Ang Vertex AI ay isang pinag-isang platform para sa pagbuo pati na rin ang pag-deploy ng mga modelo ng ML sa Google Cloud. Nag-aalok ito ng hanay ng mga tool at serbisyo upang matulungan ang mga data scientist, developer, at user ng negosyo na lumikha, pamahalaan, at sukatin ang kanilang mga ML application. Sinusuportahan din ng Vertex AI ang mga custom at third-party na framework, hal., PyTorch, sci-kit-learn, XGBoost, at TensorFlow.
Ipapaliwanag ng post na ito ang sumusunod na nilalaman:
Ano ang Vertex AI?
Ang Vertex AI ay idinisenyo upang pasimplehin at pabilisin ang pagbuo at pag-deploy ng mga ML application sa Google Cloud. Ang Vertex AI ay binubuo ng ilang bahagi na pumapalibot sa kumpletong ML lifecycle. Kabilang dito ang paghahanda ng data, pagsasanay sa modelo, pagsusuri, pag-deploy, at pagsubaybay. Ang mga bahaging ito ay isinama sa iba pang mga serbisyo ng Google Cloud, gaya ng BigQuery, Cloud Storage, Dataflow, at Pub/Sub:
Tumungo tayo sa paggamit ng Vertex AI:
Paano Gamitin ang Vertex AI?
Ang Vertex AI ay idinisenyo upang tulungan kang mapabilis ang iyong mga proyekto sa pag-aaral ng makina at maghatid ng mga solusyon sa AI na nakakatugon sa mga pangangailangan at layunin ng iyong negosyo. Upang gamitin ang Vertex AI, bisitahin ang opisyal website at pindutin ang ' Subukan ang Vertex AI nang libre 'button:
Pagkatapos pindutin ang ' Subukan ang Vertex AI nang libre ” button, maaaring ipasok ng mga user ang impormasyon ng account tulad ng nasa ibaba:
Pagkatapos punan ang mga nauugnay na field, mag-navigate sa susunod na hakbang at idagdag ang numero ng credit o debit card para sa layunin ng pagsingil:
Sa ganitong paraan, magagamit ng mga user ang mga feature ng Vertex AI:
I-explore natin ang mga feature ng Vertex AI:
Ano ang Mga Tampok ng Vertex AI?
Nagpapakita ang Vertex AI ng iba't ibang feature para gumawa, magsanay, sumubok, at mag-deploy ng mga nasusukat at maaasahang solusyon sa AI. Ang ilan sa mga tampok ng Vertex AI ay:
-
- Mga pinamamahalaang serbisyo para sa pag-label ng data, paghahanda ng data, pagsasanay sa modelo, pagsusuri ng modelo, at pag-deploy ng modelo.
- Pagsasama sa TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learn, at iba pang sikat na frameworks at library.
- Suporta para sa mga custom na container at custom na code para sa flexible at extensible machine learning workflows.
- Mga kakayahan ng AutoML para sa awtomatikong pagbuo ng mga de-kalidad na modelo na may kaunting code at interbensyon ng tao.
- Naipaliliwanag na mga tool ng AI para sa pag-unawa kung paano gumagawa ang mga modelo ng mga hula at pagtukoy ng mga potensyal na bias at error.
- Mga tool ng MLOps para sa pamamahala sa end-to-end na lifecycle ng machine learning, kabilang ang data at model versioning, pipeline orchestration, monitoring, at governance.
- AI Platform Notebook para sa interactive na pag-develop at pag-eeksperimento sa mga Jupyter notebook.
- AI Platform Prediction para sa paghahatid ng mga hula sa online at batch na may mababang latency at mataas na kakayahang magamit.
Iyan ay mula sa gabay.
Konklusyon
Ang Vertex AI ay idinisenyo upang pasimplehin at pabilisin ang pagbuo at pag-deploy ng mga ML application sa Google Cloud. Nag-aalok ito ng pinag-isang at pinagsama-samang platform na sumasaklaw sa buong lifecycle ng ML at sumusuporta sa iba't ibang mga framework at gawain. Sa pamamagitan ng paggamit ng Vertex AI, maaaring gamitin ng mga user ang kadalubhasaan at imprastraktura ng Google sa ML at tumuon sa paglutas ng kanilang mga problema sa negosyo. Ipinaliwanag ng artikulong ito ang Vertex AI nang detalyado kasama ang mga tampok nito.