Ci sono così tanti strumenti di intelligenza artificiale (AI) là fuori che è difficile capire quale ti serve veramente. Possiamo aiutarti a prendere questa decisione più facilmente presentandoti Vertex AI, la piattaforma AI basata su cloud di Google. 

Il recente boom nei modelli di IA e nei progressi tecnologici sta cambiando il modo in cui molte aziende operano; l'unico problema è che ci sono troppi soluzioni tra cui scegliere. Ma possiamo aiutarti. 

Per semplificare la creazione di modelli di machine learning (ML), Google ha creato Vertex AI, una piattaforma che rende disponibili tutte le offerte cloud di Google in un'unica entità.

Ma cos'è Vertex AI, in sostanza? Merita la tua attenzione o è solo una delusione? Scopri la risposta in questa guida, mentre esploreremo perché Vertex AI sia così importante per le aziende e molte altre cose.

Rimani sintonizzato!

Cos'è Vertex AI?

Vertex AI è una piattaforma centralizzata creata da Google Cloud che mira ad addestrare modelli ML e applicazioni AI e a implementarli su larga scala. Inoltre, puoi personalizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) da utilizzare nelle tue applicazioni AI. 

Attraverso funzionalità come l'addestramento personalizzato dei modelli, AutoML e altre capacità avanzate, puoi notevolmente aumentare la produttività e la scalabilità. 

Inoltre, Vertex AI offre tutti i servizi cloud di Google in un unico strumento, aiutandoti con i tuoi dati, distribuendo modelli e altro ancora. È una soluzione ideale per tutti gli sviluppatori e ingegneri ML, specialmente dato che è così facile da usare anche per i principianti. 

È una soluzione ideale per tutti i sviluppatori e ingegneri ML, soprattutto perché è così adatta ai principianti. 

Ma perché questo strumento è così importante per le aziende? 

Perché Vertex AI è importante?

Il mercato dell'AI generativa è in costante crescita. Ad esempio, il numero di progetti AI generativi attivi su Vertex AI è aumentato più di 7 volte; ma cosa rende Vertex così importante?

Bene, vediamo cosa fa: 

• Sviluppo semplificato: Questa soluzione AI automatizza l'intero processo di sviluppo. Quindi, chiunque, indipendentemente dalla propria esperienza con questi strumenti, può implementare modelli di alta qualità. 
• Velocità superiore: Poiché automatizzi il processo di sviluppo del modello, addestrerai e implementerai i tuoi chatbot più rapidamente. Di conseguenza, è più facile e veloce creare app AI. 
• Coerenza: Le AI sono abili in una cosa: mantenere la coerenza su tutta la linea. Oltre a garantire un output di qualità uniforme, ridurrai anche gli errori.
• Scalabilità: Puoi progettare tutti i tipi di app AI con Vertex, da applicazioni su piccola scala a soluzioni a livello aziendale. Indipendentemente dalle dimensioni della tua organizzazione, può soddisfare ogni esigenza. 

Come puoi vedere, Vertex AI offre chiaramente molti vantaggi, ma quali sono le funzionalità AI che la rendono così straordinaria? 

Trova la risposta nella sezione successiva. 

Quali sono le principali caratteristiche di Google Cloud Vertex AI?

Per comprendere cosa renda questa piattaforma Google Cloud così buona nell'implementare e costruire modelli AI, esaminiamo le sue caratteristiche: 

• AutoML: Questa funzionalità è per gli sviluppatori che non hanno molta esperienza con ML, ma desiderano costruire i propri modelli ML personalizzati. Funziona per varie app Google, tra cui Vertex AI, AutoML Tabular e AutoML Image. 
• Pipelines Vertex AI: Con questa utile funzione, puoi automatizzare, monitorare e creare interi flussi di lavoro ML che aumentano la tua efficienza e ti salvano da compiti ripetitivi. 
• API pre-addestrate: Con Vertex AI, integrare video, traduzione e elaborazione del linguaggio naturale è facile. Di conseguenza, i modelli implementati soddisferanno i requisiti aziendali anche se ingegneri e sviluppatori non hanno conoscenze pregresse. 
• Integrazione di dati e AI: Vertex AI collabora bene con molti strumenti, come BigQuery ML, Dataproc o Dataflow. Quindi, puoi costruire o esportare dati da BigQuery direttamente attraverso il Vertex AI Workbench. Inoltre, si integra con framework open-source come PyTorch e TensorFlow. 
• Versioning e monitoraggio del modello: Hai perso traccia delle tue versioni? Con Vertex AI, non succederà mai più, poiché tiene traccia delle versioni del modello con facilità. Inoltre, Vertex AI monitora le loro prestazioni attraverso utili metriche di valutazione, in modo che tu possa identificare proattivamente eventuali problemi. 

Quindi, Vertex AI ha molte capacità per gli utenti; l'unico problema è, per cosa le userai?

Questa è una domanda a cui cercheremo di rispondere nella sezione successiva. 

A cosa serve Vertex AI? 

Di solito, le persone usano strumenti di intelligenza artificiale in una vasta gamma di aree, il più popolare è nel servizio clienti (56%) e nella gestione delle frodi (51%). Ma ha molte altre applicazioni, come raccomandazioni di prodotto, produzione di contenuti e altre. 

Andando per logica, Vertex AI è bravo in qualcosa? Certamente; ecco i suoi casi d'uso più comuni: 

• Previsione migliorata: Usa Vertex AI per migliorare l'accuratezza delle tue previsioni in tempo reale, poiché questo strumento può analizzare e interpretare i metadati facilmente e rapidamente. 
• Monitoraggio semplificato: Vertex AI monitora le prestazioni del modello, dalla creazione al prodotto finale, in modo da poter semplificare il processo e ottenere risultati migliori. 
• Funzionalità ML condivise: Attraverso il Vertex AI Feature Store, puoi gestire e riutilizzare le funzionalità ML di cui hai bisogno. Inoltre, non hai bisogno di conoscenze approfondite di ML per usarle. 
• Processo di sviluppo migliorato: Con Vertex AI, è semplice semplificare, configurare e automatizzare i flussi di lavoro ML per accelerare il processo di sviluppo. 

Come puoi vedere, Vertex AI ha molteplici casi d'uso che la rendono un'aggiunta perfetta per la tua azienda.

Prima di scoprire come usarlo, diamo un'occhiata ai servizi Google Cloud che si integrano bene con Vertex AI. 

Quali servizi Google Cloud funzionano in sincronia con Vertex AI?

Vertex AI non lavora mai da solo: è in sincronia con altri servizi Google Cloud che aiutano a semplificare il tuo ciclo di vita ML e migliorare la tua efficienza. Ma quali sono i servizi Google Cloud?

In sostanza, è un toolkit di servizi di cloud computing, come analisi dei dati, archiviazione cloud, networking, computing serverless, strumenti di sviluppo web, ecc. Tutte queste soluzioni lavorano in sincronia con Vertex AI per creare flussi di lavoro ML efficienti.

Ad esempio, nella memorizzazione cloud di Google, puoi archiviare tutti i tuoi dati grezzi a cui Vertex può accedere in seguito per addestrare modelli. BigQuery è uno strumento simile che memorizza grandi dataset che Vertex AI utilizza per il training in-suite. 

Come puoi vedere, tutto è connesso a Vertex AI per aiutarti a creare e implementare le migliori soluzioni AI. 

Rimane solo una cosa da discutere: come usare effettivamente Vertex AI per iniziare a costruire. 

Come usare Vertex AI e il flusso di lavoro di Machine Learning (ML)

Sei curioso di usare Vertex AI per semplificare i tuoi flussi di lavoro ML: ottimo! Ti mostreremo quanto sia facile passo dopo passo: 

1. Preparazione dei dati

Per prima cosa, inizia estraendo e pulendo il tuo dataset. 

Dopo aver fatto questo, devi eseguire un analisi esplorativa dei dati (EDA) — una tecnica che riassume le principali caratteristiche dei dataset. Perché? Per comprendere i dati attesi dal modello ML. Visualizza e accedi ai tuoi dati utilizzando il Vertex AI Workbench. 

Cosa viene dopo? Applicare trasformazioni ai dati e ingegneria delle caratteristiche al modello, oltre a separare i dati in set di addestramento, validazione e test. 

2. Addestramento del modello

Ora arriva la parte divertente. Qui è dove data scientist, sviluppatori e altre persone possono scegliere un metodo di addestramento in sintonia con le loro esigenze aziendali. Puoi addestrare i tuoi modelli ML in vari modi: 

• Utilizzando l'overview di AutoML, che addestra i tuoi modelli senza scrivere alcun codice. Supporta dati di immagini, testo e tabulari.
• Utilizzando il tuo framework ML preferito, il che significa scrivere il tuo codice e addestrare i tuoi modelli da solo.
• Utilizzando le Esperienze di Vertex AI, che testano i tuoi modelli utilizzando varie tecniche ML e vedono quale funziona meglio. 
• Utilizzando Vertex AI Vizier o lavori di tuning personalizzati, che si concentra sul tuning degli iperparametri per addestrare modelli ML complessi e personalizzati. 

3. Valutazione e iterazione del modello

Il terzo passo richiede di valutare le prestazioni del tuo modello e apportare modifiche basate sui risultati. Questo ti aiuta a trovare attivamente problemi e risolverli prima di implementare il modello.

Attraverso metriche come precisione e richiamo, puoi confrontare e misurare le prestazioni dei tuoi modelli e vedere quale funziona meglio in generale. 

4. Servizio del modello

Dopo aver valutato attentamente e approvato le prestazioni del tuo modello, è tempo di implementarlo. 

Ancora una volta, hai vari metodi per farlo: 

• Utilizzando contenitori pre-costruiti o personalizzati 
• Utilizzando BigQuery ML
• Utilizzando il runtime TensorFlow 
• Utilizzando il Vertex AI Feature Store  
• Utilizzando Vertex Explainable AI 

5. Monitoraggio del modello

Non hai ancora finito, poiché c'è sempre spazio per miglioramenti. L'ultimo passo in qualsiasi processo di implementazione del modello è monitorarne le prestazioni. Con il monitoraggio dei modelli di Vertex AI, puoi tenere d'occhio i tuoi modelli e migliorare le loro prestazioni se i dati si allontanano troppo dal loro addestramento. Inoltre, Vertex AI ha avvisi e notifiche che ti informano quando qualcosa non va, così puoi riaddestrare il tuo modello per farlo funzionare come si deve. 

Con questo rapido e semplice tutorial, sei pronto a provare Vertex AI.

A te la parola

Con Vertex AI, è facile gestire flussi di lavoro ML e garantire efficienza, accuratezza e coerenza. Ora che conosci la risposta a, “Cos'è Vertex AI?”, sei un passo più vicino a semplificare i tuoi processi aziendali.

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