Google hat hart daran gearbeitet, Datenwissenschaftlern oder Forschern der künstlichen Intelligenz (KI) mit benutzerfreundlichen und zugänglichen Tools zu helfen.
Zu den beliebten Angeboten von Google gehören TensorFlow und Google Colab. Um noch einen Schritt weiter zu gehen, wurden auch Tools wie Cloud AI, Cloud AutoML und BigQueryML in die Google Cloud Platform eingeführt, um Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen die Arbeit zu erleichtern.
In Anbetracht des Arsenals an verfügbaren KI-Tools ist dies oft ein Prozess, bei dem Daten analysiert, Modelle trainiert, in der Produktion bereitgestellt und überwacht werden müssen.
Mit Googles Vertex AI sind alle Cloud-Angebote unter einem einzigen Dach verfügbar und werden für Sie verwaltet.
Inhaltsverzeichnis
Was ist Vertex-KI?
Vertex-KI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen, die Ihnen alle Cloud-Dienste von Google an einem Ort bereitstellt, um KI-Modelle bereitzustellen und zu warten.
Bezieht sich alles auf KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud Platform? Ja, wahrscheinlich.
Google stellt sicher, dass die Dienste weiter ausgeführt werden, um Ihren Arbeitsablauf nicht zu beeinträchtigen. Sie müssen sich also nicht um die Wartung der Infrastruktur kümmern.
Betrachtet man es als „verwaltete“ Plattform, automatisiert es Dinge für Sie und lässt Sie sich auf wichtigere Dinge in einem Arbeitsablauf für maschinelles Lernen konzentrieren. Mit Vertex AI richtet sich Google an Neulinge, um eine einfache Bedienung zu ermöglichen, und an Experten, um Zeit für grundlegende Aufgaben zu sparen.
Es macht Trainingsmodelle viel einfacher, da fast 80 % weniger Codezeilen benötigt werden (wie offiziell behauptet wird) im Vergleich zu anderen konkurrierenden KI-Plattformen wie Azure Machine Learning.
Das offizielle Video unten gibt viele technische Einblicke in Vertex AI und wie es Ihren typischen Machine-Learning-Workflow beeinflusst.
KI hat ein enormes Innovationspotenzial für Unternehmen. Aber die effektive Umsetzung ist eine ständige Herausforderung. Daher ist MLOps ein Ansatz, der zunehmend gefördert wird, um Dinge effizient zu gestalten.
Falls Sie es nicht wussten, MLOps fördert die Automatisierung, um schnell ein produktionsreifes Modell mit minimalen Risiken bereitzustellen. Auch das garantiert Qualität und spart Zeit.
Googles Vertex AI ist eine Plattform-as-a-Service für maschinelles Lernen und KI-Entwickler, um MLOps in der Branche zu fördern.
Google Vertex AI: Funktionsübersicht
Wenn Sie ein Enthusiast für maschinelles Lernen oder KI sind, wissen Sie wahrscheinlich, was Sie mit Vertex AI machen möchten.
Aber um Ihnen einen Vorsprung zu verschaffen, lassen Sie mich die wichtigsten Funktionen von Vertex AI hervorheben.
Ein einheitlicher Workflow für maschinelles Lernen
Technisch gesehen können Sie Tools wie AutoML, Explainable, Vizier, Edge Manager und mehr verwenden, um an Modellen für maschinelles Lernen zu arbeiten. Und alles, was von einer einzigen Plattform aus zugänglich ist, sollte ein Game-Changer sein.
Sie können auch benutzerdefinierten Code zum Trainieren verwenden und trotzdem alles, was Sie brauchen, in einem zentralen Repository speichern.
Vortrainierte APIs
Sie vereinfachen Ihren Workflow nicht nur, sondern beschleunigen ihn auch, indem Sie vortrainierte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr erhalten.
Sie können sie einfach in Ihre bestehenden Anwendungen integrieren oder einfach eine neue Anwendung damit erstellen. Sie müssen also möglicherweise nicht nach einigen der anderen KI-API-Plattformen suchen, um Ihre Arbeit zu erledigen.
Wenn Sie daran arbeiten, etwas Innovatives und dennoch Unkompliziertes zu entwickeln, kann Ihnen die Vertex-KI von Google dabei helfen, die Lösung in kürzester Zeit mit den verfügbaren vortrainierten APIs zu entwickeln.
Nicht nur der reduzierte Aufwand, sondern selbst wenn Sie nur minimale Erfahrung haben, sollte dies helfen.
Nahtlose Daten-zu-KI-Integration
Es ist keine Überraschung, dass BigQueryML häufig zum Erstellen und Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von SQL-Abfragen verwendet wird.
Mit Vertex AI können Sie darauf zugreifen und Datensätze in die Plattform exportieren, um sie in den Workflow zu integrieren. Sie erhalten also eine End-to-End-Integration.
Unterstützung für alle Open-Source-Frameworks
Jedes Open-Source-Framework ist anders und dennoch nützlich. Möglicherweise müssen Sie sich bei der Bereitstellung von PyTorch- und TensorFlow-Modellen an unterschiedliche Arbeitsabläufe anpassen.
Und Google Vertex AI unterstützt all diese Open-Source-Modelle, einschließlich scikit-learn.
Auf diese Weise können Sie alle Modelle auf die gleiche Weise angehen, unabhängig davon, ob sie benutzerdefiniert codiert oder mit AutoML erstellt wurden.
Vorteile von Vertex AI
Während MLOps einer ist, gibt es ein paar andere bedeutende Vorteile, die Vertex AI einführt. Einige der wichtigsten hervorzuhebenden wären:
Sparen Sie Geld und Zeit für die Infrastruktur
Vertex AI hilft Ihnen, die Kosten für die Einrichtung Ihrer eigenen Infrastruktur (z. B. durch Kubernetes) zu senken, da Sie für das bezahlen, was Sie nutzen.
Außerdem soll es den Aufwand für den Aufbau oder die Verwaltung einer eigenen Infrastruktur zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen deutlich reduzieren.
So können selbst Analysten oder Forscher mit minimaler Erfahrung helfen, etwas Arbeit zu erledigen.
Perfekt für Anfänger und Experten
In Anbetracht dessen, dass Sie viele Dinge erledigen können, ohne sie zu codieren (oder einzustellen), ist es eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger. Es bietet eine einfache Lernkurve zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen.
Das erinnert mich auch an eine unserer Ressourcen, die einige Online-Kurse für KI auflistet, wenn Sie ein aufstrebender Lernender sind.
Und für Experten spart es Zeit, indem es vortrainierte APIs und Zugriff auf verschiedene verwaltete Tools bereitstellt, um grundlegende Aufgaben/Funktionen zu erfüllen.
Ebnet den Weg, um immer komplexere Aufgaben zu lösen
Google Vertex AI vereinfacht den Workflow für maschinelles Lernen. Wer also ein einfaches Problem hat, hat schnell eine Lösung.
Und dies wird mehr Menschen helfen, immer komplexere Probleme zu lösen, da sie sich nicht um das Nötigste kümmern müssen.
Reduziert das Risiko für Produktionsbereitstellungen
Auch wenn dies keine Überprüfung von Google Vertex AI ist, sollte es dazu beitragen, das Risiko zu verringern, dass Modelle einsatzbereit sind.
Daher können Lösungen souverän implementiert werden, um Probleme nahtlos anzugehen.
Beginnen Sie mit der Verwendung von Google Vertex AI
Bevor Sie beginnen, ist es wichtig zu beachten, dass sich viele verfügbare Tools noch in der Vorschau befinden (Änderungen vorbehalten). Es ist also möglicherweise noch nicht bereit für die Hauptsendezeit.
Wenn Sie sich für die Testversion der Google Cloud Platform anmelden, erhalten Sie 300 $ kostenloses Guthaben, das Sie innerhalb von 90 Tagen nutzen können. Die Preissätze sollten für KI-Plattformangebote gleich sein – Sie können sich das ansehen offizielle Preisseite für mehr Details.
Gehen Sie weiter zum Google Vertex-KI Produktseite, um loszulegen.
Und wenn Sie neugierig sind, können Sie einige erkunden erste Bewertungen und Prüfungen von einigen der in der Branche tätigen Fachleute.