Vertex AI: A Plataforma Abrangente do Google Cloud para Desenvolvimento de Machine Learning e IA
Discussão aprofundada
Técnico
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Este artigo fornece uma visão abrangente da documentação do Vertex AI, uma plataforma para construir e implantar modelos de machine learning. Ele cobre vários aspectos do Vertex AI, incluindo seus componentes, recursos e casos de uso.
pontos principais
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aplicações práticas
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resultados de aprendizagem
• pontos principais
1
Oferece uma visão abrangente da documentação do Vertex AI
2
Cobre vários aspectos do Vertex AI, incluindo seus componentes, recursos e casos de uso
3
Oferece informações detalhadas sobre como usar o Vertex AI para tarefas de machine learning
• insights únicos
1
Explica os benefícios de usar o Vertex AI para projetos de machine learning
2
Destaque os principais recursos e capacidades do Vertex AI
• aplicações práticas
Esta documentação serve como um recurso valioso para desenvolvedores e cientistas de dados que desejam aprender sobre e usar o Vertex AI para seus projetos de machine learning.
• tópicos-chave
1
Visão Geral do Vertex AI
2
Componentes do Vertex AI
3
Construindo e Implantando Modelos de Machine Learning
4
Usando o Vertex AI para Diferentes Tarefas de Machine Learning
5
Melhores Práticas para Usar o Vertex AI
• insights principais
1
Documentação abrangente e detalhada
2
Exemplos práticos e amostras de código
3
Explicações claras e concisas
4
Foco em aplicações do mundo real
• resultados de aprendizagem
1
Obter uma compreensão abrangente do Vertex AI e suas capacidades
2
Aprender como construir e implantar modelos de machine learning usando o Vertex AI
3
Explorar vários casos de uso e melhores práticas para usar o Vertex AI
4
Desenvolver habilidades práticas no uso do Vertex AI para projetos de machine learning do mundo real
Vertex AI é a plataforma de machine learning de ponta do Google Cloud, projetada para simplificar o desenvolvimento e a implantação de modelos de IA e ML. Ela oferece um ambiente unificado onde cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores podem colaborar de forma eficaz, aproveitando um conjunto comum de ferramentas para levar projetos de IA da concepção à produção. O Vertex AI se destaca por sua capacidade de gerenciar todo o ciclo de vida do machine learning, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a implantação e monitoramento.
“ Principais Recursos e Capacidades
O Vertex AI possui uma ampla gama de recursos que atendem a diversas necessidades de ML. Isso inclui AutoML para treinamento automatizado de modelos, opções de treinamento personalizado para maior controle e ferramentas robustas de MLOps para gerenciar modelos em produção. A plataforma suporta diversos tipos de dados, incluindo dados tabulares, imagens, vídeos e texto. O Vertex AI também fornece ferramentas poderosas como o Feature Store para gerenciar recursos de ML e Pipelines para orquestrar fluxos de trabalho complexos de ML. Sua integração com o TensorBoard permite uma visualização e análise detalhadas do desempenho do modelo.
“ IA Generativa e LLMs no Vertex AI
Uma das ofertas de destaque do Vertex AI é seu suporte para IA generativa e grandes modelos de linguagem (LLMs). A plataforma fornece acesso aos modelos de ponta do Google, como o Gemini, uma IA multimodal capaz de processar texto, imagens e vídeos. Através do Model Garden, os usuários podem descobrir, testar e implantar uma variedade de modelos proprietários do Google e selecionar LLMs de código aberto. Isso torna o Vertex AI uma plataforma ideal para desenvolver e implantar aplicações avançadas de IA que aproveitam o poder dos modelos generativos.
“ Treinamento e Desenvolvimento de Modelos
O Vertex AI oferece opções flexíveis para treinamento e desenvolvimento de modelos. Para aqueles que são novos em ML ou buscam resultados rápidos, o AutoML fornece uma abordagem automatizada para construir modelos de alta qualidade com codificação mínima. Para praticantes mais experientes, o treinamento personalizado permite controle total sobre a arquitetura do modelo e o processo de treinamento. A plataforma suporta frameworks populares de ML e fornece ferramentas como Neural Architecture Search para otimizar designs de modelos. Além disso, o Vertex AI se integra ao Ray, permitindo computação distribuída para tarefas de ML em larga escala.
“ MLOps e Produção
O Vertex AI se destaca no suporte a práticas de MLOps, cruciais para a manutenção de modelos de ML em produção. A plataforma oferece robustas capacidades de versionamento e registro de modelos, permitindo que as equipes rastreiem e gerenciem diferentes iterações de seus modelos. O Vertex AI Prediction fornece infraestrutura escalável para servir modelos, suportando cenários de previsão online e em lote. A plataforma também inclui ferramentas avançadas de monitoramento e avaliação, como Model Monitoring para rastrear o desempenho do modelo ao longo do tempo e Explainable AI para entender as decisões do modelo.
“ Integração com o Ecossistema do Google Cloud
Uma das principais forças do Vertex AI é sua integração perfeita com o ecossistema mais amplo do Google Cloud. Ele funciona harmoniosamente com o BigQuery para análise de dados, Cloud Storage para gerenciamento de dados e Dataflow para processamento de dados. Essa integração se estende às soluções especializadas de IA do Google, como Vision AI, Natural Language API e Translation API, permitindo que os desenvolvedores combinem esses serviços com modelos personalizados para soluções abrangentes de IA.
“ Começando com o Vertex AI
Para começar a usar o Vertex AI, os usuários precisam configurar um projeto do Google Cloud e configurar seu ambiente de desenvolvimento. A plataforma oferece múltiplas interfaces, incluindo um console web amigável, um SDK abrangente para Python e suporte para ambientes de notebooks populares. Novatos podem aproveitar numerosos tutoriais, guias rápidos e exemplos de código fornecidos na documentação. Se você está procurando treinar seu primeiro modelo AutoML, implantar um modelo treinado personalizado ou experimentar com IA generativa, o Vertex AI fornece as ferramentas e recursos para apoiar sua jornada em IA do início ao fim.
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