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 eliminan la complejidad asociada al mantenimiento automático de modelos. Por ejemplo, Vertex Pipelines optimiza la ejecución de flujos de procesamiento de aprendizaje automático, y Vertex Feature Store sirve para suministrar, compartir y utilizar 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

Puedes usar BigQuery ML para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery utilizando consultas de SQL estándar en herramientas y hojas de cálculo de inteligencia empresarial que ya tengas. También puedes exportar conjuntos de datos de BigQuery directamente a Vertex AI para llevar a cabo una integración perfecta a lo largo de todo el ciclo de vida, desde que se obtienen los datos hasta que se desarrolla la IA. 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

Clientes

"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.

Uso
Ingeniería de funciones

Utiliza Vertex Feature Store, un completo repositorio de funciones totalmente gestionado, para ofrecer, compartir y reutilizar funciones de aprendizaje automático; Vertex Experiments para monitorizar, analizar y descubrir experimentos de aprendizaje automático, y seleccionar modelos más rápidamente; Vertex TensorBoard para visualizar experimentos de aprendizaje automático, y Vertex 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 Training ofrece servicios de entrenamiento totalmente gestionados y Vertex Vizier proporciona hiperparámetros optimizados para aportar la máxima precisión predictiva posible.

Uso
Servicio de modelos

Vertex 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 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 Explainable AI. Este componente te indica la importancia que tiene cada función de entrada para tu predicción. Está disponible de forma inmediata en AutoML Tables, Vertex Prediction y Notebooks.

Uso
Edge

Vertex ML 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 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.
Notebooks Crea y gestiona máquinas virtuales, y conéctate a ellas mediante JupyterLab, la herramienta de trabajo estándar para científicos de datos. Las máquinas virtuales tienen preinstalados frameworks y bibliotecas de aprendizaje profundo.
Vertex Matching Engine Servicio de coincidencia de similitudes entre vectores muy escalable, de baja latencia y rentable.
Vertex Data Labeling Obtén etiquetas muy precisas de etiquetadores humanos para mejorar tus modelos de aprendizaje automático.
Vertex Deep Learning Containers Crea y despliega modelos rápidamente en un entorno portátil y coherente para todas tus aplicaciones de IA.
Vertex 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 Prediction, AutoML Tables y Notebooks.
Vertex 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 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 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 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 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 Prediction ofrece un framework unificado para desplegar modelos personalizados entrenados en TensorFlow, scikit o XGB, así como modelos de BQML y de AutoML. Además, hay una amplia gama de tipos de máquinas y de GPUs.
Vertex 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 Training Vertex Training proporciona un conjunto de algoritmos predefinidos y permite que los usuarios utilicen 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 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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