Com tantas ferramentas de inteligência artificial (IA) por aí - impulsionadas por ferramentas como ChatGPT se tornando a plataforma tecnológica de crescimento mais rápido na história - é difícil descobrir qual você realmente precisa. Podemos ajudar a tornar essa decisão mais fácil, apresentando o Vertex AI, a própria plataforma de IA baseada em nuvem do Google.

O recente boom em modelos de IA e avanços tecnológicos redefine como muitas empresas operam, com pesquisas sugerindo que mais de 30% de todos os trabalhadores podem ver uma parte significativa de suas tarefas ocupacionais interrompidas pela IA generativa; o único problema é que há demasiadas soluções para escolher. Mas podemos ajudar.

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

Mas afinal, o que é Vertex AI? Vale a pena sua atenção ou é apenas um fracasso? Descubra a resposta neste guia, enquanto exploramos por que o Vertex AI é tão importante para as empresas e muitas outras coisas.

Fique ligado!

O que é o Vertex AI?

O Vertex AI é a plataforma de aprendizado de máquina unificada do Google Cloud que ajuda as empresas a construir, treinar e implantar modelos de IA em escala. Você pode personalizar grandes modelos de linguagem (LLMs) e acessar a suíte de ferramentas de IA do Google através de uma interface única.

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

Além disso, o Vertex AI reúne muitos serviços do Google Cloud em uma única ferramenta, ajudando você a trabalhar com dados, implantar modelos e operar cargas de trabalho em produção. Em poucas palavras, o Vertex AI está aqui para otimizar seu fluxo de trabalho de ML e simplificar o ciclo de vida do seu modelo.

É uma solução que funciona tanto para equipes de ML experientes quanto para equipes que estão começando; pesquisas documentaram que trabalhadores menos experientes experienciaram os maiores ganhos ao usar IA.

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

Como o Vertex AI difere do Gemini

O ecossistema de IA do Google inclui tanto o Vertex AI quanto o Gemini, que atendem a propósitos diferentes:

• Gemini: Modelos de IA multimodal do Google que processam texto, imagens, código e vídeo

• Vertex AI: A plataforma empresarial onde você acessa, personaliza, governa e implanta modelos do Gemini

Pense no Gemini como o motor e no Vertex AI como a oficina completa para o desenvolvimento de IA empresarial.

Por que o Vertex AI é importante?

O mercado de IA generativa continua crescendo. Por exemplo, o número de projetos gen AI ativos 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 otimizado: Esta solução de IA ajuda a automatizar e padronizar partes-chave do processo de desenvolvimento, para que as equipes possam implantar modelos mais rapidamente com menos transferências.

• Maior velocidade: Ao reduzir o atrito em torno do treinamento e implantação, as equipes podem iterar mais rapidamente e passar de protótipos para produção de maneira mais confiável.

• Consistência: Quando você centraliza ferramentas e processos, pode melhorar a repetibilidade em diferentes ambientes e reduzir erros evitáveis.

• Escalabilidade: Você pode projetar todos os tipos de aplicativos de IA com o Vertex, desde pequenas provas de conceito até implantações em nível corporativo.

Como você pode ver, o Vertex AI oferece muitos benefícios, mas quais são os recursos que ajudam a torná-lo tão útil?

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 útil para construir e implantar modelos, vejamos seus recursos:

• AutoML: Esta funcionalidade é para desenvolvedores que não têm muita experiência com ML, mas desejam criar modelos de ML personalizados, um recurso importante, considerando que uma parte significativa do público possui uma baixa conscientização sobre IA. Funciona para vários aplicativos do Google, incluindo Vertex AI, AutoML Tabular e AutoML Image.

• Pipelines do Vertex AI: Com este recurso, você pode automatizar, monitorar e orquestrar fluxos de trabalho de ML de ponta a ponta para reduzir o trabalho repetitivo.

• APIs pré-treinadas: Com o Vertex AI, integrar capacidades como tradução e processamento de linguagem natural é mais fácil, para que as equipes possam atender aos requisitos comerciais sem precisar reconstruir tudo do zero.

• 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 TensorFlow.

• Versionamento e monitoramento de modelos: O Vertex AI ajuda a acompanhar versões de modelos e monitorar o desempenho através de métricas de avaliação para que você possa identificar proativamente problemas.

Assim, o Vertex AI tem muitas capacidades; a única questão é: para que você vai usá-las?

Essa é uma pergunta que tentaremos responder na seção seguinte.

Segurança Empresarial e Governança do Vertex AI

A IA empresarial requer controles de segurança e governança robustos, e o Vertex AI oferece esses através da infraestrutura de nível empresarial do Google Cloud.

Principais Capacidades de Segurança

Privacidade de Dados
Controle onde os dados são armazenados e processados para atender aos requisitos organizacionais e regulatórios.

Controles de Acesso
Use permissões granulares de Gerenciamento de Identidade e Acesso (IAM) para gerenciar o acesso a modelos, conjuntos de dados e ambientes de treinamento.

Auditabilidade
Rastreie versões de modelos, dados de treinamento e métricas de desempenho para apoiar a transparência, conformidade e reprodutibilidade.

Controles VPC
Imponha Controles de Serviço VPC e configurações de rede privada para evitar exfiltração de dados e manter a comunicação segura entre recursos.

Com essas capacidades, o Vertex AI ajuda empresas a manter segurança, conformidade e confiança em todas as etapas do ciclo de vida da IA - desde a ingestão de dados até a implantação do modelo.

Esses recursos ajudam a garantir que suas aplicações de IA sejam poderosas e confiáveis por design.

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 no serviço ao cliente (56%) e na 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 seus casos de uso mais comuns:

• Previsão aprimorada: Use o Vertex AI para melhorar a precisão das previsões em tempo real, já que essa ferramenta pode analisar e interpretar dados rapidamente.

• Monitoramento simplificado: O Vertex AI monitora o desempenho do modelo, desde o desenvolvimento até a produção, para que as equipes possam detectar problemas mais cedo.

• Recursos de ML compartilhados: Através do Store de Recursos do Vertex AI, você pode gerenciar e reutilizar os recursos de ML que precisa (especialmente útil quando várias equipes lançam modelos através de produtos).

• 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 prática ao seu negócio.

Como utilizar o Vertex AI e o fluxo de trabalho de aprendizagem de máquinas (ML)

Pronto para começar com o Vertex AI? Aqui está um guia passo a passo:

1. Preparação de dados

Extrair e limpar o seu conjunto de dados, e depois realizar análise exploratória de dados (EDA) para entender a estrutura dos seus dados. Utilizar o Laboratório de Trabalho Vertex AI para visualizar e preparar os seus dados para treino.

Tarefas chave incluem:

• Transformações de dados e engenharia de funcionalidades

• Divisão de dados em conjuntos de treino, validação e teste

2. Treinamento do modelo

Escolher a sua abordagem de treino com base na sua perícia técnica e nas necessidades do negócio:

• AutoML: Treino de modelos sem código para dados de imagem, texto e tabulares

• Estruturas personalizadas: Escrever o seu próprio código utilizando bibliotecas de ML familiares

• Experimentos Vertex AI: Testar várias abordagens para encontrar o melhor desempenho

• Explorador Vertex AI: Ajuste automatizado de hiperparâmetros para modelos complexos

3. Avaliação e iteração do modelo

Avaliar o desempenho do modelo utilizando métricas como precisão e recall. Comparar diferentes abordagens para identificar o seu modelo com melhor desempenho antes da implementação.

4. Implantação de modelo

Implementar o seu modelo treinado utilizando um destes métodos:

• Contentores pré-construídos: Opção de implementação rápida

• BigQuery ML: Integração direta com o armazém de dados

• Execução TensorFlow: Otimizado para modelos TensorFlow

• Armazenamento de Funcionalidades Vertex AI: Funcionalidades de ML reutilizáveis

• Explorador AI Explicável Vertex: Ferramentas de interpretabilidade de modelos

5. Monitoramento de modelo

Monitore o desempenho com Monitoramento de Modelos do Vertex AI para detectar desvio de dados e problemas de desempenho. Configurar alertas para saber quando é necessário novo treino.

Obter o máximo dos seus investimentos em IA

O Vertex AI fornece capacidades poderosas de desenvolvimento de IA, mas a sua IA é tão boa quanto o conhecimento que utiliza. Informações desatualizadas ou incorretas criam respostas pouco fiáveis e desconfiança por parte dos utilizadores, uma questão significativa quando um estudo recente descobriu que muitas pessoas estão mais preocupadas do que entusiasmadas com o aumento do uso de IA.

Aqui é onde uma Fonte de Verdade de IA se torna essencial:

• Conectar: Guru vincula todas as informações e permissões confiáveis da sua empresa

• Verificar: Cria um cérebro único e verificado da empresa

• Base: Fornece conhecimento confiável para plataformas como Vertex AI (e outras IAs) com citações e controles de acesso

O resultado? Respostas com permissões em conformidade e auditabilidade em todo o seu patrimônio de IA.

Veja como o Guru oferece respostas confiáveis em suas ferramentas e constrói confiança em cada resposta.