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Vertex AI

Crea, despliega y escala modelos de aprendizaje automático rápidamente con herramientas de aprendizaje automático totalmente gestionadas para cualquier caso práctico. 

Los nuevos clientes reciben 300 USD en crédito gratis para invertirlo en Vertex AI.

  • Acelera el aprendizaje automático con una plataforma unificada de datos e IA y herramientas para modelos entrenados previamente y personalizados

  • Implementa prácticas de MLOps para escalar, gestionar, monitorizar y gestionar tus cargas de trabajo de aprendizaje automático de forma eficiente

  • Reduce el tiempo de entrenamiento y los costes con una infraestructura optimizada

Ventajas

Entrena modelos sin necesidad de código ni de mucha experiencia

Saca provecho de AutoML para crear modelos en menos tiempo. Usa Vertex AI junto con APIs innovadoras y entrenadas previamente en ámbitos como la visión artificial, el lenguaje, los datos estructurados y la conversación.

Acelera la producción de modelos

Los científicos de datos pueden agilizar su trabajo gracias a herramientas diseñadas específicamente para entrenar, ajustar y desplegar modelos de aprendizaje automático. Reduce el tiempo de entrenamiento y los costes con una infraestructura de IA optimizada. 

Gestión de modelos con total confianza

Simplifica las tareas de mantenimiento de modelos con herramientas de MLOps, como los flujos de procesamiento de Vertex AI para simplificar la ejecución de flujos de procesamiento de aprendizaje automático, y la Feature Store de Vertex AI para servir y utilizar tecnologías de IA como funciones de aprendizaje automático.

Características principales

Todas las herramientas de aprendizaje automático que necesitas en una sola plataforma

Una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático

Vertex AI reúne los servicios de Google Cloud para crear modelos de aprendizaje automático en una interfaz y una API únicas y unificadas. Gracias a Vertex AI, ahora puedes entrenar y comparar modelos fácilmente con AutoML o con entrenamientos de código personalizados. Además, todos tus modelos se almacenan en un único repositorio central. Estos modelos se pueden desplegar en los mismos puntos finales de Vertex AI.

APIs previamente entrenadas para ámbitos de visión, vídeo, lenguaje natural y mucho más

Integra fácilmente modelos de aprendizaje automático de visión, de vídeo, de traducción y de lenguaje natural en aplicaciones disponibles o crea aplicaciones inteligentes desde cero en una amplia variedad de casos prácticos (por ejemplo, mediante las APIs de Translation y Speech to Text). Con AutoML, los desarrolladores pueden entrenar modelos de alta calidad adaptados a las necesidades de su negocio sin tener una amplia experiencia en el ámbito del aprendizaje automático ni hacer grandes esfuerzos. Además, hay un registro central gestionado que incluye todos los conjuntos de datos de todos los tipos de datos (tabulares, de visión y de lenguaje natural).

Integración total de datos e IA

Gracias a Vertex AI Workbench, Vertex AI se integra de forma nativa con BigQuery, Dataproc y Spark. Puedes usar BigQuery ML para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery con consultas de SQL estándar en herramientas y hojas de cálculo de inteligencia empresarial ya creadas. También puedes exportar conjuntos de datos desde BigQuery directamente en Vertex AI Workbench y ejecutar tus modelos desde allí. Utiliza Vertex Data Labeling para generar etiquetas de alta precisión de cara a la recogida de datos.

Compatibilidad con todos los frameworks de código abierto

Vertex AI se integra con frameworks de código abierto muy utilizados, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, además de admitir todos los frameworks de aprendizaje automático y las ramas de la inteligencia artificial mediante contenedores personalizados para el entrenamiento y la predicción.

Entorno de desarrollo integral de aplicaciones

Vertex AI Vision reduce el tiempo que dedicas a crear aplicaciones de visión artificial de semanas a horas, con un coste 10 veces inferior al de otros productos. Ofrece una interfaz sencilla para arrastrar y soltar, así como una biblioteca de modelos de aprendizaje automático preentrenados para tareas habituales, como el recuento de ocupación, el reconocimiento de productos y la detección de objetos. También ofrece la opción de importar tus modelos de AutoML o de aprendizaje automático personalizados desde Vertex AI. 

Ver todas las características
Digits Financial, Inc

"Gracias a Vertex Pipelines, podemos pasar más rápidamente de utilizar prototipos de aprendizaje automático a modelos de producción. Además, nos aporta la tranquilidad de saber que mantenemos nuestra infraestructura de aprendizaje automático a la altura de nuestro volumen de transacciones a medida que nuestro negocio fluctúa".

Hannes Hapke, ingeniero de aprendizaje automático de Digits Financial Inc.

Leer caso de éxito

Documentación

Recursos y documentación de Vertex AI

Tutorial
Primeros pasos con el aprendizaje automático: más de 25 recursos por rol y tarea

Desarrolla y perfecciona tus habilidades en ciencias de datos, aprendizaje automático e inteligencia artificial con recursos recomendados para analistas de datos, científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático e ingenieros de software.

Práctica recomendada
Guía de prácticas recomendadas de Vertex AI

Consulta recomendaciones sobre cómo usar Vertex AI en casos prácticos habituales.

Tutorial
Codelab: introducción a Vertex AI Workbench

Aprende a usar Vertex AI Workbench para entrenar un modelo de TensorFlow con datos de BigQuery.

Tutorial
Ejemplos de cuadernos

Ponte manos a la obra rápidamente con los cuadernos oficiales organizados por los servicios de Vertex AI.

Aspectos básicos de Google Cloud
SDK de Vertex AI para Python

Usa el SDK para Python a la hora de entrenar, evaluar y desplegar modelos a Vertex AI.

Aspectos básicos de Google Cloud
Serie de vídeos: IA simplificada

Aprende a usar Vertex AI para gestionar conjuntos de datos, desarrollar y entrenar modelos con AutoML, crear modelos personalizados desde cero y utilizar Vertex Pipelines.

Informe
Practitioners guide to MLOps

En este informe, se proporciona un framework para la entrega continua y la automatización del aprendizaje automático, y se abordan detalles concretos sobre sistemas de operaciones de aprendizaje automático reales.

Aspectos básicos de Google Cloud
Vertex Data Labeling

Vertex Data Labeling te permite trabajar con etiquetadores humanos y generar etiquetas de alta precisión para conjuntos de datos que puedes usar en modelos de aprendizaje automático.

Usos

Descubre formas habituales de sacar partido de Vertex AI

Uso
Preparación de datos

Vertex AI respalda tu proceso de preparación de datos. Puedes ingerir datos de BigQuery y de Cloud Storage, y aprovechar Vertex Data Labeling para anotar datos de entrenamiento de alta calidad y mejorar la precisión de las predicciones.

Diagrama en el que se muestran las características de Vertex AI en cada etapa del flujo de trabajo de aprendizaje automático.
Uso
Ingeniería de funciones

Utiliza Vertex AI Feature Store, un completo repositorio de funciones totalmente gestionado, para ofrecer, compartir y reutilizar funciones de aprendizaje automático; Vertex AI Experiments para monitorizar, analizar y descubrir experimentos de aprendizaje automático, y seleccionar modelos más rápidamente; Vertex AI TensorBoard para visualizar experimentos de aprendizaje automático, y Vertex AI Pipelines para simplificar el proceso de operaciones de aprendizaje automático optimizando la creación y la ejecución de flujos de procesamiento de aprendizaje automático.

Uso
Entrenamiento y ajuste de hiperparámetros

Crea innovadores modelos de aprendizaje automático sin necesidad de hacer código mediante AutoML. Así, podrás determinar la arquitectura óptima de modelos de tus tareas tabulares, de imagen, de texto o de predicción de vídeo, o desarrollar modelos personalizados con Notebooks. Vertex AI Training ofrece servicios de entrenamiento totalmente gestionados. Vertex AI Vizier ofrece hiperparámetros optimizados para ofrecer la máxima precisión predictiva.

Uso
Servicio de modelos

Vertex AI Prediction facilita el despliegue de modelos en la fase de producción, ya que permite suministrar servicios online mediante HTTP o predicciones por lotes para asignar puntuaciones en bloque. Puedes desplegar modelos personalizados creados en cualquier framework (por ejemplo, TensorFlow, PyTorch, scikit o XGB) con Vertex AI Prediction, que incluye herramientas integradas para monitorizar el rendimiento de los modelos.

Uso
Ajustar y conocer modelos

Obtén métricas detalladas de evaluación de modelos y atribuciones de funciones con Vertex Explainable AI. Vertex Explainable AI te indica la importancia de cada función de entrada en tu predicción. Disponible desde el minuto uno con AutoML Forecasting, Vertex AI Prediction y Vertex AI Workbench.

Uso
Monitorización de modelos

La monitorización continua permite supervisar de forma sencilla y proactiva el rendimiento de los modelos que se despliegan en el servicio Vertex AI Prediction a lo largo del tiempo. Este tipo de monitorización supervisa las señales del rendimiento predictivo de tu modelo y envía alertas cuando se desvían de lo que se espera, hace un diagnóstico del motivo de la desviación y activa flujos de procesamiento de nuevo entrenamiento de modelos o recoge datos de entrenamiento relevantes.

Uso
Gestión de modelos

Vertex ML Metadata facilita las tareas de auditoría y de gobierno, ya que monitoriza automáticamente las entradas y las salidas de todos los componentes de Vertex Pipelines para hacer un seguimiento de los artefactos, los linajes y las ejecuciones de tus flujos de trabajo de aprendizaje automático. Monitoriza metadatos personalizados directamente desde tu código y consulta metadatos con un SDK de Python.

Todas las funciones

Herramientas de operaciones de aprendizaje automático en un único flujo de trabajo unificado

AutoML Desarrolla fácilmente modelos de aprendizaje automático personalizados y de alta calidad sin necesidad de escribir rutinas de entrenamiento. Todo ello gracias a la tecnología de última generación de aprendizaje por transferencia y búsqueda de hiperparámetros de Google.
Imágenes de máquinas virtuales de aprendizaje profundo Crea una imagen de máquina virtual con los frameworks de IA más populares en una instancia de Compute Engine sin preocuparte por la compatibilidad del software.
Vertex AI Workbench Vertex AI Workbench es el único entorno en el que los científicos de datos pueden completar todo su trabajo de aprendizaje automático, desde la experimentación, el despliegue, la gestión y la monitorización de modelos.Se trata de una infraestructura de computación totalmente gestionada, escalable y escalable para Jupyter que incluye controles de seguridad y funciones de gestión de usuarios.
Vertex AI Matching Engine Servicio de coincidencia de similitudes entre vectores muy escalable, de baja latencia y rentable.
Vertex AI Data Labeling Obtén etiquetas muy precisas de etiquetadores humanos para mejorar tus modelos de aprendizaje automático.
Vertex AI Deep Learning Containers Crea y despliega modelos rápidamente en un entorno portátil y coherente para todas tus aplicaciones de IA.
Vertex Explainable AI Conoce las predicciones de tus modelos y aumenta su fiabilidad con explicaciones sólidas y útiles que se integran en Vertex AI Prediction, AutoML Tables y Vertex AI Workbench.
Vertex AI Feature Store Se trata de un completo repositorio de funciones totalmente gestionado para suministrar, compartir y reutilizar funciones de aprendizaje automático.
Vertex ML Metadata Permite monitorizar artefactos, linajes y ejecuciones de flujos de trabajo de aprendizaje automático con un SDK de Python fácil de usar.
Vertex AI Model Monitoring Envía alertas automatizadas cuando los datos y los conceptos se desvían de lo que se espera, o tienen lugar otros incidentes de rendimiento de modelos que pueden requerir monitorización.
Vertex AI Neural Architecture Search Crea nuevas arquitecturas de modelos orientadas a necesidades específicas de las aplicaciones y optimiza las arquitecturas de modelos que ya tienes en función de la latencia, la memoria y la potencia con este servicio automatizado que incluye tecnología de investigación en IA líder de Google.
Vertex AI Pipelines Desarrolla flujos de procesamiento con TensorFlow Extended y Kubeflow Pipelines, y aprovecha los servicios gestionados de Google Cloud para hacer ejecuciones de forma escalable y pagando solo por lo que usas. Optimiza las operaciones de aprendizaje automático con una monitorización detallada de los metadatos, modelos continuos y nuevos entrenamientos de modelos activados.
Vertex AI Prediction Despliega modelos en la fase de producción más fácilmente con servicios online mediante HTTP o predicciones por lotes para asignar puntuaciones en bloque. Vertex AI Prediction ofrece un marco unificado para desplegar modelos personalizados entrenados en TensorFlow, scikit o XGB, así como en los modelos de BigQuery ML y AutoML, y en una amplia gama de tipos de máquinas y GPUs.
Vertex AI Tensorboard Esta herramienta de visualización y de monitorización para experimentos de aprendizaje automático incluye gráficos de modelos donde se muestran imágenes, textos y datos de audio.
Vertex AI Training Vertex AI Training proporciona un conjunto de algoritmos predefinidos y permite a los usuarios introducir su código personalizado para entrenar modelos. Se trata de un servicio de entrenamiento totalmente gestionado para los usuarios que necesitan más flexibilidad y personalización, o para aquellos que realizan tareas de entrenamiento on-premise o en otros entornos de nube.
Vertex AI Vizier Ofrece hiperparámetros optimizados para conseguir la máxima precisión predictiva posible.

Precios

Precios

Vertex AI te cobra por el entrenamiento de modelos, las predicciones y el uso de recursos de productos de Google Cloud.

Consulta las tarifas completas o haz una estimación de los costes con nuestra calculadora de precios.