Te damos la bienvenida a Vertex AI, la nueva plataforma de AA unificada de Google Cloud. Los usuarios heredados de AI Platform aún pueden acceder a la documentación de AI Platform. 

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Vertex AI

Compila, implementa y escala modelos de AA más rápido con herramientas previamente entrenadas y personalizadas dentro de una plataforma de IA unificada. 

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    Compila soluciones con las herramientas innovadoras de AA que usan Google, desarrolladas por Google Research

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    Implementa más modelos, más rápido, con un 80% menos de código necesario para realizar modelos personalizados

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    Usa las herramientas de MLOps para administrar con facilidad tus datos y modelos con confianza y repetirlos a gran escala.

Ventajas

Entrena modelos sin código y con mínima experiencia

Aprovecha AutoML para compilar modelos en menos tiempo. Usa Vertex AI con API previamente entrenadas y de vanguardia para visión artificial, lenguaje, datos estructurados y conversaciones.

Compila modelos avanzados de AA con herramientas personalizadas

Las herramientas de modelo personalizado de Vertex AI admiten la codificación avanzada de AA, con casi un 80% menos de líneas de código necesarias para entrenar un modelo con bibliotecas personalizadas que otras plataformas competitivas (mirar Codelab).

Administra tus modelos con confianza

Las herramientas MLOps de Vertex AI quitan la complejidad del mantenimiento de modelos de autoservicio, como Vertex Pipelines, que optimiza la ejecución de canalizaciones de AA y Vertex Feature Store para entregar, compartir y usar funciones de AA.

Características clave

Una plataforma, todas las herramientas de AA que necesitas.

Una IU unificada para todo el flujo de trabajo del AA

Vertex AI reúne los servicios de Google Cloud para compilar AA en una sola IU y API unificada. En Vertex AI, ahora puedes entrenar y comparar modelos fácilmente con AutoML o el entrenamiento de código personalizado, y todos tus modelos se almacenan en un repositorio de modelos central. Estos modelos ahora se pueden implementar en los mismos extremos de Vertex AI.

API previamente entrenadas para visión, video, lenguaje natural y mucho más

Incorpora fácilmente la visión, el video, la traducción y el AA de lenguaje natural en aplicaciones existentes o compila aplicaciones inteligentes completamente nuevas en una gran variedad de casos de uso (incluidos Translation y Speech-to-Text). AutoML permite a los desarrolladores entrenar modelos de alta calidad específicos para las necesidades de su empresa con poco esfuerzo y mínima experiencia en AA. Con un registro administrado central para todos los conjuntos de datos en diferentes tipos de datos (visión, lenguaje natural y tabular).

Integración de extremo a extremo para la IA y los datos

Puedes usar BigQuery ML para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery con búsquedas de SQL estándar en las hojas de cálculo y herramientas de inteligencia empresarial existentes, o puedes exportar conjuntos de datos deBigQuery directamente en Vertex AI para una integración continua en todo el ciclo de vida de los datos a la IA. Usa Vertex Data Labeling a fin de generar etiquetas de alta precisión para la recopilación de datos.

Compatibilidad con todos los frameworks de código abierto

Vertex AI se integra en frameworks de código abierto muy usados, como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn, junto con la compatibilidad con todos los marcos de trabajo de AA mediante contenedores personalizados para entrenamiento y predicción.

Ver todas las características

Clientes

“Vertex Pipelines nos permite movernos más rápido de los prototipos de AA a los modelos de producción, y nos dan la confianza de que nuestra infraestructura de AA se mantendrá a la par con nuestro volumen de transacciones a medida que escalamos”.

Hannes Hapke, ingeniero de AA, Digits Financial, Inc.
Leer el caso de éxito

Novedades

Talleres para comenzar a crear compilaciones con Vertex AI

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Documentación

Recursos y documentación de Vertex AI

Conceptos básicos de Google Cloud
Serie de videos simplificado de IA

Obtén información sobre cómo usar Vertex AI para administrar conjuntos de datos, compilar y entrenar modelos con AutoML o compilar modelos personalizados desde cero, y compilar Vertex Pipelines.

Informe
Guía del profesional 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.

Práctica recomendada
Guía de prácticas recomendadas de Vertex AI

Explora las recomendaciones para usar Vertex AI con casos de uso comunes.

Conceptos básicos de Google Cloud
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.

Arquitectura
Explora la IA de conversación

Convierte texto en voz con sonido natural mediante Text-to-Speech con tecnología de IA o compila IA conversacional con Dialogflow.

Casos de uso

Explora formas comunes de aprovechar Vertex AI

Caso de uso
Preparación de datos

Vertex AI colabora con tu proceso de preparación de datos. Puedes transferir datos desde BigQuery y Cloud Storage y aprovechar Vertex Data Labeling para anotar los datos de entrenamiento de alta calidad y mejorar la precisión de las predicciones.

Caso de uso
Ingeniería de atributos

Usar Vertex Feature Store, un repositorio de funciones enriquecidas completamente administrado, para entregar, compartir y reutilizar funciones de AA de Vertex Experiments para realizar un seguimiento, analizar y descubrir experimentos del AA a fin de acelerar la selección de modelos de Vertex TensorBoard para visualizar experimentos de AA y Vertex Pipelines para simplificar el proceso de MLOps mediante la optimización de la compilación y la ejecución de las canalizaciones de AA.

Caso de uso
Entrenamiento y ajuste de hiperparámetros

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 Training ofrece servicios de entrenamiento completamente administrados, y Vertex Vizier proporciona hiperparámetros optimizados para lograr una máxima exactitud predictiva.

Caso de uso
Entrega de modelos

Vertex 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 Prediction, con herramientas integradas para realizar un seguimiento del rendimiento de los modelos.

Caso de uso
Comprensión y ajuste de modelos

Obtén métricas de evaluación de modelos detalladas y atribuciones de funciones con la tecnología de Explainable AI. Explainable AI te indica la importancia de cada atributo de entrada para la predicción. Está disponible de inmediato en AutoML Tables, Vertex Prediction y Notebooks.

Caso de uso
Edge

Vertex ML Edge Manager (en la fase experimental) está diseñado para facilitar la implementación y la supervisión fluidas de las inferencias perimetrales y los procesos automatizados con API flexibles, a fin de permitirte distribuir la IA en tus infraestructuras de nube privadas y públicas, centros de datos locales y dispositivos perimetrales.

Caso de uso
Supervisión de modelos

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 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.

Caso de uso
Administración de modelos

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

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.
Notebooks Crea y administra VM, y conéctate a ellas con JupyterLab, el lugar de trabajo estándar para científicos de datos. Las VM traen ya instalados los frameworks de aprendizaje profundo y las bibliotecas.
Vertex Matching Engine Servicio de coincidencia de similitud vectorial rentable y de baja latencia, con gran escalabilidad.
Vertex Data Labeling Obtén etiquetas de alta precisión a partir de etiquetadores manuales para conseguir mejores modelos de aprendizaje automático.
Vertex Deep Learning Containers Compila e implementa modelos con rapidez en un entorno portátil y coherente para todas tus aplicaciones IA.
Vertex Edge Manager Implementa y supervisa de forma sencilla inferencias perimetrales y procesos automatizados con API flexibles.
Vertex Explainable AI Comprende y compila la confianza en las predicciones de tu modelo con explicaciones prácticas y prácticas integradas en la predicción de Vertex, AutoML Tables y notebooks.
Feature Store de Vertex 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 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.
Vertex Neural Architecture Search 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 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 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 Prediction ofrece un framework unificado para implementar modelos personalizados entrenados en TensorFlow, scikit o XGB, así como modelos BQML y AutoML, y en una amplia gama de tipos de máquinas y GPU.
Vertex 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 Training Vertex Training proporciona un conjunto de algoritmos preconfigurados y permite que los usuarios incorporen sus códigos personalizados para entrenar modelos. 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 Vizier Hiperparámetros optimizados para ofrecer una exactitud predictiva máxima.

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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