Te damos la bienvenida a Vertex AI, la nueva plataforma unificada de aprendizaje automático de Google Cloud. Los usuarios antiguos de AI Platform pueden seguir accediendo a la documentación correspondiente

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Vertex AI

Crea, despliega y escala modelos de aprendizaje automático más rápido con herramientas entrenadas previamente y personalizadas en una plataforma de inteligencia artificial (IA) unificada. 

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    Lleva a cabo tareas de desarrollo con las innovadoras herramientas de aprendizaje automático creadas por Google Research que usa Google

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    Despliega más modelos en menos tiempo y reduce un 80 % las líneas de código necesarias para crear modelos personalizados

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    Usa herramientas de operaciones de aprendizaje automático para gestionar tus datos y modelos de forma fácil y segura, y reproducirlos a escala

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.

Crea modelos avanzados de aprendizaje automático con herramientas personalizadas

Las herramientas personalizadas de modelos de Vertex AI son compatibles con la programación avanzada de aprendizaje automático. Además, se necesita casi un 80 % menos de líneas de código para entrenar modelos con bibliotecas personalizadas en comparación con otras plataformas de la competencia (ver codelab).

Gestiona tus modelos con total confianza

Las herramientas de operaciones de aprendizaje automático de Vertex AI simplifican el mantenimiento de los modelos, como Vertex AI Pipelines para optimizar los flujos de procesamiento de aprendizaje automático en ejecución, y Vertex AI Feature Store, para servir, compartir y usar funciones de aprendizaje automático.

Funciones principales

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

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

Vertex AI Workbench 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 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 ampliamente utilizados, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn. Además, es compatible con todos los frameworks de aprendizaje automático mediante contenedores personalizados de entrenamiento y de predicción.

Ver todas las características

"Vertex Pipelines nos ha permitido pasar más rápido de los prototipos de aprendizaje automático a los modelos de producción y tener la seguridad de que nuestra infraestructura de aprendizaje automático se adaptará al volumen de transacciones a medida que aumenta o disminuye".

Hannes Hapke, ingeniero de aprendizaje automático de Digits Financial, Inc
Leer caso de éxito

Novedades

Talleres para empezar a llevar a cabo tareas de desarrollo con Vertex AI

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Documentación

Recursos y documentación de Vertex AI

Aspectos básicos de Google Cloud
Serie de vídeos AI Simplified

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
Practitioner 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.

Práctica recomendada
Guía de prácticas recomendadas de Vertex AI

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

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.

Arquitectura
Explora la IA conversacional

Convierte textos en discursos orales naturales con la API Text-to-Speech basada en IA o desarrolla una IA conversacional con Dialogflow.

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
Edge

Vertex AI Edge Manager (en fase experimental) se ha diseñado para facilitar un despliegue y una monitorización óptimos de inferencias perimetrales y procesos automatizados con APIs flexibles, de modo que puedas distribuir IA en infraestructuras de nube pública y privada, centros de datos on-premise y dispositivos perimetrales.

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 AI Edge Manager Despliega y monitoriza fácilmente inferencias perimetrales y procesos automatizados con APIs flexibles.
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.

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