En este codelab, se te guiará para crear una app de recomendación de posturas de yoga basada en el conocimiento. La app responde las preguntas de los usuarios sugiriendo posturas de yoga que coincidan. Aprenderás a crear una colección de Firestore de posturas de yoga a partir de un conjunto de datos de Hugging Face, configurar la Búsqueda vectorial de Firestore y a integrar todo en una aplicación de Flask.

En este codelab, se te guiará para crear una app de recomendación de posturas de yoga basada en el conocimiento. La app responde las preguntas de los usuarios sugiriendo posturas de yoga que coincidan. Aprenderás a compilar una colección de Firestore de posturas de yoga a partir de un conjunto de datos de Hugging Face, configurar la Búsqueda vectorial de Firestore y, luego, integrar todo en una aplicación de Node.js.

Aprende a ejecutar una tarea de Cloud Run según un programa dentro de un perímetro de VPC SC con Cloud Scheduler y un servicio de Cloud Run

Obtén más información para ejecutar la difusión estable en una GPU de Cloud Run

cómo comenzar a usar las funciones de Cloud Run basadas en eventos

En este codelab, aprenderás a implementar Wagtail con componentes sin servidores: Cloud Run para el motor web, Cloud SQL para la base de datos y Cloud Build para los recursos multimedia.

Obtén más información para ejecutar la difusión estable en una GPU de Cloud Run

En este codelab, aprenderás a implementar Django con componentes sin servidores: Cloud Run para el motor web, Cloud SQL para la base de datos y Cloud Build para los elementos multimedia.

Aprende a usar las revisiones en las funciones de Cloud Run para realizar la división del tráfico, los lanzamientos graduales y las reversiones.

Descubre las novedades de Gemini Code Assist Enterprise y cómo puede ayudar a tu organización a compilar con Google Cloud.

En este codelab, usarás Vertex AI para generar un cuestionario de trivia de acuerdo con algunas especificaciones proporcionadas. Probarás el generador de cuestionarios en un entorno de desarrollador alojado en la nube y, luego, lo implementarás en Google Cloud Run para que esté disponible públicamente. Al final del lab, integrarás el generador de cuestionarios con una app completa.

cómo comenzar a usar funciones de Cloud Run controladas por eventos

Aprende a usar Ollama como archivo adicional con GPU de Cloud Run y Open WebUI como contenedor de Ingress de frontend.

En este codelab, aprenderás a compilar un complemento de Google Workspace con Node.js y Cloud Run.

Crearemos una aplicación de visión artificial con Spring Boot y Java, lo que te permitirá aprovechar el potencial del reconocimiento y análisis de imágenes en tus proyectos.

En este instructivo, aprenderás a comenzar a usar Cloud Run. Para ello, implementarás y ejecutarás un contenedor sin estado, sin servidores (con la infraestructura simplificada). Cloud Run ofrece una opción completamente administrada y la capacidad de ejecución sobre un clúster de GKE.

En este codelab, crearás un servicio de Java aprovechando la compatibilidad de Google con bibliotecas cliente nativas de Java y, luego, lo implementarás en Cloud Run. El servicio ejecuta análisis de imágenes con la API de Vision en respuesta a eventos de Cloud Storage y guarda los resultados del análisis en una colección de Firestore.

En este codelab, aprenderás sobre las funciones principales de Eventarc.

En este codelab, crearás un servicio de Java aprovechando la compatibilidad de Google con bibliotecas cliente nativas de Java y, luego, lo implementarás en Cloud Run. El servicio ejecuta análisis de imágenes con la API de Vision en respuesta a eventos de Cloud Storage y guarda los resultados del análisis en una colección de Firestore.

En este codelab, aprenderás a implementar Django CMS con componentes sin servidores: Cloud Run para el motor web, Cloud SQL para la base de datos y Cloud Build para los elementos multimedia.

Más información para comenzar a usar Cloud Run Functions

Aprende a crear un servicio de Cloud Run que se comunique con un archivo adicional a través de un puerto localhost y una activación de volumen.

Desarrollar una aplicación de chat con el framework de Python Flask y el modelo de la API de PaLM de Vertex AI

Aprende a ejecutar la inferencia de LLM en las GPU de Cloud Run con vLLM y el SDK de OpenAI para Python

Aprende a configurar un servicio de Cloud Run para acceder a un servicio interno de Cloud Run con la salida de VPC directa.

Aprende a implementar frameworks de JavaScript, como Angular, Nuxt.js y Next.js en Cloud Run.

Aprende a crear un servicio de Cloud Run que describa la imagen de cada escena de un video con Vertex AI y la API de Video Intelligence.

Aprende a crear un trabajo de Cloud Run que describa la imagen en cada escena de un video con Vertex AI y la API de Video Intelligence.

Aprender a acceder a un servicio de Cloud Run de entrada solo interna con una salida de VPC directa mientras se retiene el acceso público a Internet

Aprende a realizar una consulta a Vertex AI Search desde un servicio de Cloud Run.

Cómo usar Cloud Run como extremo para las llamadas a funciones de Gemini

Cómo implementar automáticamente los cambios de GitHub en Cloud Run con Cloud Build

Aprende a implementar un chat con tecnología de Gemini en Cloud Run con express.js, htmx y tailwindCSS.

Usaremos Gemini para crear una aplicación de resumen de estantería de libros que lleve los datos de BigQuery a la Web y se implemente en Cloud Run.