Det finnes så mange verktøy for kunstig intelligens (AI) der ute at det er vanskelig å finne ut hvilket du virkelig trenger. Vi kan hjelpe deg med å gjøre denne avgjørelsen enklere ved å introdusere deg for Vertex AI, Googles egen AI-skybaserte plattform. 

Den nylige eksplosjonen av AI-modeller og teknologiske fremskritt omformer måten mange bedrifter opererer på; det eneste problemet er at det er for mange løsninger å velge mellom. Men vi kan hjelpe. 

For å gjøre det lettere å bygge maskinlæringsmodeller (ML), skapte Google Vertex AI, en plattform som gjør alle Googles skytilbud tilgjengelig i en enkelt enhet.

Men hva er Vertex AI, i essens? Er det verdt din oppmerksomhet eller er det bare en flop? Finn svaret i denne guiden, vi skal utforske hvorfor Vertex AI er så viktig for bedrifter og mange andre ting.

Hold deg oppdatert!

Hva er Vertex AI?

Vertex AI er en sentralisert plattform opprettet av Google Cloud som har som mål å trene ML-modeller og AI-applikasjoner og distribuere dem i stor skala. I tillegg kan du tilpasse store språkmodeller (LLM-er) til bruk i AI-applikasjonene dine. 

Gjennom funksjoner som tilpasset modelltrening, AutoML, og andre avanserte muligheter kan du sterkt øke produktiviteten og skalerbarheten. 

I tillegg gir Vertex AI alle Googles skytjenester i et enkelt verktøy, som hjelper deg med datene dine, distribusjon av modeller og mer. Kort sagt, Vertex AI er her for å effektivisere ML-arbeidsflyten din og forenkle livssyklusen til datasettene dine. 

Det er en løsning ideell for alle utviklere og ML-ingeniører, spesielt siden den er så nybegynnervennlig. 

Men hvorfor er dette verktøyet så viktig for bedrifter? 

Hvorfor er Vertex AI viktig?

Det generative AI-markedet vokser stadig. For eksempel har antallet aktive gen AI-prosjekter på Vertex AI økt med mer enn 7x; men hva er det som gjør Vertex så viktig?

Vel, la oss se hva det gjør: 

• Strømlinjeformet utvikling: Denne AI-løsningen automatiserer hele utviklingsprosessen. Dermed kan alle — uavhengig av erfaring med slike verktøy — distribuere modeller av høy kvalitet. 
• Høyere hastighet: Når du automatiserer prosessen for utvikling av modeller, vil du trene og distribuere chatbotene dine raskere. Som et resultat er det lettere og raskere å lage AI-apper. 
• Konsistens: AIs er gode til én ting: å opprettholde konsistens overalt. Bortsett fra å ha samme kvalitet på utgangene, vil du også minimere feil.
• Skalerbarhet: Du kan designe alle typer AI-apper med Vertex, fra små applikasjoner til enterprise-løsninger. Uansett størrelsen på organisasjonen din, kan den dekke alle behov. 

Som du ser, gir Vertex AI tydeligvis mange fordeler, men hvilke AI-funksjoner bidrar til at den blir så bra? 

Finn svaret i neste seksjon. 

Hva er de viktigste funksjonene til Google Cloud Vertex AI?

For å forstå hva som gjør denne Google Cloud-plattformen så god til å distribuere og bygge AI-modeller, la oss se på dens funksjoner: 

• AutoML: Denne funksjonaliteten er for utviklere som ikke har mye erfaring med ML, men ønsker å bygge sine egne tilpassede ML-modeller. Den fungerer for forskjellige Google-apper, inkludert Vertex AI, AutoML Tabular og AutoML Image. 
• Vertex AI-pipelines: Med denne praktiske funksjonen kan du automatisere, overvåke, og lage hele ML-arbeidsflyter som øker effektiviteten din og spare deg for repetitive oppgaver. 
• Fortrente API-er: Med Vertex AI er det enkelt å integrere videoer, oversettelse og naturlig språkbehandling. Som et resultat vil de distribuerte modellene oppfylle forretningskravene selv om ingeniørene og utviklerne ikke har noen forkunnskaper. 
• Data og AI-integrasjon: Vertex AI fungerer godt med mange verktøy, som BigQuery ML, Dataproc, eller Dataflow. Så du kan bygge eller eksportere data fra BigQuery direkte gjennom Vertex AI Workbench. I tillegg integreres den med rammeverk med åpen kildekode som PyTorch og TensorFlow. 
• Modellversjonering og overvåking: Har du mistet oversikten over versjonene dine? Med Vertex AI vil dette aldri skje igjen, da det enkelt holder oversikt over modellens versjoner. I tillegg overvåker Vertex AI ytelsen deres gjennom nyttige evalueringsmetoder slik at du proaktivt kan identifisere problemer. 

Så Vertex AI har mange brukerfunksjoner; det eneste problemet er, hva skal du bruke dem til?

Det er et spørsmål vi skal prøve å svare på i den neste seksjonen. 

Hva brukes Vertex AI til? 

Vanligvis bruker folk verktøy for kunstig intelligens i et bredt spekter av områder, de mest populære er kundeservice (56%) og svindelbekjempelse (51%). Men det har mange andre bruksområder, for eksempel produktanbefalinger, innholdsproduksjon, og andre. 

Ut fra denne logikken, er Vertex AI flink til noe? Ja, det er det; her er de vanligste bruksområdene: 

• Forbedret prognoser: Bruk Vertex AI for å forbedre nøyaktigheten av dine sanntidsprognoser, da dette verktøyet kan analysere og tolke metadata enkelt og raskt. 
• Strømlinjeformet overvåking: Vertex AI overvåker ytelsen til modellen, fra oppstart til sluttprodukt, slik at du kan strømlinjeforme prosessen og oppnå bedre resultater. 
• Delte ML-funksjoner: Gjennom Vertex AI Feature Store kan du administrere og gjenbruke ML-funksjonene du trenger. I tillegg trenger du ikke inngående ML-kunnskap for å bruke dem. 
• Forbedret utviklingsprosess: Med Vertex AI er det enkelt å strømlinjeforme, konfigurere og automatisere ML-arbeidsflyter slik at du kan akselerere utviklingsprosessen. 

Som du ser, har Vertex AI flere bruksområder som gjør den til et perfekt tillegg til din bedrift.

Før vi lærer hvordan vi bruker det, la oss ta en titt på Google Cloud-tjenestene som fungerer godt sammen med Vertex AI. 

Hvilke Google Cloud-tjenester fungerer i samspill med Vertex AI?

Vertex AI fungerer aldri alene — det er i samspill med andre Google Cloud-tjenester som hjelper til med å strømlinjeforme ML-livssyklusen din og forbedre effektiviteten. Men hva er Google Cloud-tjenester?

I essens er det et verktøysett av skytjenester, som dataanalyse, sky-lagring, nettverksløsninger, serverløse løsninger, verktøy for webutvikling, osv. Alle disse løsningene fungerer i samspill med Vertex AI for å skape effektive ML-arbeidsflyter.

For eksempel, i Googles skylagring kan du lagre all din rådata som Vertex senere kan få tilgang til for å trene modeller. BigQuery er et lignende verktøy som lagrer store datasett som Vertex AI bruker for in-suite trening. 

Som du ser, er alt koblet til Vertex AI for å hjelpe deg med å lage og distribuere de beste AI-løsningene. 

En ting gjenstår å diskutere: hvordan bruke Vertex AI for å begynne å bygge. 

Hvordan bruke Vertex AI og arbeidsflyten for maskinlæring (ML)

Du er nysgjerrig på å bruke Vertex AI for å strømlinjeforme ML-arbeidsflytene dine — det er bra! La oss vise deg hvor enkelt det er trinn-for-trinn: 

1. Databehandling

Først, start med å hente og rense datasettet ditt. 

Etter at du har gjort dette, må du utføre en utforskende dataanalyse (EDA) — en teknikk som oppsummerer hovedtrekkene ved datasett. Hvorfor? For å forstå dataene som forventes av ML-modellen. Visualiser og få tilgang til dataene dine ved hjelp av Vertex AI Workbench. 

Hva kommer neste? Bruke datatransformasjoner og funksjonsingeniering til modellen, samt dele dataene inn i trenings-, validerings- og testsett. 

2. Modelltrening

Nå kommer det morsomme. Her kan dataforskere, utviklere og andre velge en treningsmetode som er i tråd med forretningsbehovene deres. Du kan trene ML-modellene dine på ulike måter: 

• Ved bruk av AutoML oversikt, som trener modellene dine uten å skrive kode. Det støtter bilde-, tekst- og tabulardata.
• Ved bruk av din favoritt ML-ramme, noe som betyr å skrive egen kode og trene modellene dine selv.
• Ved hjelp av Vertex AI Eksperimenter, som tester modellene dine med forskjellige ML-teknikker og ser hvilken som presterer best. 
• Ved hjelp av Vertex AI Vizier eller tilpassede tuning-jobber, som fokuserer på hyperparametertuning for å trene komplekse tilpassede ML-modeller. 

3. Modellvurdering og iterasjon

Det tredje trinnet krever at du vurderer modellens ytelse og gjør justeringer basert på resultatene. Dette hjelper deg med å aktivt finne problemer og løse dem før du distribuerer modellen.

Gjennom metrikker som presisjon og recall kan du sammenligne og måle ytelsen til modellene dine, og se hvilken som presterer best totalt. 

4. Modellserving

Etter nøye vurdering og godkjenning av modellens ytelse, er tiden inne for å distribuere den. 

Igjen, har du forskjellige metoder for å gjøre dette: 

• Bruke forhåndsbygde eller tilpassede beholdere 
• Bruke BigQuery ML
• Bruke TensorFlow-runtime 
• Bruke Vertex AI Feature Store  
• Bruke Vertex Explainable AI 

5. Modellovervåking

Du er ikke ferdig ennå, da det alltid er rom for forbedring. Det siste trinnet i enhver modellutdeployeringsprosess er å overvåke ytelsen. Med Vertex AI Modellovervåking kan du holde et øye med modellene dine og forbedre ytelsen deres hvis dataene avviker for mye fra treningen. I tillegg har Vertex AI varsler og meldinger som lar deg vite når noe er galt, slik at du kan retrene modellen din for å oppfylle standardene. 

Med denne raske og enkle veiledningen er du klar til å prøve Vertex AI.

Over til deg

Med Vertex AI er det enkelt å administrere ML-arbeidsflyter og sikre effektivitet, nøyaktighet og konsistens. Nå som du kjenner svaret på, “Hva er Vertex AI?” er du ett skritt nærmere å strømlinjeforme forretningsprosessene dine.

Men for å nå nye nivåer av produktivitet, trenger du Guru.

Det er et verktøy for kunnskapshåndtering som kobler alle appene og dokumentene dine på ett sted. Med Guru kan du søke på tvers av alle applikasjoner og få umiddelbare svar på alle forespørsmål, uten å måtte bytte kontekst.

Se kraften til Guru ved å registrere deg i dag.