Der findes så mange kunstige intelligens (AI) værktøjer derude, at det er svært at finde ud af, hvilket du virkelig har brug for. Vi kan hjælpe med at gøre denne beslutning lettere ved at introducere dig for Vertex AI, Googles egen AI-baserede cloud-platform. 

Den nylige boom i AI-modeller og teknologiske fremskridt omformer, hvordan mange virksomheder opererer; det eneste problem er, at der er for mange løsninger at vælge imellem. Men vi kan hjælpe. 

For at gøre det lettere at bygge maskinlærings (ML) modeller, skabte Google Vertex AI, en platform der gør alle Googles cloud-tilbud tilgængelige i en enkelt enhed.

Men hvad er Vertex AI i essens? Er det værd at din opmærksomhed, eller er det bare en flop? Oplev svaret i denne guide, da vi vil udforske, hvorfor Vertex AI er så vigtig for virksomheder og mange andre ting.

Hold dig opdateret!

Hvad er Vertex AI?

Vertex AI er en centraliseret platform skabt af Google Cloud, der sigter mod at træne ML-modeller og AI-applikationer og implementere dem i stor skala. Derudover kan du tilpasse store sprogmodeller (LLMs) til brug i dine AI-applikationer. 

Gennem funktioner som brugerdefineret modeltræning, AutoML og andre avancerede funktioner kan du i høj grad øge produktiviteten og skalerbarheden. 

Desuden tilbyder Vertex AI alle Googles cloud-tjenester i et enkelt værktøj, der hjælper dig med dine data, implementerer modeller og mere. Kort sagt er Vertex AI her for at effektivisere din ML-arbejdsgang og forenkle livscyklussen for dine datasæt. 

Det er en løsning, der er ideel for alle udviklere og ML-ingenerører, især da den er meget brugervenlig. 

Men hvorfor er dette værktøj så vigtigt for virksomheder? 

Hvorfor er Vertex AI vigtig?

Det generative AI-marked vokser konstant. For eksempel er antallet af aktive gen AI-projekter på Vertex AI vokset mere end 7x; men hvad gør egentlig Vertex så vigtig?

Nå, lad os se, hvad det gør: 

• Strømlinet udvikling: Denne AI-løsning automatiserer hele udviklingsprocessen. Så kan enhver — uanset deres erfaring med sådanne værktøjer — implementere modeller af høj kvalitet. 
• Højere hastighed: Da du automatiserer modeludviklingsprocessen, vil du træne og implementere dine chatbots hurtigere. Som et resultat er det lettere og hurtigere at oprette AI-apps. 
• Konsistens: AIs er gode til én ting: at opretholde konsistens. Ud over at have den samme kvalitet output, vil du også minimere fejl.
• Skalerbarhed: Du kan designe alle typer AI-apps med Vertex, fra små ansøgninger til enterprise-løsninger. Uanset størrelsen på din organisation, kan den imødekomme ethvert behov. 

Som du kan se, giver Vertex AI tydeligvis mange fordele, men hvilke AI-funktioner hjælper det med at blive så fantastisk? 

Find svaret i næste sektion. 

Hvad er Google Cloud Vertex AI nøglefunktioner?

For at forstå hvad der gør denne Google Cloud-platform så god til at implementere og bygge AI-modeller, lad os se på dens funktioner: 

• AutoML: Denne funktionalitet er for udviklere, der ikke har meget erfaring med ML, men ønsker at bygge deres egne brugerdefinerede ML-modeller. Den fungerer for forskellige Google-apps, inklusive Vertex AI, AutoML Tabular og AutoML Image. 
• Vertex AI pipelines: Med denne nyttige funktion kan du automatisere, overvåge og oprette hele ML-arbejdsgange, der øger din effektivitet og redder dig fra gentagne opgaver. 
• Forudtrænede API'er: Med Vertex AI er det let at integrere videoer, oversættelse og naturlig sprogbehandling. Som et resultat vil de implementerede modeller opfylde forretningskrav, selvom ingeniørerne og udviklerne ikke har nogen forudgående viden. Som et resultat vil de implementerede modeller opfylde forretningskrav, selvom ingeniørerne og udviklerne ikke har nogen forudgående viden. 
• Data og AI-integration: Vertex AI arbejder godt med mange værktøjer, som BigQuery ML, Dataproc eller Dataflow. Så du kan bygge eller eksportere data fra BigQuery direkte gennem Vertex AI Workbench. Derudover integrerer det med open-source rammer som PyTorch og SensorFlow. 
• Modelversionering og overvågning: Har du mistet overblikket over dine versioner? Med Vertex AI vil det aldrig ske igen, da den nemt holder styr på modelversionerne. Derudover overvåger Vertex AI deres præstationer gennem nyttige evalueringsmetoder, så du proaktivt kan identificere problemer. 

Så Vertex AI har masser af brugerevner; det eneste problem er, hvad vil du bruge dem til?

Det er et spørgsmål, vi vil forsøge at besvare i den følgende sektion. 

Hvad bruges Vertex AI til? 

Som regel bruger folk værktøjer inden for kunstig intelligens til en bred vifte af områder, den mest populære er inden for kundeservice (56%) og svindelstyring (51%). Men det har mange andre anvendelser, såsom produktanbefalinger, indholdsproduktion og andre. 

Givet denne logik, er Vertex AI god til noget? Det er bestemt; her er dens mest almindelige anvendelser: 

• Forbedret prognose: Brug Vertex AI til at forbedre nøjagtigheden af dine realtidsforudsigelser, da dette værktøj nemt kan analysere og fortolke metadata hurtigt. 
• Strømlinet overvågning: Vertex AI overvåger modelpræstationer, fra start til slutprodukt, så du kan strømlinet processen og få bedre resultater. 
• Delte ML-funktioner: Gennem Vertex AI Feature Store kan du administrere og genbruge de ML-funktioner, du har brug for. Hvad mere, du behøver ikke dybdegående ML viden for at bruge dem. 
• Forbedret udviklingsproces: Med Vertex AI er det enkelt at strømline, konfigurere og automatisere ML-arbejdsgange, så du kan fremskynde udviklingsprocessen. 

Som du kan se, har Vertex AI flere anvendelser, der gør det til et perfekt supplement til din virksomhed.

Før vi lærer, hvordan vi bruger det, lad os tage et kig på de Google Cloud-tjenester, der harmonerer godt med Vertex AI. 

Hvilke Google Cloud-tjenester arbejder i harmoni med Vertex AI?

Vertex AI arbejder aldrig alene - det er i overensstemmelse med andre Google Cloud-tjenester, der hjælper med at strømline din ML-livscyklus og forbedre din effektivitet. Men hvad er Google Cloud tjenester?

I essens er det et værktøjssæt af cloud computing-tjenester, som dataanalyse, cloudlagring, netværk, serverless computing, webudviklingsværktøjer osv. Alle disse løsninger arbejder i harmoni med Vertex AI for at skabe effektive ML-arbejdsgange.

For eksempel kan du i Googles cloudlagring gemme alle dine rå data, som Vertex senere kan få adgang til for at træne modeller. BigQuery er et lignende værktøj, der lagrer store datasæt, som Vertex AI bruger til træning i suiten. 

Som du kan se, er alt forbundet med Vertex AI for at hjælpe dig med at skabe og implementere de bedste AI-løsninger. 

En ting er tilbage at diskutere: hvordan man faktisk bruger Vertex AI til at begynde at bygge. 

Hvordan man bruger Vertex AI og maskinlæring (ML) arbejdsgang

Du er nysgerrig på at bruge Vertex AI til at strømline dine ML-arbejdsgange - det er godt! Lad os vise dig, hvor nemt det er trin-for-trin: 

1. Dataforberedelse

Først skal du starte med at udtrække og rense dit datasæt. 

Når du har gjort dette, skal du udføre en eksploratorisk dataanalyse (EDA) - en teknik, der opsummerer de vigtigste karakteristika ved datasæt. Hvorfor? For at forstå de data, der forventes af ML-modellen. Visualiser og få adgang til dine data ved hjælp af Vertex AI Workbench. 

Hvad kommer dernæst? Anvendelse af datatransformeringer og feature engineering til modellen, samt adskillelse af dataene i trænings-, validerings- og test-sæt. 

2. Modeltræning

Nu kommer den sjove del. Her vælger dataforskere, udviklere og andre personer en træningsmetode, der passer til deres forretningsbehov. Du kan træne dine ML-modeller på forskellige måder: 

• Brug af AutoML oversigt, som træner dine modeller uden at skrive nogen kode. Den understøtter billede-, tekst- og tabeldata.
• Brug af dit yndlings ML-framework, hvilket betyder, at du skriver din egen kode og træner dine modeller selv.
• Brug af Vertex AI Experiments, som tester dine modeller ved hjælp af forskellige ML-teknikker og ser, hvilken der præsterer bedst. 
• Brug af Vertex AI Vizier eller brugerdefinerede tuningjobs, som fokuserer på hyperparameter tuning for at træne komplekse brugerdefinerede ML-modeller. 

3. Model evaluering og iteration

Det tredje skridt kræver, at du evaluerer din models præstation og foretager justeringer baseret på resultaterne. Dette hjælper dig aktivt med at finde problemer og løse dem, inden modellen implementeres.

Gennem målinger som præcision og tilbagekaldelse kan du sammenligne og måle ydeevnen af dine modeller og se, hvilken der præsterer bedst samlet set. 

4. Modelservering

Efter omhyggeligt at have evalueret og godkendt ydeevnen af din model, er det tid til at implementere den. 

Igen har du forskellige metoder til at gøre dette: 

• Brug af forudbyggede eller brugerdefinerede containere 
• Brug af BigQuery ML
• Brug af TensorFlow runtime 
• Brug af Vertex AI Feature Store  
• Brug af Vertex Explainable AI 

5. Modelovervågning

Du er ikke færdig endnu, da der altid er mulighed for forbedring. Det sidste skridt i enhver modelimplementeringsproces er at overvåge dens præstation. Med Vertex AI Modelovervågning kan du holde øje med dine modeller og forbedre deres præstation, hvis dataene afviger for meget fra deres træning. Derudover har Vertex AI alarmer og notifikationer, der lader dig vide, når noget er galt, så du kan træne din model til at præstere op til standard. 

Med denne hurtige og enkle vejledning er du klar til at prøve Vertex AI.

Over til dig

Med Vertex AI er det nemt at administrere ML-arbejdsgange og sikre deres effektivitet, nøjagtighed og konsistens. Nu hvor du kender svaret på, “Hvad er Vertex AI?” er du et skridt tættere på at strømline dine forretningsprocesser.

Men for at nå nye niveauer af produktivitet, har du brug for Guru.

Det er et værktøj til vidensstyring, der forbinder alle dine apps og dokumenter på ét sted. Med Guru kan du søge på tværs af alle dine applikationer og få øjeblikkelige svar på alle forespørgsler, uden at skifte kontekst.

Se kraften af Guru ved at tilmelde dig i dag.