Vertex AI es una plataforma unificada para construir e implementar modelos ML en Google Cloud. Ofrece una variedad de herramientas y servicios para ayudar a los científicos de datos, desarrolladores y usuarios comerciales a crear, administrar y escalar sus aplicaciones de ML. Vertex AI también es compatible con marcos personalizados y de terceros, por ejemplo, PyTorch, sci-kit-learn, XGBoost y TensorFlow.
Esta publicación explicará el siguiente contenido:
¿Qué es IA de vértice?
Vertex AI está diseñado para simplificar y acelerar el desarrollo y la implementación de aplicaciones ML en Google Cloud. Vertex AI consta de varios componentes que rodean el ciclo de vida completo de ML. Incluye preparación de datos, entrenamiento de modelos, evaluación, implementación y monitoreo. Estos componentes están integrados con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery, Cloud Storage, Dataflow y Pub/Sub:
Vayamos al uso de Vertex AI:
¿Cómo usar la IA de vértice?
Vertex AI está diseñado para ayudarlo a acelerar sus proyectos de aprendizaje automático y brindar soluciones de IA que satisfagan sus necesidades y objetivos comerciales. Para usar Vertex AI, visite el oficial sitio web y pulsa el ' Prueba Vertex AI gratis ' botón:
Después de presionar el botón “ Prueba Vertex AI gratis ', los usuarios pueden ingresar la información de la cuenta de la siguiente manera:
Después de completar los campos relevantes, navegue al siguiente paso y agregue el número de tarjeta de crédito o débito para fines de facturación:
De esta forma, los usuarios pueden utilizar las funciones de Vertex AI:
Exploremos las características de Vertex AI:
¿Cuáles son las características de Vertex AI?
Vertex AI presenta diferentes características para crear, entrenar, probar e implementar soluciones de IA escalables y confiables. Algunas de las características de Vertex AI son:
-
- Servicios administrados para etiquetado de datos, preparación de datos, entrenamiento de modelos, evaluación de modelos e implementación de modelos.
- Integración con TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learn y otros frameworks y bibliotecas populares.
- Soporte para contenedores personalizados y código personalizado para flujos de trabajo de aprendizaje automático flexibles y extensibles.
- Capacidades de AutoML para generar automáticamente modelos de alta calidad con código mínimo e intervención humana.
- Herramientas de inteligencia artificial explicables para comprender cómo los modelos hacen predicciones e identificar posibles sesgos y errores.
- Herramientas de MLOps para administrar el ciclo de vida de aprendizaje automático de un extremo a otro, incluido el control de versiones de datos y modelos, la orquestación de canalizaciones, el monitoreo y la gobernanza.
- Cuadernos de AI Platform para desarrollo interactivo y experimentación con cuadernos Jupyter.
- Predicción de AI Platform para servir predicciones en línea y por lotes con baja latencia y alta disponibilidad.
Eso es todo de la guía.
Conclusión
Vertex AI está diseñado para simplificar y acelerar el desarrollo y la implementación de aplicaciones ML en Google Cloud. Ofrece una plataforma unificada e integrada que cubre todo el ciclo de vida de ML y admite varios marcos y tareas. Al usar Vertex AI, los usuarios pueden aprovechar la experiencia y la infraestructura de Google en ML y enfocarse en resolver sus problemas comerciales. Este artículo ha explicado Vertex AI en detalle junto con sus características.