Här är vad du behöver veta

Spread the love

Google har arbetat hårt för att hjälpa datavetare eller forskare med artificiell intelligens (AI) med lättanvända och tillgängliga verktyg.

Några av de populära erbjudandena från Google inkluderar TensorFlow och Google Colab. För att gå ett steg längre introducerades även verktyg som Cloud AI, Cloud AutoML, BigQueryML till Google Cloud Platform för att göra det enkelt för datavetare och maskininlärningsingenjörer.

Med tanke på en arsenal av tillgängliga AI-verktyg är det ofta en process som involverar att gå fram och tillbaka för att analysera data, träna modeller, distribuera till produktion och övervaka dem.

Med Googles Vertex AI kommer alla dess molnerbjudanden att vara tillgängliga under ett och samma tak, som hanteras åt dig.

Vad är Vertex AI?

Vertex AI är en hanterad maskininlärningsplattform som ger dig alla Googles molntjänster på ett ställe för att distribuera och underhålla AI-modeller.

Är allt relaterat till AI och maskininlärning i Google Cloud Platform? Ja, troligtvis.

Google ser till att tjänsterna fortsätter att köras för att inte påverka ditt arbetsflöde. Så du behöver inte oroa dig för att underhålla infrastrukturen.

Med tanke på det som en ”hanterad” plattform automatiserar den saker åt dig och låter dig fokusera på viktigare saker i ett maskininlärningsarbetsflöde. Med Vertex AI riktar Google sig mot nybörjare för att ge användarvänlighet och experter för att spara tid för grundläggande uppgifter.

Det gör träningsmodeller mycket enklare, med nästan 80 % färre rader kod som behövs (som de officiellt hävdar) jämfört med andra konkurrenskraftiga AI-plattformar som Azure Machine Learning.

  Lyrics Finder hittar texter och lägger till dem i dina MP3-filer

Den officiella videon nedan ger massor av tekniska insikter om Vertex AI och hur det påverkar ditt typiska arbetsflöde för maskininlärning.

AI har en enorm potential för innovation för företag. Men att effektivt genomföra det är en ständig utmaning. Därför är MLOps ett tillvägagångssätt som alltmer uppmuntras för att göra saker effektiva.

Om du inte visste det, främjar MLOps automatisering för att snabbt distribuera en produktionsklar modell med minimala risker. Detta garanterar också kvalitet och sparar tid.

Googles Vertex AI är en plattform-som-en-tjänst för maskininlärning och AI-utvecklare för att uppmuntra MLOs i branschen.

Google Vertex AI: Funktionsöversikt

Om du är en maskininlärnings- eller AI-entusiast vet du förmodligen vad du vill göra med Vertex AI.

Men för att ge dig ett försprång, låt mig lyfta fram nyckelfunktionerna hos Vertex AI.

Ett enhetligt arbetsflöde för maskininlärning

Tekniskt sett får du använda verktyg som AutoML, Explainable, Vizier, Edge manager och mer för att arbeta med maskininlärningsmodeller. Och allt som är tillgängligt från en enda plattform bör vara en gamechanger.

Du kan också använda anpassad kod för att träna och fortfarande ha allt du behöver för att lagras i ett centralt arkiv.

Förutbildade API:er

Det gör inte bara ditt arbetsflöde enkelt, utan för att göra saker snabbare får du förutbildade API:er för vision, video, naturligt språk och mer.

Du kan enkelt integrera dem i dina befintliga applikationer eller bara snurra en ny applikation med det. Så du kanske inte behöver leta efter några av de andra AI API-plattformarna för att få ditt arbete gjort.

Om du arbetar med att utveckla något innovativt men ändå enkelt, kan Googles Vertex AI hjälpa dig att utveckla lösningen på nolltid, med de förutbildade API:erna som finns tillgängliga.

  Hur man åtgärdar League of Legends inloggningsfel (LoL misslyckades med att logga in ogiltig session)

Inte bara den minskade ansträngningen, utan även om du har minimal erfarenhet bör detta hjälpa.

Sömlös data-till-AI-integration

Det är ingen överraskning att BigQueryML populärt används för att skapa och utföra maskininlärningsmodeller med hjälp av SQL-frågor.

Med Vertex AI kommer du att kunna komma åt det och exportera datamängder till plattformen för att integrera det med arbetsflödet. Så du får integrering från början till slut.

Stöd för alla ramverk med öppen källkod

Alla ramverk med öppen källkod är olika och ändå användbara. Du kan behöva anpassa dig till olika arbetsflöden när du distribuerar en PyTorch- och TensorFlow-modell.

Och Google Vertex AI stöder alla dessa modeller med öppen källkod, inklusive scikit-learn.

Detta hjälper dig att närma dig alla modeller på samma sätt, oavsett om de är specialkodade eller tillverkade med AutoML.

Fördelar med Vertex AI

Medan MLOps är en, finns det ett par andra betydande fördelar som Vertex AI introducerar. Några av de viktiga att lyfta fram skulle vara:

Spara pengar och tid för infrastruktur

Vertex AI hjälper dig att minska kostnaderna för att sätta upp din egen infrastruktur (till exempel genom Kubernetes) eftersom du betalar för det du använder.

Det bör också avsevärt minska ansträngningen att sätta upp eller hantera din egen infrastruktur för att träna maskininlärningsmodeller.

Så även analytiker eller forskare med minimal erfarenhet kan hjälpa till att få en del arbete gjort.

Perfekt för nybörjare och experter

Med tanke på att du får många saker gjorda utan att koda dem (eller ställa in dem), blir det ett utmärkt val för nybörjare. Det erbjuder en enkel inlärningskurva för att träna och distribuera maskininlärningsmodeller.

Det påminner mig också om en av våra resurser som listar några onlinekurser för AI om du är en blivande elev.

Och för experter sparar det tid genom att tillhandahålla förutbildade API:er och tillgång till olika hanterade verktyg för att uppnå grundläggande uppgifter/funktioner.

  Så här spelar du in skärmen på din Chromebook

Banar vägen för att lösa allt mer komplexa uppgifter

Google Vertex AI gör arbetsflödet för maskininlärning enkelt. Så alla som har att göra med ett enkelt problem kommer att ha en snabb lösning.

Och detta kommer att hjälpa fler människor att lösa allt mer komplexa problem eftersom de inte behöver oroa sig för det absoluta minimum.

Minskar risken för produktionsinstallationer

Även om det här inte är en recension av Google Vertex AI, bör det bidra till att minska risken för att modellerna är redo för driftsättning.

Därför kan lösningar implementeras med tillförsikt för att lösa problem sömlöst.

Kom igång med Google Vertex AI

Innan du sätter igång är det viktigt att notera att många tillgängliga verktyg fortfarande är i förhandsvisning (med reservation för ändringar). Så det kanske inte är klart för bästa sändningstid än.

Du får $300 gratis krediter när du registrerar dig för testversionen av Google Cloud Platform som du kan använda inom 90 dagar. Priserna bör vara desamma för AI-plattformserbjudanden – du kan kolla in officiella prissidan för mer detaljer.

Gå vidare till Google Vertex AI produktsida för att komma igång.

Och om du är nyfiken kan du utforska några första recensioner och tester av några av de yrkesverksamma inom branschen.