anche ad altri framework ML. Al

come iniziare a utilizzare le funzioni Cloud Run basate su eventi

Scopri come utilizzare Ollama come file collaterale con GPU Cloud Run e Open WebUI come container in entrata frontend

Scopri come creare ed eseguire il deployment di un'app LangChain su Cloud Run

Scopri il concetto di fulfillment in Dialogflow.

Scopri come integrare l'API Vision con Dialogflow.

Imparerai come ascoltare in modo programmatico gli eventi e inviare azioni ai contenuti di Looker incorporati.

Imparerai come incorporare una dashboard di Looker con l'SDK Embed di Looker

Questo codelab illustra come utilizzare l'interfaccia a riga di comando gcloud per eseguire in modo programmatico una suite di test di grandi dimensioni in un sistema CI/CD esistente come Jenkins. Questo codelab è indipendente dalla piattaforma.

In questo tutorial imparerai a configurare e convalidare l'IP privato di Looker Cloud Core sul networking ibrido.

In questo codelab imparerai a configurare l'estensione riepilogo della dashboard di Looker per lo sviluppo locale e a eseguire il deployment dell'estensione in produzione.

Scopri come sviluppare un'app web con Firebase Emulator Suite.

In questo codelab imparerai a utilizzare Private Service Connect per concatenare il bilanciatore del carico L7.

In questo codelab, acquisirai esperienza pratica con un modello di architettura comunemente utilizzato per ottenere scalabilità e resilienza durante la gestione dei dati in tempo reale. Creerai un dispositivo IoT (Raspberry Pi) che misura i dati meteorologici e quindi creerai una pipeline di dati che include una coda di messaggi, una funzione serverless, un data warehouse basato su cloud e una dashboard di analisi utilizzando la piattaforma Google Cloud.

In questo codelab, creerai un semplice player musicale per Android, iOS e web utilizzando Flutter. Questo player si connetterà a Firebase RTDB, in modo che gli utenti possano sincronizzare la riproduzione su tutti i loro dispositivi.

Scopri come proteggere i dati di Firestore con le regole di sicurezza

Utilizzerai Cloud Dataflow, creerai un progetto Maven con l'SDK Cloud Dataflow ed eseguirai una pipeline di conteggio del lavoro distribuito utilizzando la console di Google Cloud Platform.

In questo lab imparerai a configurare e avviare le esecuzioni di blocchi note con Vertex AI Workbench. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo totale per eseguire questo lab su Google Cloud è di circa 2 $. Questo lab utilizza la più recente

In questo codelab imparerai a creare un database, eseguire il deployment del servizio di recupero GenAI Retrieval per i database e creare un'applicazione di chat di esempio utilizzando il servizio.

In questo codelab, insegnerai al computer a riconoscere le cifre scritte a mano con una precisione del 99%, in 100 righe di codice Python / Keras.

In questo codelab, scoprirai Private Service Connect per le API di Google. In particolare, creerai un endpoint di servizio per le API di archiviazione, creerai un bucket Cloud Storage e eseguire la convalida utilizzando il DNS.

Inizia a utilizzare Cloud Functions, l'ambiente di esecuzione serverless di Google per la creazione e la connessione di servizi cloud. Questo lab pratico spiega come creare, eseguire il deployment e testare una funzione Cloud Functions utilizzando la console Google Cloud

In questo tutorial imparerai a utilizzare l'API Video Intelligence con Python.

Query Insights per Cloud SQL consente di rilevare, diagnosticare e prevenire problemi di prestazioni delle query per i database Cloud SQL. Fornisce informazioni di monitoraggio self-service e diagnostiche che vanno oltre il rilevamento per aiutarti a

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API Google Cloud Vision con C#.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API DLP per classificare automaticamente i dati caricati su Cloud Storage. Basata sull'automazione della classificazione dei dati caricati su Cloud Storage

Scopri come creare e pubblicare un'immagine Docker ottimizzata per un'app Kotlin per Spring Boot in un attimo senza Docker o Dockerfile, quindi esegui l'immagine creata su Cloud Run.

In questo codelab, imparerai a trasformare il tuo codice ASP.NET Core in un'applicazione replicata in esecuzione su Kubernetes su Google Kubernetes Engine.

In questo codelab imparerai a creare un servizio basato su Java che espone un'API tramite gRPC. Quindi scriverai un client a riga di comando Java per il tuo servizio gRPC.

In questo codelab, imparerai come eseguire il deployment dell'app ASP.NET Core su Google Kubernetes Engine con Istio.

In questo codelab, imparerai a creare ed eseguire il deployment di pipeline di data science complesse con l'ottimizzazione degli iperparametri su Kubeflow Pipelines, senza utilizzare SDK o comandi dell'interfaccia a riga di comando.

In questo codelab, continuerai a lavorare su un'applicazione ASP.NET Core dalla parte 1 e aggiungerai altre funzionalità Istio.

In questo codelab, imparerai a eseguire la migrazione di un'app Cloud NDB e Cloud Tasks (v1) di App Engine 2 per Python 3, Cloud Datastore e Cloud Tasks (v2)

In questo codelab, imparerai a trasformare i microservizi Micronaut in un servizio replicato in esecuzione su Google Kubernetes Engine.

In questo codelab, configurerai un'installazione di Cloud AI Platforms Pipeline (KFP in hosting) con GKE, creerai ed eseguirai flussi di lavoro ML utilizzando Kubeflow Pipelines e definirai ed eseguirai pipeline dall'interno di un blocco note AI Platform Notebook (Jupyter).

In questo codelab, imparerai a creare un servizio C# per esporre un'API tramite gRPC e a creare un client C# per chiamare il tuo servizio gRPC.

Scopri come eseguire la migrazione di un NDB di App Engine e Python 2 App coda di attività (attività push) a Cloud NDB e Attività cloud

In questo codelab, imparerai a creare ed eseguire il deployment di pipeline di data science complesse con Kubeflow Pipelines, senza utilizzare SDK o comandi dell'interfaccia a riga di comando.

In questo codelab, imparerai come eseguire il deployment di Managed Active Directory su Google Cloud Platform

In questo codelab trascriverai un file audio utilizzando l'API Text-to-Speech con Node.js

L'obiettivo di questo lab è esplorare la funzionalità delle regole di Cloud NAT

In questo codelab, scoprirai le regole WAF preconfigurate di Cloud Armor, che ti consentono di proteggerti da alcune delle 10 principali vulnerabilità OWASP con nomi semplici per le serie di regole.

Scopri come ospitare e scalare un'app web in Google Cloud con Compute Engine.

In questo codelab, creerai un bilanciatore del carico proxy TCP/SSL con un servizio di backend e utilizzerai Cloud Armor per limitare l'accesso al bilanciatore del carico solo a un insieme specifico di client utente

In questo codelab, esplorerai innanzitutto un'applicazione Node.js per acquisire screenshot delle pagine web e archiviarle in Cloud Storage. Quindi creerai un'immagine container per l'applicazione, la eseguirai come job su Cloud Run, aggiornerai il job in modo che elabori più pagine web ed eseguirai il job in base a una pianificazione con Cloud Scheduler.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API Video Intelligence con C#

Scopri come analizzare le visualizzazioni degli influencer su YouTube su qualsiasi azienda o prodotto utilizzando le funzionalità di IA generativa di Google.

In questo codelab acquisirai familiarità con Google Compute Engine avviando le VM, installando software e rendendoli disponibili su internet tramite un bilanciatore del carico di rete.

In questo codelab imparerai a utilizzare BigQuery con Python

In questo codelab, creerai un bilanciatore del carico e un servizio di backend associato. Quindi creerai una regola di gestione dei bot di Cloud Armor e scoprirai come protegge i tuoi backend.

In questo codelab, vedrai come eseguire job BigQuery su un set di dati di Wikipedia in parallelo con la funzionalità di iterazione parallela di Workflows.

In questo codelab, imparerai innanzitutto a creare e utilizzare una coda di Cloud Tasks standard per le attività HTTP di destinazione. Imparerai quindi a utilizzare l'override dell'URI HTTP a livello di coda e la nuova API BufferTask per eseguire più facilmente il buffering delle richieste HTTP con Cloud Tasks.

In questo tutorial imparerai a gestire i processori Document AI con Python.

In questo codelab, creerai un bilanciatore del carico e un servizio di backend associato. Quindi creerai un criterio di limitazione della frequenza di Cloud Armor e capirai come protegge i tuoi backend.

In questo codelab, imparerai ad avviare un cluster Spark/Hadoop gestito utilizzando Dataproc, a inviare un job Spark di esempio e ad arrestare il cluster utilizzando la riga di comando.

In questo codelab amplierai un'app di chat del programma Pianificazione degli appuntamenti supportata da Dialogflow e Google Calendar per l'esecuzione su Google Chat. Creerai messaggi personalizzati di Google Chat e ne eseguirai il deployment.

Questo CodeLab dimostra l'uso di Gemini per Google Cloud per accelerare la risoluzione dei problemi e la correzione dei problemi. Imparerai a utilizzare Gemini nel riassumere i log, spiegare gli errori e aiutare a trovare soluzioni per il problema.

In questo codelab creerai un'applicazione web, limiterai l'accesso solo a gruppi specifici di utenti e utilizzerai l'identità dell'utente autenticato nel programma

Scopri come creare un progetto Google Cloud, configurare e navigare all'interno della console Google Cloud e accedere ad alcuni dei servizi di uso comune in Cloud Console.

Scopri come creare un progetto Google Cloud e chiamare un'API dall'interno di quel progetto.

In questo codelab imparerai a utilizzare BigQuery con la libreria client Node.js

In questo codelab, imparerai a utilizzare clasp, l'interfaccia a riga di comando di Apps Script, per eseguire il pull, il push e il deployment dei tuoi progetti Apps Script dalla riga di comando.

In questo codelab, creerai una nuova istanza Compute Engine, compilerai ed eseguirai un programma per calcolare pi greco fino a milioni di cifre decimali.

Scopri come eseguire il deployment continuo di carichi di lavoro containerizzati su GKE con Cloud Build.

In questo tutorial imparerai a creare una semplice app web con Python su Google App Engine.

In questo codelab, apprenderai le nozioni di base di BigQuery e come utilizzarlo per eseguire query su terabyte di dati, come il set di dati di Wikipedia.

Scopri come creare una semplice app Spring Boot ed eseguirne il deployment nell'ambiente standard di App Engine.

In questo lab di codice imparerai a eseguire il deployment di una semplice app ASP.NET in un ambiente Windows Server su Google Compute Engine

In questo codelab imparerai a utilizzare BigQuery con C#

Scopri come creare un client Django frontend per creare un'esperienza di conversazione per un'app Dialogflow.

In questo codelab, scoprirai gli elenchi di indirizzi IP denominati di Google Cloud Armor. In particolare, configurerai un elenco di indirizzi IP denominato all'interno di un criterio di sicurezza e convaliderai la connettività.

In questo lab di codice imparerai a creare e avviare un'app ASP.NET Core da Google Cloud Shell, senza uscire mai dal browser.

In questo codelab, scoprirai Cloud Bigtable con il client Java HBase. Caricherai i dati, quindi eseguirai alcune query e tracci i dati su una mappa.

In questo lab di codice imparerai a eseguire il deployment di una semplice app ASP.NET Core in Google App Engine

In questo lab, analizzerai un flusso di lavoro ML completo su Google Cloud: importazione di dati da BigQuery, creazione di un modello XGBoost in un'istanza di Cloud AI Platform Notebooks e deployment del modello in AI Platform.

In questo codelab imparerai a creare un componente aggiuntivo di Google Workspace utilizzando Node.js e Cloud Run.

In questo lab creeremo un perimetro dei Controlli di servizio VPC e lo utilizzeremo per proteggere un progetto. Provvederemo quindi a innescare una violazione del traffico in entrata dei Controlli di servizio VPC e a seguire la procedura di risoluzione dei problemi di rifiuto. Al termine di questo lab avrai una migliore comprensione di come utilizzare i Controlli di servizio VPC per proteggere le tue risorse.

In questo lab creeremo un perimetro dei Controlli di servizio VPC e lo utilizzeremo per proteggere un progetto. Provvederemo quindi a innescare una violazione del traffico in uscita dei Controlli di servizio VPC e analizzeremo il processo di risoluzione dei problemi di rifiuto mediante la creazione di una regola in uscita. Al termine di questo lab avrai una migliore comprensione di come utilizzare i Controlli di servizio VPC per proteggere le tue risorse.

In questo lab imparerai ad addestrare un modello XGBoost su un set di dati finanziario, eseguirne il deployment su Cloud AI Platform e analizzarlo con lo strumento What-if

In questo codelab imparerai a configurare un bilanciatore del carico di rete per distribuire il traffico tra le istanze di backend del bilanciatore del carico in base ai pesi riportati da un controllo di integrità HTTP utilizzando il bilanciamento del carico ponderato.

Questo codelab mostra come utilizzare la console Google Cloud per concedere i ruoli IAM (Identity and Access Management) alle entità per il tuo progetto.

In questo codelab, creerai un'applicazione di chat basata sulle conoscenze progettata per rispondere a domande relative alla ricerca di brevetti e fornire risultati contestualmente pertinenti fondati sul set di dati dei brevetti come fonte.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Google Analytics per Firebase per analizzare il comportamento degli utenti utilizzando gli eventi dell'app.

In questo codelab, scoprirai Private Service Connect per le API di Google. In particolare, creerai un endpoint di servizio per le API di archiviazione, creerai un bucket Cloud Storage e eseguire la convalida utilizzando il DNS.

Creeremo un'applicazione di visione artificiale utilizzando Spring Boot e Java, consentendoti di sfruttare il potenziale del riconoscimento e dell'analisi delle immagini nei tuoi progetti.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Firebase Remote Config per modificare il comportamento dell'app senza un aggiornamento. Inoltre, verrà illustrato come eseguire i test A/B per trovare il valore ottimale.

In questo codelab, imparerai a utilizzare un bilanciatore del carico ibrido HTTP(s) esterno per raggiungere un gruppo di endpoint di rete (NEG).

Scopri come migliorare la tua azione con funzionalità che invogliano gli utenti a continuare a visitarla.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Firebase Remote Config per modificare il comportamento dell'app senza un aggiornamento. Inoltre, verrà illustrato come eseguire i test A/B per trovare il valore ottimale.

In questo codelab, scoprirai Cloud IDS. In particolare, creerai un endpoint Cloud IDS, genererai traffico di minacce e analizzerai i risultati.

In questo codelab imparerai a utilizzare Private Service Connect per pubblicare e utilizzare i servizi.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Google Analytics per Firebase per analizzare il comportamento degli utenti utilizzando gli eventi dell'app.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Private Service Connect per pubblicare e utilizzare servizi in un ambiente GKE

In questo codelab, imparerai come instradare gli avvisi di monitoraggio di Datadog a Google Cloud con Eventarc.

In questo tutorial imparerai a iniziare a utilizzare Cloud Run eseguendo il deployment di un container stateless ed eseguendolo in modalità serverless (astraendo l'infrastruttura). Cloud Run offre un'opzione completamente gestita e la possibilità di essere eseguito su un cluster GKE.

In questo codelab, creerai un'applicazione Spring utilizzando Kotlin e ti integrerai con diverse tecnologie della piattaforma Google Cloud, come Cloud Pub/Sub e Cloud SQL.

In questo codelab imparerai le funzionalità principali di Eventarc.

In questo codelab, imparerai come iniziare a utilizzare Cloud Run eseguendo il deployment di un container stateless ed eseguendolo in modalità serverless (astraendo l'infrastruttura). Cloud Run offre un'opzione completamente gestita e la possibilità di essere eseguito su un cluster GKE.

In questo codelab, imparerai a rispondere agli avvisi di monitoraggio di Datadog con Eventarc e Workflows

In questo codelab, imparerai a eseguire il deployment del CMS Django utilizzando componenti serverless: Cloud Run per il motore web, Cloud SQL per il database e Cloud Build per gli asset multimediali.

In questo codelab, configurerai una connessione tra un'istanza Compute Engine e Cloud SQL all'interno della rete interna privata di Google utilizzando il proxy Cloud SQL.

In questo codelab, configurerai una connessione semplice a un'istanza Cloud SQL accessibile ovunque.

Scopri come iniziare a utilizzare le funzioni di Cloud Run

Crea app mobile per il settore sanitario sicure, scalabili, conformi e basate sui dati con l'SDK Android-FHIR, la soluzione OHS e l'API Google Cloud Healthcare

Dimostra la funzionalità di chiamata di funzione di Gemini in un'applicazione Java richiamando il modello Gemini per orchestrare l'input per le chiamate di funzione, richiamare l'API, quindi elaborare la risposta in un'altra chiamata Gemini ed eseguirne il deployment su un endpoint REST.

In questo codelab, scoprirai le funzionalità avanzate del traffico disponibili nel nuovo bilanciatore del carico HTTPS esterno.

In questo lab imparerai a creare un sistema IA dai dati end-to-end per il rilevamento delle frodi in tempo reale su Google Cloud. L'obiettivo è capire come passare dai dati non elaborati ad avere una pipeline ML pronta per la produzione in esecuzione

In questo codelab, creerai un'applicazione Cloud Run che trasforma il tuo disegno in codice di un sito web in pochi minuti utilizzando modelli di IA generativa tra una scelta di Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro e altri.

In questo codelab, eseguirai il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) dei documenti PDF utilizzando Document AI e Python. Scoprirai come effettuare richieste di elaborazione sia online (sincrono) che batch (asincrone).

Dialogflow include già molte integrazioni predefinite per il web, l'Assistente Google, i social media e i gateway telefonici. Tuttavia, quando vuoi portare i chatbot sui dispositivi mobili, dovrai creare un'integrazione personalizzata. Questo lab ti insegnerà come integrare Dialogflow Essentials in un'app Flutter.

Scopri come creare un servizio Cloud Run che comunica con un sidecar utilizzando una porta localhost e un montaggio del volume.

In questo codelab adatto ai principianti, acquisirai familiarità con la funzionalità di riserva generativa che utilizza i più recenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generativi di Google per generare risposte di agenti virtuali.

In questo codelab imparerai a utilizzare Document AI Workbench per creare modelli completamente personalizzati utilizzando i tuoi dati di addestramento.

In questo codelab, imparerai a utilizzare l'uptraining Document AI per migliorare la qualità del modello utilizzando i tuoi dati di addestramento.

In questo codelab, scriverai una funzione Cloud Functions che si connette a un database Cloud SQL esistente e le invia un'istruzione di inserimento SQL.

La pagina spiega come utilizzare Dataflow SQL e creare job Dataflow SQL.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'analizzatore sintattico di moduli di Document AI per analizzare un modulo scritto a mano con Python. Utilizzeremo un semplice modulo di assunzione medica come esempio, ma questa procedura funzionerà con

In questo codelab adatto ai principianti, acquisirai familiarità con la funzionalità del generatore. I generatori utilizzano i più recenti modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) generativi di Google per generare risposte degli agenti e, nel contesto di questo codelab, userai un generatore che estrae informazioni da un datastore per prendere decisioni consapevoli.

In questo codelab imparerai a utilizzare Procurement DocAI e Lending DocAI per classificare e analizzare documenti specializzati.

Scopri come creare un chatbot Dialogflow personalizzato per Google Chat con risposte dinamiche delle schede.

In questo codelab, imparerai a utilizzare human-in-the-loop di Document AI per completare attività di revisione da parte di persone fisiche con processori specializzati.

In questo lab imparerai come risolvere i problemi delle serie temporali utilizzando Vertex AI, trattando blocchi note, addestramento, previsione e BigQuery ML.

Utilizza Gemini Code Assist per scrivere test per il tuo codice

In questo lab imparerai ad addestrare il tuo modello nel cloud con l'ottimizzazione degli iperparametri. Ti mostreremo come farlo con PyTorch, ma puoi farlo in qualsiasi framework tu voglia.

In questo tutorial imparerai a utilizzare l'API Text-to-Speech con Python.

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API Text-to-Speech con C#

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API Translation con C#

In questo codelab, imparerai come installare e utilizzare gli strumenti Cloud per Windows PowerShell.

In questo codelab imparerai a orchestrare e automatizzare i servizi API di Google Cloud e basati su HTTP con Workflows.

In questo tutorial imparerai a utilizzare l'API Vision con Python.

Crea un'app di previsione e prescrizione per la valutazione del successo dei film con le query SQL di BigQuery e l'API Vertex AI PaLM.

Riassunto del codice sorgente per i repository GitHub disponibile come set di dati pubblico BigQuery, utilizzando Vertex AI Large Language Model per la generazione di testo (text-bison) come funzione remota ospitata in BigQuery.

In questo codelab, creerai un microservizio che sfida altri microservizi "lanciando" jamón a vicenda in un'arena.

Sviluppa un'applicazione di chat utilizzando il framework Python Flask e il modello dell'API Vertex AI PaLM.

In questo codelab, addestrerai un classificatore di immagini utilizzando AutoML Vision Edge in ML Kit ed lo eseguirai su un telefono Android o iOS utilizzando l'SDK ML Kit.

In questo codelab, imparerai a utilizzare gli ancoraggi Cloud per creare esperienze AR condivise, stabilendo un quadro di riferimento comune (stessa posizione e orientamento) su più dispositivi mediante il servizio ARCore Cloud Anchors.

In questo codelab, inizierai a utilizzare Cloud Foundation Toolkit(CFT) e completerai una serie di passaggi per aggiungere una funzionalità a un modulo CFT.

In questo codelab, creerai app Google Chat con le funzionalità disponibili più recenti, tra cui i modelli di IA basati su Gemini di Vertex AI, Dialogflow CX, la home page dell'app, gli eventi di Google Chat e i widget accessori.

In questo codelab imparerai a connettere un cluster AlloyDB a un database Oracle di cui è stato eseguito il deployment in una rete separata connessa tramite VPN.

Scopri le nozioni di base di BigQuery e come eseguire query su terabyte di dati pubblici utilizzando come esempio i dati di commit di GitHub.

In questo codelab, creerai un microservizio che combatterà altri microservizi "lanciando" foglie a vicenda in un'arena.

Questo codelab di Google Apps Script intermedio utilizza due piattaforme per sviluppatori Google: Google Workspace e Google Cloud Console. In particolare, utilizza l'API BigQuery della console Cloud (come servizio avanzato di Apps Script) insieme a un paio di servizi Google Workspace integrati: Fogli Google e Presentazioni Google. Lo scopo di questa app di esempio è mostrare agli utenti che possono automatizzare la fase finale, passando dall'analisi dei big data alla presentazione di slide, il tutto in una porzione di codice relativamente breve.

In questo codelab imparerai a utilizzare BigQuery per creare modelli di machine learning per i set di dati di Analytics 360.

In questo codelab, implementeremo un pattern di importazione dati per caricare dati sanitari in formato CSV in BigQuery utilizzando Cloud Data Fusion.

Scopri come caricare ed eseguire query sui dati con bq, uno strumento a riga di comando basato su Python per BigQuery.

In questo codelab, confronterai le query più comuni di Cassandra per l'inserimento, l'aggiornamento, la lettura e l'eliminazione dei dati con l'equivalente Cloud Bigtable con il client Java.

In questo codelab imparerai a configurare il criterio di sicurezza perimetrale della rete di Cloud Armor con regole definite dall'utente

In questo lab addestrerai un modello con BigQuery Machine Learning, quindi esporterai il modello ed eseguirai il deployment su Vertex AI. Questa è la più recente offerta di prodotti IA su Google Cloud. Al termine del corso sarai in grado di: Il costo

In questo codelab, ti presenteremo uno dei modi più semplici per scrivere codice che accede alle tecnologie per sviluppatori Google. Il tutto mediante l'applicazione di JavaScript, un tradizionale linguaggio di sviluppo web. Con Google Apps Script, scriverai il codice per estrarre un indirizzo civico da una cella di un foglio Google, genererai una mappa di Google in base all'indirizzo e poi invii la mappa come allegato utilizzando Gmail. Sai qual è la parte migliore? Contiene solo quattro righe di codice.

Questo lab si basa sul concetto di fulfillment in Dialogflow. Imparerai a creare un set di dati e una tabella in BigQuery, quindi a configurare i dettagli di integrazione di BigQuery nel fulfillment di Dialogflow e a testare l'esperienza di conversazione.

In questo codelab, creerai un microservizio che sfida altri microservizi "lanciando" pesche a vicenda in un'arena.

Dimostra una funzione Cloud Functions scritta in Python che inizializza il modulo Vertex AI e quindi fornisce un endpoint per richiamare il modello PaLM Text Bison.

Crea un caso d'uso di riassunto del testo per consentire agli utenti di riassumere articoli, testo e altre forme di contenuti utilizzando Vertex AI di Google Cloud in un'app web Svelte Kit.

In questo tutorial imparerai a utilizzare i modelli generativi per riassumere le informazioni del testo utilizzando il metodo del stuffing

In questo codelab, imparerai a creare una visualizzazione personalizzata da utilizzare in un report di Looker Studio.

In questo codelab, utilizzerai dscc-gen, uno strumento di creazione di modelli di progetto, per creare una visualizzazione della community per Data Studio.

L'obiettivo di questo lab è esplorare la funzionalità di allocazione dinamica delle porte (DPA) di Cloud NAT.

Scopri come eseguire il deployment di framework JavaScript come Angular, Nuxt.js e Next.js in Cloud Run.

Scopri come eseguire l'inferenza LLM su GPU Cloud Run con vLLM e l'SDK per Python OpenAI

Questo codelab ti introduce all'utilizzo delle API REST di Google Workspace. L'esempio sarà fatto in Python per brevità e disponibilità, ma puoi anche scegliere di utilizzare il tuo linguaggio di sviluppo preferito. Vengono presentati molti argomenti introduttivi per concludere con la creazione di un semplice script che mostra i primi 100 file e cartelle su Google Drive mediante la relativa API.

Scopri come configurare un servizio Cloud Run per accedere a un servizio Cloud Run interno utilizzando il traffico VPC diretto in uscita.

Scopri come creare un servizio Cloud Run che descriva l'immagine in ogni scena di un video utilizzando Vertex AI e l'API Video Intelligence.

In questo codelab, creerai un'esperienza di Google Maps utilizzando l'SDK dell'app mobile Flutter per creare esperienze native di alta qualità su iOS, Android e sul web.

In questo codelab imparerai a elaborare i messaggi di Gmail automaticamente e in modo programmatico utilizzando le API di G Suite e Google Cloud Functions.

Scopri come creare un job Cloud Run che descriva l'immagine in ogni scena di un video utilizzando Vertex AI e l'API Video Intelligence.

Scopri come eseguire una query a Vertex AI Search da un servizio Cloud Run.

Scopri come eseguire il provisioning di un cluster HPC scalabile dinamicamente utilizzando Google Compute Engine, Google Deployment Manager e Slurm Workload Manager.

Scopri come accedere a un servizio Cloud Run in entrata solo per uso interno utilizzando il traffico VPC diretto in uscita mantenendo l'accesso a internet pubblico

Scopri come eseguire il deployment di una chat basata su Gemini su Cloud Run utilizzando express.js, htmx e tailwindCSS.

Eseguire automaticamente il deployment delle modifiche da GitHub a Cloud Run utilizzando Cloud Build

Scopri come utilizzare Cloud Run come endpoint per le chiamate di funzione di Gemini.

In questo codelab configurerai un progetto Google Cloud da utilizzare nei seguenti codelab. Imparerai inoltre a utilizzare Cloud Shell per modificare i file ed eseguire comandi del terminale.

In questo codelab, dimostriamo una soluzione per accedere e analizzare dati clinici in Google Cloud utilizzando BigQuery e AI Platform Notebooks.

In questo codelab, utilizzerai l'API Google Documenti per creare un documento Google e scrivere la trascrizione di un file audio in questo documento. Utilizzerai l'API Speech-to-Text per ottenere la trascrizione del testo del file audio specificato.

Microsoft.NET Core è una versione open source e multipiattaforma di.NET che può essere eseguita in modo nativo nei container..NET Core è disponibile su GitHub ed è gestito da Microsoft e dalla community.NET. Questo lab esegue il deployment di

In questo codelab, utilizzerai Document AI Warehouse per importare, elaborare e cercare nel testo completo dei documenti.

In questo codelab, cripterà e decriptarai i dati utilizzando le chiavi asimmetriche di Cloud KMS.

In questo codelab, scoprirai le funzionalità avanzate del traffico disponibili nel nuovo bilanciatore del carico HTTPS esterno.

In questo codelab, ascolterai gli eventi di Pub/Sub, Cloud Storage e Cloud Audit Logs con Eventarc e li passerai a un servizio Kubernetes in esecuzione su Google Kubernetes Engine (GKE).

In questo lab creerai una distribuzione CDN e applicherai le regole di Cloud Armor per proteggere la tua cache perimetrale.

In questo codelab, implementeremo un pattern di importazione dati per caricare i dati sanitari in formato FHIR - R4 (risorse normali) in BigQuery utilizzando le API FHIR di Cloud Healthcare.

In questo codelab, gli sviluppatori creano un flusso di lavoro per l'elaborazione delle immagini basato su cloud in Python utilizzando sia Google Workspace (in precedenza G Suite) sia Google Workspace (in precedenza G Suite). le API Google Cloud. In particolare, scaricherai un file immagine da Google Drive, lo archivierai in Google Cloud Storage, analizzerai i contenuti con Google Cloud Vision e genererai i dati dei report in Fogli Google.

In questo codelab, cripterà e decriptarai i dati utilizzando Cloud KMS

Scopri come eseguire la migrazione dell'app Python App Engine da webapp2 al framework web Flask.

Scopri come eseguire la migrazione di una semplice app di App Engine da ndb a Cloud NDB.

In questo codelab, imparerai a completare un foglio di lavoro Google da una funzione Cloud Functions in risposta al caricamento di un file CSV su Cloud Storage

In questo tutorial imparerai a creare funzioni Cloud Functions HTTP in Python.

Scopri come aggiungere l'utilizzo delle attività di pull della coda di attività a un'app NDB di base di Python 2 Flask App Engine.

Scopri come eseguire la migrazione dell'utilizzo dell'archivio BLOB in Cloud Storage per un'app ndb per Python 2 App Engine.

Scopri come aggiungere l'utilizzo dell'archivio BLOB a una semplice app App Engine per Python 2

Scopri come aggiungere l'utilizzo di Memcache a un'app di base di Python 2 Flask App Engine NDB.

Scopri come eseguire la migrazione di un NDB di App Engine e Python 2 App della coda di attività (attività di pull) in Cloud NDB e Cloud Pub/Sub, seguito da un upgrade a Python 3

Scopri come eseguire la migrazione di un NDB di App Engine e Python 2 App Memcache in Cloud NDB e Cloud Memorystore (per Redis), seguito da un upgrade a Python 3

Scopri come utilizzare Stackdriver Logging e Stackdriver Trace per Cloud Functions.

Scopri come utilizzare i servizi in bundle di App Engine nei runtime di 2a generazione

Scopri come convertire un'app Python di App Engine semplice (o suddividere un'app monolitica più grande in microservizi) e spostarla in Cloud Functions

In questo codelab imparerai a utilizzare l'API Natural Language con C#

Scopri come aggiungere l'utilizzo delle attività di push della coda di attività a un'app NDB di base di Python 2 Flask App Engine.

Scopri come containerizzare ed eseguire la migrazione di una semplice app di App Engine a Cloud Run utilizzando Cloud Buildpacks.

In questo codelab, imparerai a utilizzare l'API Google Cloud Translation con Node.js e a eseguirlo localmente o a eseguire il deployment su una piattaforma di computing serverless Cloud (App Engine, Cloud Functions o Cloud Run).

Questo lab illustra come suddividere un sito web monolitico in microservizi e come eseguirne il deployment in Google Kubernetes Engine.

Scopri come eseguire la migrazione di una semplice app di App Engine da Cloud Datastore a Cloud Firestore.

Scopri come eseguire la migrazione di una semplice app di App Engine da Cloud NDB a Cloud Datastore.

Scopri come eseguire la migrazione di un NDB di App Engine e Python 2 Gli utenti effettuano il servizio dell'app su Cloud NDB e Cloud Identity Platform, seguito da un upgrade a Python 3

Scopri come containerizzare ed eseguire la migrazione di una semplice app di App Engine a Cloud Run utilizzando Docker

In questo codelab, eseguirai la migrazione di un semplice server web da Compute Engine a Kubernetes Engine utilizzando Migrate for Anthos.

Crea un'app generatore di posizioni per generare immagini basate su prompt di pose creati dall'utente con dati recuperati dal database Spanner utilizzando l'API server app.

In questo codelab, parlerai con i tuoi utenti o porrai domande sulla tua documentazione, utilizzando l'IA generativa in Java, integrando il modello linguistico di grandi dimensioni PaLM e sfruttando il framework di orchestrazione LLM LangChain4J

Scopri come sfruttare la potenza dell'API Gemini per automatizzare le attività di Google Workspace ed esplorare ulteriori possibilità.

In questo codelab, utilizzerai le chiamate di funzione in Gemini per creare un'app in cui gli utenti possano chiedere informazioni sui tassi di cambio, recuperare i dati più recenti da un'API esterna e rispondere all'utente con la risposta.

In questo codelab progetterai e implementerai un componente aggiuntivo di Gmail che consente agli utenti di aggiungere facilmente le spese dalle ricevute in un foglio Google senza uscire da Gmail.

Conosci gli SDK Firebase per Android e iOS, ma sapevi che c'è un C++ SDK progettato appositamente per i giochi multipiattaforma? In questo workshop aggiungeremo il C++ SDK a un progetto Android tramite CMake, aggiungi alcune analisi di base per contribuire a migliorare il tuo gioco e condividilo con amici e tester per iniziare a raccogliere feedback.

In questo codelab, utilizzerai la UI web di BigQuery per comprendere il partizionamento e il clustering in BigQuery

In questo codelab, inizierai a utilizzare l'IA generativa in Java, integrando il modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) PaLM e sfruttando il framework di orchestrazione LLM LangChain4J

In questo codelab, vedremo come utilizzare la funzionalità Aiutami a scrivere per creare test di monitoraggio sintetico per i tuoi servizi esistenti

In questo codelab, esamineremo una soluzione di avvio rapido esistente, AI Summarization, che utilizza i modelli Vertex AI per riepilogare i documenti PDF che sono stati caricati su Google Cloud Storage. Utilizzeremo Gemini Code Assist per comprendere e aggiungere nuove funzionalità alla soluzione.

In questo codelab, imparerai a utilizzare Dataprep, BigQuery e Looker per analizzare l'impatto dei diversi prezzi di vendita al dettaglio e prendere decisioni consapevoli per ottimizzare il prezzo dei prodotti.

Codice sorgente per la creazione di un comando slash di Slack per il riepilogo del testo nell'applicazione Slack. L'applicazione Slack utilizza la funzione Cloud Functions per richiamare l'API PaLM per il riassunto del testo.

In questo codelab, creerai un bilanciatore del carico proxy TCP/SSL con un servizio di backend e utilizzerai Cloud Armor per limitare l'accesso al bilanciatore del carico solo a un insieme specifico di client utente

Questo lab illustra come configurare i blocchi note Apache Spark e Jupyter su Cloud Dataproc utilizzando i componenti facoltativi e il gateway dei componenti.

In questo tutorial imparerai a utilizzare Secret Manager con Python

Crea un'applicazione di ricerca di somiglianze per suggerimenti di abbigliamento in base all'input dell'utente ed esegui una ricerca sui dati memorizzati in Spanner e indicizzati da Vector Search per rispondere con i vicini più prossimi.

In questo codelab, implementeremo un pattern di importazione dati per caricare dati sanitari in formato CSV in BigQuery utilizzando Cloud Data Fusion in tempo reale.

OpenTelemetry è lo standard di settore per l'osservabilità del sistema su tracce e metriche. Questa sessione condivide le conoscenze su come instrumentare le metriche dell'applicazione utilizzando OpenTelemetry e come utilizzarle su Cloud Monitoring e altri strumenti di monitoraggio.

In questo codelab, aggiungerai notifiche push a un'app per iOS con Firebase Cloud Messaging.

In questo codelab, svilupperai un'API web oltre alle soluzioni serverless di Google Cloud, per gestire uno scaffale e i relativi libri. Dovrai creare una funzione Cloud Functions per importare dati di esempio, un container Cloud Run per offrire un'API web backend riutilizzabile e un'applicazione web App Engine per offrire un frontend web per sfogliare la libreria di libri.

Scopri come accedere ai file in Cloud Storage con l'astrazione Resource di Spring.

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