Det finns så många verktyg för artificiell intelligens (AI) där ute att det är svårt att lista ut vilket du verkligen behöver. Vi kan hjälpa till med att göra detta beslut enklare genom att introducera dig för Vertex AI, Googles egen AI-molnbaserade plattform. 

Den senaste boom i AI-modeller och teknologiska framsteg omformar hur många företag fungerar; det enda problemet är att det finns för många lösningar att välja mellan. Men vi kan hjälpa. 

För att göra det enklare att bygga modeller för maskininlärning (ML) skapade Google Vertex AI, en plattform som gör alla Googles moln-erbjudanden tillgängliga i en enda enhet.

Men vad är Vertex AI, i essens? Är det värt din uppmärksamhet eller är det bara en flopp? Upptäck svaret i denna guide, när vi kommer att utforska varför Vertex AI är så viktigt för företag och många andra saker.

Håll dig uppdaterad!

Vad är Vertex AI?

Vertex AI är en centraliserad plattform skapad av Google Cloud som syftar till att träna ML-modeller och AI-applikationer samt distribuera dem i stor skala. Dessutom kan du anpassa stora språkmodeller (LLMs) att använda i dina AI-applikationer. 

Genom funktioner som anpassad modellträning, AutoML och andra avancerade möjligheter kan du kraftigt öka produktiviteten och skalbarheten. 

Dessutom erbjuder Vertex AI alla Googles molntjänster i ett enda verktyg, vilket hjälper dig med dina data, att distribuera modeller och mer. Kort sagt, Vertex AI är här för att effektivisera din ML-arbetsflöde och förenkla livscykeln för dina dataset. 

Det är en lösning som är idealisk för alla utvecklare och ML-ingenjörer, särskilt eftersom den är så nybörjarvänlig. 

Men varför är det här verktyget så viktigt för företag? 

Varför är Vertex AI viktigt?

Marknaden för generativ AI växer ständigt. Till exempel har antalet aktiva gen AI-projekt på Vertex AI växt mer än 7x; men vad är det som gör Vertex så viktigt?

Nåväl, låt oss se vad det gör: 

• Effektiv utveckling: Denna AI-lösning automatiserar hela utvecklingsprocessen. Så, vem som helst - oavsett deras erfarenhet med sådana verktyg - kan distribuera högkvalitativa modeller. 
• Högre hastighet: Eftersom du automatiserar modellutvecklingsprocessen kommer du att träna och distribuera dina chattbottar snabbare. Som en följd blir det lättare och snabbare att skapa AI-appar. 
• Konsekvens: AIs är bra på en sak: att upprätthålla konsekvens överallt. Förutom att ha samma kvalitetsutgång kommer du också att minimera fel.
• Skalbarhet: Du kan designa alla typer av AI-appar med Vertex, från småskaliga applikationer till företagslösningar. Oavsett skalan på din organisation kan den passa varje behov. 

Som du kan se, erbjuder Vertex AI tydligt många fördelar, men vilka är AI-funktionerna som gör den så bra? 

Ta reda på svaret i nästa avsnitt. 

Vad är de viktigaste funktionerna i Google Cloud Vertex AI?

För att förstå vad som gör denna Google Cloud-plattform så bra på att distribuera och bygga AI-modeller, låt oss titta på dess funktioner: 

• AutoML: Denna funktionalitet är för utvecklare som inte har mycket erfarenhet av ML, men vill bygga sina egna anpassade ML-modeller. Den fungerar för olika Google-appar, inklusive Vertex AI, AutoML Tabular och AutoML Image. 
• Vertex AI-pipelines: Med denna praktiska funktion kan du automatisera, övervaka och skapa hela ML-arbetsflöden som ökar din effektivitet och hindrar dig från repetitiva uppgifter. 
• Förtränade API: Med Vertex AI är det enkelt att integrera videor, översättning och bearbetning av naturligt språk. Som ett resultat kommer de distribuerade modellerna att uppfylla affärskrav även om ingen tidigare kunskap finns bland ingenjörer och utvecklare. 
• Data och AI-integration: Vertex AI arbetar fint med många verktyg, som BigQuery ML, Dataproc eller Dataflow. Så du kan bygga eller exportera data från BigQuery direkt genom Vertex AI Workbench. Dessutom integreras det med öppen källkod-ramverk som PyTorch och SensorFlow. 
• Modellversionshantering och övervakning: Har du tappat koll på dina versioner? Med Vertex AI kommer det aldrig att hända igen eftersom den enkelt håller reda på modellernas versioner. Dessutom övervakar Vertex AI deras prestation genom användbara utvärderingsmått så att du proaktivt kan identifiera problem. 

Så Vertex AI har många användarkapaciteter; det enda problemet är, vad ska du använda dem till?

Det är en fråga vi kommer att försöka svara på i följande avsnitt. 

Vad används Vertex AI till? 

Vanligtvis använder folk verktyg för artificiell intelligens inom en rad olika områden, de mest populära är inom kundservice (56%) och bedrägerihantering (51%). Men det har många andra användningar, såsom produktrekommendationer, innehållsproduktion och andra. 

Går vi efter denna logik, är Vertex AI bra på något? Det är den säkert; här är dess vanligaste användningsfall: 

• Förbättrad prognos: Använd Vertex AI för att förbättra noggrannheten i dina realtidsprognoser, eftersom detta verktyg enkelt kan analysera och tolka metadata snabbt. 
• Effektiv övervakning: Vertex AI övervakar modellprestanda, från början till slutprodukt, så du kan effektivisera processen och få bättre resultat. 
• Delade ML-funktioner: Genom Vertex AI Feature Store kan du hantera och återanvända de ML-funktioner du behöver. Dessutom behöver du ingen djupgående ML-kunskap för att använda dem. 
• Förbättrad utvecklingsprocess: Med Vertex AI är det enkelt att effektivisera, konfigurera och automatisera ML-arbetsflöden så att du kan påskynda utvecklingsprocessen. 

Som du kan se har Vertex AI flera användningsfall som gör den till ett perfekt tillskott till ditt företag.

Innan vi lär oss hur vi använder den, låt oss se på de Google Cloud-tjänster som passar bra med Vertex AI. 

Vilka Google Cloud-tjänster fungerar i samklang med Vertex AI?

Vertex AI fungerar aldrig ensam - den är i samklang med andra Google Cloud-tjänster som hjälper till att effektivisera din ML-livscykel och öka din effektivitet. Men vad är Google Cloud-tjänster?

I essens är det ett verktyg av molntjänster, som dataanalys, moln lagring, nätverk, serverlös databehandling, webb utvecklingsverktyg, etc. Alla dessa lösningar fungerar i samklang med Vertex AI för att skapa effektiva ML-arbetsflöden.

Till exempel, i Google molnlagring, kan du lagra all din rådata som Vertex senare kan använda för att träna modeller. BigQuery är ett liknande verktyg för att lagra stora dataset som Vertex AI använder för träning i suite. 

Som du kan se, är allt kopplat till Vertex AI för att hjälpa dig skapa och distribuera de bästa AI-lösningarna. 

En sak kvar att diskutera: hur man faktiskt använder Vertex AI för att börja bygga. 

Så här använder du Vertex AI och arbetsflödet för maskininlärning (ML)

Du är nyfiken på att använda Vertex AI för att effektivisera dina ML-arbetsflöden - det är bra! Låt oss visa dig hur lätt det är steg för steg: 

1. Datapreparation

Först, börja med att extrahera och rensa din dataset. 

När du har gjort detta måste du utföra en explorativ dataanalys (EDA) - en teknik som sammanfattar huvuddrag av dataset. Varför? För att förstå den data som modellen förväntar sig. Visualisera och få tillgång till dina data med Vertex AI Workbench. 

Vad kommer härnäst? Tillämpa datatransformationer och funktionsdesign för modellen, samt separera datan i tränings-, validerings- och testuppsättningar. 

2. Modellträning

Nu kommer den roliga delen. Här kan dataforskare, utvecklare och andra människor välja en träningsmetod i linje med sina affärsbehov. Du kan träna dina ML-modeller på olika sätt: 

• Använda AutoML-översikt, som tränar dina modeller utan att skriva någon kod. Det stöder bild-, text- och tabulära data.
• Använda din favorit ML-ramverk, vilket innebär att skriva din egen kod och träna dina modeller själv.
• Använda Vertex AI Experiments, som testar dina modeller med olika ML-tekniker och ser vilken som presterar bäst. 
• Använda Vertex AI Vizier eller anpassade justeringsjobb, som fokuserar på hyperparameterjustering för att träna komplexa anpassade ML-modeller. 

3. Modellutvärdering och iteration

Det tredje steget kräver att du utvärderar din modells prestanda och gör justeringar baserade på resultaten. Detta hjälper dig att aktivt hitta problem och lösa dem innan du distribuerar modellen.

Genom mått som precision och återkallande kan du jämföra och mäta prestandan för dina modeller och se vilken som fungerar bäst totalt. 

4. Modelltjänstgöring

Efter noggrant utvärdering och godkännande av din modells prestanda är det dags att distribuera den. 

Återigen har du olika metoder för att göra det: 

• Använda förbyggda eller anpassade containrar 
• Använda BigQuery ML
• Använda TensorFlow-runtime 
• Använda Vertex AI Feature Store  
• Använda Vertex Explainable AI 

5. Modellövervakning

Du är inte klar än, eftersom det alltid finns utrymme för förbättring. Det sista steget i varje modellens distributionsprocess är att övervaka dess prestanda. Med Vertex AI Modellövervakning kan du hålla ett öga på dina modeller och förbättra deras prestanda om datan avviker för mycket från deras träning. Dessutom har Vertex AI alertsystem och meddelanden som låter dig veta när något är fel, så att du kan reträna din modell för att prestera enligt standard. 

Med denna snabba och enkla handledning är du redo att prova Vertex AI.

Över till dig

Med Vertex AI är det enkelt att hantera ML-arbetsflöden och säkerställa deras effektivitet, noggrannhet och konsekvens. Nu när du känner till svaret på, “Vad är Vertex AI?” är du ett steg närmare att effektivisera dina affärsprocesser.

Men för att nå nya produktivitetsnivåer behöver du Guru.

Det är ett verktyg för hantering av kunskap som kopplar samman alla dina appar och dokument på ett ställe. Med Guru kan du söka över alla dina applikationer och få omedelbara svar på alla förfrågningar, utan att växla kontext.

Se kraften i Guru genom att registrera dig idag.