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English(EN) Provisioning a Vertex AI Endpoint With Pulumi

Pulumi 指导 Vertex AI 端点配置,支持自定义和预训练模型

本文详细介绍了如何使用 Pulumi 配置 Vertex AI 端点,重点介绍了两种主要方法。第一种方法是使用 `gcp.vertex.AiEndpointWithModelGardenDeployment` 资源来部署 Model GardenHugging Face 中的模型,该资源同时处理端点创建和模型部署。第二种方法适用于自定义训练的模型,需要一个多步过程:使用 `gcp.vertex.AiEndpoint` 声明式地创建端点,上传模型构件,然后通过命令资源触发模型部署。 AI

影响 为开发者提供了一条清晰的路径,可以使用基础设施即代码(infrastructure-as-code)在 Google Cloud 基础设施上部署 AI 模型。

排序理由 文章提供了关于使用特定工具(Pulumi)管理云基础设施(Vertex AI 端点)的技术指南。

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Pulumi 指导 Vertex AI 端点配置,支持自定义和预训练模型

报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Multigrid ·

    使用 Pulumi 配置 Vertex AI 端点

    <p>The obvious Pulumi program — create a <code>gcp.vertex.AiEndpoint</code>, point it at a model, call <code>pulumi up</code> — does not exist, because that resource does not accept a model. Knowing which of the two real paths you are on before you write anything saves an afterno…