Тут настільки багато інструментів штучного інтелекту (AI), що важко зрозуміти, який саме вам дійсно потрібен. Ми можемо допомогти упростити це рішення, представивши вам Vertex AI, власну хмарну платформу Google для штучного інтелекту.

Останній бум моделей AI та технологічних досягнень перепрофілював багато бізнесів; єдине питання полягає в тому, що існує забагато рішень на вибір. Але ми можемо допомогти. 

Щоб спростити створення моделей машинного навчання (ML), Google створив Vertex AI, платформу, що робить доступними всі хмарні пропозиції Google в одному сукупному сегменті.

Але що в суті є Vertex AI? Чи варто звертати на увагу на Vertex AI, чи це просто провал? Дізнайтеся відповідь у цьому посібнику, оскільки ми розглянемо, чому Vertex AI настільки важливий для підприємств і багато іншого.

Будьте на зв'язку!

Що таке Vertex AI?

Vertex AI - це централізована платформа, створена Google Cloud, яка має на меті навчати моделі ML та застосунки штучного інтелекту та розгортати їх у масштабах. Крім того, ви можете налаштувати великі мовні моделі (LLMs) для використання в своїх застосунках штучного інтелекту.

Завдяки можливостям, таким як навчання власної моделі, AutoML та інші розширені можливості, ви можете значно підвищити продуктивність та масштабованість. 

Крім того, Vertex AI надає всі хмарні послуги Google в одному інструменті, допомагаючи вам з даними, розгортанням моделей та іншими справами. Загалом, Vertex AI призначений для оптимізації вашого робочого процесу ML та спрощення життєвого циклу набору даних.

Це ідеальне рішення для всіх розробників та інженерів з ML, особливо оскільки воно настільки просте для новачків.

Проте чому цей інструмент настільки важливий для підприємств?

Чому так важливий Vertex AI?

Ринок генеративного штучного інтелекту постійно зростає. Наприклад, кількість активних проектів з генеративного штучного інтелекту на Vertex AI зросла більш ніж у 7 разів; але що саме робить Vertex настільки важливим?

Ну давайте подивимося, що він робить:

• Оптимізований розвиток: Це рішення штучного інтелекту автоматизує весь процес розробки. Отже, будь-хто — незалежно від їхнього досвіду з такими інструментами — може розгорнути високоякісні моделі. 
• Вища швидкість: Оскільки ви автоматизуєте процес розробки моделі, ви будете тренувати та розгортати ваші чат-боти швидше. В результаті створення AI додатків стає простіше та швидше. 
• Постійність: Штучний інтелект добре вміє робити одне: підтримувати постійність в усій сфері діяльності. Покрім якості виведення, ви також мінімізуєте помилки.
• Масштабованість: Ви можете проектувати усі види програм штучного інтелекту звершенням, починаючи з додатків малих розмірів і закінчуючи рішеннями на підприємственому рівні. Незалежно від масштабу вашої організації, вона може задовольнити будь-які потреби. 

Як бачите, Vertex AI чітко надає багато переваг, але які функції штучного інтелекту допомагають зробити його таким великим?

Знайдіть відповідь у наступному розділі.

Які є ключові функції Google Cloud Vertex AI?

Для розуміння того, що робить цю платформу Google Cloud настільки доброю у розгортанні та створенні моделей ШІ, розглянемо її функції:

• Автоматизоване навчання моделей машинного навчання (AutoML): Ця функціональність призначена для розробників, які мають невеликий досвід у машинному навчанні, але хочуть побудувати власні моделі машинного навчання. Це працює для різних додатків Google, включаючи Vertex AI, AutoML Tabular та AutoML Image. 
• Vertex AI pipelines: З цією корисною функцією ви можете автоматизувати, контролювати та створювати повністю робочі процеси машинного навчання, які покращують вашу ефективність та зберігають вас від повторюваних завдань. 
• Готові API-інтерфейси: Із Vertex AI інтеграція відео, перекладу та обробки природної мови є простою. В результаті розгорнуті моделі відповідатимуть бізнес-вимогам навіть у тому випадку, якщо інженери та розробники не мають попередніх знань. 
• Інтеграція даних та ШІ: Vertex AI працює гармонійно з багатьма інструментами, такими як BigQuery ML, Dataproc або Dataflow. Таким чином, ви можете будувати або експортувати дані безпосередньо з BigQuery через робоче місце Vertex AI. Крім того, він інтегрується з відкритими фреймворками, такими як PyTorch та SensorFlow. 
• Версіювання та моніторинг моделей: Заблукали ваши версії? З Vertex AI це більше не станеться, оскільки він легко відслідковує версії моделі. Крім того, Vertex AI моніторить їх продуктивність за допомогою корисних метрик оцінки, щоб ви могли заздалегідь виявити проблеми. 

Отже, Vertex AI має багато можливостей для користувача; єдине питання - на що ви їх використовуватимете?

Це питання, на яке ми спробуємо відповісти у наступному розділі.

Для чого використовується Vertex AI?

Зазвичай люди використовують засоби штучного інтелекту в широкому спектрі сфер, найпопулярнішими з яких є обслуговування клієнтів (56%) та управління шахрайством (51%). Але він має багато інших застосувань, таких як рекомендації продуктів, виробництво контенту та інше. 

Виходячи з цієї логіки, чи Vertex AI є добрим у чомусь? Він впевнено так; ось його найбільш поширені випадки використання:

• Покращення прогнозів: Використовуйте Vertex AI для покращення точності ваших прогнозів у реальному часі, оскільки цей інструмент може легко та швидко аналізувати та інтерпретувати метадані. 
• Оптимізований моніторинг: Vertex AI моніторить продуктивність моделі, від створення до кінцевого продукту, щоб ви могли оптимізувати процес та отримати кращі результати. 
• Спільні функції машинного навчання: За допомогою сховища функцій Vertex AI ви можете керувати та використовувати необхідні функції машинного навчання. Більше того, вам не потрібні глибокі знання з машинного навчання для їх використання. 
• Покращений процес розробки: З Vertex AI легко оптимізувати, налаштувати та автоматизувати робочі процеси машинного навчання, щоб прискорити процес розробки. 

Як ви можете побачити, у Vertex AI є низка використань, які роблять його ідеальним доповненням до вашого бізнесу.

Перш ніж ми дізнаємося, як його використовувати, давайте поглянемо на клієнтські сервіси Google Cloud, які гармонійно поєднуються з Vertex AI.

З якими сервісами Google Cloud працює в співтакті Vertex AI?

Vertex AI ніколи не працює самостійно — він працює взаємодіючи з іншими сервісами Google Cloud, що допомагають оптимізувати ваш життєвий цикл машинного навчання та підвищувати ефективність. Але що таке сервіси Google Cloud?

У сутності, це набір хмарних обчислювальних сервісів, таких як аналіз даних, хмарне сховище, мережеві технології, безсерверне обчислення, інструменти для веб-розробки тощо. Усі ці рішення працюють узгоджено з Vertex AI для створення ефективних робочих процесів машинного навчання.

Наприклад, у хмарному сховищі Google ви можете зберігати всі свої початкові дані, до яких Vertex пізніше матиме доступ для тренування моделей. BigQuery є схожим інструментом, що зберігає великі набори даних, які Vertex AI використовує для тренування в своєму наборі.

Як бачите, все пов'язано з Vertex AI, щоб допомогти вам створювати та розгортати найкращі рішення штучного інтелекту.

Залишилось ще одне обговорення: як фактично використовувати Vertex AI для початку будівництва.

Як використовувати Vertex AI та робочий процес машинного навчання (ML)

Ви цікавитеся використанням Vertex AI для оптимізації ваших робочих процесів машинного навчання — це чудово! Дозвольте продемонструвати вам, наскільки легко це зробити крок за кроком:

1. Підготовка даних

По-перше, почніть з вилучення та очищення вашого набору даних.

Після цього вам потрібно виконати аналіз даних — техніку, що узагальнює основні характеристики наборів даних. Чому? Щоб зрозуміти дані, які очікуються від моделі машинного навчання. Візуалізуйте та отримайте доступ до своїх даних за допомогою робочого столу Vertex AI. 

Що буде в наступному? Застосовуючи трансформацію даних та інженерію ознак до моделі, а також розподіл даних на тренувальний, валідаційний та тестовий набори.

2. Тренування моделі

Тепер прийде веселий момент. Ось де вчені по даних, розробники та інші люди можуть вибрати метод тренування, який відповідає їх бізнес-потребам. Ви можете тренувати свої моделі машинного навчання різними способами:

• Використання огляду AutoML, який тренує ваші моделі без написання коду. Він підтримує зображення, текст та табличні дані.
• Використання вашого улюбленого фреймворку МЛ, що означає написання власного коду та тренування моделей самостійно.
• Використання Vertex AI Experiments, який тестує ваші моделі за допомогою різних технік машинного навчання та визначає, яка з них працює краще. 
• Використання Vertex AI Vizier або налаштування власних робіт, що акцентується на налаштуванні гіперпараметрів для тренування складних власних моделей машинного навчання. 

3. Оцінка моделі та ітерація

На третьому етапі вам потрібно оцінити продуктивність своєї моделі та вносити корективи на підставі результатів. Це допомагає вам активно виявляти проблеми та вирішувати їх до розгортання моделі.

За допомогою метрик, таких як точність та повторне згадування, ви можете порівнювати та вимірювати продуктивність ваших моделей, та бачити, яка з них в цілому веде себе краще.

4. Обслуговування моделі

Після ретельної оцінки та погодження продуктивності вашої моделі настав час розгорнути її.

Знову ж таки, у вас є різні способи для цього:

• Використання готових або користувацьких контейнерів
• Використання BigQuery ML
• Використання TensorFlow runtime
• Використання Vertex AI Feature Store
• Використання Vertex AI Explainable AI 

5. Моніторинг моделі

Ви ще не завершили, оскільки завжди є місце для покращення. Останній етап у будь-якому процесі розгортання моделі - моніторинг її продуктивності. З допомогою моніторингу моделі в Vertex AI ви можете слідкувати за вашими моделями та покращувати їх продуктивність, якщо дані занадто віддалені від їх тренування. Більше того, у Vertex AI є сповіщення та повідомлення, які дозволяють вам знати, коли щось пішло не так, щоб ви могли заново навчити свою модель виконувати стандарти.

З цим швидким та простим посібником ви готові випробувати Vertex AI.

Переходьте до вас

З Vertex AI легко керувати робочими процесами МО та забезпечити їх ефективність, точність та стійкість. Тепер, коли ви знаєте відповідь на, "Що таке Vertex AI?", ви наблизилися на один крок до оптимізації ваших бізнес-процесів.

Але щоб досягти нових рівнів продуктивності, вам потрібен Guru.

Це інструмент управління знаннями, який об'єднує всі ваші додатки та документи в єдиному місці. З допомогою Guru ви можете шукати в усіх своїх додатках та одержувати миттєві відповіді на всі запитання, не змінюючи контексту.

Побачте силу Guru, підписавшись сьогодні.