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Vertex AI

Crie, implante e escalone modelos de machine learning (ML) com mais rapidez, com ferramentas de ML totalmente gerenciadas para qualquer caso de uso. 

Novos clientes ganham US$ 300 em créditos para gastar na Vertex AI.

Benefícios

Treine modelos sem programação, com mínimo de conhecimento

Aproveite o AutoML para criar modelos em menos tempo. Use a Vertex AI com APIs de última geração, pré-treinadas para visão computacional, idioma, dados estruturados e conversa.

Acelerar a produção de modelos

Os cientistas de dados podem agir mais rapidamente com ferramentas personalizadas para treinamento, ajuste e implantação de modelos de ML. Reduza o tempo e o custo de treinamento com uma infraestrutura de IA otimizada. 

Gerencie seus modelos com confiança

Remova a complexidade da manutenção do modelo com ferramentas de MLOps, como os Pipelines da Vertex AI, para simplificar a execução de pipelines de ML, e a Vertex AI Feature Store para disponibilizar e usar tecnologias de IA como atributos de ML.

Principais recursos

A plataforma de IA e a ferramenta de ML certa

Uma IU unificada para todo o fluxo de trabalho de ML

A Vertex AI usa os serviços do Google Cloud para aplicar ML em uma IU e API unificadas. Na Vertex AI, é muito fácil treinar e comparar modelos usando o AutoML ou o treinamento de código personalizado. Além disso, os modelos são armazenados em um repositório central. Agora é possível implantar esses modelos nos mesmos endpoints da Vertex AI.

APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e muito mais

Incorpore facilmente visão, vídeo, tradução e ML de linguagem natural em aplicativos atuais ou crie aplicativos inteligentes totalmente novos em uma grande variedade de casos de uso (incluindo Tradução) e Conversão de voz em texto. O AutoML permite que os desenvolvedores treinem modelos de alta qualidade específicos para as necessidades dos negócios deles com o mínimo de esforço ou experiência em ML. Com o registro gerenciado central para todos os conjuntos de dados em todos os tipos de dados (visão, linguagem natural e tabular).

Integração de ponta a ponta para dados e IA

Com o Vertex AI Workbench, a Vertex AI é nativamente integrada ao BigQuery, Dataproc e Spark. Você pode usar BigQuery ML para criar e executar modelos de machine learning no BigQuery usando consultas SQL padrão em planilhas e ferramentas de Business Intelligence existentes, ou pode exportar conjuntos de dados de BigQuery diretamente no Vertex AI Workbench e executar seus modelos de lá. Use o Vertex Data Labeling para gerar rótulos altamente precisos para a coleta de dados.

Compatibilidade com todos os frameworks de código aberto

A Vertex AI se integra a frameworks de código aberto amplamente utilizados, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn, além de oferecer suporte a todos os frameworks de ML e ramificações de inteligência artificial por meio de contêineres personalizados para treinamento e previsão.

Ambiente de desenvolvimento de apps de ponta a ponta

A Vertex AI Vision reduz o tempo para criar aplicativos de visão computacional de semanas para horas, um décimo do custo das ofertas atuais. Fornece uma interface fácil de usar, de arrastar e soltar e uma biblioteca de modelos de ML pré-treinados para tarefas comuns, como contagem de ocupação, reconhecimento de produtos e detecção de objetos. Também oferece a opção de importar os modelos de ML personalizados ou do AutoML da Vertex AI. 

Veja todos os recursos
Digits Financial, Inc.

"Com o Vertex Pipelines, podemos avançar de protótipos de ML para modelos de produção e ter certeza de que nossa infraestrutura de ML acompanhará o volume de transações à medida que escalonamos."

Hannes Hapke ML Engineer, Digits Financial, Inc.

Leia o estudo de caso

Documentação

Recursos e documentação da Vertex AI

Tutorial
Introdução ao ML: mais de 25 recursos por função e tarefa

Desenvolva e aprimore as habilidades em ciência de dados, ML e IA com recursos recomendados para analistas de dados, cientistas de dados, engenheiros de ML e engenheiros de software.

Prática recomendada
Guia de práticas recomendadas da Vertex AI

Explore recomendações de uso da Vertex AI para casos de uso comuns.

Tutorial
Codelab: introdução ao Vertex AI Workbench

Saiba como usar o Vertex AI Workbench para treinar um modelo do TensorFlow com dados do BigQuery.

Tutorial
Notebooks de exemplo

Aprenda na prática com notebooks oficiais organizados pelos serviços da Vertex AI.

Princípios básicos do Google Cloud
SDK da Vertex AI para Python

Use o SDK do Python para treinar, avaliar e implantar modelos na Vertex AI.

Princípios básicos do Google Cloud
Série de vídeos: IA simplificada

Aprenda a usar a Vertex AI para gerenciar conjuntos de dados, criar e treinar modelos com o AutoML ou criar modelos personalizados do zero e criar o Vertex Pipelines.

Whitepaper
Guia para profissionais de MLOps

Neste artigo, fornecemos uma estrutura para entrega contínua e automação de machine learning, além de abordarmos detalhes concretos dos sistemas de MLOps na prática.

Princípios básicos do Google Cloud
Vertex Data Labeling

O Vertex Data Labeling permite que você trabalhe com rotuladores humanos para gerar rótulos altamente precisos para uma coleção de dados que pode ser usada em modelos de machine learning.

Casos de uso

Explore formas comuns de aproveitar a Vertex AI.

Caso de uso
Preparação de dados

A Vertex AI é compatível com seu processo de preparação de dados. É possível ingerir dados do BigQuery e do Cloud Storage e aproveitar o Vertex AI Data Labeling para anotar dados de treinamento de alta qualidade e melhorar a precisão da previsão.

Diagrama mostrando os recursos da Vertex AI para oferecer suporte a cada estágio do fluxo de trabalho de ML.
Caso de uso
Engenharia de atributos

Use a Vertex AI Feature Store, um repositório de recursos avançados totalmente gerenciado para exibir, compartilhar e reutilizar recursos de ML. Use os Experimentos da Vertex AI para rastrear, analisar e descobrir experimentos de ML, oferecendo uma seleção de modelos mais rápida. Use o Vertex AI TensorBoard para visualizar experimentos de ML. Use o Vertex Pipelines para simplificar o processo de MLOps simplificando a criação e a execução de pipelines de ML.

Caso de uso
Ajuste de treinamento e hiperparâmetros

Crie modelos de ML de última geração sem código usando o AutoML para determinar a arquitetura de modelo ideal para sua tarefa de imagem, tabular, texto ou predição de vídeo ou crie modelos personalizados usando notebooks. O Vertex AI Training oferece serviços de treinamento totalmente gerenciados e o Vertex AI Vizier oferece hiperparâmetros otimizados para maior precisão preditiva.

Caso de uso
Exibição de modelos

A Vertex AI Prediction facilita a implantação de modelos em produção para exibição on-line via HTTP ou previsão em lote para pontuação em massa. É possível implantar modelos personalizados criados em qualquer framework (incluindo TensorFlow, PyTorch, scikit ou XGB) no Vertex AI Prediction, com ferramentas integradas para acompanhar o desempenho dos seus modelos.

Caso de uso
Ajuste e compreensão de modelos

Obtenha métricas de avaliação de modelo detalhadas e atribuições de recursos com tecnologia da Vertex Explainable AI. A Vertex Explainable AI informa a importância de cada recurso de entrada na sua previsão. Disponível na hora de AutoML, na previsão do AutoML, no Vertex AI Prediction e no Vertex AI Workbench.

Caso de uso
Monitoramento de modelos

O monitoramento contínuo oferece um monitoramento fácil e proativo do desempenho dos modelos ao longo do tempo para os modelos implantados no serviço Vertex AI Prediction. O monitoramento contínuo monitora os sinais do desempenho preditivo do modelo e alerta quando os sinais se desviam, diagnostica a causa do desvio e aciona pipelines de treinamento do modelo ou coleta de dados de treinamento relevantes.

Caso de uso
Gerenciamento de modelos

O Vertex ML Metadata facilita a auditoria e a governança rastreando automaticamente entradas e saídas em todos os componentes no Vertex Pipelines para rastreamento de artefatos, linhagem e execução no fluxo de trabalho de ML. Rastreie metadados personalizados diretamente do seu código e dos metadados de consulta usando um SDK do Python.

Todos os recursos

Ferramentas MLOps em um fluxo de trabalho unificado

AutoML Desenvolva facilmente modelos de machine learning personalizados de alta qualidade sem escrever rotinas de treinamento. Baseado nas tecnologias de aprendizado por transferência e pesquisa de hiperparâmetros de última geração do Google.
Imagens de VM de aprendizado profundo Instancie uma imagem de VM com os frameworks de IA mais conhecidos em uma instância do Compute Engine sem se preocupar com a compatibilidade do software.
Vertex AI Workbench O Vertex AI Workbench é o único ambiente para que os cientistas de dados concluam todo o trabalho de ML, desde a experimentação até a implantação e o gerenciamento e monitoramento de modelos.Ele é uma infraestrutura de computação empresarial totalmente gerenciada, escalonável e baseada em Jupyter com controles de segurança e recursos de gerenciamento de usuários.
Mecanismo de correspondência Vertex AI Serviço de correspondência de similaridade de baixo custo, escalonável e de baixa latência.
Rotulação de dados da Vertex AI Obtenha rótulos com alta precisão de rotuladores humanos para conseguir melhores modelos de machine learning.
Deep Learning Containers da Vertex AI Crie e implante modelos com rapidez em um ambiente portátil e consistente para todos os aplicativos de IA.
Vertex Explainable AI Entenda e crie confiança nas previsões do seu modelo com explicações eficientes e práticas integradas ao Vertex AI Prediction, AutoML Tables e Vertex AI Workbench.
Feature Store da Vertex AI Um repositório de recursos avançados totalmente gerenciado para exibir, compartilhar e reutilizar recursos de ML.
Vertex ML Metadata Artefato, linhagem e rastreamento de execução para fluxos de trabalho de ML, com um SDK do Python fácil de usar.
Monitoramento de modelos de IA da Vertex Alertas automatizados para deslocamento de dados, desvio de conceito ou incidentes de desempenho de modelo que podem exigir supervisão.
Pesquisa de arquitetura neural do Vertex AI Crie novas arquiteturas de modelo que segmentem necessidades específicas do aplicativo e otimize suas arquiteturas de modelo atuais para latência, memória e potência com este serviço automatizado com a tecnologia de pesquisa de IA líder do Google
Pipelines de Vertex AI Crie pipelines usando o TensorFlow Extended e Ko ubeflow Pipelines e aproveite os serviços gerenciados do Google Cloud para executar com escalabilidade e pagar por uso. Otimize suas MLOps com rastreamento de metadados detalhado, modelagem contínua e novo treinamento intensivo de modelos.
Previsão de IA do Vertex Implante modelos em produção com mais facilidade com a exibição on-line via HTTP ou previsão em lote para pontuação em massa. O Vertex AI Prediction oferece um framework unificado para implantar modelos personalizados treinados no TensorFlow, scikit-up ou XGB, além de modelos do BigQuery ML e do AutoML e em uma ampla variedade de tipos de máquina e GPUs.
Tensorboard da Vertex AI Essa ferramenta de visualização e rastreamento para experimentação de ML inclui gráficos de modelo que exibem dados de imagens, texto e áudio.
Treinamento no Vertex AI O Vertex AI Training fornece um conjunto de algoritmos pré-criados e permite que os usuários tragam o código personalizado deles para treinar modelos. Um serviço de treinamento totalmente gerenciado para usuários que precisam de mais flexibilidade e personalização ou para usuários que executam treinamento no local ou em outro ambiente em nuvem.
Vertex AI Vizier Hiperparâmetros otimizados para obter precisão máxima de previsões.

Preços

Preços

A Vertex AI cobra pelo treinamento do modelo, previsões e pelo uso de recursos do produto do Google Cloud.

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