Vertex AI är en enhetlig plattform för att bygga och distribuera ML-modeller på Google Cloud. Den erbjuder en rad verktyg och tjänster för att hjälpa datavetare, utvecklare och affärsanvändare att skapa, hantera och skala sina ML-applikationer. Vertex AI stöder även anpassade ramverk och ramverk från tredje part, t.ex. PyTorch, sci-kit-learn, XGBoost och TensorFlow.
Det här inlägget kommer att förklara följande innehåll:
Vad är Vertex AI?
Vertex AI är utformad för att förenkla och påskynda utvecklingen och distributionen av ML-applikationer på Google Cloud. Vertex AI består av flera komponenter som omger hela ML-livscykeln. Det inkluderar dataförberedelse, modellutbildning, utvärdering, distribution och övervakning. Dessa komponenter är integrerade med andra Google Cloud-tjänster, som BigQuery, Cloud Storage, Dataflow och Pub/Sub:
Låt oss gå till användningen av Vertex AI:
Hur använder man Vertex AI?
Vertex AI är designad för att hjälpa dig att accelerera dina maskininlärningsprojekt och leverera AI-lösningar som uppfyller dina affärsbehov och mål. För att använda Vertex AI, besök tjänstemannen hemsida och tryck på ' Prova Vertex AI gratis ' knapp:
Efter att ha tryckt på ' Prova Vertex AI gratis '-knappen kan användare ange kontoinformationen enligt nedan:
När du har fyllt i de relevanta fälten, navigerar du till nästa steg och lägger till kredit- eller betalkortsnumret för faktureringsändamål:
På detta sätt kan användare använda funktionerna i Vertex AI:
Låt oss utforska funktionerna i Vertex AI:
Vilka är egenskaperna hos Vertex AI?
Vertex AI presenterar olika funktioner för att skapa, träna, testa och distribuera skalbara och pålitliga AI-lösningar. Några av funktionerna i Vertex AI är:
-
- Hanterade tjänster för datamärkning, dataförberedelse, modellutbildning, modellutvärdering och modellimplementering.
- Integration med TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learn och andra populära ramverk och bibliotek.
- Stöd för anpassade behållare och anpassad kod för flexibla och utbyggbara arbetsflöden för maskininlärning.
- AutoML-funktioner för att automatiskt generera högkvalitativa modeller med minimal kod och mänskligt ingripande.
- Förklarliga AI-verktyg för att förstå hur modeller gör förutsägelser och identifiera potentiella fördomar och fel.
- MLOps-verktyg för att hantera hela livscykeln för maskininlärning, inklusive data- och modellversionering, pipeline-orkestrering, övervakning och styrning.
- AI Platform Notebooks för interaktiv utveckling och experiment med Jupyter-anteckningsböcker.
- AI Platform Prediction för att visa online- och batchförutsägelser med låg latens och hög tillgänglighet.
Det är allt från guiden.
Slutsats
Vertex AI är utformad för att förenkla och påskynda utvecklingen och distributionen av ML-applikationer på Google Cloud. Den erbjuder en enhetlig och integrerad plattform som täcker hela ML-livscykeln och stödjer olika ramverk och uppgifter. Genom att använda Vertex AI kan användare dra nytta av Googles expertis och infrastruktur inom ML och fokusera på att lösa sina affärsproblem. Den här artikeln har förklarat Vertex AI i detalj tillsammans med dess funktioner.