Vertex AI ofrece todo lo que necesitas para crear y usar IA generativa: desde soluciones de IA hasta la Búsqueda y conversación, pasando por más de 100 modelos básicos o una plataforma de IA unificada.
Los nuevos clientes reciben 300 USD gratis para invertirlo en Vertex AI.
Características
Con los modelos de IA generativa y las herramientas totalmente gestionadas resulta fácil crear prototipos, personalizarlos, integrarlos y desplegarlos en aplicaciones.
Elige entre la más amplia gama de modelos disponibles con modelos propios, de terceros y de software libre en Model Garden. Usa extensiones para permitir que los modelos recuperen información en tiempo real y activen acciones. Personaliza los modelos para tu caso práctico con una variedad de opciones de ajuste para los modelos de texto, imagen o código de Google.
Los científicos de datos pueden avanzar más rápido con las herramientas de Vertex AI Platform para entrenar, ajustar y desplegar modelos de aprendizaje automático.
Los cuadernos de Vertex AI, incluidos Colab Enterprise o Workbench, están integrados de forma nativa en BigQuery, lo que proporciona una única superficie para todas las cargas de trabajo de datos e IA.
Vertex AI Training y Prediction te ayudan a reducir el tiempo de entrenamiento y a desplegar modelos en producción fácilmente con los frameworks de código abierto que elijas y la infraestructura de IA optimizada.
Vertex AI Platform ofrece herramientas de MLOps diseñadas específicamente para que los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático puedan automatizar, estandarizar y gestionar proyectos de aprendizaje automático.
Las herramientas modulares te ayudan a colaborar entre equipos y a mejorar modelos a lo largo de todo el ciclo de vida de desarrollo: identifica el modelo más adecuado para un caso práctico con Vertex AI Evaluation, orquesta los flujos de trabajo con Vertex AI Pipelines , gestionar cualquier modelo con Model Registry, servir, compartir y reutilizar las funciones de aprendizaje automático mediante Feature Store, y monitorizar los modelos para encontrar sesgos de entrada.
Cómo funciona
Usos habituales
Cómo perfeccionar los LLM en Generative AI Studio.
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