Vertex AI è una piattaforma unificata per la creazione e l'implementazione di modelli ML su Google Cloud. Offre una gamma di strumenti e servizi per aiutare i data scientist, gli sviluppatori e gli utenti aziendali a creare, gestire e ridimensionare le loro applicazioni ML. Vertex AI supporta anche framework personalizzati e di terze parti, ad esempio PyTorch, sci-kit-learn, XGBoost e TensorFlow.
Questo post spiegherà il seguente contenuto:
Cos'è l'IA Vertex?
Vertex AI è progettato per semplificare e accelerare lo sviluppo e l'implementazione di applicazioni ML su Google Cloud. Vertex AI è costituito da diversi componenti che circondano l'intero ciclo di vita ML. Include la preparazione dei dati, l'addestramento del modello, la valutazione, l'implementazione e il monitoraggio. Questi componenti sono integrati con altri servizi Google Cloud, come BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e Pub/Sub:
Passiamo all'utilizzo di Vertex AI:
Come utilizzare Vertex AI?
Vertex AI è progettato per aiutarti ad accelerare i tuoi progetti di machine learning e fornire soluzioni AI che soddisfino le tue esigenze e i tuoi obiettivi aziendali. Per utilizzare Vertex AI, visita il sito ufficiale sito web e premi il ' Prova Vertex AI gratis pulsante ':
Dopo aver premuto il pulsante ' Prova Vertex AI gratis ', gli utenti possono inserire le informazioni sull'account come di seguito:
Dopo aver compilato i campi pertinenti, vai al passaggio successivo e aggiungi il numero della carta di credito o di debito a scopo di fatturazione:
In questo modo, gli utenti possono utilizzare le funzionalità di Vertex AI:
Esploriamo le caratteristiche di Vertex AI:
Quali sono le caratteristiche di Vertex AI?
Vertex AI presenta diverse funzionalità per creare, addestrare, testare e distribuire soluzioni AI scalabili e affidabili. Alcune delle caratteristiche di Vertex AI sono:
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- Servizi gestiti per l'etichettatura dei dati, la preparazione dei dati, l'addestramento del modello, la valutazione del modello e la distribuzione del modello.
- Integrazione con TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learn e altri framework e librerie popolari.
- Supporto per contenitori personalizzati e codice personalizzato per flussi di lavoro di machine learning flessibili ed estensibili.
- Funzionalità AutoML per la generazione automatica di modelli di alta qualità con codice minimo e intervento umano.
- Strumenti di intelligenza artificiale spiegabili per comprendere come i modelli effettuano previsioni e identificare potenziali distorsioni ed errori.
- Strumenti MLOps per la gestione del ciclo di vita dell'apprendimento automatico end-to-end, inclusi controllo delle versioni di dati e modelli, orchestrazione della pipeline, monitoraggio e governance.
- AI Platform Notebooks per lo sviluppo interattivo e la sperimentazione con i notebook Jupyter.
- AI Platform Prediction per fornire previsioni online e in batch con bassa latenza e alta disponibilità.
Questo è tutto dalla guida.
Conclusione
Vertex AI è progettato per semplificare e accelerare lo sviluppo e l'implementazione di applicazioni ML su Google Cloud. Offre una piattaforma unificata e integrata che copre l'intero ciclo di vita del machine learning e supporta vari framework e attività. Utilizzando Vertex AI, gli utenti possono sfruttare l'esperienza e l'infrastruttura di Google nel machine learning e concentrarsi sulla risoluzione dei problemi aziendali. Questo articolo ha spiegato in dettaglio Vertex AI insieme alle sue caratteristiche.