A Vertex AI é uma plataforma unificada para criar e implantar modelos de ML no Google Cloud. Ele oferece uma variedade de ferramentas e serviços para ajudar cientistas de dados, desenvolvedores e usuários de negócios a criar, gerenciar e dimensionar seus aplicativos de ML. A Vertex AI também oferece suporte a estruturas personalizadas e de terceiros, por exemplo, PyTorch, sci-kit-learn, XGBoost e TensorFlow.
Este post explicará o seguinte conteúdo:
O que é Vertex AI?
A Vertex AI foi projetada para simplificar e acelerar o desenvolvimento e a implantação de aplicativos de ML no Google Cloud. A Vertex AI consiste em vários componentes que envolvem o ciclo de vida completo do ML. Inclui preparação de dados, treinamento de modelo, avaliação, implantação e monitoramento. Esses componentes são integrados a outros serviços do Google Cloud, como BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e Pub/Sub:
Vamos ao uso da Vertex AI:
Como usar o Vertex AI?
A Vertex AI foi projetada para ajudá-lo a acelerar seus projetos de aprendizado de máquina e fornecer soluções de IA que atendam às suas necessidades e objetivos de negócios. Para usar o Vertex AI, visite o site oficial local na rede Internet e aperte o botão “ Experimente o Vertex AI gratuitamente ' botão:
Após pressionar a tecla “ Experimente o Vertex AI gratuitamente ” botão, os usuários podem inserir as informações da conta conforme abaixo:
Depois de preencher os campos relevantes, navegue para a próxima etapa e adicione o número do cartão de crédito ou débito para fins de cobrança:
Dessa forma, os usuários podem utilizar os recursos do Vertex AI:
Vamos explorar os recursos do Vertex AI:
Quais são os recursos do Vertex AI?
A Vertex AI apresenta diferentes recursos para criar, treinar, testar e implantar soluções de IA escalonáveis e confiáveis. Alguns dos recursos do Vertex AI são:
-
- Serviços gerenciados para rotulagem de dados, preparação de dados, treinamento de modelo, avaliação de modelo e implantação de modelo.
- Integração com TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learn e outras estruturas e bibliotecas populares.
- Suporte para contêineres personalizados e código personalizado para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina flexíveis e extensíveis.
- Recursos do AutoML para gerar automaticamente modelos de alta qualidade com o mínimo de código e intervenção humana.
- Ferramentas de IA explicáveis para entender como os modelos fazem previsões e identificar possíveis vieses e erros.
- Ferramentas MLOps para gerenciar o ciclo de vida de aprendizado de máquina de ponta a ponta, incluindo versão de dados e modelo, orquestração de pipeline, monitoramento e governança.
- AI Platform Notebooks para desenvolvimento interativo e experimentação com notebooks Jupyter.
- AI Platform Prediction para fornecer previsões on-line e em lote com baixa latência e alta disponibilidade.
Isso é tudo do guia.
Conclusão
A Vertex AI foi projetada para simplificar e acelerar o desenvolvimento e a implantação de aplicativos de ML no Google Cloud. Ele oferece uma plataforma unificada e integrada que cobre todo o ciclo de vida do ML e suporta várias estruturas e tarefas. Ao usar a Vertex AI, os usuários podem aproveitar a experiência e a infraestrutura do Google em ML e se concentrar na solução de seus problemas de negócios. Este artigo explicou o Vertex AI em detalhes, juntamente com seus recursos.