Tekoälytyökaluja (AI) on niin paljon, että on vaikeaa selvittää, mikä niistä todella tarvitsee. Voimme helpottaa tätä päätöstä esittelemällä sinulle Vertex AIn, Googlen oman pilvipohjaisen tekoälyalustan. 

Äskettäinen buumi AI-malleissa ja teknologisissa edistysaskelissa muuttaa monien yritysten toimintaa; ainoa ongelma on, että on liikaa ratkaisuja valittavaksi. Mutta me voimme auttaa. 

Jotta koneoppimismallien (ML) rakentaminen olisi helpompaa, Google loi Vertex AI:n, alustan, joka kokoaa kaikki Googlen pilvipalvelut yhdeksi kokonaisuudeksi.

Mutta mitä Vertex AI oikeastaan on? Onko se arvoista huomiotasi vai onko se vain floppi? Selvitä vastaus tästä oppaasta, sillä tutkimme, miksi Vertex AI on niin tärkeä yrityksille ja monille muille asioille.

Pysy kuulolla!

Mikä on Vertex AI?

Vertex AI on Google Cloudin keskitettävä alusta, joka tähtää ML-mallien ja AI-sovellusten kouluttamiseen ja niiden suuren mittakaavan käyttöönottoon. Lisäksi voit räätälöidä suuria kielimalleja (LLM) käytettäväksi AI-sovelluksissasi. 

Ominaisuuksien, kuten mukautetun mallikoulutuksen, AutoML:n ja muiden edistyneiden ominaisuuksien kautta, voit merkittävästi lisätä tuottavuutta ja skaalautuvuutta. 

Lisäksi Vertex AI tarjoaa kaikki Googlen pilvipalvelut yhdessä työkalussa, mikä auttaa sinua tietojesi hallinnassa, mallien käyttöönotossa ja muussa. Yhteenvetona, Vertex AI on täällä virtaviivaistamaan ML-työnkulkuasi ja yksinkertaistamaan datasetin elinkaarta. 

Se on ratkaisu, joka sopii kaikille kehittäjille ja ML-insinööreille, erityisesti koska se on niin aloittelijaystävällinen. 

Mutta miksi tämä työkalu on niin tärkeä yrityksille? 

Miksi Vertex AI on tärkeä?

Generatiivinen AI-markkinat kasvavat jatkuvasti. Esimerkiksi, aktiivisten gen AI -projektien määrä Vertex AIl on kasvanut yli 7-kertaiseksi; mutta mikä tarkalleen tekee Vertexistä niin tärkeän?

No, katsotaan, mitä se tekee: 

• Virtaviivaistettu kehitys: Tämä AI-ratkaisu automatisoi koko kehitysprosessin. Joten kuka tahansa — kokemuksesta riippumatta — voi ottaa käyttöön korkealaatuisia malleja. 
• Korkeampi nopeus: Koska automatisoit mallin kehitysprosessin, koulutat ja otat chatbotit käyttöön nopeammin. Tämän seurauksena AI-sovellusten luominen on helpompaa ja nopeampaa. 
• Johdonmukaisuus: Tekoälyt ovat hyviä yhdellä asialla: johdonmukaisuuden ylläpitämisessä. Epäilemättä sama laatuinen tulos, minimoit myös virheitä.
• Skaalautuvuus: Voit suunnitella kaikenlaisia AI-sovelluksia Vertexin kanssa, pienistä sovelluksista yritysratkaisuihin. Riippumatta organisaatiosi koosta, se voi täyttää kaikki tarpeet. 

Kuten näet, Vertex AI tarjoaa selvästi runsaasti etuja, mutta mitkä ovat AI-ominaisuudet, jotka tekevät siitä niin suuren? 

Löydä vastaus seuraavasta osasta. 

Mitkä ovat Google Cloud Vertex AI:n keskeiset ominaisuudet?

Ymmärtääksemme, mikä tekee tästä Google Cloud -alustasta niin hyvän tekoälymallien käyttöönotossa ja rakentamisessa, katsotaan sen ominaisuuksia: 

• AutoML: Tämä toiminnallisuus on kehittäjille, joilla ei ole paljon kokemusta ML:stä, mutta jotka haluavat rakentaa omia mukautettuja ML-mallejaan. Se toimii eri Google-sovellusten kanssa, mukaan lukien Vertex AI, AutoML Tabular ja AutoML Image. 
• Vertex AI -putket: Tämän kätevän ominaisuuden avulla voit automatisoida, valvoa ja luoda koko ML-työnkulkuja, jotka parantavat tehokkuuttasi ja säästävät sinua toistuvilta tehtäviltä. 
• Esikoulutetut API:t: Vertex AI:n avulla videoiden, käännösten ja luonnollisen kielen käsittely on helppoa. Tämän seurauksena käytössä olevat mallit täyttävät liiketoimintavaatimukset, vaikka insinööreillä ja kehittäjillä ei olisi aiempaa tietoa. 
• Tietojen ja AI:n integraatio: Vertex AI toimii hyvin monien työkalujen kanssa, kuten BigQuery ML, Dataproc tai Dataflow. Joten voit rakentaa tai viedä tietoja BigQuerystä suoraan Vertex AI Workbenchin kautta. Lisäksi se integroituu avoimen lähdekoodin keh frameworks kuten PyTorch ja SensorFlow. 
• Mallin versiointi ja seuranta: Menetitkö jäljityksen versioillesi? Vertex AIn avulla tämä ei koskaan tapahdu uudelleen, sillä se pitää helposti kirjaa mallin versioista. Lisäksi Vertex AI valvoo niiden suorituskykyä hyödyllisten arviointimittarien avulla, jotta voit proaktiivisesti tunnistaa ongelmia. 

Vertex AI:lla on runsaasti käyttäjämahdollisuuksia; ainoa kysymys on, mihin aiot käyttää niitä?

Se on kysymys, johon yritämme vastata seuraavassa osassa. 

Mihin Vertex Aita käytetään? 

Yleensä ihmiset käyttävät tekoälytyökaluja laajalla alueella, suosituimpina asiakaspalvelussa (56%) ja petoshallinnassa (51%). Mutta sillä on runsaasti muita käyttötarkoituksia, kuten tuotekehitysuudistuksia, sisällön tuotanto ja muu. 

Tämän logiikan mukaan, onko Vertex AI hyvät käytössä? Se on; tässä ovat sen yleisimmät käyttötapaukset: 

• Parannettu ennustaminen: Käytä Vertex AI:tä parantaaksesi reaaliaikaisten ennusteidesi tarkkuutta, sillä tämä työkalu voi analysoida ja tulkita metatietoja helposti ja nopeasti. 
• Virtaviivaistettu seuranta: Vertex AI valvoo mallin suorituskykyä, alusta loppuun, joten voit virtaviivaistaa prosessia ja saada parempia tuloksia. 
• Jaettu ML-ominaisuudet: Vertex AI Feature Storen kautta voit hallita ja käyttää uudelleen tarvitsemasi ML-ominaisuudet. Lisäksi sinun ei tarvitse syvällistä ML-tietoa käytettäväksi. 
• Parannettu kehitysprosessi: Vertex AIn avulla on helppoa virtaviivaistaa, konfiguroida ja automatisoida ML-työnkulkuja, jotta voit nopeuttaa kehitysprosessia. 

Kuten näet, Vertex AI:lla on useita käyttötapauksia, jotka tekevät siitä täydellisen lisän liiketoimintaasi.

Ennen kuin opimme sen käytön, katsotaanpa Google Cloudin palveluja, jotka toimivat hyvin Vertex AIn kanssa. 

Mitkä Google Cloud -palvelut käyvät yhdessä Vertex AIn kanssa?

Vertex AI ei koskaan toimi yksin — se on synkronoitu muiden Google Cloud -palvelujen kanssa, jotka auttavat virtaviivaistamaan ML-elinkaarta ja parantamaan tehokkuuttasi. Mutta mitä Google Cloud -palvelut ovat?

Oikeasti sanottuna se on pilvilaskennan palvelupaketti, kuten tietoanalyysi, pilvitallennus, verkostoituminen, palvelimettomat laskentatyökalut, web-kehitystyökalut jne. Kaikki nämä ratkaisut toimivat yhdessä Vertex AIn kanssa luodakseen tehokkaita ML-työnkulkuja.

Esimerkiksi Googlen pilvitallennuksessa voit tallentaa kaikki raakatietosi, joita Vertex voi myöhemmin käyttää mallien kouluttamiseen. BigQuery on samanlainen työkalu, joka tallentaa suuria tietomääriä, joita Vertex AI käyttää sisäänrakennetussa koulutuksessa. 

Kuten näet, kaikki on yhdistetty Vertex AI:hin, jotta voit luoda ja julkaista parhaat AI-ratkaisut. 

Yksi asia on vielä keskustelematta: miten käyttää Vertex AI:tä aloittaaksesi rakentamisen. 

Miten käyttää Vertex AI:tä ja koneoppimisen (ML) työnkulkua

Olet kiinnostunut käyttämään Vertex AI:tä, jotta voisit virtaviivaistaa ML-työnkulkuasi - se on hienoa! Näytetään, kuinka helppoa se on vaihe vaiheelta: 

1. Tietojen valmistelu

Aloita ensiksi tietojoukkoasi purkamalla ja puhdistamalla. 

Kun olet tehnyt tämän, sinun täytyy tehdä tutkimusdatatalous (EDA) — tekniikka, joka tiivistää tietojoukkojen päätuotteet. Miksi? Ymmärtääksesi ML-mallin odottamat tiedot. Visualisoi ja pääse käsiksi tietoihisi Vertex AI Workbenchin avulla. 

Mitä seuraavaksi? Tietomuunnosten ja ominaisuusinsinöörityön soveltaminen malliin, sekä datan erottaminen koulutus-, validointi- ja testijoukkoihin. 

2. Mallin koulutus

Nyt tulee haasteellinen osa. Tässä kohtaa datatieteilijät, kehittäjät ja muut voivat valita liiketoiminnan tarpeiden mukaisen koulutusmenetelmän. Voit kouluttaa ML-mallejasi eri tavoin: 

• Käyttäen AutoML-yhteenvetoa, joka kouluttaa mallejasi ilman koodin kirjoittamista. Se tukee kuva-, teksti- ja taulukkotietoa.
• Käyttäen omaa ML-keh frameworks, mikä tarkoittaa oman koodin kirjoittamista ja mallien kouluttamista itse.
• Käyttäen Vertex AI -kokeiluja, joka testaa mallejasi eri ML-tekniikoilla ja näkee, mikä suoriutuu parhaiten. 
• Käyttäen Vertex AI Viziriä tai mukautettuja viritystehtäviä, joka keskittyy hyperparametrien virittämiseen monimutkaisten mukautettujen ML-mallien kouluttamiseksi. 

3. Mallin arviointi ja iterointi

Kolmas vaihe vaatii sinua arvioimaan mallisi suorituskykyä ja tekemään säätöjä tulosten perusteella. Tämä auttaa sinua löytämään aktiivisesti ongelmat ja ratkaisemaan ne ennen mallin käyttöönottoa.

Erityisten mittarien avulla, kuten tarkkuus ja herkkyys, voit verrata ja mitata malliesi suorituskykyä ja nähdä, mikä kokonaissuorituskyky on paras. 

4. Mallin käyttöönotto

Kun olet arvioinut ja hyväksynyt mallisi suorituskyvyn, on aika ottaa se käyttöön. 

Kuten aina, sinulla on erilaisia tapoja tehdä niin: 

• Käyttäen valmiita tai mukautettuja säiliöitä 
• Käyttäen BigQuery ML
• Käyttäen TensorFlow-runtimea 
• Käyttäen Vertex AI Feature Store  
• Käyttäen Vertex Explainable AI 

5. Mallin seuranta

Et ole vielä valmis, sillä parantamiselle on aina tilaa. Mallin käyttöönoton viimeinen vaihe on seurata sen suorituskykyä. Vertex AI Model Monitoringin avulla voit seurata mallejasi ja parantaa niiden suorituskykyä, jos tiedot poikkeavat liikaa koulutuksesta. Lisäksi Vertex AI:lla on hälytyksiä ja ilmoituksia, jotka ilmoittavat, kun jokin on vialla, jotta voit kouluttaa mallisi uudelleen suorittamaan standardin mukaisesti. 

Tämän nopean ja yksinkertaisen oppaan avulla olet valmis kokeilemaan Vertex AI:tä.

Sinun vuorosi

Vertex AIn avulla on helppoa hallita ML-työnkulkuja ja varmistaa niiden tehokkuus, tarkkuus ja johdonmukaisuus. Nyt kun tiedät vastauksen kysymykseen, “Mikä on Vertex AI?”, olet askeleen lähempänä liiketoimintaprosessiesi virtaviivaistamista.

Mutta päästäksesi uusiin tuottavuuden tasoihin, tarvitset Gurua.

Se on tietohallintatyökalu, joka yhdistää kaikki sovelluksesi ja asiakirjasi yhteen paikkaan. Gurun avulla voit etsiä kaikista sovelluksistasi ja saada välittömiä vastauksia kaikkiin kysymyksiin, ilman kontekstin vaihtamista.

Näe Gurun voima rekisteröitymällä tänään.