O Google tem se dedicado a fornecer ferramentas acessíveis e de fácil utilização para cientistas de dados e pesquisadores de inteligência artificial (IA).
Entre as ofertas mais populares do Google, destacam-se o TensorFlow e o Google Colab. Além disso, foram introduzidas ferramentas como o Cloud AI, Cloud AutoML e BigQueryML na Plataforma Google Cloud, com o objetivo de simplificar o trabalho de cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina.
Dado o amplo conjunto de ferramentas de IA disponíveis, o processo geralmente envolve uma série de idas e vindas para analisar dados, treinar modelos, implementar em produção e monitorar o desempenho.
Com o Vertex AI do Google, todas as funcionalidades da nuvem são disponibilizadas em um único ambiente, gerenciado para o usuário.
O que é o Vertex AI?
Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina totalmente gerenciada, que reúne todos os serviços de nuvem do Google em um único local para facilitar a implementação e manutenção de modelos de IA.
Está tudo relacionado à IA e aprendizado de máquina na Plataforma Google Cloud? Provavelmente, sim.
O Google garante a continuidade dos serviços, minimizando o impacto no fluxo de trabalho. Dessa forma, os usuários não precisam se preocupar com a manutenção da infraestrutura.
Ao ser uma plataforma “gerenciada”, o Vertex AI automatiza várias tarefas, permitindo que o usuário se concentre em aspectos mais relevantes do fluxo de trabalho de aprendizado de máquina. O Google visa tanto os novatos, oferecendo facilidade de uso, quanto os especialistas, economizando tempo em tarefas rotineiras.
A plataforma simplifica o treinamento de modelos, reduzindo significativamente a quantidade de código necessária – até 80% menos, segundo o Google – em comparação com outras plataformas de IA concorrentes, como o Azure Machine Learning.
O vídeo oficial a seguir oferece informações técnicas detalhadas sobre o Vertex AI e como ele otimiza o fluxo de trabalho típico de aprendizado de máquina.
A IA possui um grande potencial de inovação para as empresas. No entanto, implementá-la de forma eficaz representa um desafio constante. Nesse contexto, o MLOps surge como uma abordagem cada vez mais incentivada para aumentar a eficiência.
O MLOps promove a automação para implementar rapidamente modelos prontos para produção, com o mínimo de riscos. Além disso, garante a qualidade e economiza tempo.
O Vertex AI do Google funciona como uma plataforma de serviço para aprendizado de máquina e desenvolvedores de IA, incentivando a adoção do MLOps no setor.
Google Vertex AI: Visão Geral dos Recursos
Se você tem familiaridade com aprendizado de máquina ou IA, provavelmente já tem uma ideia de como o Vertex AI pode ser útil.
Para facilitar a compreensão, vamos destacar os principais recursos do Vertex AI.
Um Fluxo de Trabalho de Aprendizado de Máquina Unificado
É possível utilizar diversas ferramentas, como AutoML, Explainable, Vizier e Edge Manager, para trabalhar em modelos de aprendizado de máquina. O acesso a todas elas em uma única plataforma representa um grande avanço.
Também é possível usar código personalizado para treinar modelos e armazenar todos os elementos necessários em um repositório centralizado.
APIs Pré-Treinadas
Além de simplificar o fluxo de trabalho, o Vertex AI acelera o desenvolvimento com APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e outras funcionalidades.
Essas APIs podem ser facilmente integradas em aplicações existentes ou utilizadas para criar novas aplicações. Dessa forma, talvez não seja necessário procurar outras plataformas de API de IA.
Se você busca desenvolver uma solução inovadora e direta, o Vertex AI do Google pode acelerar o processo, graças às APIs pré-treinadas disponíveis.
A plataforma reduz tanto o esforço quanto a necessidade de conhecimento técnico profundo.
Integração Perfeita de Dados para IA
O BigQueryML é uma ferramenta popular para construir e executar modelos de aprendizado de máquina por meio de consultas SQL.
Com o Vertex AI, é possível acessar o BigQueryML e exportar conjuntos de dados para a plataforma, integrando-os ao fluxo de trabalho. Assim, obtém-se uma integração de ponta a ponta.
Suporte para Todas as Frameworks de Código Aberto
Cada framework de código aberto possui características e funcionalidades distintas. Ao implementar modelos PyTorch e TensorFlow, pode ser necessário adaptar-se a diferentes fluxos de trabalho.
O Google Vertex AI oferece suporte para todas essas estruturas de código aberto, incluindo o scikit-learn.
Isso permite abordar todos os modelos de forma consistente, independentemente de terem sido codificados de forma personalizada ou criados usando o AutoML.
Benefícios do Vertex AI
Embora o MLOps seja um benefício notável, o Vertex AI oferece outras vantagens significativas. Algumas das mais importantes incluem:
Economia de Tempo e Dinheiro na Infraestrutura
O Vertex AI ajuda a reduzir o custo de configuração da própria infraestrutura (por meio do Kubernetes, por exemplo), pois o usuário paga apenas pelo que utiliza.
Além disso, a plataforma reduz o esforço necessário para configurar ou gerenciar a infraestrutura para treinar modelos de aprendizado de máquina.
Dessa forma, analistas e pesquisadores com menos experiência também podem contribuir com o desenvolvimento.
Ideal para Iniciantes e Especialistas
Como muitas tarefas são executadas sem a necessidade de codificação, o Vertex AI se torna uma excelente escolha para iniciantes. A plataforma oferece uma curva de aprendizado suave para treinar e implementar modelos de aprendizado de máquina.
Para aqueles que desejam aprender mais sobre IA, existem diversos cursos online disponíveis.
Já para os especialistas, o Vertex AI economiza tempo ao fornecer APIs pré-treinadas e acesso a diversas ferramentas gerenciadas para realizar tarefas rotineiras.
Abre Caminho para Resolver Tarefas Cada Vez Mais Complexas
O Google Vertex AI simplifica o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina. Assim, qualquer pessoa lidando com um problema simples terá uma solução rápida.
A plataforma ajuda mais pessoas a resolver problemas complexos, pois elas não precisam se preocupar com os detalhes básicos.
Reduz o Risco nas Implementações em Produção
Apesar de não ser uma análise completa do Google Vertex AI, a plataforma ajuda a reduzir o risco de os modelos não estarem prontos para a implementação.
Dessa forma, as soluções podem ser implementadas com confiança, para resolver problemas sem dificuldades.
Comece a Usar o Google Vertex AI
Antes de começar, é importante notar que muitas ferramentas ainda estão em fase de pré-visualização (sujeitas a alterações). Portanto, algumas funcionalidades podem não estar totalmente disponíveis.
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