Vertex AI – Twoja platforma do tworzenia, wdrażania i skalowania modeli AI

Potrzeba zaawansowanych rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji (AI) rośnie w każdej branży, jednak tworzenie i wdrażanie takich rozwiązań często wiąże się ze skomplikowanymi, rozproszonymi procesami. Ta złożoność może hamować innowacje i spowalniać wprowadzanie na rynek cennych produktów opartych na AI. Vertex AI, zunifikowana platforma uczenia maszynowego (ML) od Google Cloud, rozwiązuje te wyzwania, oferując kompleksowe środowisko do budowania, trenowania, wdrażania, skalowania i zarządzania zarówno generatywnymi modelami AI, jak i tradycyjnymi modelami ML. Konsolidując procesy inżynierii danych, data science i inżynierii ML, Vertex AI upraszcza cały cykl życia ML, umożliwiając organizacjom pełne wykorzystanie potencjału AI. Ta platforma jest przeznaczona dla szerokiego grona odbiorców, w tym data scientistów, inżynierów ML, programistów i liderów biznesu, którzy chcą efektywnie wykorzystywać AI. Naturalnie, jest to kluczowa oferta w ramach szerszej platformy Google Cloud AI Platform.

Czym jest Vertex AI? Serce ekosystemu ML Google Cloud

Vertex AI stanowi centrum zarządzania pełnym cyklem życia uczenia maszynowego, od początkowego przygotowania danych po bieżące monitorowanie i utrzymanie modeli. Udostępnia zunifikowany interfejs użytkownika i API, łącząc rozproszone narzędzia i usługi w jedno spójne środowisko. Ta konsolidacja znacząco redukuje obciążenie związane z zarządzaniem wieloma platformami i procesami. Vertex AI płynnie integruje się z kluczowymi usługami Google Cloud, takimi jak BigQuery do przechowywania danych, Dataflow do przetwarzania danych i Dataproc do analizy big data. Ponadto oferuje solidne wsparcie dla popularnych frameworków open-source, takich jak TensorFlow i PyTorch, zapewniając elastyczność w zakresie różnorodnych potrzeb rozwojowych. Głównym celem Vertex AI jest przyspieszenie i usprawnienie całego procesu tworzenia i wdrażania AI, czyniąc zaawansowane możliwości AI bardziej dostępnymi i łatwiejszymi do zarządzania dla organizacji.

Kluczowe komponenty: napędzanie pełnego cyklu życia ML

Vertex AI oferuje modułowy zestaw narzędzi zaprojektowanych do wspierania każdego etapu procesu uczenia maszynowego, zapewniając wydajność i kontrolę. Te komponenty współpracują ze sobą, tworząc solidne i elastyczne środowisko do rozwoju AI.

Przygotowanie danych: kładzenie fundamentów

Skuteczne modele ML zaczynają się od dobrze przygotowanych danych. Vertex AI zapewnia narzędzia do efektywnego zarządzania i organizowania Twoich danych do zadań ML. Funkcja Datasets pozwala na zarządzanie danymi treningowymi w ramach platformy, niezależnie od tego, czy są to obrazy, tekst, wideo czy dane tabelaryczne. W przypadku bardziej zaawansowanego zarządzania danymi, Feature Store jest centralnym repozytorium zaprojektowanym specjalnie dla ML. Pomaga w przechowywaniu, serwowaniu i zarządzaniu cechami ML, promując ich ponowne wykorzystanie w różnych modelach i zespołach, co znacząco redukuje powtarzalną pracę i zapewnia spójność w inżynierii cech.

Trenowanie modeli: budowanie inteligencji

Trenowanie modeli ML jest podstawową funkcją, a Vertex AI oferuje wiele ścieżek dostosowanych do różnych poziomów wiedzy i wymagań projektowych. Dla użytkowników z ograniczonym doświadczeniem w ML, AutoML stanowi potężne rozwiązanie typu no-code/low-code. Automatyzuje ono budowanie modeli dla różnych typów danych, w tym obrazów, tekstu, wideo i danych tabelarycznych, dostarczając wysokiej jakości modele przy minimalnej interwencji manualnej. Dla użytkowników wymagających większej kontroli i dostosowania, Vertex AI oferuje możliwości trenowania niestandardowego. Obejmuje to wsparcie dla trenowania rozproszonego na potężnym sprzęcie, takim jak GPU i TPU, pozwalając na efektywne trenowanie dużych, złożonych modeli. Ponadto Vertex Vizier pomaga w optymalizacji wydajności modelu poprzez automatyzację dostrajania hiperparametrów, systematyczne badanie różnych konfiguracji w celu znalezienia najlepszych ustawień dla Twoiego modelu.

Śledzenie i zarządzanie eksperymentami: efektywne iteracje

Rozwój uczenia maszynowego jest procesem iteracyjnym, a efektywne śledzenie eksperymentów jest kluczowe dla postępu. Vertex AI zapewnia narzędzia do efektywnego zarządzania tymi iteracjami. Vertex AI Experiments pozwala na logowanie, śledzenie i porównywanie różnych przebiegów trenowania modeli. Możesz monitorować kluczowe metryki, wizualizować różnice w wydajności i łatwo wracać do poprzednich wersji, co pomaga zrozumieć, co działa najlepiej, i przyspiesza cykl rozwoju modelu. Takie systematyczne podejście gwarantuje, że każda iteracja opiera się na wcześniejszych wnioskach, prowadząc do bardziej solidnych i dokładnych modeli.

Wdrażanie modeli i potoki: operacjonalizacja AI

Gdy model zostanie wytrenowany i oceniony, kolejnym kluczowym krokiem jest niezawodne wdrożenie go do produkcji. Vertex AI oferuje kompleksowy zestaw narzędzi do wdrażania modeli i automatyzacji przepływów pracy, ucieleśniając najlepsze praktyki MLOps. Vertex AI Pipelines umożliwia orkiestrację złożonych przepływów pracy ML, automatyzując cały proces od pobierania danych i wstępnego przetwarzania po trenowanie, ocenę i wdrażanie modelu. Zapewnia to powtarzalność i umożliwia ciągłą integrację i ciągłe dostarczanie (CI/CD) dla Twoich modeli ML. Platforma zawiera również rejestr modeli do zarządzania różnymi wersjami modeli i udostępnia punkty końcowe do predykcji online (w czasie rzeczywistym) i wsadowych, oferując elastyczne opcje serwowania, aby sprostać różnorodnym potrzebom aplikacji.

Monitorowanie modeli: zapewnienie sprawności produkcji

Wdrożenie modelu to nie koniec podróży; ciągłe monitorowanie jest niezbędne, aby zapewnić jego oczekiwaną wydajność w środowisku produkcyjnym. Vertex AI udostępnia narzędzia do monitorowania wdrożonych modeli pod kontem potencjalnych problemów. Narzędzia te mogą wykrywać dryf danych (zmiany w rozkładzie danych wejściowych), rozbieżność koncepcji (zmiany w relacji między cechami wejściowymi a zmienną docelową) oraz degradację wydajności w czasie. Proaktywnie identyfikując te problemy, możesz ponownie trenować lub aktualizować swoje modele, aby utrzymać ich dokładność i niezawodność.

Wstępnie wytrenowane interfejsy API i modele: przyspieszanie rozwoju

Dla wielu typowych zadań AI budowanie modelu od podstaw może nie być konieczne. Vertex AI zapewnia dostęp do szerokiej gamy wstępnie wytrenowanych modeli i interfejsów API, znacząco przyspieszając rozwój. Model Garden to kuratorowane repozytorium zawierające ponad 200 modeli, oferujące rozwiązania dla różnych zadań. Obejmuje to najnowocześniejsze generatywne modele AI Google, takie jak Gemini, potężny model multimodalny zdolny do rozumienia i przetwarzania tekstu, obrazów, dźwięku i wideo, a także Imagen do zaawansowanego generowania i edycji obrazów oraz Veo do wyrafinowanego generowania wideo. Możesz również znaleźć inne wpływowe modele, takie jak PaLM, a także liczne modele partnerskie i open-source, gotowe do wdrożenia lub dostrojenia do Twoich specyficznych potrzeb.

Kluczowe aplikacje branżowe i przypadki użycia Vertex AI

Vertex AI umożliwia organizacjom z wielu branż wykorzystanie transformacyjnej mocy AI. Jego wszechstronność pozwala na dostosowane rozwiązania, które odpowiadają na specyficzne wyzwania biznesowe i otwierają nowe możliwości.

• Handel detaliczny: W sektorze handlu detalicznego Vertex AI jest niezbędny do optymalizacji operacji i ulepszania doświadczeń klientów. Aplikacje obejmują dokładne prognozowanie popytu do efektywnego zarządzania zapasami, spersonalizowane systemy rekomendacji, które napędzają sprzedaż, oraz możliwości wyszukiwania wizualnego, pozwalające klientom na znajdowanie produktów za pomocą obrazów. Funkcje Computer Vision mogą być również stosowane do analizy układów sklepów, wzorców ruchu klientów i optymalizacji rozmieszczenia produktów.
• Opieka zdrowotna: Branża opieki zdrowotnej czerpie ogromne korzyści z mocy analitycznej Vertex AI. Może być wykorzystywany do wczesnego wykrywania chorób, takich jak identyfikacja retinopatii cukrzycowej ze skanów medycznych, prognozowanie wyników leczenia pacjentów i modelowanie skuteczności leków. Narzędzia takie jak Vertex AI Vision i Search mogą wspomagać procesy diagnostyczne, pomagając pracownikom medycznym w podejmowaniu bardziej świadomych decyzji.
• Finanse: W branży finansowej Vertex AI odgrywa kluczową rolę w zarządzaniu ryzykiem i zapobieganiu oszustwom. Systemy Fraud Detection w czasie rzeczywistym mogą natychmiast identyfikować i flagować podejrzane transakcje, chroniąc zarówno firmy, jak i klientów. Jest również używany do oceny ryzyka kredytowego, prognozowania rynkowego i generowania zautomatyzowanych raportów badawczych, często wykorzystując połączoną moc BigQuery do analizy danych i zaawansowanych modeli, takich jak Gemini.
• Produkcja: Vertex AI pomaga optymalizować złożone procesy produkcyjne. Modele konserwacji predykcyjnej mogą przewidywać awarie sprzętu, redukując przestoje i koszty konserwacji. Może również usprawnić optymalizację łańcucha dostaw, poprawić wydajność produkcji i zapewnić jakość produktów dzięki zaawansowanej analityce.

To tylko kilka przykładów, pokazujących, jak Vertex AI ułatwia Predictive Analytics i optymalizuje operacje w różnych sektorach. Solidne możliwości MLOps platformy zapewniają, że te rozwiązania AI mogą być niezawodnie wdrażane, zarządzane i skalowane w środowiskach korporacyjnych.

Vertex AI a konkurenci: gdzie stoi?

Oceniając chmurowe platformy AI, Vertex AI jest często porównywany z głównymi ofertami, takimi jak Amazon SageMaker i Azure Machine Learning. Każda platforma ma swoje mocne strony, ale Vertex AI wyróżnia się kilkoma kluczowymi atrybutami.

• Możliwości AutoML: Vertex AI oferuje prawdopodobnie najbardziej bogate w funkcje doświadczenie AutoML, obsługując szeroką gamę typów danych i zadań, i doskonale sprawdza się w osiąganiu wysokiej wydajności przy minimalnym wkładzie ekspertów. Chociaż konkurenci również oferują silne rozwiązania AutoML, wszechstronność i głębia Vertex AI są szczególnie godne uwagi.
• Przepływ pracy i MLOps: Platforma zapewnia prawdziwie kompleksową integrację cyklu życia ML. Funkcje takie jak Vertex AI Pipelines do orkiestracji i scentralizowany Feature Store to potężne komponenty, które usprawniają praktyki MLOps, oferując spójne doświadczenie od rozwoju po produkcję.
• Integracja: Głęboka integracja Vertex AI z ekosystemem Google Cloud jest znaczącą zaletą dla organizacji już zainwestowanych w usługi Google Cloud. Bezproblemowe połączenia z BigQuery, TPU do przyspieszonego trenowania i innymi narzędziami GCP tworzą potężne, zunifikowane środowisko.
• Łatwość użycia: Zunifikowany interfejs użytkownika i solidne możliwości AutoML sprawiają, że Vertex AI jest dostępny dla szerokiego grona użytkowników, od początkujących po doświadczonych profesjonalistów ML. Chociaż oferuje granularną kontrolę dla ekspertów, jego intuicyjna konstrukcja obniża barierę wejścia.
• Koncentracja na Generatywnej AI: Wraz z szybkimi postępami w Generative AI, integracja Vertex AI z modelami takimi jak Gemini i jego rozbudowany Model Garden plasuje go na czele tworzenia i wdrażania najnowocześniejszych aplikacji AI.

Organizacje mogą wybrać Vertex AI szczególnie wtedy, gdy są silnie uzależnione od BigQuery w swojej infrastrukturze danych, potrzebują zaawansowanych multimodalnych możliwości AI lub już działają w ekosystemie Google Cloud.

Zalety i wady korzystania z Vertex AI

Podobnie jak każda kompleksowa platforma, Vertex AI oferuje przekonujący zestaw zalet obok pewnych rozważań, które potencjalni użytkownicy powinni wziąć pod uwagę.

Kluczowe zalety

• Zunifikowany przepływ pracy od końca do końca: Vertex AI konsoliduje cały cykl życia ML – od przygotowania danych i trenowania po wdrożenie i monitorowanie – w jednej, zarządzanej platformie. Ta unifikacja zmniejsza złożoność, usprawnia współpracę i przyspiesza czas uzyskania wartości.
• Zarządzana i skalowalna infrastruktura: Google Cloud zapewnia podstawową infrastrukturę, co oznacza, że użytkownicy korzystają z trenowania bez serwerów, automatycznie skalowalnych zasobów obliczeniowych (CPU, GPU, TPU) i zarządzanych usług. Pozwala to organizacjom skupić się na budowaniu modeli, a nie na zarządzaniu infrastrukturą.
• Przyspieszony rozwój: Funkcje takie jak Vertex AI Pipelines, Feature Store i Vertex Vizier są specjalnie zaprojektowane do przyspieszenia procesów tworzenia i wdrażania. Narzędzia takie jak AutoML i wstępnie wytrenowane modele w Model Garden dodatkowo zwiększają tempo rozwoju.
• Zaawansowane możliwości: Vertex AI oferuje najnowocześniejsze możliwości, w tym potężne modele Generative AI, takie jak Gemini, solidne narzędzia do monitorowania modeli i funkcje wyjaśniania, aby zrozumieć zachowanie modelu, co czyni go odpowiednim do złożonych i krytycznych zastosowań.
• Opłacalność i wydajność: Automatyzując wiele zadań manualnych, optymalizując wykorzystanie zasobów i płynnie integrując się z innymi opłacalnymi usługami Google Cloud, takimi jak BigQuery, Vertex AI może prowadzić do znaczących usprawnień i potencjalnych oszczędności kosztów przy wdrożeniach na skalę przedsiębiorstwa.

Potencjalne wady

• Uzależnienie od dostawcy: Jako głęboko zintegrowana część ekosystemu Google Cloud, Vertex AI może prowadzić do uzależnienia od dostawcy. Organizacje silnie zainwestowane w Google Cloud mogą napotkać trudności w migracji do innych platform, jeśli zajdzie taka potrzeba.
• Potencjalne koszty: Chociaż oferuje efektywność kosztową, w pełni zarządzany charakter i potężne opcje obliczeniowe mogą generować znaczne koszty intensywnego trenowania lub dużych obciążeń wnioskowania, jeśli nie będą starannie zarządzane i optymalizowane.
• Krzywa uczenia się: Chociaż AutoML obniża barierę wejścia, opanowanie zaawansowanych funkcji MLOps, opcji niestandardowego trenowania i skomplikowanej orkiestracji potoków może wymagać znacznej wiedzy i inwestycji w naukę, szczególnie dla osób nowych w środowisku Google Cloud.

Ewolucja Vertex AI: oś czasu

• Wczesne fundamenty: Podróż Google w zakresie chmurowego ML rozpoczęła się od podstawowych usług zaprojektowanych do obsługi skalowalnych obciążeń AI. Obejmowało to rozwój wyspecjalizowanego sprzętu, takiego jak jednostki przetwarzania tensorowego (TPU), oraz solidnych frameworków, takich jak TensorFlow, a także wczesnych usług ML w Google Cloud.
• Uruchomienie (maj 2021): Vertex AI został oficjalnie uruchomiony na Google I/O 2021. Jego głównym celem było zunifikowanie różnych narzędzi ML oferowanych przez Google Cloud w jedną, spójną platformę. Inicjatywa ta miała na celu znaczące uproszczenie cyklu życia ML, redukcję złożoności kodu i przyspieszenie podróży od eksperymentowania z modelem do wdrożenia produkcyjnego. Kluczowe zaangażowane postacie, takie jak Andrew Moore, podkreślały jego rolę w uczynieniu AI bardziej dostępnym i zarządzalnym dla przedsiębiorstw.
• Ekspansja Generatywnej AI (od 2023 r.): W odpowiedzi na szybkie postępy i powszechne zainteresowanie generatywną AI, Google znacząco rozszerzył możliwości Vertex AI. Począwszy od 2023 roku platforma zintegrowała potężne generatywne modele AI, takie jak LaMDA, PaLM, a co kluczowe, Gemini. Wprowadzono również Generative AI App Builder, który upraszcza tworzenie aplikacji opartych na AI. Ta ekspansja oznaczała znaczącą zmianę, pozycjonując Vertex AI jako wiodącą platformę zarówno dla tradycyjnego ML, jak i najnowszych osiągnięć w rozwoju generatywnej AI, napędzając falę projektów Gen AI.
• Ciągły rozwój: Ewolucja Vertex AI trwa dzięki częstym aktualizacjom i wprowadzaniu nowych modeli i funkcji. Obejmuje to postępy w modelach osadzania dla lepszego zrozumienia semantycznego i ciągłe doskonalenie modeli generatywnych, takich jak Gemini, Imagen i Veo. Platforma stale dostosowuje się do szybko zmieniającego się krajobrazu AI, zapewniając użytkownikom dostęp do najnowocześniejszych narzędzi do budowania i wdrażania zaawansowanych rozwiązań AI.

Wnioski

Vertex AI jest świadectwem zaangażowania Google Cloud w demokratyzację rozwoju AI. Zapewnia kompleksową, zunifikowaną platformę, która elegancko obsługuje cały cykl życia modelu AI/ML, od początkowego przygotowania danych po wdrożenie i bieżące zarządzanie. Jego konstrukcja umożliwia organizacjom wszystkich rozmiarów, oferując dostępne narzędzia, takie jak AutoML, dla początkujących, jednocześnie zapewniając głębię i skalowalność wymaganą przez ekspertów data scientistów i inżynierów ML, wykorzystujących niestandardowe trenowanie i zaawansowane praktyki MLOps. Upraszczając złożone procesy i integrując najnowocześniejsze technologie, takie jak Generative AI, Vertex AI rzeczywiście umożliwia firmom tworzenie, wdrażanie i skalowanie rozwiązań AI bardziej efektywnie niż kiedykolwiek wcześniej. Zachęcamy do dalszego zgłębiania Vertex AI, być może rozpoczynając od bezpłatnego okresu próbnego lub zagłębiając się w obszerne zasoby Google Cloud dostępne, aby rozpocząć swoją podróż z AI.

FAQ – najczęściej zadawane pytania o Vertex AI

Jaka jest główna zaleta korzystania z Vertex AI zamiast oddzielnych narzędzi ML?

Odpowiedź: Główną zaletą jest jego zunifikowana platforma dla całego cyklu życia ML, konsolidująca przygotowanie danych, trenowanie, wdrażanie i monitorowanie, co prowadzi do większej wydajności i mniejszej złożoności.

Czy Vertex AI jest odpowiedni dla początkujących bez doświadczenia w kodowaniu?

Odpowiedź: Tak, możliwości AutoML w Vertex AI pozwalają użytkownikom na tworzenie niestandardowych modeli dla obrazów, tekstu, wideo i danych tabelarycznych przy minimalnej wiedzy o ML.

Które usługi Google Cloud najlepiej integrują się z Vertex AI?

Odpowiedź: Kluczowe integracje obejmują BigQuery do przechowywania danych, Dataflow do przetwarzania danych i Dataproc do obciążeń big data.

Jakie modele generatywnej AI mogę znaleźć w Vertex AI?

Odpowiedź: Vertex AI zapewnia dostęp do potężnych modeli, takich jak Gemini (multimodalny), Imagen (generowanie obrazów) i Veo (generowanie wideo) za pośrednictwem swojego Model Garden.

W jaki sposób Vertex AI wspiera praktyki MLOps?

Odpowiedź: Vertex AI wspiera MLOps dzięki funkcjom takim jak Vertex AI Pipelines do orkiestracji, rejestr modeli, wsparcie dla ciągłej integracji/ciągłego dostarczania (CI/CD) i monitorowanie modeli.

 

Poszukujesz agencji SEO w celu wypozycjonowania swojego serwisu? Skontaktujmy się!