Libérer la puissance de l'IA générative : Un guide complet sur Vertex AI

L'IA générative, également connue sous le nom de genAI ou gen AI, est un domaine en évolution rapide de l'apprentissage automatique qui se concentre sur le développement de modèles capables de générer de nouveaux contenus. Ces modèles, souvent appelés grands modèles de langage (LLMs), sont conçus pour comprendre et générer du langage naturel. Cependant, leurs capacités vont au-delà du texte, englobant plusieurs modalités telles que les images, les vidéos et l'audio. Cette polyvalence a conduit au développement de modèles multimodaux capables de traiter et de générer du contenu dans divers formats.

L'efficacité de l'IA générative dans les applications réelles repose sur plusieurs capacités clés : 1. Adaptation des tâches : Les modèles doivent être capables d'apprendre et d'exécuter de nouvelles tâches spécifiques à des cas d'utilisation uniques. Vertex AI permet cela grâce à l'ajustement des modèles. 2. Accès à des informations externes : Pour rester pertinent et précis, les modèles ont besoin d'accéder à des informations au-delà de leurs données d'entraînement. Vertex AI facilite cela grâce aux fonctionnalités de mise en contexte et d'appel de fonction. 3. Sécurité du contenu : Pour prévenir la génération de contenu nuisible ou offensant, les modèles nécessitent des filtres de sécurité robustes. Vertex AI intègre des fonctionnalités de sécurité intégrées pour promouvoir une utilisation responsable des services d'IA générative.

Le flux de travail de l'IA générative commence généralement par une invite, où un utilisateur envoie une demande en langage naturel au modèle. La conception de l'invite est cruciale pour obtenir les réponses souhaitées. Vertex AI Studio propose des outils de gestion des invites pour aider les utilisateurs à affiner efficacement leurs demandes. Une fois une invite reçue, elle est traitée par le modèle de base, qui génère une réponse. Cette réponse subit ensuite des vérifications de citation et un filtrage de sécurité avant d'être renvoyée à l'utilisateur. Vertex AI offre également l'option de diffuser des réponses, permettant aux utilisateurs de recevoir du contenu généré progressivement.

Vertex AI donne accès à une variété de modèles de base d'IA générative via une API gérée. Ceux-ci incluent : 1. Gemini API : Offre un raisonnement avancé, des discussions multiturn, la génération de code et des invites multimodales. 2. Imagen API : Spécialisé dans la génération, l'édition d'images et la légende visuelle. 3. MedLM : Axé sur la réponse à des questions médicales et la synthèse (Private GA). Les utilisateurs peuvent explorer ces modèles Google, ainsi que des modèles ouverts et des modèles partenaires, dans le Model Garden. Chaque modèle varie en taille, modalité et coût, permettant aux utilisateurs de choisir celui qui correspond le mieux à leurs besoins spécifiques.

Pour améliorer la performance et l'efficacité des modèles de base, Vertex AI propose des capacités d'ajustement des modèles. Ce processus permet aux utilisateurs de personnaliser le comportement par défaut des modèles, garantissant des résultats cohérents et souhaités sans avoir à se fier à des invites complexes. L'ajustement des modèles peut réduire considérablement le coût et la latence des demandes en simplifiant les invites. Vertex AI fournit également des outils d'évaluation pour évaluer la performance des modèles ajustés. Une fois qu'un modèle est prêt pour la production, il peut être déployé sur un point de terminaison et surveillé comme les flux de travail MLOps standard.

Vertex AI propose plusieurs méthodes pour que les modèles accèdent à des API externes et à des informations en temps réel : 1. Mise en contexte : Connecte les réponses des modèles à une source de vérité, réduisant les hallucinations et améliorant la précision. 2. RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Lien entre les modèles et des sources de connaissances externes comme des documents et des bases de données pour des réponses plus informatives. 3. Appel de fonction : Permet aux modèles d'interagir avec des API externes, accédant à des informations en temps réel et exécutant des tâches du monde réel.

Vertex AI privilégie les pratiques d'IA responsables et la sécurité du contenu. Les invites et les réponses subissent des vérifications de sécurité pour s'assurer qu'elles ne dépassent pas des seuils prédéfinis pour un contenu potentiellement nuisible. Si une invite ou une réponse est signalée, Vertex AI la bloque et renvoie une réponse de secours. Cette couche de protection aide à maintenir une utilisation éthique de la technologie et empêche la génération de contenu offensant ou sensible.

Vertex AI Studio offre différentes expériences en fonction du type de compte de l'utilisateur : 1. Sans compte Google Cloud : Fonctionnalités limitées, aucune connexion requise, 2 requêtes par minute pour les modèles multimodaux. 2. Avec essai gratuit Google Cloud : Accès à plus de fonctionnalités, y compris une galerie d'invites et un historique, avec jusqu'à 300 $ de crédit pendant 90 jours. 3. Compte Google Cloud existant : Accès complet à toutes les fonctionnalités, y compris des paramètres avancés, l'ajustement et l'utilisation de l'API, avec facturation requise.

Pour commencer à explorer l'IA générative sur Vertex AI : 1. Essayez un tutoriel de démarrage rapide en utilisant Vertex AI Studio ou l'API Vertex AI. 2. Explorez les modèles pré-entraînés dans le Model Garden. 3. Consultez la référence SDK de l'API Gemini de Vertex AI pour divers langages de programmation. 4. Apprenez les meilleures pratiques d'IA responsable et les filtres de sécurité de Vertex AI. 5. Comprenez la tarification et explorez les options pour appeler Gemini en utilisant la bibliothèque OpenAI. En tirant parti de ces ressources et outils, les développeurs et les entreprises peuvent exploiter la puissance de l'IA générative pour créer des applications et des solutions innovantes dans divers domaines.