Что такое Vertex AI? Глубокое погружение в платформу искусственного интеллекта Google

Искусственный интеллект (ИИ) быстро развивается, внося существенные изменения в различные отрасли и функционирование предприятий. С появлением облачных платформ ИИ у компаний появились мощные инструменты для максимального использования технологии ИИ. Ярким примером является Vertex AI от Google, который предлагает расширенные возможности для управления и использования ИИ. В этой статье мы рассмотрим, что такое Vertex AI, его особенности, как он используется и что может принести ему будущее.

Что такое Vertex AI?

Vertex AI — это комплексная платформа для машинного обучения (ML), которая помогает вам создавать, обучать и развертывать модели ML и приложения AI. Она также позволяет вам настраивать и настраивать большие языковые модели (LLM) в соответствии с вашими конкретными требованиями. Платформа объединяет различные инструменты для проектирования данных, науки о данных и проектирования ML в одну унифицированную систему. Эта интеграция упрощает совместную работу команд над проектами. Кроме того, Vertex AI использует инфраструктуру Google Cloud, что означает, что вы можете масштабировать и улучшать свои приложения с помощью мощных облачных ресурсов, делая процесс более плавным и эффективным.

Проще говоря, что такое Google Vertex AI? Это комплексный инструмент, который упрощает и поддерживает весь процесс создания и управления проектами ИИ и МО.

Концептуальная архитектура Vertex AI

Помимо понимания того, что такое Vertex AI, давайте подробнее рассмотрим его концептуальную архитектуру и то, как все это взаимодействует:

Model Garden от Vertex AI — это набор инструментов с готовыми моделями машинного обучения. Эти модели охватывают ряд задач, таких как распознавание изображений, понимание текста и анализ данных. Они используют надежные ресурсы Google Cloud, включая графические процессоры и TPU, для эффективной обработки и обучения на больших наборах данных. Вы можете быстро начать использовать сложные модели, не создавая их с нуля.

Расширения платформы AI предназначены для подключения ваших обученных моделей к данным в реальном времени из различных источников, таких как корпоративные приложения и API. Эта функция удобна для чат-ботов, поисковых систем и автоматизированных рабочих процессов. Связывая модели с этими источниками данных, расширения помогают со временем улучшить производительность моделей, постоянно предоставляя свежие данные и извлекая ценные функции.

• Интеграция с облачными сервисами Google Data

Vertex AI легко интегрируется с сервисами Google Data Cloud, включая BigQuery, Cloud Storage, Dataflow и BigQuery ML. Эта интеграция упрощает процесс подготовки и анализа данных. С помощью этих коннекторов вы можете легко получать доступ к своим наборам данных и управлять ими, что упрощает включение ваших данных в рабочий процесс Vertex AI.

Vertex AI также поддерживает создание генеративных приложений ИИ с помощью таких функций, как Prompt, Grounding, Search и Conversation. Функция Prompt предлагает предустановленные подсказки и ответы для быстрого старта разработки, в то время как Grounding помогает включать цитаты и доказательства. Кроме того, функции Search и Conversation обеспечивают интерактивный, поископодобный опыт в ваших приложениях, что упрощает создание передовых решений ИИ.

Возможности Vertex AI

Насколько важно понимать, что такое Vertex AI, настолько же важно знать о его ключевых функциях:

Vertex AI Model Monitoring гарантирует, что ваши модели машинного обучения работают так, как и ожидалось. Он позволяет вам настраивать регулярные проверки или выполнять их по требованию для отслеживания различных показателей производительности. Определяя пороговые значения для этих показателей, вы получаете оповещения, если производительность отклоняется от нормы. Это позволяет вам оперативно выявлять и устранять проблемы, гарантируя, что ваши модели сохранят высокое качество и надежность.

Vertex TensorBoard — мощный инструмент визуализации и отладки для моделей машинного обучения. Он предлагает графические представления производительности модели и возможности мониторинга в реальном времени. Это помогает пользователям визуализировать структуру и поведение своих моделей, что упрощает выявление проблем и понимание того, как корректировки влияют на производительность. Улучшая вашу способность быстро анализировать и решать проблемы, TensorBoard повышает общую эффективность модели.

• Анализ производительности модели

Чтобы оценить, насколько хорошо работают ваши модели машинного обучения, Vertex AI предоставляет инструменты для измерения ключевых показателей, таких как точность, достоверность и отзыв. Эти показатели помогают вам оценить эффективность ваших моделей. Кроме того, Vertex AI Explainable AI помогает вам понять, как модели принимают решения, способствуя прозрачности и справедливости. Регулярный анализ производительности помогает выявлять и устранять любые проблемы, гарантируя, что ваши модели остаются точными и надежными.

AutoML в Vertex AI автоматизирует процесс обучения и тонкой настройки моделей для различных типов данных и задач. Эта функция разработана для упрощения разработки моделей путем минимизации необходимости в глубоких технических знаниях. Пользователи могут быстро создавать высококачественные модели с помощью автоматизированных процессов, что упрощает развертывание эффективных решений машинного обучения без обширного ручного вмешательства.

Генеративный ИИ использует передовые модели, разработанные Google, для создания различных типов контента, включая текст, изображения, код и речь. Эти модели можно адаптировать под ваши конкретные потребности и легко интегрировать в ваши приложения. Например, вы можете использовать их для автоматической генерации текста для чат-ботов, создания изображений для дизайн-проектов, написания фрагментов кода или даже создания речи. Включая эти возможности генеративного ИИ в свои приложения, вы можете добавлять более продвинутые и гибкие функции, делая ваши решения ИИ более динамичными и полезными. Это означает, что ваши приложения могут делать больше, например, вести более интеллектуальные разговоры, создавать креативные визуальные эффекты или более эффективно автоматизировать задачи.

• Развертывание и поддержка моделей ИИ

Vertex AI облегчает бесперебойное развертывание и постоянное управление моделями ИИ. Он поддерживает легкую интеграцию моделей в производственные среды и предоставляет инструменты для их обновления новыми данными. Это гарантирует, что ваши модели будут оставаться эффективными и актуальными с течением времени, помогая вам поддерживать постоянную производительность и адаптироваться к меняющимся потребностям.

Vertex AI включает в себя комплексные функции безопасности, разработанные для защиты ваших данных и моделей. Он предлагает шифрование для защиты информации, контроль доступа для управления разрешениями и инструменты соответствия для соответствия нормативным стандартам. Эти меры безопасности гарантируют, что ваши операции с ИИ защищены, а конфиденциальная информация защищена от несанкционированного доступа.

Управление функциями в Vertex AI помогает отслеживать и организовывать различные фрагменты данных, используемые в моделях машинного обучения, которые называются функциями. Вместо того чтобы хранить и управлять этими функциями отдельно для каждой модели, этот сервис позволяет хранить их все в одном центральном месте. Это упрощает совместное использование и повторное использование функций в разных моделях, уменьшая дублирование данных и упрощая процесс обновления функций. Благодаря оптимизации обработки функций управление функциями повышает эффективность командной работы и упрощает обслуживание и улучшение ваших моделей.

Vertex AI предоставляет широкий спектр моделей машинного обучения, включая как предварительно обученные варианты, так и возможность создания пользовательских моделей. Пользователи могут выбирать из крупных базовых моделей или настраивать конкретные модели на основе своих данных. Это разнообразие гарантирует, что вы сможете выбрать наиболее подходящую модель для своих нужд, независимо от того, требуются ли вам решения общего назначения или специализированные модели.

Управление различными версиями ваших моделей становится простым с Vertex AI. Вы можете отслеживать изменения с течением времени, возвращаться к более ранним версиям при необходимости и обеспечивать согласованность в различных развертываниях. Эта возможность управления версиями помогает вам поддерживать стабильность ваших моделей, эффективно управлять обновлениями и гарантировать, что ваши решения ИИ остаются надежными.

Vertex AI интегрирует инструменты MLOps для поддержки эффективного управления моделями и совместной работы в команде. Эти инструменты включают функции для предиктивного мониторинга, оповещения и диагностики. Они помогают улучшить производительность модели и легко интегрируются с вашими существующими системами. Предоставляя модульные и гибкие инструменты, Vertex AI повышает эффективность операций ИИ и поддерживает лучшее сотрудничество между командами.

Учебник по блокнотам предоставляет комплексное руководство по защите блокнотов, управляемых пользователями, на Vertex AI. В этом учебнике особое внимание уделяется передовым методам настройки сети и протоколам безопасности, чтобы обеспечить безопасность и эффективность вашей среды. Он проведет вас через шаги, необходимые для создания и управления безопасными блокнотами для обработки конфиденциальных данных и выполнения сложных задач анализа данных и машинного обучения.

• Открытая и интегрированная платформа ИИ

Vertex AI разработан как гибкая и адаптируемая платформа, которая поддерживает различные фреймворки и инструменты ИИ. Эта гибкость позволяет пользователям интегрировать различные технологии в свои рабочие процессы, учитывая различные потребности и предпочтения. Поддерживая несколько фреймворков, Vertex AI помогает пользователям более эффективно создавать, управлять и масштабировать свои решения машинного обучения, предлагая единую среду для различных технологических требований.

Vertex AI поддерживает популярные фреймворки с открытым исходным кодом, такие как PyTorch и TensorFlow. Эта совместимость позволяет пользователям использовать имеющиеся у них знания и инструменты при перемещении своих моделей в Google Cloud. Она устраняет разрыв между технологией с открытым исходным кодом и облачной инфраструктурой, предоставляя разработчикам, желающим объединить преимущества обоих вариантов для улучшения своих проектов машинного обучения, бесперебойный опыт.

Vertex AI Pipelines упрощает управление рабочими процессами машинного обучения за счет автоматизации и организации различных задач. С такими инструментами, как Kubeflow Pipelines и TensorFlow Extended (TFX), пользователи могут настраивать, контролировать и обрабатывать сложные рабочие процессы, не контролируя каждый шаг вручную. Функция автоматизации гарантирует, что такие задачи, как обработка данных, обучение модели и оценка, будут выполняться в правильном порядке и в нужное время. Поскольку система управляет инфраструктурой, включая масштабирование и распределение ресурсов, пользователи могут больше сосредоточиться на улучшении своих моделей и процессов. Этот оптимизированный подход делает рабочие процессы более эффективными, последовательными и быстрыми в выполнении.

Vertex AI предоставляет ряд предварительно обученных API, которые предлагают готовые решения для таких задач, как распознавание изображений, перевод текста и анализ речи. Эти API поставляются с моделями, уже обученными на больших наборах данных, поэтому разработчики могут легко добавлять расширенные функции в свои приложения без необходимости создавать и обучать свои модели с нуля. Интегрируя эти API, разработчики могут быстро включать мощные функции в свои приложения, такие как распознавание объектов на фотографиях или перевод текста, что делает процесс разработки более быстрым и простым. Это не только расширяет возможности приложений, но и экономит время и усилия при создании сложных решений машинного обучения.

Полностью управляемая вычислительная служба Vertex AI охватывает все технические аспекты запуска моделей машинного обучения. Вместо того, чтобы пользователям приходилось покупать, настраивать и поддерживать собственные серверы или облачную инфраструктуру, Vertex AI автоматически предоставляет и управляет необходимыми вычислительными ресурсами. Это включает в себя обработку обновлений сервера, исправлений безопасности и масштабирование вверх или вниз в зависимости от рабочей нагрузки. Пользователи могут сосредоточиться на проектировании и обучении своих моделей, не беспокоясь о технических деталях базовой инфраструктуры. Платформа гарантирует, что среда остается безопасной с помощью встроенных функций безопасности, а распределение ресурсов регулируется в соответствии с требованиями различных задач.

Подготовка данных для машинного обучения — критически важный шаг, который Vertex AI упрощает с помощью своих инструментов подготовки данных. Пользователи могут загружать свои наборы данных напрямую в Google Cloud Storage или подключаться к существующим источникам данных, таким как BigQuery, служба хранилища данных. После того, как данные будут размещены, Vertex AI предоставляет инструменты, такие как Dataflow и Dataproc, для очистки и преобразования этих данных. Это может включать удаление ошибок, заполнение пропущенных значений или преобразование данных в подходящий формат для модели. Правильно подготовленные данные имеют важное значение, поскольку они гарантируют, что модель машинного обучения учится на точной и релевантной информации, что приводит к лучшим прогнозам и выводам.

При обучении моделей машинного обучения, особенно сложных, может быть полезно использовать несколько компьютеров или серверов для обработки рабочей нагрузки. Vertex AI делает это возможным с помощью распределенного обучения. Эта функция позволяет пользователям распределять процесс обучения по нескольким машинам, которые могут работать одновременно. Это особенно полезно для больших наборов данных или моделей, требующих большой вычислительной мощности. Vertex AI автоматически управляет этим распределением, масштабируя ресурсы по мере необходимости и даже позволяет пользователям использовать свои собственные настройки программного обеспечения в контейнерах. Такой подход ускоряет процесс обучения и может снизить затраты за счет оптимизации использования ресурсов.

Отслеживание метаданных с помощью Vertex ML Metadata подразумевает ведение подробных записей обо всем, что связано с проектами машинного обучения. Это включает в себя регистрацию каждого эксперимента, версии моделей и изменений в данных. Сохраняя историю этих элементов, Vertex ML Metadata помогает пользователям отслеживать, что было протестировано и что изменилось с течением времени. Это имеет решающее значение для обеспечения качества и воспроизводимости моделей машинного обучения. Он также поддерживает соответствие отраслевым нормам и улучшает совместную работу, позволяя командам легко отслеживать ход выполнения и статус различных проектов.

Vertex AI Feature Store — это центральный узел для управления функциями, используемыми в моделях машинного обучения. Функции — это отдельные фрагменты данных, которые модели используют для прогнозирования, например, возраст клиента или тип продукта. Feature Store помогает пользователям эффективно организовывать, хранить и управлять этими функциями. Он обеспечивает контроль версий для отслеживания изменений, управление доступом для контроля того, кто может просматривать или использовать эти функции, и мониторинг для обеспечения их качества. Объединяя управление функциями, Feature Store помогает избежать дублирования усилий, способствует согласованности и ускоряет разработку моделей машинного обучения, предоставляя легкий доступ к высококачественным функциям.

Варианты использования Vertex AI

Теперь, когда вы понимаете, что такое Vertex AI и каковы его возможности, давайте рассмотрим, как он используется в различных отраслях:

В финансовой отрасли Vertex AI используется для точных прогнозов рыночных тенденций и инвестиционных возможностей. Он использует передовые модели машинного обучения для анализа больших объемов финансовых данных, включая цены акций, объемы торгов и экономические показатели. Выявляя закономерности и тенденции, Vertex AI помогает финансовым аналитикам и инвестиционным менеджерам прогнозировать будущие движения рынка и оценивать риск инвестиционных портфелей.

Vertex AI играет важную роль в автомобильной промышленности, улучшая управление производственной линией и процессы проверки транспортных средств. Благодаря использованию распознавания изображений и сверточных нейронных сетей (CNN) Vertex AI автоматизирует обнаружение дефектов в процессе производства. Камеры высокого разрешения фиксируют изображения транспортных средств по мере их перемещения по производственной линии, а Vertex AI анализирует эти изображения для выявления любых недостатков или аномалий. Эта технология помогает гарантировать, что каждое транспортное средство соответствует стандартам качества, снижает вероятность попадания дефектов к потребителям и повышает общую эффективность производства за счет оптимизации процессов контроля качества.

В секторе здравоохранения Vertex AI применяется для поддержки диагностики заболеваний и создания персонализированных планов лечения. Обработка естественного языка (NLP) позволяет платформе анализировать огромные объемы неструктурированных медицинских данных, таких как истории болезни пациентов и исследовательские статьи, для извлечения ценных идей. Сети с долговременной краткосрочной памятью (LSTM) прогнозируют результаты лечения пациентов на основе исторических данных, что позволяет поставщикам медицинских услуг лечить отдельных пациентов.

В розничной торговле Vertex AI улучшает процесс покупок, используя совместную фильтрацию и рекомендательные системы для предложения персонализированных предложений продуктов. Vertex AI выявляет закономерности и предпочтения, анализируя поведение клиентов, например, прошлые покупки и историю просмотров. Затем он использует эту информацию для рекомендации продуктов, которые, скорее всего, будут интересны клиентам. Такая персонализация повышает удовлетворенность клиентов, делая покупки более релевантными, и помогает ритейлерам увеличивать продажи, увеличивая вероятность перекрестных и дополнительных продаж.

Будущее Vertex AI

Область ИИ и машинного обучения (ML) стремительно развивается, и Vertex AI позиционируется как ключевой игрок в этих разработках. Заглядывая вперед, мы можем ожидать, что Vertex AI расширит свои возможности в нескольких областях, включая обработку естественного языка (NLP), обучение с подкреплением и генеративный ИИ. Эти улучшения облегчат понимание и генерацию человеческого языка, обучение на опыте и создание нового контента.

Поскольку ИИ становится все большей частью нашей повседневной жизни, Vertex AI сделает эти передовые технологии более доступными для всех. Платформа, вероятно, продолжит развиваться, предлагая передовые инструменты и функции, которые помогут отдельным лицам и предприятиям эффективно использовать возможности ИИ, делая эти технологии более практичными и полезными.

Заключение

В заключение, Vertex AI выделяется как мощный инструмент для управления и оптимизации проектов машинного обучения. От его всесторонних функций и поддержки различных фреймворков ИИ до его надежной безопасности и простоты использования, Vertex AI предлагает комплексное решение для предприятий и разработчиков, желающих использовать передовые возможности ИИ. Понимание его функций и приложений может помочь вам максимально использовать эту передовую платформу, стимулируя инновации и эффективность в ваших начинаниях в области ИИ. И чтобы победить в вашей игре генеративного ИИ, вы должны зарегистрироваться в нашей последней Программе специализации прикладного генеративного ИИ в сотрудничестве с Университетом Пердью. Эта программа поможет вам освоить приложения с поддержкой GenAI и сформировать будущее интеллектуальных систем в вашей организации. Начните сегодня!

Часто задаваемые вопросы

1. Почему мы используем Vertex AI?

Мы используем Vertex AI, поскольку он объединяет весь рабочий процесс машинного обучения (ML) от обучения до развертывания. Эта интеграция помогает организациям ускорить производство ИИ, включая генеративные модели ИИ. Чтобы понять, что такое Vertex AI, это комплексная платформа, которая упрощает и ускоряет весь жизненный цикл разработки ML.

2. В чем разница между GCP и Vertex AI?

Google Cloud Platform (GCP) предлагает широкий спектр облачных сервисов, включая вычисления, хранение и базы данных. Что такое Vertex AI в GCP? Это специализированный сервис в GCP, ориентированный на машинное обучение. Vertex AI предоставляет специализированные инструменты и инфраструктуру, специально разработанные для создания, управления и развертывания моделей ИИ.

3. Является ли Google Vertex AI бесплатным?

Google Vertex AI не полностью бесплатен. Однако новые клиенты получают 300 долларов в виде бесплатных кредитов на Vertex AI при регистрации на бесплатную пробную версию. После пробной версии дальнейшее использование Vertex AI влечет за собой расходы, основанные на используемых услугах и ресурсах.

4. Использует ли Vertex AI Kubernetes?

Да, Vertex AI использует Kubernetes для управления и масштабирования рабочих процессов машинного обучения. В задачах Vertex AI Kubernetes помогает эффективно выполнять код, а также может делегировать рабочие нагрузки другим движкам, таким как BigQuery, Dataflow или Dataproc Serverless. Эта интеграция обеспечивает эффективное масштабирование и управление операциями машинного обучения.

5. Какие компании используют Vertex AI?

Несколько крупных компаний используют Google Vertex AI для нужд машинного обучения. Например, General Motors и Mercedes-Benz AG используют Vertex AI для генеративных моделей ИИ. В здравоохранении HCA Healthcare и Highmark Health используют Vertex AI. Valeo, еще один крупный пользователь, применяет Vertex AI для улучшения своих возможностей ИИ.