Существует так много инструментов искусственного интеллекта (ИИ), что трудно понять, какой из них действительно нужен. Мы можем помочь сделать этот выбор проще, представив вам Vertex AI, собственную облачную платформу ИИ от Google. 

Недавний бум моделей ИИ и технологические достижения изменяют то, как функционируют многие компании; единственная проблема в том, что существует слишком много решений на выбор. Но мы можем помочь. 

Чтобы облегчить создание моделей машинного обучения (ML), Google создал Vertex AI, платформу, которая делает все облачные предложения Google доступными в едином целостном решении.

Но что такое Vertex AI, по сути? Стоит ли он вашего внимания или это просто неудача? Узнайте ответ в этом руководстве, мы рассмотрим, почему Vertex AI так важен для бизнеса и многие другие вещи.

Оставайтесь с нами!

Что такое Vertex AI?

Vertex AI — это централизованная платформа, созданная Google Cloud, которая направлена на обучение моделей ML и приложений ИИ и их развертывание в масштабе. Более того, вы можете настроить большие языковые модели (LLMs) для использования в ваших приложениях ИИ. 

С помощью таких функций, как кастомное обучение модели, AutoML и другие продвинутые возможности, вы можете значительно увеличить продуктивность и масштабируемость. 

К тому же, Vertex AI предоставляет все облачные сервисы Google в одном инструменте, помогая вам с вашими данными, развертыванием моделей и многое другое. В двух словах, Vertex AI создан для оптимизации вашего рабочего процесса ML и упрощения жизненного цикла ваших данных. 

Это решение, идеальное для всех разработчиков и инженеров ML, особенно поскольку оно так дружелюбно для новичков. 

Но почему этот инструмент так важен для бизнеса? 

Почему Vertex AI важен?

Рынок генеративного ИИ постоянно растет. Например, количество активных ген ИИ проектов на Vertex AI увеличилось более чем в 7 раз; но что именно делает Vertex таким важным?

Ну, давайте посмотрим, что он делает: 

• Оптимизированная разработка: Это решение ИИ автоматизирует весь процесс разработки. Таким образом, любой — независимо от их опыта с такими инструментами — может развернуть качественные модели. 
• Более высокая скорость: Поскольку вы автоматизируете процесс разработки модели, вы будете обучать и разворачивать своих чат-ботов быстрее. В результате проще и быстрее создавать приложения ИИ. 
• Последовательность: ИИ хорошо performs on one thing: maintaining consistency across the board. Помимо обеспечения одинакового качества продуктов, вы также минимизируете ошибки.
• Масштабируемость: Вы можете разрабатывать все виды приложений ИИ с помощью Vertex, от небольших приложений до решений корпоративного уровня. Независимо от масштаба вашей организации, оно может удовлетворить любые потребности. 

Как вы можете видеть, Vertex AI явно предоставляет множество преимуществ, но какие функции ИИ помогают ему стать таким великим? 

Узнайте ответ в следующем разделе. 

Каковы ключевые функции Google Cloud Vertex AI?

Чтобы понять, что делает эту платформу Google Cloud такой хорошей для развертывания и построения моделей ИИ, давайте рассмотрим ее функции: 

• AutoML: Эта функция предназначена для разработчиков, у которых нет большого опыта в ML, но которые хотят создать свои собственные пользовательские ML модели. Она работает с различными приложениями Google, включая Vertex AI, AutoML Tabular и AutoML Image. 
• Пipelines Vertex AI: С помощью этой удобной функции вы можете автоматизировать, контролировать и создавать целые рабочие процессы ML, которые повышают вашу эффективность и избавляют вас от рутинных задач. 
• Предобученные API: С помощью Vertex AI интегрировать видео, перевод и обработку естественного языка легко. В результате развернутые модели будут соответствовать бизнес-требованиям, даже если инженеры и разработчики не имеют предварительных знаний. 
• Интеграция данных и ИИ: Vertex AI хорошо сочетается с многими инструментами, такими как BigQuery ML, Dataproc или Dataflow. Таким образом, вы можете создавать или экспортировать данные из BigQuery непосредственно через Vertex AI Workbench. Более того, он интегрируется с открытыми фреймворками, такими как PyTorch и SensorFlow. 
• Версионирование и мониторинг моделей: Потеряли след своих версий? С помощью Vertex AI этого никогда не произойдет, так как он легко отслеживает версии модели. Кроме того, Vertex AI контролирует их производительность по полезным оценочным метрикам, чтобы вы могли проактивно выявлять проблемы. 

Таким образом, у Vertex AI много возможностей для пользователей; единственная проблема в том, для чего вы собираетесь их использовать?

Это вопрос, на который мы постараемся ответить в следующем разделе. 

Для чего используется Vertex AI? 

Обычно люди используют инструменты искусственного интеллекта в самых разных областях, самыми популярными являются обслуживание клиентов (56%) и управление мошенничеством (51%). Но у него есть множество других применений, таких как рекомендации продуктов, создание контента и другие. 

Исходя из этой логики, хорошо ли Vertex AI в чем-то? Конечно; вот его самые распространённые случаи использования: 

• Улучшенное прогнозирование: Используйте Vertex AI, чтобы повысить точность ваших прогнозов в реальном времени, поскольку этот инструмент может быстро анализировать и интерпретировать метаданные. 
• Оптимизированный мониторинг: Vertex AI контролирует производительность модели от начала до конечного продукта, чтобы вы могли оптимизировать процесс и получать лучшие результаты. 
• Общие функции ML: С помощью Vertex AI Feature Store вы можете управлять и повторно использовать необходимые функции ML. Более того, вам не нужно углубленное знание ML, чтобы их использовать. 
• Улучшенный процесс разработки: С помощью Vertex AI легко оптимизировать, настраивать и автоматизировать рабочие процессы ML, чтобы ускорить процесс разработки. 

Как вы можете видеть, у Vertex AI есть множество случаев использования, которые делают его отличным дополнением к вашему бизнесу.

Прежде чем узнать, как его использовать, давайте взглянем на сервисы Google Cloud, которые хорошо сочетаются с Vertex AI. 

Какие сервисы Google Cloud работают в синхронизации с Vertex AI?

Vertex AI никогда не работает в одиночку — он синхронизирован с другими сервисами Google Cloud, которые помогают оптимизировать ваш жизненный цикл ML и повысить вашу эффективность. Но что такое сервисы Google Cloud?

По сути, это набор облачных вычислительных сервисов, таких как анализ данных, облачное хранилище, сетевое взаимодействие, безсерверные вычисления, инструменты веб-разработки и т. д. Все эти решения работают в синхронизации с Vertex AI, чтобы создавать эффективные рабочие процессы ML.

Например, в облачном хранилище Google вы можете хранить все свои необработанные данные, к которым Vertex затем может получить доступ для обучения моделей. BigQuery — это аналогичный инструмент, который хранит большие наборы данных, которые Vertex AI использует для обучения в рамках одного пакета. 

Как вы можете видеть, все связано с Vertex AI, чтобы помочь вам создать и развернуть лучшие ИИ решения. 

Осталась одна вещь для обсуждения: как именно использовать Vertex AI для начала разработки. 

Как использовать Vertex AI и рабочий процесс машинного обучения (ML)

Вам интересно использовать Vertex AI для оптимизации ваших рабочих процессов ML — это здорово! Давайте покажем вам, как легко это сделать шаг за шагом: 

1. Подготовка данных

Во-первых, начните с извлечения и очистки вашего набора данных. 

После этого вам необходимо провести исследовательский анализ данных (EDA) — технику, которая подводит итоги основных характеристик набора данных. Почему? Чтобы понять данные, ожидаемые моделью ML. Визуализируйте и получите доступ к вашим данным с помощью Vertex AI Workbench. 

Что будет дальше? Применение преобразований данных и проектирование признаков модели, а также разделение данных на обучающие, валидационные и тестовые наборы. 

2. Обучение модели

Теперь начинается веселье. Здесь ученые данных, разработчики и другие могут выбрать метод обучения, соответствующий их бизнес-потребностям. Вы можете обучать свои модели ML различными способами: 

• Используя общий обзор AutoML, который обучает ваши модели без написания кода. Он поддерживает изображение, текст и табличные данные.
• Используя ваш любимый ML-фреймворк, что означает написание собственного кода и самостоятельное обучение ваших моделей.
• Используя Vertex AI Experiments, который тестирует ваши модели, используя различные ML-техники, и определяет, какая из них работает лучше. 
• Используя Vertex AI Vizier или задания по индивидуальной настройке, которые сосредотачиваются на настройке гиперпараметров для обучения сложных пользовательских моделей ML. 

3. Оценка и итерация модели

Третий шаг требует от вас оценить производительность вашей модели и внести корректировки на основе результатов. Это поможет вам активно выявлять и решать проблемы до развертывания модели.

С помощью метрик, таких как точность и полнота, вы можете сравнивать и измерять производительность ваших моделей и увидеть, какая из них работает лучше всего. 

4. Развертывание модели

После тщательной оценки и подтверждения производительности вашей модели пришло время развернуть ее. 

Снова у вас есть несколько методов для этого: 

• Используя предустановленные или настраиваемые контейнеры 
• Используя BigQuery ML
• Используя программное обеспечение TensorFlow 
• Используя Vertex AI Feature Store  
• Используя Vertex Explainable AI 

5. Мониторинг модели

Вы еще не закончили, ведь всегда есть возможность для улучшения. Последний шаг в любом процессе развертывания модели заключается в мониторинге ее производительности. С помощью мониторинга модели Vertex AI вы можете контролировать свои модели и улучшать их производительность, если данные отклоняются слишком далеко от их обучения. Более того, у Vertex AI есть уведомления и оповещения, которые дают вам знать, когда что-то идет не так, так что вы можете перенастроить свою модель для достижения стандартных показателей. 

С этим быстрым и простым руководством вы готовы попробовать Vertex AI.

Теперь ваша очередь

С Vertex AI легко управлять рабочими процессами ML и обеспечивать их эффективность, точность и последовательность. Теперь, когда вы знаете ответ на вопрос: “Что такое Vertex AI?”, вы на шаг ближе к оптимизации бизнес-процессов.

Но чтобы достичь новых уровней продуктивности, вам нужен Guru.

Это инструмент управления знаниями, который связывает все ваши приложения и документы в одном месте. С помощью Guru вы можете осуществлять поиск по всем вашим приложениям и получать мгновенные ответы на все запросы, не переключая контекст.

Увидьте мощь Guru, зарегистрировавшись сегодня.