Vertex AI
Compila, implementa y escala modelos de aprendizaje automático (AA) más rápido con herramientas de AA completamente administradas para cualquier caso práctico.
Los clientes nuevos obtienen $300 en créditos gratuitos que pueden usar en Vertex AI.
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Acelera el AA con una plataforma de IA y datos unificados y herramientas para modelos previamente entrenados y personalizados.
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Compila apps de IA generativa con rapidez y responsabilidad mediante Model Garden y Generative AI Studio.
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Implementa prácticas de MLOps para escalar, administrar, supervisar y administrar las cargas de trabajo de AA de forma eficiente.
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Reduce el tiempo y los costos de entrenamiento con la infraestructura optimizada.
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Obtén más información en la documentación de Vertex AI.
Beneficios
Compila con la IA generativa
Accede con facilidad a una variedad de modelos base a través de las API aptas para desarrolladores en Model Garden. Personaliza, entrena y ajusta los modelos para que se ajusten a tus necesidades con Generative AI Studio.
Acelera los modelos para la producción
Los científicos de datos pueden avanzar más rápido con herramientas diseñadas para el entrenamiento, el ajuste y la implementación de modelos de AA. Reduce el tiempo y el costo del entrenamiento con la infraestructura de IA optimizada.
Administra tus modelos con confianza
Quita la complejidad del mantenimiento del modelo con las herramientas de MLOps, como las siguientes: Vertex AI Pipelines, para optimizar la ejecución de canalizaciones de AA, y Vertex AI Feature Store, para entregar y usar tecnologías de IA como atributos de AA.
Características clave
Una plataforma de IA, todas las herramientas de AA que necesitas
Elige un modelo que se adapte a tus necesidades
Pon en marcha tu proyecto de AA con Model Garden, un único lugar para acceder a una amplia variedad de API, modelos base y modelos de código abierto. Inicia varios flujos de trabajo, como el uso directo de modelos, el ajuste de modelos en Generative AI Studio o la implementación de modelos en un notebook de ciencia de datos.
MLOps de extremo a extremo
Vertex AI proporciona herramientas para propósitos específicos a fin de que los científicos de datos y los ingenieros de AA puedan automatizar, estandarizar y administrar proyectos de AA de manera eficiente y responsable durante todo el ciclo de vida del desarrollo. Con Vertex AI, puede entrenar, probar, supervisar, implementar y administrar modelos de AA con facilidad y a gran escala, lo que reduce el trabajo necesario para mantener el rendimiento del modelo en producción y permite que los ingenieros de AA y científicos de datos enfócate en el código de la innovación.
Integración de IA y datos
A través de Vertex AI Workbench, Vertex AI se integra de forma nativa en BigQuery, Dataproc y Spark. Puedes usar BigQuery ML a fin de crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery mediante consultas de SQL estándar en hojas de cálculo y herramientas de inteligencia empresarial existentes, o puedes exportar conjuntos de datos desdeBigQuery directamente a Vertex AI Workbench y ejecutar tus modelos desde allí. Usa Vertex Data Labeling a fin de generar etiquetas de alta precisión para la recopilación de datos.
Herramientas de baja codificación y sin codificación
Vertex AI brinda herramientas de bajo código y capacidades de entrenamiento superior para que los profesionales con una gran variedad de experiencia puedan aprovechar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Con Generative AI Studio, los desarrolladores pueden ajustar e implementar modelos base para sus casos prácticos a través de una IU simple. Además, con nuestras API listas para usar, los desarrolladores pueden recurrir con facilidad a los modelos previamente entrenados a fin de resolver rápidamente problemas del mundo real.
Infraestructura de IA abierta y flexible
Vertex facilita la implementación de modelos de AA para realizar predicciones (también conocidas como inferencias) al mejor precio y rendimiento en cualquier caso de uso. Proporciona una amplia selección de infraestructura de AA y opciones de implementación de modelos para ayudar a satisfacer todas tus necesidades de inferencia de AA. Es un servicio completamente administrado y se integra en las herramientas de MLOps para que puedas escalar la implementación de tu modelo, reducir los costos de inferencia, administrar los modelos de manera más eficaz en producción y reducir la carga operativa.
Clientes
Los clientes prosperan con inteligencia artificial innovadora creada en Vertex AI
“Con Vertex AI Pipelines, puedes realizar un seguimiento de qué modelo se entrenó en qué momento y desde qué conjuntos de entrenamiento, lo que ayuda a encontrar rápidamente, por ejemplo, datos mal anotados. Las MLOps son seguros de vida en estos momentos”.
Hannes Hapke, ingeniero de AA, Digitals Financial, Inc
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Documentación
Recursos y documentación de Vertex AI
Guía de prácticas recomendadas de Vertex AI
Explora las recomendaciones para usar Vertex AI con casos de uso comunes.
Primeros pasos con el AA: Más de 25 recursos por rol y tarea
Perfecciona y mejora tus habilidades en IA, AA y ciencia de datos con los recursos recomendados para los analistas de datos, los científicos de datos, los ingenieros de AA y los ingenieros de software.
Codelab: Introducción a Vertex AI Workbench
Aprende a usar Vertex AI Workbench para entrenar un modelo de TensorFlow con datos de BigQuery.
Fundamentos de Vertex AI para una implementación segura y que cumpla con la normativa aplicable
Protege y habilita la plataforma de Vertex AI como plataforma de AA/IA de extremo a extremo para las cargas de trabajo de producción.
Notebooks de muestra
Adquiere experiencia práctica rápidamente con los notebooks oficiales organizados por los servicios de Vertex AI.
SDK de Vertex AI para Python
Usa el SDK para Python a fin de entrenar, evaluar e implementar modelos en Vertex AI.
Guía de profesionales para MLOps
Este informe proporciona un marco de trabajo para la entrega continua y la automatización del aprendizaje automático y aborda los detalles concretos de los sistemas de MLOps en la práctica.
Vertex Data Labeling
Vertex Data Labeling te permite trabajar con etiquetadores manuales a fin de generar etiquetas de alta precisión para una colección de datos que puedes usar en modelos de aprendizaje automático.
Casos de uso
Explora formas comunes de aprovechar Vertex AI
Vertex AI te ayuda a pasar del código de notebook a un modelo implementado en la nube. Vertex AI tiene todas las herramientas que necesitas, desde datos hasta entrenamiento, predicciones en línea o por lotes, ajustes, escalamiento y seguimiento de experimentos.
Vertex AI colabora con tu proceso de preparación de datos. Puedes transferir datos desde BigQuery y Cloud Storage, y aprovechar Vertex AI Data Labeling para anotar los datos de entrenamiento de alta calidad y mejorar la precisión de las predicciones.
Usar Vertex AI Feature Store, un repositorio de funciones enriquecidas completamente administrado, para entregar, compartir y reutilizar funciones de AA de Vertex AI Experiments para realizar un seguimiento, analizar y descubrir experimentos del AA a fin de acelerar la selección de modelos de Vertex AI TensorBoard para visualizar experimentos de AA y Vertex AI Pipelines para simplificar el proceso de MLOps mediante la optimización de la compilación y la ejecución de las canalizaciones de AA.
Compila modelos de AA de vanguardia sin código mediante AutoML para determinar la arquitectura de modelo óptima de tu tarea de predicción tabular, de imágenes, texto o video, o bien crea modelos personalizados con Notebooks. Vertex AI Training ofrece servicios de entrenamiento completamente administrados, y Vertex AI Vizier proporciona hiperparámetros optimizados para lograr la máxima exactitud predictiva.
Vertex AI Prediction facilita la implementación de modelos en producción para la entrega en línea a través de HTTP o la predicción por lotes para la puntuación masiva. Puedes implementar modelos personalizados compilados en cualquier framework (incluidos TensorFlow, PyTorch, scikit o XGB) en Vertex AI Prediction, con herramientas integradas para realizar un seguimiento del rendimiento de los modelos.
Obtén métricas de evaluación de modelos detalladas y atribuciones de funciones con la tecnología de Vertex Explainable AI. Vertex Explainable AI te indica qué tan importante es cada atributo de entrada para la predicción. Disponible de forma inmediata en AutoML Forecasting, Vertex AI Prediction y Vertex AI Workbench.
La supervisión continua ofrece una supervisión proactiva y fácil del rendimiento del modelo en el tiempo para los modelos implementados en el servicio de Vertex AI Prediction. La supervisión continua supervisa las señales del rendimiento predictivo de tu modelo y alerta cuando las señales se desvían, diagnostican la causa de la desviación y activan canalizaciones de reentrenamiento de modelos o recopilan datos de entrenamiento relevantes.
Vertex ML Metadata permite realizar una auditoría y un control más sencillos gracias al seguimiento automático de las entradas y salidas a todos los componentes de Vertex Pipelines para el artefacto, el linaje y el seguimiento de ejecución de tu flujo de trabajo del AA. Realiza un seguimiento de los metadatos personalizados directamente desde tu código y tus metadatos de consulta mediante un SDK de Python.
Todas las funciones
Herramientas de MLOps en un flujo de trabajo unificado
| Model Garden de Vertex AI | Un único lugar para buscar, descubrir y, también, interactuar con una amplia variedad de modelos base de Google y de los socios de Google, disponibles en Vertex AI. Obtén más información. |
| Vertex AI Generative AI Studio | Un entorno administrado en Vertex AI que facilita la interacción con los modelos base, su implementación y su ajuste a la producción Obtén más información. |
| AutoML | Desarrolla con facilidad modelos personalizados de aprendizaje automático de alta calidad, sin tener que escribir rutinas de entrenamiento. Con las tecnologías de vanguardia de Google para el aprendizaje por transferencia y la búsqueda de hiperparámetros. |
| Imágenes de VM para el aprendizaje profundo | Crea una instancia de una imagen de VM que contenga los frameworks de IA más populares en una instancia de Compute Engine, sin tener que preocuparte por la compatibilidad de software. |
| Vertex AI Workbench | Vertex AI Workbench es el entorno en el que los científicos de datos pueden realizar todo su trabajo de AA, desde la experimentación y la implementación, hasta la administración y la supervisión de modelos.Es una infraestructura de procesamiento basada en Jupyter, completamente administrada, escalable y preparada para empresas con controles de seguridad y funcionalidades de administración de usuarios. |
| Vertex AI Matching Engine | Servicio de coincidencia de similitud vectorial rentable y de baja latencia, con gran escalabilidad. |
| Vertex AI Data Labeling | Obtén etiquetas de alta precisión a partir de etiquetadores manuales para conseguir mejores modelos de aprendizaje automático. |
| Contenedores de aprendizaje profundo de Vertex AI | Compila e implementa modelos con rapidez en un entorno portátil y coherente para todas tus aplicaciones IA. |
| Vertex Explainable AI | Comprende y crea confianza en las predicciones de tu modelo con explicaciones prácticas y sólidas integradas en Vertex AI Prediction, AutoML Tables y Vertex AI Workbench. |
| Vertex AI Feature Store | Un repositorio de funciones enriquecidas y completamente administradas para la entrega, el uso compartido y la reutilización de funciones de AA. |
| Vertex ML Metadata | Seguimiento de artefactos, linaje y ejecuciones para los flujos de trabajo de AA con un SDK de Python fácil de usar |
| Vertex AI Model Monitoring | Alertas automatizadas para el desvío de datos, el desvío de conceptos o cualquier otro incidente de rendimiento de modelos que pueda requerir supervisión. |
| Búsqueda de arquitectura neuronal de Vertex AI | Compila arquitecturas de modelos nuevas que se orienten a necesidades específicas de la aplicación y optimiza tus arquitecturas de modelos existentes para obtener latencia, memoria y potencia con este servicio automatizado con la tecnología de investigación de la IA líder de Google. |
| Vertex AI Pipelines | Compila canalizaciones mediante TensorFlow Extended y Kubeflow Pipelines y aprovecha los servicios administrados de Google Cloud para realizar ejecuciones de forma escalable y pagar por uso. Optimiza tus MLOps con un seguimiento de metadatos detallado, un modelado continuo y un reentrenamiento de modelos activado. |
| Vertex AI Prediction | Implementa modelos en producción con mayor facilidad gracias a la entrega en línea a través de HTTP o la predicción por lotes para la puntuación masiva. Vertex AI Prediction ofrece un framework unificado para implementar modelos personalizados entrenados en TensorFlow, scikit o XGB, así como modelos de BigQuery ML y AutoML, y en una gran variedad de tipos de máquinas y GPU. . |
| Vertex AI Tensorboard | Esta herramienta de visualización y seguimiento para la experimentación con AA incluye gráficos de modelos que muestran imágenes, texto y datos de audio. |
| Vertex AI Training | Vertex AI Training proporciona un conjunto de algoritmos precompilados que permite que los usuarios incorporen su código personalizado en los modelos de entrenamiento. Un servicio de entrenamiento completamente administrado para los usuarios que necesitan mayor flexibilidad y personalización, o para usuarios que ejecutan entrenamiento de forma local o algún otro entorno de nube. |
| Vertex AI Vizier | Hiperparámetros optimizados para ofrecer una exactitud predictiva máxima. |
Precios
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