Migra tus aplicaciones a Vertex AI

Vertex AI reúne los servicios de AI Platform y AutoML en una IU y una API unificadas para simplificar el proceso de compilación, entrenamiento y, también, implementación de modelos de aprendizaje automático. Con Vertex AI, puedes pasar de la experimentación a la producción más rápido, descubrir patrones y anomalías de forma eficiente, tomar mejores predicciones y decisiones y mantenerte ágil frente a cambios en las prioridades y las condiciones del mercado. Esta página ayuda a determinar los cambios que debes realizar cuando migras tus aplicaciones de AutoML o AI Platform a Vertex AI.

Vertex AI admite todas las características y los modelos disponibles en AutoML y AI Platform. Sin embargo, las bibliotecas cliente no admiten la retrocompatibilidad de la integración de clientes. En otras palabras, debes planear la migración de tus recursos para beneficiarte de las características de Vertex AI.

En esta página, se comparan los métodos de API utilizados para completar los recorridos de usuarios comunes a fin de que puedas ver cómo se podrían actualizar las aplicaciones de tu proyecto para usar la API de Vertex AI.

Recorridos comunes de los usuarios

Selecciona la pestaña de tu producto y, luego, haz clic en un recorrido del usuario para ver cómo se comparan los métodos de la API de Vertex AI con los métodos de API que usan tus aplicaciones existentes.

AutoML Natural Language

Haz clic en uno de los siguientes recorridos de los usuarios:

AutoML Natural Language: Entrena y, luego, implementa un modelo de clasificación de texto
AutoML Natural Language: Entrena y, luego, implementa un modelo de extracción de entidades de texto
AutoML Natural Language: Entrena y, luego, implementa un modelo de opinión de texto

AutoML Natural Language: Entrena y, luego, implementa un modelo de clasificación de texto

Lee sobre las diferencias entre la API de AutoML y la API de Vertex AI, acerca de las diferencias entre los productos de AutoML Natural Language y Vertex AI y, luego, usa la siguiente tabla para ayudar a migrar tu API.

Paso	AutoML Natural Language	Vertex AI
Crea un conjunto de datos	`projects.locations.datasets.create`	`projects.locations.datasets.create`
Crea un conjunto de datos	`projects.locations.datasets.importData`	`projects.locations.datasets.import`
Entrenar un modelo	`projects.locations.models.create`	`projects.locations.trainingPipelines.create`
Entrenar un modelo	`projects.locations.models.create`	`projects.locations.trainingPipelines.get`
Evalúa el modelo	`projects.locations.models.modelEvaluations.list`	`projects.locations.models.evaluations.list`
Evalúa el modelo	`projects.locations.models.modelEvaluations.get`	`projects.locations.models.evaluations.get`
Haz predicciones por lotes	`projects.locations.models.batchPredict`	`projects.locations.batchPredictionJobs.create`
Haz predicciones por lotes	`projects.locations.models.batchPredict`	`projects.locations.batchPredictionJobs.get`
Haz predicciones en línea	`projects.locations.models.deploy`	`projects.locations.endpoints.create`
	`projects.locations.models.deploy`	`projects.locations.endpoints.deployModel`
	`projects.locations.models.predict`	`projects.locations.endpoints.predict`

Paso	AI Platform	Vertex AI
Entrenar un modelo	`projects.jobs.create`	`projects.locations.customJobs.create`
Entrenar un modelo	`projects.jobs.get`	`projects.locations.customJobs.get`
Implementa el modelo	`projects.models.create`	`projects.locations.models.upload`
Implementa el modelo	`projects.models.versions.create`	`projects.locations.models.upload`
Haz predicciones por lotes	La predicción por lotes de AI Platform no es compatible con XGBoost.	`projects.locations.batchPredictionJobs.create`
Haz predicciones por lotes		`projects.locations.batchPredictionJobs.get`
Haz predicciones en línea	`projects.predict`	`projects.locations.endpoints.create`
		`projects.locations.endpoints.deployModel`
		`projects.locations.endpoints.predict`

Paso	Servicio de etiquetado de datos	Vertex AI
Crea un conjunto de datos	`projects.datasets.create`	`projects.locations.datasets.create`
	`projects.locations.datasets.importData`	`projects.locations.datasets.import`
	`projects.locations.datasets.importData`	`projects.locations.specialistPools.create`
Crea un dataLabelingJob	`projects.annotationSpecSets.create`	`projects.locations.dataLabelingJobs.create`
	`projects.instructions.create`
	`projects.datasets.image.label`
	`projects.operations.get`	`projects.locations.dataLabelingJobs.get`
	`projects.operations.cancel`	`projects.locations.dataLabelingJobs.cancel`

Paso	AI Platform Training	Vertex AI
Entrenar un modelo	`projects.jobs.create`	`projects.locations.hyperparameterTuningJobs.create`
Entrenar un modelo	`projects.jobs.get`	`projects.locations.hyperparameterTuningJobs.get`

Migra tus aplicaciones a Vertex AI

Recorridos comunes de los usuarios

AutoML Natural Language

AutoML Natural Language: Entrena y, luego, implementa un modelo de clasificación de texto

AutoML Natural Language: Entrena y, luego, implementa un modelo de extracción de entidades de texto

AutoML Natural Language: Entrena y, luego, implementa un modelo de opinión de texto

AutoML Tables

AutoML Tables: Entrena e implementa un modelo

AutoML Video Intelligence

AutoML Video Intelligence: entrena y, luego, implementa un modelo de seguimiento de objetos

AutoML Video Intelligence: entrena y, luego, implementa un modelo de clasificación de videos.

AutoML Vision

AutoML Vision: Entrena y, luego, implementa un modelo de clasificación de imágenes

AutoML Vision: Entrena y, luego, implementa un modelo de detección de objetos

AI Platform

AI Platform: Entrena y, luego, implementa un modelo de XGBoost con versiones del entorno de ejecución alojadas.

AI Platform: Entrena y, luego, implementa un modelo de scikit-learn con versiones de entorno de ejecución alojadas.

AI Platform: Entrena y, luego, implementa un modelo de TensorFlow con contenedores personalizados

AI Platform: Entrena y, luego, implementa un modelo de TensorFlow con versiones del entorno de ejecución alojadas

Servicio de etiquetado de datos de AI Platform: Envía una tarea de etiquetado de datos.

AI Platform Prediction: envía un trabajo de predicción por lotes para un modelo de TensorFlow alojado

AI Platform Training: Envía un trabajo de entrenamiento de ajuste de hiperparámetros con TensorFlow.

¿Qué sigue?