Vertex AI là một nền tảng hợp nhất để xây dựng cũng như triển khai các mô hình ML trên Google Cloud. Nó cung cấp một loạt các công cụ và dịch vụ để giúp các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và người dùng doanh nghiệp tạo, quản lý và mở rộng các ứng dụng ML của họ. Vertex AI cũng hỗ trợ các khung tùy chỉnh và bên thứ ba, ví dụ: PyTorch, sci-kit-learning, XGBoost và TensorFlow.
Bài đăng này sẽ giải thích các nội dung sau:
Vertex AI là gì?
Vertex AI được thiết kế để đơn giản hóa và đẩy nhanh quá trình phát triển cũng như triển khai các ứng dụng ML trên Google Cloud. Vertex AI bao gồm một số thành phần bao quanh vòng đời ML hoàn chỉnh. Nó bao gồm chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá, triển khai và giám sát. Các thành phần này được tích hợp với các dịch vụ khác của Google Cloud, chẳng hạn như BigQuery, Cloud Storage, Dataflow và Pub/Sub:
Chúng ta hãy hướng đến việc sử dụng Vertex AI:
Làm thế nào để sử dụng Vertex AI?
Vertex AI được thiết kế để giúp bạn tăng tốc các dự án máy học và cung cấp các giải pháp AI đáp ứng nhu cầu và mục tiêu kinh doanh của bạn. Để sử dụng Vertex AI, hãy truy cập trang web chính thức trang mạng và nhấn “ Dùng thử Vertex AI miễn phí ' cái nút:
Sau khi nhấn nút “ Dùng thử Vertex AI miễn phí ”, người dùng có thể nhập thông tin tài khoản như sau:
Sau khi điền vào các trường có liên quan, hãy chuyển đến bước tiếp theo và thêm số thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ cho mục đích thanh toán:
Bằng cách này, người dùng có thể sử dụng các tính năng của Vertex AI:
Hãy cùng chúng tôi khám phá các tính năng của Vertex AI:
Các tính năng của Vertex AI là gì?
Vertex AI trình bày các tính năng khác nhau để tạo, đào tạo, thử nghiệm và triển khai các giải pháp AI đáng tin cậy và có thể mở rộng. Một số tính năng của Vertex AI là:
-
- Các dịch vụ được quản lý để ghi nhãn dữ liệu, chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá mô hình và triển khai mô hình.
- Tích hợp với TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learning cũng như các khung và thư viện phổ biến khác.
- Hỗ trợ vùng chứa tùy chỉnh và mã tùy chỉnh cho quy trình học máy linh hoạt và có thể mở rộng.
- Khả năng AutoML để tự động tạo các mô hình chất lượng cao với mã tối thiểu và sự can thiệp của con người.
- Các công cụ AI có thể giải thích để hiểu cách các mô hình đưa ra dự đoán và xác định các sai lệch và sai sót tiềm ẩn.
- Các công cụ MLOps để quản lý vòng đời máy học từ đầu đến cuối, bao gồm lập phiên bản dữ liệu và mô hình, điều phối, giám sát và quản trị đường ống.
- Sổ ghi chép nền tảng AI để phát triển và thử nghiệm tương tác với sổ ghi chép Jupyter.
- Dự đoán nền tảng AI để phục vụ các dự đoán trực tuyến và hàng loạt với độ trễ thấp và tính sẵn sàng cao.
Đó là tất cả từ hướng dẫn.
Phần kết luận
Vertex AI được thiết kế để đơn giản hóa và đẩy nhanh quá trình phát triển cũng như triển khai các ứng dụng ML trên Google Cloud. Nó cung cấp một nền tảng thống nhất và tích hợp bao trùm toàn bộ vòng đời của ML và hỗ trợ nhiều khuôn khổ và nhiệm vụ khác nhau. Bằng cách sử dụng AI của Vertex, người dùng có thể tận dụng chuyên môn và cơ sở hạ tầng của Google trong ML và tập trung vào giải quyết các vấn đề kinh doanh của họ. Bài viết này đã giải thích chi tiết về Vertex AI cùng với các tính năng của nó.