Vertex AI
Créez, déployez et faites évoluer des modèles de ML plus rapidement à l'aide d'outils de ML entièrement gérés pour tous les cas d'utilisation.
Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits gratuits à dépenser sur Vertex AI.
-
Accélérez le ML avec une plate-forme de données et d'IA unifiée, ainsi que des outils conçus pour des modèles pré-entraînés et personnalisés.
-
Créez des applications d'IA générative de manière rapide et responsable grâce au jardin de modèles et à Generative AI Studio.
-
Mettez en œuvre des pratiques de MLOps pour adapter, gérer, surveiller efficacement vos charges de travail de ML
-
Réduisez les temps et les coûts de formation grâce à une infrastructure optimisée
-
Pour en savoir plus, consultez la documentation de Vertex AI
Avantages
Développer avec l'IA générative
Accédez facilement à divers modèles de base, grâce à des API adaptées aux développeurs dans le jardin de modèles. Personnalisez, surentraînez et ajustez les modèles pour répondre à vos besoins avec Generative AI Studio.
Accélérez la mise en production des modèles
Les data scientists peuvent évoluer plus rapidement grâce à des outils sur mesure dédiés à l'entraînement, au réglage et au déploiement de modèles de ML. Réduisez la durée et les coûts d'entraînement grâce à une infrastructure d'IA optimisée.
Gérez vos modèles en toute confiance.
Simplifiez la maintenance des modèles grâce aux outils MLOps comme Vertex AI Pipelines, qui facilite l'exécution des pipelines de ML, et Vertex AI Feature Store qui livre, partage et utilise des fonctionnalités de ML.
Principales fonctionnalités
Tous les outils de ML dont vous avez besoin sur une solution AI Platform unique
Choisir un modèle adapté à vos besoins
Lancez votre projet de ML avec le jardin de modèles, une interface unique pour accéder à une grande variété d'API, de modèles de base et de modèles Open Source. Lancez divers workflows, y compris en utilisant directement des modèles, en les réglant dans Generative AI Studio ou en les déployant dans un notebook de science des données.
MLOps de bout en bout
Vertex AI fournit des outils sur mesure conçus pour permettre aux data scientists et aux ingénieurs en ML d'automatiser, de standardiser et de gérer des projets de ML de manière efficace et responsable tout au long du cycle de développement. Avec Vertex AI, vous pouvez facilement entraîner, tester, surveiller, déployer et gérer des modèles de ML à grande échelle, ce qui réduit le travail nécessaire pour maintenir les performances des modèles en production et permet aux data scientists et aux ingénieurs en ML de se concentrer sur le code d'innovation.
Intégration des données et de l'IA
Grâce à Vertex AI Workbench, Vertex AI est intégré de manière native à BigQuery, Dataproc et Spark. Vous pouvez utiliser BigQuery ML pour créer et exécuter des modèles de machine learning dans BigQuery à l'aide de requêtes en SQL standard sur des outils et feuilles de calcul d'informatique décisionnelle existants, ou exporter des ensembles de données depuis BigQuery directement vers Vertex AI Workbench et y exécuter vos modèles. Utilisez Vertex Data Labeling pour générer des étiquettes très précises pour votre collection de données.
Outils nécessitant peu de code ou sans code
Vertex AI fournit des outils nécessitant peu de code et des fonctionnalités de surentraînement pour permettre aux professionnels disposant d'une grande expertise d'exploiter des charges de travail de machine learning. Avec Generative AI Studio, les développeurs peuvent ajuster et déployer des modèles de base pour leurs cas d'utilisation via une interface utilisateur simple. Et grâce à nos API prêtes à l'emploi, les développeurs peuvent facilement appeler des modèles pré-entraînés pour résoudre rapidement des problèmes concrets.
Infrastructure d'IA ouverte et flexible
Vertex facilite le déploiement de modèles de ML pour obtenir des prédictions (également appelées inférence) au meilleur rapport prix/performances pour tous les cas d'utilisation. Cette solution fournit une large sélection d'infrastructures de ML et d'options de déploiement de modèles qui répondent à tous vos besoins en matière d'inférence de ML. Ce service entièrement géré s'intègre aux outils MLOps. Vous pouvez ainsi faire évoluer le déploiement de vos modèles, réduire les coûts d'inférence, gérer les modèles plus efficacement en production et limiter la charge opérationnelle.
Clients
Des clients prospères grâce à une intelligence artificielle innovante basée sur Vertex AI
"Avec Vertex AI Pipelines, vous pouvez retrouver le modèle entraîné et l'heure de l'entraînement, mais aussi identifier les ensembles d'entraînement utilisés. Vous pouvez ainsi détecter rapidement, par exemple, les données comportant des annotations incorrectes. Le MLOps joue alors un rôle vital."
Hannes Hapke, Ingénieur ML, Digits Financial, Inc
Lire l'étude de casNouveautés
Commencez à créer des solutions avec Vertex AI
Abonnez-vous à la newsletter Google Cloud pour recevoir des informations sur les produits et événements, des offres spéciales et bien plus encore.
Documentation
Ressources et documentation Vertex AI
Guide de bonnes pratiques Vertex AI
Explorez les recommandations concernant l'utilisation de Vertex AI pour les cas d'utilisation courants.
Premiers pas avec le ML : plus de 25 ressources par rôle et par tâche
Développez et perfectionnez vos compétences en matière de science des données, de ML et d'IA à l'aide des ressources recommandées pour les analystes de données, les data scientists, les ingénieurs en ML et les ingénieurs logiciels.
Atelier de programmation : introduction à Vertex AI Workbench
Découvrez comment utiliser Vertex AI Workbench pour entraîner un modèle TensorFlow avec des données BigQuery.
Principes de base de Vertex AI pour un déploiement sécurisé et conforme
Sécurisez la plate-forme Vertex AI et utilisez-la en tant que plate-forme de ML/IA de bout en bout pour les charges de travail de production.
Exemples de notebooks
Familiarisez-vous rapidement avec les notebooks officiels organisés par les services Vertex AI.
SDK Vertex AI pour Python
Utilisez le SDK Python pour entraîner, évaluer et déployer des modèles sur Vertex AI.
Guide opérationnel de MLOps
Ce livre blanc fournit un framework pour la livraison continue et l'automatisation du machine learning, et aborde des détails concrets sur les systèmes MLOps en pratique.
Vertex Data Labeling
L'ajout de libellés aux données verticales vous permet de travailler avec des étiqueteurs humains afin de générer des libellés très précis pour un ensemble de données que vous pouvez utiliser dans des modèles de machine learning.
Cas d'utilisation
Découvrez les moyens courants pour profiter de Vertex AI
Vertex AI vous aide à passer du code de notebook à un modèle déployé dans le cloud. Des données à l'entraînement, aux prédictions par lot ou en ligne, au réglage, au scaling et au suivi des tests, Vertex AI regroupe tous les outils dont vous avez besoin.
Vertex AI soutient votre processus de préparation des données. Vous pouvez ingérer des données à partir de BigQuery et de Cloud Storage, et exploiter Vertex AI Data Labeling pour annoter des données d'entraînement de haute qualité et améliorer la précision des prédictions.
Utilisez Vertex AI Feature Store, un dépôt de fonctionnalités enrichies entièrement géré, pour livrer, partager et réutiliser des fonctionnalités de ML, Vertex AI Experiments pour suivre, analyser et découvrir des expériences de ML afin d'accélérer la sélection des modèles, Vertex AI TensorBoard pour visualiser les tests de ML et Vertex AI Pipelines pour simplifier le processus MLOps en rationalisant la création et l'exécution de pipelines de ML.
Créez des modèles de ML de pointe sans code grâce à AutoML, afin de déterminer l'architecture de modèle optimale pour votre tâche d'image, tabulaire, texte ou prédiction de vidéo, ou créer des modèles personnalisés à l'aide de Notebooks. Vertex AI Training propose des services d'entraînement entièrement gérés, et Vertex AI Vizier fournit des hyperparamètres optimisés pour améliorer la précision des prédictions.
Vertex AI Prediction facilite le déploiement de modèles en production, pour une diffusion en ligne via le protocole HTTP ou la prédiction par lot afin de bénéficier de l'évaluation groupée. Vous pouvez déployer des modèles personnalisés basés sur n'importe quel framework (y compris TensorFlow, PyTorch, scikit ou XGB) sur Vertex AI Prediction, avec des outils intégrés pour suivre les performances de vos modèles.
Obtenez des métriques d'évaluation de modèle détaillées et des attributions de caractéristiques grâce à Vertex Explainable AI. Vertex Explainable AI vous indique l'importance de chaque caractéristique d'entrée pour votre prédiction. Cet outil est disponible immédiatement dans AutoML Forecasting, Vertex AI Prediction et Vertex AI Workbench.
La surveillance continue offre une surveillance simple et proactive des performances des modèles au fil du temps pour les modèles déployés dans le service Vertex AI Prediction. La surveillance continue surveille les signaux associés aux performances et aux alertes prédictives de votre modèle lorsque les signaux dérivent, diagnostiquent la cause de l'écart et déclenchent des pipelines de réentraînement de modèle ou collectent des données d'entraînement pertinentes.
Vertex ML Metadata facilite l'audit et la gouvernance en effectuant le suivi automatique des entrées et des sorties vers tous les composants de Vertex Pipelines pour le suivi des artefacts, de la traçabilité et de l'exécution de votre workflow de ML. Suivez les métadonnées personnalisées directement à partir de votre code et des métadonnées de requête à l'aide d'un SDK Python.
Toutes les fonctionnalités
Outils MLOps au sein d'un seul workflow unifié
| Jardin de modèles Vertex AI | Un seul endroit pour rechercher, découvrir et utiliser une grande variété de modèles de base de Google et de partenaires Google, disponibles sur Vertex AI. En savoir plus |
| Vertex AI Generative AI Studio | Un environnement géré dans Vertex AI qui facilite les interactions, le réglage et le déploiement de modèles de base en production. En savoir plus |
| AutoML | Développez facilement des modèles de machine learning personnalisés de haute qualité sans écrire de routine d'entraînement. Cette solution bénéficie des fonctionnalités avancées d'apprentissage par transfert et de la technologie de recherche d'hyperparamètres de Google. |
| Images de VM Deep Learning | Instanciez une image de VM contenant les frameworks d'IA les plus courants sur une instance Compute Engine sans vous soucier de la compatibilité avec les logiciels. |
| Vertex AI Workbench | Vertex AI Workbench est un environnement unique qui permet aux data scientists de réaliser l'ensemble de leurs tâches de ML, qu'il s'agisse de tests, de déploiements ou encore de gestion et de surveillance de modèles.Il s'agit d'une infrastructure de calcul entièrement gérée, évolutive, basée sur Jupyter et adaptée aux entreprises offrant des contrôles de sécurité et des fonctionnalités de gestion des utilisateurs. |
| Vertex AI Matching Engine | Service de mise en correspondance des vecteurs de similarités à faible latence, à faible latence et économique |
| Vertex AI Data Labeling | Obtenez des étiquettes très précises grâce à des étiqueteurs manuels pour améliorer vos modèles de machine learning. |
| Conteneurs de deep learning Vertex AI | Développez et déployez des modèles rapidement dans un environnement portable et cohérent pour toutes vos applications d'IA. |
| Vertex Explainable AI | Comprenez et développez la confiance dans les prédictions de votre modèle grâce à des explications fiables et exploitables intégrées à Vertex AI Prediction, AutoML Tables et Vertex AI Workbench. |
| Feature Store Vertex AI | Dépôt complet de fonctionnalités enrichies entièrement géré pour la diffusion, le partage et la réutilisation des fonctionnalités de ML. |
| Vertex ML Metadata | Effectuez le suivi des artefacts, de la traçabilité et de l'exécution des workflows de ML avec un SDK Python facile à utiliser. |
| Vertex AI Model Monitoring | Alertes automatiques pour des écarts de données, des écarts de concept ou d'autres incidents de performance de modèles pouvant nécessiter une supervision. |
| Vertex AI Neural Architecture Search | Créez de nouvelles architectures de modèle qui ciblent les besoins spécifiques aux applications et optimisez vos architectures de modèles existantes pour la latence, la mémoire et la puissance, grâce à ce service automatisé basé sur les avancées de Google en matière d'IA. |
| Vertex AI Pipelines | Créez des pipelines à l'aide de TensorFlow Extended et Kubeflow Pipelines, et utilisez les services gérés de Google Cloud pour une exécution évolutive et le paiement à l'utilisation. Rationalisez vos opérations MLOps grâce à un suivi détaillé des métadonnées, à la modélisation continue et à un nouvel entraînement du modèle. |
| Vertex AI Prediction | Déployez des modèles en production plus facilement avec la diffusion en ligne via la prédiction HTTP ou par lot pour l'évaluation groupée. Vertex AI Prediction propose un framework unifié pour déployer des modèles personnalisés entraînés dans TensorFlow, scikit ou XGB, ainsi que des modèles BigQuery ML et AutoML sur une vaste gamme de types de machines et de GPU. |
| Vertex AI TensorBoard | Cet outil de visualisation et de suivi pour l'expérimentation du ML comprend des graphiques de modèle qui affichent des images, du texte et des données audio. |
| Vertex AI Training | Vertex AI Training propose un ensemble d'algorithmes prédéfinis et permet aux utilisateurs d'utiliser leur code personnalisé pour entraîner des modèles. Service d'entraînement entièrement géré destiné aux utilisateurs ayant besoin de plus de flexibilité et de personnalisation, ou pour les utilisateurs exécutant des formations sur site ou dans un autre environnement cloud. |
| Vertex AI Vizier | Des hyperparamètres optimisés pour une précision prédictive maximale. |
Tarifs
Tarifs
Vertex AI vous facture les frais d'entraînement de modèle, de prédiction et d'utilisation des ressources produit Google Cloud.
Consultez le tarif complet ou estimez vos coûts grâce à notre simulateur de coût.
Un produit ou une fonctionnalité figurant sur cette page est en version bêta. En savoir plus sur les étapes de lancement des produits