Google har gjort betydande ansträngningar för att erbjuda datavetare och AI-forskare användarvänliga och lättillgängliga verktyg.
Bland de populäraste lösningarna från Google finns TensorFlow och Google Colab. För att ytterligare underlätta arbetet har man även introducerat verktyg som Cloud AI, Cloud AutoML och BigQueryML, integrerade i Google Cloud Platform, avsedda för datavetare och maskininlärningsingenjörer.
Med ett så omfattande utbud av AI-verktyg innebär processen ofta en iterativ gång fram och tillbaka mellan dataanalys, modellträning, driftsättning och övervakning.
Med Googles Vertex AI samlas alla dessa molntjänster under ett och samma tak, där hanteringen sker automatiskt.
Vad är Vertex AI?
Vertex AI är en plattform för hanterad maskininlärning som centraliserar Googles molntjänster för distribution och underhåll av AI-modeller.
Är alla AI- och maskininlärningsrelaterade tjänster nu samlade inom Google Cloud Platform? Sannolikt, ja.
Google garanterar kontinuerlig drift av tjänsterna för att säkerställa ett smidigt arbetsflöde. Därmed behöver du inte oroa dig för att underhålla infrastrukturen.
I egenskap av en ”hanterad” plattform automatiseras många processer, vilket frigör tid för viktigare uppgifter inom maskininlärningsprojekt. Vertex AI är designat för att vara användarvänligt för nybörjare, samtidigt som det sparar tid för experter genom att automatisera grundläggande uppgifter.
Träningen av modeller har förenklats avsevärt, med en minskning på nästan 80 % av den kod som krävs jämfört med konkurrerande plattformar som Azure Machine Learning, enligt officiella uppgifter.
Följande video ger en djupare teknisk insikt i Vertex AI och hur den påverkar ett typiskt maskininlärningsflöde:
AI erbjuder enorm potential för företagsinnovation. Effektiv implementering av AI kan dock vara en utmaning. Därför förespråkas MLOps i allt högre grad för att effektivisera processerna.
MLOps främjar automatisering för snabb driftsättning av produktionsfärdiga modeller med minimala risker. Detta säkerställer kvalitet och sparar tid.
Googles Vertex AI är en ”plattform som en tjänst” för maskininlärnings- och AI-utvecklare, avsedd att uppmuntra till MLOps inom branschen.
Google Vertex AI: Översikt över funktioner
Om du är intresserad av maskininlärning eller AI, har du sannolikt en klar bild av hur du vill använda Vertex AI.
För att ge dig en överblick, kommer jag att lyfta fram några nyckelfunktioner hos Vertex AI.
Ett samlat arbetsflöde för maskininlärning
Med verktyg som AutoML, Explainable, Vizier och Edge Manager blir det tekniskt möjligt att hantera maskininlärningsmodeller på ett enhetligt sätt. Att allt är tillgängligt från en enda plattform förändrar spelreglerna.
Du kan även använda anpassad kod för träning, med all relevant data lagrad centralt.
Förtränade API:er
Inte bara blir arbetsflödet enklare, utan för att snabba upp processen får du även tillgång till förtränade API:er för bildhantering, video, naturligt språk och andra områden.
Dessa kan enkelt integreras i dina befintliga applikationer eller användas för att utveckla nya. Du behöver eventuellt inte söka andra plattformar för AI-API:er.
Om du arbetar med innovativa men ändå enkla lösningar kan Googles Vertex AI hjälpa dig att utveckla lösningen snabbt, med hjälp av de tillgängliga förtränade API:erna.
Det minskar inte bara ansträngningen, utan ger även hjälp även om du har begränsad erfarenhet.
Sömlös integration av data till AI
Det är ingen överraskning att BigQueryML ofta används för att skapa och utföra maskininlärningsmodeller med hjälp av SQL-frågor.
Med Vertex AI kan du enkelt komma åt och exportera datamängder till plattformen för att integrera dem i arbetsflödet. Du får en integrerad process från början till slut.
Stöd för alla ramverk med öppen källkod
Alla ramverk med öppen källkod är olika men användbara. Du kan behöva anpassa dig till olika arbetsflöden när du distribuerar en modell i PyTorch och TensorFlow.
Google Vertex AI stöder alla dessa modeller med öppen källkod, inklusive scikit-learn.
Detta gör att du kan hantera alla modeller på samma sätt, oavsett om de är specialkodade eller skapade med AutoML.
Fördelar med Vertex AI
MLOps är bara en av de betydande fördelarna som Vertex AI introducerar. Några av de viktigaste att nämna är:
Spara pengar och tid på infrastruktur
Vertex AI hjälper dig att minska kostnaderna för att sätta upp en egen infrastruktur, till exempel med Kubernetes, eftersom du endast betalar för den kapacitet du använder.
Det minskar också avsevärt ansträngningen att sätta upp eller hantera din egen infrastruktur för träning av maskininlärningsmodeller.
Även analytiker eller forskare med mindre erfarenhet kan bidra till att få arbetet gjort.
Perfekt för nybörjare och experter
Med tanke på att många uppgifter kan utföras utan att koda dem eller konfigurera dem, är det ett utmärkt val för nybörjare. Det erbjuder en enkel inlärningskurva för träning och driftsättning av maskininlärningsmodeller.
Det påminner mig om en av våra resurser som listar några onlinekurser för AI, om du är intresserad av att lära dig mer.
För experter sparar det tid genom att ge tillgång till förtränade API:er och olika hanterade verktyg för grundläggande uppgifter.
Underlättar lösning av allt mer komplexa uppgifter
Google Vertex AI förenklar arbetsflödet för maskininlärning. Alla som arbetar med ett enkelt problem kan hitta en snabb lösning.
Detta kommer att hjälpa fler människor att lösa allt mer komplexa problem eftersom de inte behöver oroa sig för de mest grundläggande aspekterna.
Minskar risken vid driftsättning i produktion
Även om det här inte är en recension av Google Vertex AI, bör den hjälpa till att minska risken för att modellerna är redo för driftsättning.
Lösningar kan implementeras med större säkerhet för att lösa problem på ett smidigt sätt.
Kom igång med Google Vertex AI
Innan du börjar är det viktigt att notera att många av de tillgängliga verktygen fortfarande är i förhandsvisning (och kan komma att ändras). De är kanske inte helt redo för produktionsmiljö än.
Du får 300 USD i gratis krediter när du registrerar dig för en testversion av Google Cloud Platform, som kan användas inom 90 dagar. Priserna bör vara desamma som för andra AI-plattformar. Du kan hitta mer information på den officiella prissidan.
Besök Google Vertex AI:s produktsida för att komma igång.
Om du är intresserad kan du läsa tidigare recensioner och tester från branschprofessionella.