Chắc có người đã từng thắc mắc điều gì đó. Chúng tôi sẽ giúp bạn quyết định điều gì tốt nhất.

Cần có không gian để sử dụng sản phẩm. Chúng tôi có thể giúp bạn. 

Để làm dễ dàng hơn việc xây dựng các mô hình học máy (ML), Google đã tạo ra Vertex AI, một nền tảng cung cấp tất cả các dịch vụ đám mây của Google trong một hệ thống duy nhất.

Nhưng Vertex AI thực chất là gì? Liệu nó đáng chú ý hay chỉ là một thất bại? Tìm hiểu câu trả lời trong hướng dẫn này, vì chúng tôi sẽ khám phá tại sao Vertex AI lại quan trọng đối với các doanh nghiệp và nhiều thứ khác.

Chờ xem!

Vertex AI là cái gì?

Vertex AI là một nền tảng trung tâm tạo ra bởi Google Cloud nhằm mục đích đào tạo mô hình ML và ứng dụng AI và triển khai chúng ở quy mô lớn. Hơn nữa, bạn có thể tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để sử dụng trong các ứng dụng AI. 

Thông qua các tính năng như đào tạo mô hình tùy chỉnh, AutoML và các khả năng khác, bạn có thể đạt được sự gia tăng đáng kể về hiệu suất và khả năng mở rộng. 

Hơn nữa, Vertex AI cung cấp tất cả các dịch vụ đám mây của Google trong một công cụ duy nhất, giúp bạn với dữ liệu, triển khai mô hình và nhiều thứ khác. Tóm lại, Vertex AI là để giúp việc luồng làm việc ML và đơn giản hóa vòng đời của tập dữ liệu.

Nó là một giải pháp phù hợp cho tất cả các nhà phát triển và kỹ sư ML, đặc biệt là vì nó rất dễ hiểu.

Nhưng tại sao công cụ này lại quan trọng đối với các doanh nghiệp?

Tại sao Vertex AI lại quan trọng?

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tạo ra một thị trường đang phát triển không ngừng. Ví dụ, số lượng dự án AI hoạt động trên Vertex AI đã phát triển nhanh hơn 7 lần trong khi việc triển khai một số chức năng gần đây dựa trên cảnh.

Vậy, làm sao để Vertex trở nên quan trọng?

• Điều kiện phát triển dễ dàng hơn: Đây là chợ AI có thể tự động hóa tiến trình phát triển hoàn chỉnh. Do đó, bất kỳ ai - bất kể họ có kinh nghiệm về các công cụ như vậy hay không - cũng có thể triển khai các mô hình chất lượng cao. 
• Khung thời gian nhanh hơn Vì bạn tự động hóa tiến trình phát triển mô hình, bạn sẽ đào tạo và triển khai chatbots nhanh hơn. Kết quả là bạn sẽ dễ dàng và nhanh chóng tạo ra các ứng dụng AI hơn. 
• Cổ phần có tính nhất quán: AIs có thế mạnh duy nhất là có thể duy trì tính nhất quán trên khắp nơi. Bên cạnh đó, bạn cũng sẽ giảm thiểu lỗi.
• Khả năng mở rộng: Bạn có thể thiết kế các ứng dụng AI có tất cả các loại quy mô từ tính năng nhỏ đến các giải pháp lớn. Dù bất kể quy mô của tổ chức, nó có thể phù hợp với mọi nhu cầu. 

Như bạn có thể thấy, Vertex AI cung cấp nhiều lợi ích nhưng các tính năng tự động hóa AI giúp nó trở nên đặc biệt.

Tìm hiểu câu trả lời ở phần tiếp theo.

Đây là các tính năng chính của Google Cloud Vertex AI.

Để hiểu tại sao nền tảng Google Cloud này lại hiệu quả trong việc triển khai và xây dựng các mô hình AI, hãy xem xét các tính năng của nó.

• AutoML: Chức năng này dành cho các nhà phát triển không có nhiều kinh nghiệm với Machine Learning, nhưng muốn xây dựng các mô hình ML tùy chỉnh của riêng họ. Nó hoạt động cho các ứng dụng Google khác nhau, bao gồm Vertex AI, AutoML Tabular và AutoML Image. 
• Vertex AI pipelines: Với tính năng tiện ích này, bạn có thể tự động hóa, giám sát và tạo các quy trình làm việc ML toàn diện để tăng cường hiệu quả và giúp bạn tiết kiệm khỏi các công việc lặp đi lặp lại. 
• API được đào tạo trước: Với Vertex AI, việc tích hợp video, dịch và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đều dễ dàng. Kết quả là, các mô hình triển khai sẽ đáp ứng yêu cầu kinh doanh ngay cả khi các kỹ sư và nhà phát triển không có kiến thức trước. 
• Tích hợp Dữ liệu và AI: Vertex AI hoạt động một cách đồng thuận với rất nhiều công cụ, như BigQuery ML, Dataproc hoặc Dataflow. Do đó, bạn có thể xây dựng hoặc xuất dữ liệu trực tiếp từ BigQuery thông qua Vertex AI Workbench. Hơn nữa, nó tích hợp với các framework mã nguồn mở như PyTorch và SensorFlow. 
• Phiên bản và giám sát mô hình: Lạc hẹn với phiên bản của bạn? Với Vertex AI, điều đó sẽ không bao giờ xảy ra nữa vì nó dễ dàng theo dõi các phiên bản của mô hình. Ngoài ra, Vertex AI giám sát hiệu suất của chúng thông qua các chỉ số đánh giá hữu ích để bạn có thể dễ dàng xác định các vấn đề một cách chủ động. 

Vậy, Vertex AI có nhiều khả năng người dùng; vấn đề duy nhất là, bạn sẽ sử dụng chúng cho mục đích gì?

Đó là một câu hỏi mà chúng tôi sẽ cố gắng trả lời trong phần tiếp theo. 

Vertex AI được Sử Dụng Cho Mục Đích Gì? 

Thông thường, mọi người sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo trong một loạt lĩnh vực, với mục đích phổ biến nhất là dịch vụ khách hàng (56%) và quản lý gian lận (51%). Nhưng nó cũng có nhiều ứng dụng khác, như đề xuất sản phẩm, sản xuất nội dung và các ứng dụng khác. 

Dựa vào logic này, liệu Vertex AI có điểm gì tốt không? Chắc chắn rồi; dưới đây là các trình bày tương tác của mình: 

• Dự Báo Cải Thiện: Sử dụng Vertex AI để cải thiện độ chính xác của dự đoán thời gian thực của bạn, vì công cụ này có thể phân tích và diễn giải dữ liệu siêu dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng. 
• Giám Sát Mượt Mà: Vertex AI giám sát hiệu suất mô hình, từ khởi tạo đến sản phẩm cuối cùng, giúp bạn có thể tối ưu hóa quy trình và đạt được kết quả tốt hơn. 
• Các Tính Năng ML Chia Sẻ: Thông qua Kho Tính Năng của Vertex AI, bạn có thể quản lý và tái sử dụng các tính năng ML bạn cần. Hơn nữa, bạn không cần có kiến thức ML sâu rộng để sử dụng chúng. 
• Quy Trình Phát Triển Nâng Cao: Với Vertex AI, việc tinh chỉnh, cấu hình và tự động hóa các quy trình làm việc ML trở nên đơn giản để bạn có thể tăng tốc quá trình phát triển. 

Như bạn có thể thấy, Vertex AI có nhiều ứng dụng khiến nó trở thành sự bổ sung hoàn hảo cho doanh nghiệp của bạn.

Trước khi chúng ta tìm hiểu cách sử dụng nó, hãy xem xét các dịch vụ Google Cloud hoạt động tốt với Vertex AI. 

Các Dịch Vụ Google Cloud Hoạt Động Đồng Bộ với Vertex AI?

Vertex AI không bao giờ hoạt động một mình – nó hoạt động đồng bộ với các dịch vụ Google Cloud khác giúp tối ưu hóa vòng đời ML của bạn và nâng cao hiệu quả của bạn. Nhưng các dịch vụ Google Cloud là gì?

Đầu tiên, đó là một bộ công cụ của các dịch vụ mày trợ địa của đám mây, như phân tích dữ liệu, lưu trữ trên đám mây, mạng lãnh, tính toán không máy chủ, các công cụ phát triển web, vv. Tất cả những giải pháp này hoạt động đồng bộ với Vertex AI để tạo ra quá trình làm việc ML hiệu quả.

Ví dụ, trong lưu trữ đám mây của Google, bạn có thể lưu trữ tất cả các dữ liệu gốc mà Vertex sau này có thể truy xuất để huấn luyện các mô hình. BigQuery là một công cụ tương tự mà lưu trữ các bộ dữ liệu lớn mà Vertex AI sử dụng cho việc huấn luyện trong gói.

Như bạn có thể thấy, mọi thứ đều liên quan với Vertex AI để giúp bạn tạo và triển khai những giải pháp AI tốt nhất.

Chỉ còn một điều cần thảo luận: làm thế nào để thực sự sử dụng Vertex AI để bắt đầu xây dựng.

Cách Sử Dụng Vertex AI và Quy Trình Học Máy (ML)

Bạn rất khá̉ quan để sử dụng Vertex AI để tối ưu hóa quy trình ML của mình — điều đó tuyệt vời! Hãy để chúng tôi chỉ cho bạn thấy việc này dễ dàng như thế nào bước một sau bước:

1. Chuẩn bị dữ liệu

Đầu tiên, bắt đầu bằng việc trích xuất và làm sạch bộ dữ liệu của bạn.

Sau khi làm điều này, bạn phải tiến hành phân tích dữ liệu khám phá (EDA) — một kỹ thuật tóm tắt các đặc điểm chính của các bộ dữ liệu. Vì sao? Để hiểu dữ liệu được mong đợi bởi mô hình ML. Trực quan hóa và truy cập dữ liệu của bạn bằng Vertex AI Workbench. 

Kế tiếp là gì? Áp dụng biến đổi dữ liệu và kỹ thuật kỹ thuật đặc định vào mô hình, cũng như tách các dữ liệu thành tập huấn luyện, kiểm tra và thử nghiệm.

2. Mô hình huấn luyện

Giờ đây là phần vui vẻ. Đây là nơi mà các nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển và những người khác có thể chọn một phương pháp huấn luyện phù hợp với nhu cầu kinh doanh của họ. Bạn có thể huấn luyện các mô hình ML của mình bằng các cách khác nhau:

• Sử dụng Tổng quan AutoML, giúp huấn luyện các mô hình của bạn mà không cần viết bất kỳ mã nào. Nó hỗ trợ hình ảnh, văn bản và bảng dữ liệu.
• Sử dụng khung cơ sở dữ liệu ML ưng yêu thích của bạn có nghĩa là viết mã của riêng bạn và huấn luyện các mô hình bởi chính mình.
• Sử dụng Kho trưng bày Vertex AI, kiểm tra các mô hình của bạn bằng các kỹ thuật ML khác nhau và xem xem cái nào thực hiện tốt nhất. 
• Sử dụng Vizier Vertex AI hoặc các công việc tùy chỉnh về điều chỉnh, dành cho việc trung bình hyperparameter để huấn luyện các mô hình ML tùy chỉnh phức tạp. 

3. Đánh giá mô hình và thử nghiệm

Bước thứ ba yêu cầu bạn đánh giá hiệu suất của mô hình của mình và điều chỉnh dựa trên kết quả. Điều này giúp bạn tìm ra vấn đề và giải quyết trước khi triển khai mô hình.

Qua các chỉ số như chính xác và gọi lại, bạn có thể so sánh và đo lường hiệu suất của các mô hình, và xem cái nào thực hiện tốt nhất chung.

4. Mô hình phục vụ

Sau khi đánh giá một cách cẩn thận và phê duyệt hiệu suất của mô hình của bạn, đến lúc triển khai nó.

Một lần nữa, bạn có các phương pháp khác nhau để làm như vậy:

• Sử dụng các container đã được xây sẵn hoặc tùy chỉnh
• Sử dụng BigQuery ML
• Sử dụng TensorFlow runtime
• Sử dụng Vertex AI Feature Store
• Sử dụng Vertex Explainable AI 

5. Giám sát mô hình

Bạn chưa hoàn thành, vì luôn có cơ hội để cải thiện. Bước cuối cùng trong quá trình triển khai mô hình là giám sát hiệu suất của nó. Với Giám sát Mô hình Vertex AI, bạn có thể theo dõi mô hình và cải thiện hiệu suất của chúng nếu dữ liệu chệch quá xa so với quá trình huấn luyện của chúng. Hơn nữa, Vertex AI có cảnh báo và thông báo để thông báo khi có vấn đề, giúp bạn huấn luyện lại mô hình để hoạt động đạt chuẩn.

Với hướng dẫn nhanh và đơn giản này, bạn đã sẵn sàng thử nghiệm Vertex AI.

Lượt qua bạn

Với Vertex AI, quản lý các quy trình ML và đảm bảo hiệu quả, chính xác, và nhất quán của chúng trở nên dễ dàng. Bây giờ khi bạn biết câu trả lời cho, "Vertex AI là gì?" bạn đã gần hơn một bước để tối ưu hóa quy trình kinh doanh của mình.

Nhưng để đạt được các mức độ sản xuất mới, bạn cần Guru.

Đó là một công cụ quản lý kiến thức kết nối tất cả ứng dụng và tài liệu của bạn tại một nơi duy nhất. Với Guru, bạn có thể tìm kiếm trên tất cả các ứng dụng của mình và nhận câu trả lời tức thì cho tất cả các truy vấn, mà không cần chuyển đổi ngữ cảnh.

Xem sức mạnh của Guru bằng cach đăng ký ngay hôm nay.