A Vertex AI egy egységes platform az ML-modellek építéséhez és telepítéséhez a Google Cloudon. Eszközök és szolgáltatások széles skáláját kínálja, hogy segítse az adattudósokat, fejlesztőket és üzleti felhasználókat ML-alkalmazásaik létrehozásában, kezelésében és méretezésében. A Vertex AI támogatja az egyéni és harmadik féltől származó keretrendszereket is, például PyTorch, sci-kit-learn, XGBoost és TensorFlow.
Ez a bejegyzés a következő tartalmat magyarázza el:
Mi az a Vertex AI?
A Vertex AI célja, hogy egyszerűsítse és felgyorsítsa az ML alkalmazások fejlesztését és telepítését a Google Cloudon. A Vertex AI több olyan összetevőből áll, amelyek az ML teljes életciklusát körülveszik. Tartalmazza az adatok előkészítését, a modellképzést, az értékelést, a telepítést és a monitorozást. Ezek az összetevők integrálva vannak más Google Cloud-szolgáltatásokkal, mint például a BigQuery, a Cloud Storage, a Dataflow és a Pub/Sub:
Térjünk át a Vertex AI használatára:
Hogyan használjuk a Vertex AI-t?
A Vertex AI célja, hogy segítsen felgyorsítani gépi tanulási projektjeit, és olyan AI-megoldásokat szállítani, amelyek megfelelnek üzleti igényeinek és céljainak. A Vertex AI használatához keresse fel a hivatalos oldalt weboldal és nyomja meg a „ Próbáld ki ingyenesen a Vertex AI-t ” gomb:
Miután megnyomta a „ Próbáld ki ingyenesen a Vertex AI-t ” gombot, a felhasználók az alábbiak szerint adhatják meg a fiókadatokat:
A megfelelő mezők kitöltése után lépjen a következő lépésre, és adja hozzá a hitel- vagy betéti kártya számát a számlázáshoz:
Ily módon a felhasználók kihasználhatják a Vertex AI szolgáltatásait:
Fedezzük fel a Vertex AI funkcióit:
Mik a Vertex AI jellemzői?
A Vertex AI különféle funkciókat kínál a méretezhető és megbízható AI-megoldások létrehozásához, betanításához, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez. A Vertex AI néhány jellemzője:
-
- Felügyelt szolgáltatások adatcímkézéshez, adat-előkészítéshez, modelloktatáshoz, modellértékeléshez és modelltelepítéshez.
- Integráció TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learn és más népszerű keretrendszerekkel és könyvtárakkal.
- Egyéni tárolók és egyedi kódok támogatása a rugalmas és bővíthető gépi tanulási munkafolyamatokhoz.
- AutoML képességek kiváló minőségű modellek automatikus generálásához minimális kóddal és emberi beavatkozással.
- Magyarázatos AI-eszközök annak megértéséhez, hogy a modellek hogyan készítenek előrejelzéseket, és azonosítják a lehetséges torzításokat és hibákat.
- MLOps eszközök a gépi tanulás végpontok közötti életciklusának kezeléséhez, beleértve az adatok és modellek verziószámát, a folyamatirányítást, a megfigyelést és az irányítást.
- AI Platform Notebookok a Jupyter notebookokkal való interaktív fejlesztéshez és kísérletezéshez.
- AI Platform Prediction online és kötegelt előrejelzések kiszolgálásához alacsony késleltetéssel és magas rendelkezésre állás mellett.
Ez mind az útmutatóból.
Következtetés
A Vertex AI célja, hogy egyszerűsítse és felgyorsítsa az ML alkalmazások fejlesztését és telepítését a Google Cloudon. Egységes és integrált platformot kínál, amely lefedi az ML teljes életciklusát, és támogatja a különféle keretrendszereket és feladatokat. A Vertex AI használatával a felhasználók kihasználhatják a Google szakértelmét és infrastruktúráját az ML területén, és üzleti problémáik megoldására összpontosíthatnak. Ez a cikk részletesen ismerteti a Vertex AI-t és annak jellemzőit.