Hay tantos herramientas de inteligencia artificial (IA) por ahí, que es difícil averiguar cuál necesitas realmente. Podemos ayudar a facilitar esta decisión presentándote Vertex AI, la propia plataforma de IA basada en la nube de Google. 

El reciente auge en los modelos de IA y los avances tecnológicos reorganizan cómo operan muchas empresas; el único problema es que hay demasiadas soluciones para elegir. Pero podemos ayudar. 

Para facilitar la construcción de modelos de aprendizaje automático (ML), Google creó Vertex AI, una plataforma que hace que todas las ofertas en la nube de Google estén disponibles en una sola entidad.

¿Pero qué es Vertex AI, en esencia? ¿Vale la pena tu atención o es solo un fracaso? Descubre la respuesta en esta guía, ya que exploraremos por qué Vertex AI es tan importante para las empresas y muchas otras cosas.

¡Mantente atento!

¿Qué es Vertex AI?

Vertex AI es una plataforma centralizada creada por Google Cloud que tiene como objetivo entrenar modelos de ML y aplicaciones de IA y desplegarlas a gran escala. Además, puedes personalizar modelos de lenguaje grandes (LLMs) para usar en tus aplicaciones de IA. 

A través de características como el entrenamiento de modelos personalizados, AutoML y otras capacidades avanzadas, puedes aumentar la productividad y la escalabilidad. 

Además, Vertex AI proporciona todos los servicios en la nube de Google en una sola herramienta, ayudándote con tus datos, desplegando modelos y más. En resumen, Vertex AI está aquí para simplificar tu flujo de trabajo de ML y facilitar el ciclo de vida de tus conjuntos de datos. 

Es una solución ideal para todos los desarrolladores e ingenieros de ML, especialmente porque es muy fácil de usar para principiantes. 

Pero, ¿por qué esta herramienta es tan importante para las empresas? 

¿Por qué es importante Vertex AI?

El mercado de IA generativa está en constante crecimiento. Por ejemplo, el número de proyectos activos de gen IA en Vertex AI ha crecido más de 7x; pero, ¿qué es lo que realmente hace que Vertex sea tan importante?

Bueno, veamos qué hace: 

• Desarrollo simplificado: Esta solución de IA automatiza todo el proceso de desarrollo. Por lo que cualquiera — independientemente de su experiencia con tales herramientas — puede desplegar modelos de alta calidad. 
• Mayor velocidad: Ya que automatizas el proceso de desarrollo del modelo, entrenarás y desplegarás tus chatbots más rápido. Como resultado, es más fácil y rápido crear aplicaciones de IA. 
• Consistencia: Las IA son buenas en una cosa: mantener la consistencia en todos los aspectos. Aparte de tener la misma calidad de salida, también minimizas errores.
• Escalabilidad: Puedes diseñar todo tipo de aplicaciones de IA con Vertex, desde aplicaciones de pequeña escala hasta soluciones a nivel empresarial. Sin importar la escala de tu organización, puede satisfacer cada necesidad. 

Como puedes ver, Vertex AI claramente proporciona muchos beneficios, pero ¿cuáles son las características de IA que ayudan a que sea tan excelente? 

Encuentra la respuesta en la siguiente sección. 

¿Cuáles son las características clave de Google Cloud Vertex AI?

Para entender qué hace que esta plataforma de Google Cloud sea tan buena en desplegar y construir modelos de IA, veamos sus características: 

• AutoML: Esta funcionalidad es para desarrolladores que no tienen mucha experiencia con ML, pero quieren construir sus propios modelos de ML personalizados. Funciona para varias aplicaciones de Google, incluyendo Vertex AI, AutoML Tabular y AutoML Image. 
• Pipelines de Vertex AI: Con esta útil característica, puedes automatizar, monitorear y crear flujos de trabajo completos de ML que aumentan tu eficiencia y te evitan tareas repetitivas. 
• APIs preentrenadas: Con Vertex AI, integrar videos, traducción y procesamiento de lenguaje natural es fácil. Como resultado, los modelos desplegados satisfarán los requisitos empresariales incluso si los ingenieros y desarrolladores no tienen conocimientos previos. 
• Integración de datos e IA: Vertex AI se integra bien con muchas herramientas, como BigQuery ML, Dataproc o Dataflow. Por lo que puedes construir o exportar datos de BigQuery directamente a través de Vertex AI Workbench. Además, se integra con marcos de código abierto como PyTorch y SensorFlow. 
• Versionado y monitoreo del modelo: ¿Perdiste la pista de tus versiones? Con Vertex AI, eso nunca sucederá de nuevo, ya que mantiene un registro de las versiones del modelo con facilidad. Además, Vertex AI monitorea su rendimiento a través de métricas de evaluación útiles, para que puedas identificar proactivamente problemas. 

Así que, Vertex AI tiene muchas capacidades para el usuario; el único problema es, ¿para qué las vas a usar?

Esa es una pregunta que trataremos de responder en la siguiente sección. 

¿Para qué se usa Vertex AI? 

Generalmente, las personas usan herramientas de inteligencia artificial en una amplia gama de áreas, siendo las más populares en servicio al cliente (56%) y gestión de fraudes (51%). Pero tiene muchas otras aplicaciones, como recomendaciones de productos, producción de contenido y otras. 

Siguiendo esta lógica, ¿es Vertex AI bueno en algo? Sin duda; aquí están sus casos de uso más comunes: 

• Pronósticos mejorados: Usa Vertex AI para mejorar la precisión de tus predicciones en tiempo real, ya que esta herramienta puede analizar e interpretar metadatos fácilmente y a alta velocidad. 
• Monitoreo simplificado: Vertex AI supervisa el rendimiento del modelo, desde su inicio hasta el producto final, por lo que puedes simplificar el proceso y obtener mejores resultados. 
• Características de ML compartidas: A través de Vertex AI Feature Store, puedes gestionar y reutilizar las características de ML que necesitas. Además, no necesitas tener un profundo conocimiento de ML para utilizarlas. 
• Proceso de desarrollo mejorado: Con Vertex AI, es sencillo simplificar, configurar y automatizar flujos de trabajo de ML para que puedas acelerar el proceso de desarrollo. 

Como puedes ver, Vertex AI tiene múltiples casos de uso que lo convierten en una adición perfecta a tu negocio.

Antes de aprender cómo usarlo, echemos un vistazo a los servicios de Google Cloud que se integran bien con Vertex AI. 

¿Qué servicios de Google Cloud funcionan en sincronía con Vertex AI?

Vertex AI nunca trabaja solo: está sincronizado con otros servicios de Google Cloud que ayudan a simplificar tu ciclo de vida de ML y a mejorar tu eficiencia. ¿Pero qué son los servicios de Google Cloud?

En esencia, es un conjunto de servicios de computación en la nube, como análisis de datos, almacenamiento en la nube, redes, computación sin servidor, herramientas de desarrollo web, etc. Todas estas soluciones trabajan en sincronía con Vertex AI para crear flujos de trabajo de ML eficientes.

Por ejemplo, en el almacenamiento en la nube de Google, puedes almacenar todos tus datos sin procesar que Vertex puede acceder posteriormente para entrenar modelos. BigQuery es una herramienta similar que almacena grandes conjuntos de datos que Vertex AI utiliza para el entrenamiento en suite. 

Como puedes ver, todo está conectado con Vertex AI para ayudarte a crear y desplegar las mejores soluciones de IA. 

Una cosa que queda por discutir: cómo usar realmente Vertex AI para comenzar a construir. 

Cómo usar Vertex AI y el flujo de trabajo de aprendizaje automático (ML)

Tienes curiosidad por usar Vertex AI para simplificar tus flujos de trabajo de ML: ¡eso es genial! Te mostraremos lo fácil que es paso a paso: 

1. Preparación de datos

Primero, comienza extrayendo y limpiando tu conjunto de datos. 

Después de hacer esto, debes realizar un análisis exploratorio de datos (EDA) — una técnica que resume las principales características de los conjuntos de datos. ¿Por qué? Para entender los datos esperados por el modelo de ML. Visualiza y accede a tus datos utilizando el Vertex AI Workbench. 

¿Qué sigue? Aplicar transformaciones de datos y ingeniería de características al modelo, así como separar los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. 

2. Entrenamiento del modelo

Ahora viene la parte divertida. Aquí es donde los científicos de datos, desarrolladores y otros pueden elegir un método de entrenamiento acorde con sus necesidades comerciales. Puedes entrenar tus modelos de ML de varias maneras: 

• Usando la descripción general de AutoML, que entrena tus modelos sin escribir ningún código. Admite datos de imagen, texto y tabulares.
• Usando tu marco de ML favorito, lo que significa escribir tu propio código y entrenar tus modelos tú mismo.
• Usando los Experimentos de Vertex AI, que prueba tus modelos utilizando varias técnicas de ML y ve cuál rinde mejor. 
• Usando Vertex AI Vizier o trabajos de ajuste personalizados, que se enfoca en la optimización de hiperparámetros para entrenar modelos de ML personalizados complejos. 

3. Evaluación del modelo e iteración

El tercer paso requiere que evalúes el rendimiento de tu modelo y hagas ajustes basados en los resultados. Esto te ayuda a encontrar activamente problemas y resolverlos antes de desplegar el modelo.

A través de métricas como la precisión y la recuperación, puedes comparar y medir el rendimiento de tus modelos y ver cuál resulta ser el mejor en general. 

4. Despliegue del modelo

Después de evaluar cuidadosamente y aprobar el rendimiento de tu modelo, es hora de desplegarlo. 

Nuevamente, tienes varios métodos para hacerlo: 

• Usando contenedores preconstruidos o personalizados 
• Usando BigQuery ML
• Usando el tiempo de ejecución de TensorFlow 
• Usando Vertex AI Feature Store  
• Usando Vertex Explainable AI 

5. Monitoreo del modelo

Aún no has terminado, ya que siempre hay margen de mejora. El paso final en cualquier proceso de despliegue de modelos es monitorear su rendimiento. Con el Monitoreo de Modelos de Vertex AI, puedes vigilar tus modelos y mejorar su rendimiento si los datos se desvían demasiado de su entrenamiento. Además, Vertex AI tiene alertas y notificaciones que te informan cuando algo está mal, para que puedas volver a entrenar tu modelo y garantizar que esté a la altura. 

Con este tutorial rápido y sencillo, estás listo para probar Vertex AI.

Es tu turno

Con Vertex AI, es fácil gestionar flujos de trabajo de ML y asegurar su eficiencia, precisión y consistencia. Ahora que sabes la respuesta a, “¿Qué es Vertex AI?” estás un paso más cerca de simplificar tus procesos empresariales.

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