Existem tantos ferramentas de inteligência artificial (IA) por aí que é difícil descobrir qual delas você realmente precisa. Podemos ajudar a tornar essa decisão mais fácil, apresentando o Vertex AI, a plataforma própria em nuvem de IA do Google. 

O recente boom em modelos de IA e avanços tecnológicos está remodelando a forma como muitas empresas operam; o único problema é que existem soluções demais para escolher. Mas nós podemos ajudar. 

Para facilitar a construção de modelos de machine learning (ML), o Google criou o Vertex AI, uma plataforma que disponibiliza todas as ofertas em nuvem do Google em uma única entidade.

Mas o que é o Vertex AI, em essência? Vale a pena prestar atenção ou é apenas uma decepção? Descubra a resposta neste guia, enquanto exploramos por que o Vertex AI é tão importante para as empresas e muitas outras coisas.

Fique atento!

O que é o Vertex AI?

O Vertex AI é uma plataforma centralizada criada pelo Google Cloud que visa treinar modelos de ML e aplicações de IA e implantá-los em escala. Além disso, você pode personalizar grandes modelos de linguagem (LLMs) para usar em suas aplicações de IA. 

Através de recursos como treinamento personalizado de modelos, AutoML e outras capacidades avançadas, você pode aumentar muito a produtividade e escalabilidade. 

Além disso, o Vertex AI fornece todos os serviços em nuvem do Google em uma única ferramenta, ajudando você com seus dados, implantando modelos e muito mais. Em poucas palavras, o Vertex AI está aqui para otimizar seu fluxo de trabalho de ML e simplificar o ciclo de vida do seu conjunto de dados. 

É uma solução ideal para todos os desenvolvedores e engenheiros de ML, especialmente por ser tão amigável para iniciantes. 

Mas por que essa ferramenta é tão importante para as empresas? 

Por que o Vertex AI é importante?

O mercado de IA generativa está em constante crescimento. Por exemplo, o número de projetos ativos de gen IA no Vertex AI cresceu mais de 7 vezes; mas o que exatamente torna o Vertex tão importante?

Bem, vamos ver o que ele faz: 

• Desenvolvimento simplificado: Esta solução de IA automatiza todo o processo de desenvolvimento. Assim, qualquer um — independentemente de sua experiência com essas ferramentas — pode implantar modelos de alta qualidade. 
• Maior velocidade: Como você automatiza o processo de desenvolvimento do modelo, você treinará e implantará seus chatbots mais rapidamente. Como resultado, fica mais fácil e mais rápido criar aplicações de IA. 
• Consistência: As IAs são boas em uma coisa: manter a consistência em todas as esferas. Além de ter a mesma qualidade de saída, você também minimizará erros.
• Escalabilidade: Você pode projetar todos os tipos de aplicações de IA com o Vertex, de aplicações em pequena escala a soluções em nível corporativo. Não importa a dimensão da sua organização, ela pode atender a cada necessidade. 

Como você pode ver, o Vertex AI claramente oferece muitas vantagens, mas quais são os recursos de IA que o ajudam a se tornar tão grande? 

Encontre a resposta na próxima seção. 

Quais são os principais recursos do Google Cloud Vertex AI?

Para entender o que torna esta plataforma do Google Cloud tão boa para implantar e construir modelos de IA, vejamos seus recursos: 

• AutoML: Essa funcionalidade é para desenvolvedores que não têm muita experiência com ML, mas querem construir seus próprios modelos de ML personalizados. Funciona para vários aplicativos do Google, incluindo Vertex AI, AutoML Tabular e AutoML Image. 
• Pipelines do Vertex AI: Com esse recurso prático, você pode automatizar, monitorar e criar fluxos de trabalho inteiros de ML que aumentam sua eficiência e o salvam de tarefas repetitivas. 
• APIs pré-treinadas: Com o Vertex AI, integrar vídeos, tradução e processamento de linguagem natural é fácil. Como resultado, os modelos implantados atenderão aos requisitos comerciais, mesmo que os engenheiros e desenvolvedores não tenham conhecimento prévio. 
• Integração de dados e IA: O Vertex AI interage bem com uma série de ferramentas, como BigQuery ML, Dataproc ou Dataflow. Assim, você pode construir ou exportar dados do BigQuery diretamente através do Workbench do Vertex AI. Além disso, ele se integra a frameworks de código aberto como PyTorch e SensorFlow. 
• Versionamento e monitoramento de modelos: Perdeu de vista suas versões? Com o Vertex AI, isso nunca mais acontecerá, pois ele acompanha facilmente as versões do modelo. Além disso, o Vertex AI monitoram o desempenho deles através de métricas de avaliação úteis, para que você possa identificar proativamente problemas. 

Assim, o Vertex AI oferece muitas capacidades ao usuário; o único problema é, para que você vai usá-las?

Essa é uma pergunta que tentaremos responder na seção seguinte. 

Para que é usado o Vertex AI? 

Normalmente, as pessoas usam ferramentas de inteligência artificial em uma ampla gama de áreas, sendo as mais populares em atendimento ao cliente (56%) e gestão de fraudes (51%). Mas ele tem muitos outros usos, como recomendações de produtos, produção de conteúdo e outros. 

Seguindo essa lógica, o Vertex AI é bom em algo? Com certeza; aqui estão os seus casos de uso mais comuns: 

• Previsão aprimorada: Use o Vertex AI para melhorar a precisão das suas previsões em tempo real, já que essa ferramenta pode analisar e interpretar metadados facilmente e com rapidez. 
• Monitoramento simplificado: O Vertex AI monitora o desempenho do modelo, desde a concepção até o produto final, para que você possa simplificar o processo e obter melhores resultados. 
• Recursos de ML compartilhados: Através do Store de Recursos do Vertex AI, você pode gerenciar e reutilizar os recursos de ML que precisa. Além disso, você não precisa ter um amplo conhecimento em ML para usá-los. 
• Processo de desenvolvimento aprimorado: Com o Vertex AI, é simples otimizar, configurar e automatizar fluxos de trabalho de ML para que você possa acelerar o processo de desenvolvimento. 

Como você pode ver, o Vertex AI tem múltiplos casos de uso que fazem dele uma adição perfeita ao seu negócio.

Antes de aprendermos a usá-lo, vamos dar uma olhada nos serviços do Google Cloud que combinam bem com o Vertex AI. 

Quais serviços do Google Cloud funcionam em sincronia com o Vertex AI?

O Vertex AI nunca trabalha sozinho — ele está em sincronia com outros serviços do Google Cloud que ajudam a otimizar seu ciclo de vida de ML e aumentar sua eficiência. Mas quais são os serviços do Google Cloud?

Em essência, é uma caixa de ferramentas de serviços de computação em nuvem, como análise de dados, armazenamento em nuvem, rede, computação sem servidor, ferramentas de desenvolvimento web, etc. Todas essas soluções trabalham em sincronia com o Vertex AI para criar fluxos de trabalho de ML eficientes.

Por exemplo, no armazenamento em nuvem do Google, você pode armazenar todos os seus dados brutos que o Vertex pode acessar mais tarde para treinar modelos. O BigQuery é uma ferramenta similar que armazena grandes conjuntos de dados que o Vertex AI usa para treinamento integral. 

Como você pode ver, tudo está conectado ao Vertex AI para ajudá-lo a criar e implantar as melhores soluções de IA. 

Uma coisa ainda precisa ser discutida: como realmente usar o Vertex AI para começar a construir. 

Como usar o Vertex AI e o fluxo de trabalho de Machine Learning (ML)

Você está curioso sobre como usar o Vertex AI para otimizar seus fluxos de trabalho de ML — isso é ótimo! Vamos mostrar como é fácil, passo a passo: 

1. Preparação de dados

Primeiro, comece extraindo e limpando seu conjunto de dados. 

Depois de fazer isso, você deve realizar uma análise exploratória de dados (EDA) — uma técnica que resume as principais características dos conjuntos de dados. Por quê? Para entender os dados esperados pelo modelo de ML. Visualize e acesse seus dados usando o Workbench do Vertex AI. 

O que vem a seguir? Aplicar transformações de dados e engenharia de recursos ao modelo, além de separar os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste. 

2. Treinamento do modelo

Agora vem a parte divertida. Aqui é onde cientistas de dados, desenvolvedores e outras pessoas podem escolher um método de treinamento que atenda às suas necessidades comerciais. Você pode treinar seus modelos de ML de várias maneiras: 

• Usando a visão geral do AutoML, que treina seus modelos sem escrever código. Ele suporta dados de imagem, texto e tabulares.
• Usando seu framework de ML favorito, que significa escrever seu próprio código e treinar seus modelos por conta própria.
• Usando os Experimentos do Vertex AI, que testam seus modelos usando várias técnicas de ML para ver qual desempenho é melhor. 
• Usando o Vertex AI Vizier ou trabalhos de ajuste personalizados, que se concentra em ajustar hiperparâmetros para treinar modelos complexos personalizados de ML. 

3. Avaliação e iteração do modelo

A terceira etapa requer que você avalie o desempenho do seu modelo e faça ajustes com base nos resultados. Isso ajuda você a identificar problemas ativamente e solucioná-los antes de implantar o modelo.

Através de métricas como precisão e recall, você pode comparar e medir o desempenho de seus modelos e ver qual deles apresenta o melhor desempenho geral. 

4. Implantação de modelo

Depois de avaliar cuidadosamente e aprovar o desempenho do seu modelo, é hora de implantá-lo. 

Novamente, você tem vários métodos para fazer isso: 

• Usando contêineres pré-configurados ou personalizados 
• Usando o BigQuery ML
• Usando o runtime do TensorFlow 
• Usando o Vertex AI Feature Store  
• Usando o Vertex Explainable AI 

5. Monitoramento de modelo

Você ainda não terminou, pois sempre há espaço para melhorias. A etapa final em qualquer processo de implantação de modelo é monitorar seu desempenho. Com o Monitoramento de Modelos do Vertex AI, você pode acompanhar seus modelos e melhorar seu desempenho se os dados se desviarem muito de seu treinamento. Além disso, o Vertex AI possui alertas e notificações que avisam quando algo está errado, para que você possa re-treinar seu modelo para que funcione de acordo com os padrões. 

Com este tutorial rápido e simples, você está pronto para experimentar o Vertex AI.

Agora é com você

Com o Vertex AI, é fácil gerenciar fluxos de trabalho de ML e garantir sua eficiência, precisão e consistência. Agora que você sabe a resposta para “O que é o Vertex AI?”, você está um passo mais perto de otimizar seus processos comerciais.

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