♥ Uniendo todos los servicios de AutoML con AI Platform en una única experiencia administrada, junto con siete nuevas funciones de MLOps.
– Google Cloud presenta Vertex AI, una plataforma, tiene cada herramienta de aprendizaje automático que usted necesita.
Hoy en Google I / O, anunciaron la disponibilidad general de Vertex AI , una plataforma administrada de aprendizaje automático (ML) que permite a las empresas acelerar la implementación y el mantenimiento de modelos de inteligencia artificial (AI). Vertex AI requiere casi un 80% menos de líneas de código para entrenar un modelo en comparación con las plataformas de la competencia 1 , lo que permite a los científicos de datos e ingenieros de ML en todos los niveles de experiencia la capacidad de implementar operaciones de aprendizaje automático (MLOps) para construir y administrar de manera eficiente proyectos de ML en todo ciclo de vida del desarrollo.
Hoy en día, los científicos de datos enfrentan el desafío de juntar manualmente las soluciones de puntos de ML, creando un retraso en el desarrollo y la experimentación del modelo, lo que resulta en muy pocos modelos que entran en producción. Para abordar estos desafíos, Vertex AI reúne los servicios de Google Cloud para construir ML bajo una interfaz de usuario y API unificadas, para simplificar el proceso de construcción, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático a escala. En este entorno único, los clientes pueden mover los modelos de la experimentación a la producción más rápido, descubrir patrones y anomalías de manera más eficiente, hacer mejores predicciones y decisiones y, en general, ser más ágiles frente a la dinámica cambiante del mercado.
A través de décadas de innovación e inversión estratégica en inteligencia artificial en Google, la empresa ha aprendido lecciones importantes sobre cómo construir, implementar y mantener modelos de aprendizaje automático en producción. Esos conocimientos e ingeniería se han incorporado a la base y el diseño de Vertex AI, y se enriquecerán continuamente con la nueva innovación que surja de Google Research. Ahora, por primera vez, con Vertex AI, los equipos de ciencia de datos e ingeniería de ML pueden:
Acceda al kit de herramientas de inteligencia artificial que se usa internamente para impulsar a Google, que incluye visión por computadora, lenguaje, conversación y datos estructurados, mejorados continuamente por Google Research.
Implemente más aplicaciones de inteligencia artificial útiles, más rápido con las nuevas funciones de MLOps como Vertex Vizier , que aumenta la tasa de experimentación, Vertex Feature Store completamente administrado para ayudar a los profesionales a servir, compartir y reutilizar las funciones de ML y Vertex Experiments para acelerar la implementación de modelos en producción con una selección de modelo más rápida. Si sus datos deben permanecer en el dispositivo o en el sitio, Vertex ML Edge Manager (actualmente en fase experimental) ha sido diseñado para implementar y monitorear modelos en el borde con procesos automatizados y API flexibles.
Administre modelos con confianza eliminando la complejidad del mantenimiento y la repetibilidad del modelo de autoservicio con herramientas MLOps como Vertex Model Monitoring, Vertex ML Metadata y Vertex Pipelines para optimizar el flujo de trabajo de ML de un extremo a otro.
«Teníamos dos luces de guía mientras creábamos Vertex AI: sacar a los científicos e ingenieros de datos de las malas hierbas de la orquestación, y crear un cambio en toda la industria que haría que todos se tomaran en serio el traslado de la IA del purgatorio piloto a la producción a gran escala». dijo Andrew Moore, vicepresidente y director general de Cloud AI and Industry Solutions en Google Cloud. «Estamos muy orgullosos de lo que se nos ocurrió en esta plataforma, ya que permite implementaciones serias para una nueva generación de IA que permitirá a los científicos e ingenieros de datos realizar un trabajo satisfactorio y creativo».
“Los profesionales de la ciencia de datos empresariales que esperan poner la IA en funcionamiento en toda la empresa no buscan disputar herramientas. Más bien, quieren herramientas que puedan controlar el ciclo de vida del ML. Desafortunadamente, no es un pedido pequeño ”, dijo Bradley Shimmin, analista jefe de Plataformas de IA, Análisis y Gestión de Datos en Omdia . «Se necesita una infraestructura de apoyo capaz de unificar la experiencia del usuario, utilizar la IA en sí misma como una guía de apoyo y poner los datos en el centro del proceso, todo mientras se fomenta la adopción flexible de diversas tecnologías».
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