Este é a Vertex AI, a nova plataforma de ML unificada do Google Cloud. Os usuários legados do AI Platform ainda podem acessar nossa documentação do AI Platform

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Vertex AI

Crie, implante e escalone modelos de ML mais rapidamente com ferramentas pré-treinadas e personalizadas em uma plataforma de IA unificada. 

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    Crie com as ferramentas de ML inovadoras que capacitam o Google, desenvolvidas pelo Google Research

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    Implante mais modelos, mais rapidamente, com 80% a menos de linhas de código necessárias para a modelagem personalizada

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    Use ferramentas do MLOps para gerenciar os dados e modelos facilmente com confiança e repetição em escala.

Vantagens

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.

Crie modelos de ML avançados com ferramentas personalizadas

As ferramentas de modelo personalizado da Vertex AI são compatíveis com a codificação avançada de ML, com quase 80% menos linhas de código necessárias para treinar um modelo com bibliotecas personalizadas do que as plataformas competitivas (assistir Codelab).

Gerencie modelos com confiança

As ferramentas MLOps da Vertex AI eliminam a complexidade da manutenção do modelo de autoatendimento, como a Vertex Pipelines, que simplifica a execução de pipelines de ML, e a Vertex Feature Store para exibir, compartilhar e usar os recursos de ML. 

Principais recursos

Uma plataforma de IA, todas as ferramentas de ML que você precisa

Uma IU unificada para todo o fluxo de trabalho de ML

A Vertex AI une os serviços do Google Cloud para criar ML em uma IU e API unificadas. Na Vertex AI, é possível treinar e comparar facilmente modelos usando o AutoML ou o treinamento de código personalizado e todos os modelos são armazenados em um único repositório central de modelo. Esses modelos agora podem ser implantados nos mesmos endpoints na 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 completa para dados e IA

Você pode usar o ML do BigQuery para criar e executar modelos de machine learning no BigQuery usando consultas SQL padrão em ferramentas e planilhas de inteligência de negócios existentes. Também é possível exportar conjuntos de dados do BigQuery diretamente na Vertex AI para integração perfeita em todo o ciclo de vida de dados a IA. 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 integra-se a frameworks de código aberto amplamente utilizados, como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn, além de ser compatível com todos os frameworks de ML via contêineres personalizados para treinamento e previsão.

Veja todos os recursos

Clientes

"Com a Vertex Pipelines, conseguimos agir mais rápido de protótipos de ML a modelos de produção e acreditamos que nossa infraestrutura de ML acompanhará o volume de transações conforme escalonamos".

Hannes Hapke, Engenheiro de ML da Digits Financial, Inc
Leia o estudo de caso

Novidades

Workshops para começar a criar com a Vertex AI

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Documentação

Recursos e documentação da Vertex AI

Princípios básicos do Google Cloud
Série de vídeos simplificada sobre IA

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 do profissional para 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.

Prática recomendada
Guia de práticas recomendadas da Vertex AI

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

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.

Arquitetura
Explore a IA de conversação

Converta texto em voz com som natural usando o Text-to-Speech desenvolvido por IA ou crie IA de conversação com o Dialogflow.

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 Data Labeling para anotar dados de treinamento de alta qualidade e melhorar a precisão da previsão.

Caso de uso
Engenharia de atributos

Use a Vertex Feature Store, um repositório de recursos avançados totalmente gerenciado para exibir, compartilhar e reutilizar recursos de ML. Use os Experimentos da Vertex para rastrear, analisar e descobrir experimentos de ML, oferecendo uma seleção de modelos mais rápida. Use o Vertex 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 Training oferece serviços de treinamento totalmente gerenciados, e o Vertex Vizier oferece hiperparâmetros otimizados para precisão máxima de previsão.

Caso de uso
Exibição de modelos

A Vertex 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 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 Explainable AI. A Explainable AI informa a importância de cada recurso de entrada na sua previsão. Disponível imediatamente no AutoML Tables, no Vertex Prediction e no Notebooks.

Caso de uso
Edge

O Vertex ML Edge Manager (em fase experimental) foi projetado para facilitar a implantação e o monitoramento contínuos de inferências no perímetro e processos automatizados com APIs flexíveis, para permitir que você distribua a IA na infraestrutura pública e privada de nuvem, data centers no local e dispositivos perimetrais.

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 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.
Notebooks Crie, gerencie e conecte-se a VMs com o JupyterLab, o Workbench padrão dos cientistas de dados. As VMs contam com frameworks e bibliotecas de aprendizado profundo pré-instaladas.
Vertex Matching Engine Serviço de correspondência de similaridade de baixo custo, escalonável e de baixa latência.
Vertex Data Labeling Obtenha rótulos com alta precisão de rotuladores humanos para conseguir melhores modelos de machine learning.
Vertex Deep Learning Containers Crie e implante modelos com rapidez em um ambiente portátil e consistente para todos os aplicativos de IA.
Vertex Edge Manager Implante e monitore com facilidade inferências no perímetro e processos automatizados com APIs flexíveis.
Vertex Explainable AI Entenda e crie confiança nas suas previsões de modelo com explicações concretas e acionáveis integradas ao Vertex Prediction, AutoML Tables e Notebooks.
Vertex Feature Store 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 do Vertex Alertas automatizados para deslocamento de dados, desvio de conceito ou incidentes de desempenho de modelo que podem exigir supervisão.
Vertex Neural Architecture Search 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
Vertex Pipelines 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.
Vertex Prediction Implante modelos em produção com mais facilidade com a exibição on-line via HTTP ou previsão em lote para pontuação em massa. A Vertex Prediction oferece um framework unificado para implantar modelos personalizados treinados no TensorFlow, scikit ou XGB, além de modelos BQML e AutoML, e em uma ampla variedade de tipos de máquinas e GPUs.
Vertex Tensorboard Essa ferramenta de visualização e rastreamento para experimentação de ML inclui gráficos de modelo que exibem dados de imagens, texto e áudio.
Vertex Training O Vertex Training oferece 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 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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