Jest tak wiele narzędzi sztucznej inteligencji (AI), że trudno jest określić, które z nich naprawdę potrzebujesz. Możemy pomóc w podjęciu tej decyzji, przedstawiając Ci Vertex AI, platformę AI opartą na chmurze stworzoną przez Google. 

Ostatni boom w modelach AI oraz postęp technologiczny przekształcają sposób, w jaki wiele firm działa; jedynym problemem jest to, że istnieje zbyt wiele rozwiązań do wyboru. Ale możemy pomóc. 

Aby ułatwić budowę modeli uczenia maszynowego (ML), Google stworzył Vertex AI, platformę, która udostępnia wszystkie usługi chmurowe Google w jednej całości.

Ale czym jest Vertex AI w istocie? Czy zasługuje na Twoją uwagę, czy jest to tylko porażka? Odkryj odpowiedź w tym przewodniku, gdyż przyjrzymy się, dlaczego Vertex AI jest tak ważny dla firm i wielu innych rzeczy.

Pozostań z nami!

Czym jest Vertex AI?

Vertex AI to scentralizowana platforma stworzona przez Google Cloud, która ma na celu trenowanie modeli ML oraz aplikacji AI i wdrażanie ich w skali. Ponadto możesz dostosować duże modele językowe (LLM) do użycia w swoich aplikacjach AI. 

Dzięki funkcjom takim jak niestandardowe szkolenie modeli, AutoML i innym zaawansowanym możliwościom, możesz znacznie zwiększyć wydajność i skalowalność. 

Dodatkowo Vertex AI oferuje wszystkie usługi chmurowe Google w jednym narzędziu, wspierając Cię w zarządzaniu danymi, wdrażaniu modeli i innych. Krótko mówiąc, Vertex AI jest tutaj, aby uprościć Twoje zadania ML i uprościć cykl życia Twojego zestawu danych. 

To rozwiązanie idealne dla wszystkich deweloperów i inżynierów ML, szczególnie że jest tak przyjazne dla początkujących. 

Ale dlaczego to narzędzie jest tak ważne dla przedsiębiorstw? 

Dlaczego Vertex AI jest ważny?

Rynek sztucznej inteligencji generatywnej stale rośnie. Na przykład liczba aktywnych projektów gen AI na Vertex AI wzrosła ponad 7 razy; ale co dokładnie sprawia, że Vertex jest taki ważny?

Cóż, zobaczmy, co to robi: 

• Uproszczony rozwój: To rozwiązanie AI automatyzuje cały proces rozwoju. Więc każdy — niezależnie od swojego doświadczenia z takimi narzędziami — może wprowadzać wysokiej jakości modele. 
• Wyższa szybkość: Ponieważ automatyzujesz proces rozwoju modeli, szybciej wytrenujesz i wdrożysz swoje chatboty. W rezultacie łatwiej i szybciej jest tworzyć aplikacje AI. 
• Spójność: AIs są dobre w jednej rzeczy: utrzymywaniu spójności na każdym poziomie. Oprócz posiadania tej samej jakości wyjścia, zminimalizujesz również błędy.
• Skalowalność: M możesz zaprojektować wszystkie rodzaje aplikacji AI z Vertex, od aplikacji małoskalowych po rozwiązania na poziomie przedsiębiorstwa. Niezależnie od skali Twojej organizacji, spełni to każdą potrzebę. 

Jak widzisz, Vertex AI wyraźnie zapewnia wiele korzyści, ale jakie funkcje AI pomagają mu stać się tak dobrym? 

Znajdź odpowiedź w następnej sekcji. 

Jakie są kluczowe funkcje Google Cloud Vertex AI?

Aby zrozumieć, co sprawia, że ta platforma Google Cloud jest tak dobra w wdrażaniu i budowaniu modeli AI, przyjrzyjmy się jej funkcjom: 

• AutoML: Ta funkcjonalność jest dla deweloperów, którzy nie mają dużo doświadczenia z ML, ale chcą stworzyć własne niestandardowe modele ML. Działa w różnych aplikacjach Google, w tym w Vertex AI, AutoML Tabular i AutoML Image. 
• Pipelines Vertex AI: Dzięki tej przydatnej funkcji możesz automatyzować, monitorować i tworzyć całe przepływy pracy ML, które zwiększają efektywność i oszczędzają Ci powtarzających się zadań. 
• Pre-trenowane API: Z Vertex AI integracja wideo, tłumaczeń i przetwarzania języka naturalnego jest łatwa. W rezultacie wdrożone modele będą spełniać wymagania biznesowe, nawet jeśli inżynierowie i deweloperzy nie mają wcześniejszej wiedzy. 
• Integracja danych i AI: Vertex AI dobrze współpracuje z wieloma narzędziami, takimi jak BigQuery ML, Dataproc czy Dataflow. Możesz zbudować lub wyeksportować dane z BigQuery bezpośrednio przez Vertex AI Workbench. Ponadto integruje się z frameworkami open-source, takimi jak PyTorch i SensorFlow. 
• Wersjonowanie modeli i monitorowanie: Straciłeś ślad swoich wersji? Dzięki Vertex AI to się już nigdy nie zdarzy, ponieważ łatwo śledzi wersje modelu. Dodatkowo Vertex AI monitoruje wydajność przydatnymi metrykami oceny, dzięki czemu możesz proaktywnie identyfikować problemy. 

Zatem Vertex AI oferuje wiele możliwości użytkowników; jedynym problemem jest to, do czego zamierzasz je używać?

To pytanie postaramy się odpowiedzieć w następnej sekcji. 

Do czego służy Vertex AI? 

Zazwyczaj ludzie używają narzędzi sztucznej inteligencji w szerokim zakresie dziedzin, przy czym najpopularniejsze są w obsłudze klienta (56%) i zarządzaniu oszustwami (51%). Ale ma wiele innych zastosowań, takich jak rekomendacje produktów, produkcja treści i inne. 

Idąc tym tokiem myślenia, czy Vertex AI jest do czegoś dobry? Oczywiście; oto jego najczęstsze przypadki użycia: 

• Udoskonalone prognozowanie: Użyj Vertex AI, aby poprawić dokładność swoich prognoz w czasie rzeczywistym, ponieważ to narzędzie może łatwo i szybko analizować oraz interpretować metadane. 
• Uproszczone monitorowanie: Vertex AI monitoruje wydajność modelu, od początkowego etapu do produktu końcowego, dzięki czemu możesz usprawnić proces i uzyskać lepsze wyniki. 
• Współdzielone funkcje ML: Dzięki Vertex AI Feature Store możesz zarządzać i ponownie używać potrzebnych funkcji ML. Jak widać, Vertex AI ma wiele zastosowań, które sprawiają, że jest doskonałym dodatkiem do Twojej firmy. 
• Ulepszony proces rozwoju: Dzięki Vertex AI łatwo jest uprościć, skonfigurować i zautomatyzować przepływy pracy ML, aby przyspieszyć proces rozwoju. 

Jak widać, Vertex AI ma wiele zastosowań, które sprawiają, że jest idealnym uzupełnieniem Twojego biznesu.

Zanim nauczymy się, jak z niego korzystać, przyjrzyjmy się usługom Google Cloud, które dobrze współdziałają z Vertex AI. 

Jakie usługi Google Cloud współpracują z Vertex AI?

Vertex AI nigdy nie działa samodzielnie — współpracuje z innymi usługami Google Cloud, które pomagają w uproszczeniu cyklu życia Twojego ML i zwiększeniu efektywności. Ale czym są usługi Google Cloud?

W istocie to zestaw narzędzi do usług przetwarzania w chmurze, takich jak analiza danych, przechowywanie w chmurze, sieci, przetwarzanie bezserwerowe, narzędzia do rozwoju internetu itp. Wszystkie te rozwiązania współpracują z Vertex AI, aby stworzyć efektywne przepływy pracy ML.

Na przykład w chmurze Google możesz przechowywać wszystkie surowe dane, do których Vertex może później uzyskać dostęp, aby trenować modele. BigQuery to podobne narzędzie, które przechowuje duże zbiory danych, które Vertex AI wykorzystuje do treningu w zestawie. 

Jak widzisz, wszystko jest połączone z Vertex AI, aby pomóc Ci tworzyć i wdrażać najlepsze rozwiązania AI. 

Jedna rzecz pozostała do omówienia: jak właściwie korzystać z Vertex AI, aby rozpocząć budowanie. 

Jak korzystać z Vertex AI i przepływu pracy uczenia maszynowego (ML)

Jesteś ciekawy, jak używać Vertex AI, aby uprościć swoje przepływy pracy ML — to świetnie! Pokażemy Ci, jak łatwe to jest krok po kroku: 

1. Przygotowanie danych

Po pierwsze, zacznij od wydobycia i oczyszczenia swojego zbioru danych. 

Po tym musisz przeprowadzić analizę eksploracyjną danych (EDA) — technikę, która podsumowuje główne cechy zbiorów danych. Dlaczego? Aby zrozumieć dane oczekiwane przez model ML. Wizualizuj i uzyskaj dostęp do swoich danych za pomocą Vertex AI Workbench. 

Co dalej? Zastosowanie transformacji danych i inżynierii cech w modelu, a także podział danych na zestawy treningowe, walidacyjne i testowe. 

2. Szkolenie modelu

Teraz przychodzi najfajniejsza część. Tutaj naukowcy danych, deweloperzy i inni mogą wybrać metodę szkoleniową zgodną z ich potrzebami biznesowymi. Możesz trenować swoje modele ML na różne sposoby: 

• Korzystając z przeglądu AutoML, który trenuje Twoje modele bez pisania jakiegokolwiek kodu. Obsługuje dane obrazkowe, tekstowe i tabelaryczne.
• Korzystając z ulubionego frameworka ML, co oznacza pisanie własnego kodu i trenowanie modeli samodzielnie.
• Korzystając z eksperymentów Vertex AI, które testują Twoje modele za pomocą różnych technik ML i sprawdzają, która działa najlepiej. 
• Korzystając z Vertex AI Vizier lub zadań dostrajania niestandardowego, które koncentrują się na dostrajaniu hiperparametrów w celu trenowania złożonych, niestandardowych modeli ML. 

3. Ocena modelu i iteracja

Trzeci krok wymaga oceny wydajności modelu i dokonania poprawek na podstawie wyników. To pomaga aktywnie znaleźć problemy i rozwiązać je przed wdrożeniem modelu.

Dzięki metrykom takim jak precyzja i czułość możesz porównywać i oceniać wydajność swoich modeli oraz zobaczyć, który działa najlepiej. 

4. Wdrażanie modelu

Po starannym ocenieniu i zatwierdzeniu wydajności modelu nadszedł czas na jego wdrożenie. 

Ponownie masz różne metody na to: 

• Korzystając z wbudowanych lub niestandardowych kontenerów 
• Korzystając z BigQuery ML
• Korzystając z czasu wykonywania TensorFlow 
• Korzystając z Vertex AI Feature Store  
• Korzystając z Vertex Explainable AI 

5. Monitorowanie modelu

Jeszcze nie skończyłeś, ponieważ zawsze jest miejsce na poprawę. Ostatnim krokiem w procesie wdrażania modelu jest monitorowanie jego wydajności. Dzięki Vertex AI Model Monitoring możesz śledzić swoje modele i poprawić ich wydajność, jeśli dane odbiegną zbyt daleko od ich treningu. Ponadto Vertex AI ma alerty i powiadomienia, które informują Cię, gdy coś jest nie tak, abyś mógł ponownie wytrenować swój model, aby spełniał standardy. 

Dzięki temu szybkiemu i prostemu przewodnikowi jesteś gotowy, aby wypróbować Vertex AI.

Teraz Twoja kolej

Z Vertex AI łatwo jest zarządzać przepływami pracy ML i zapewnić ich wydajność, dokładność i spójność. Teraz gdy znasz odpowiedź na, “Czym jest Vertex AI?”, jesteś o krok bliżej do uproszczenia swoich procesów biznesowych.

Ale aby osiągnąć nowe poziomy wydajności, potrzebujesz Guru.

To narzędzie do zarządzania wiedzą, które łączy wszystkie Twoje aplikacje i dokumenty w jednym miejscu. Z Guru możesz przeszukiwać wszystkie swoje aplikacje i uzyskiwać natychmiastowe odpowiedzi na wszystkie zapytania, bez zmiany kontekstu.

Zobacz moc Guru, rejestrując się już dziś.