ยินดีต้อนรับสู่ Vertex AI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม ML แบบรวมใหม่ของ Google Cloud ผู้ใช้เดิมของ AI Platform ยังคงเข้าถึงเอกสารประกอบเกี่ยวกับ AI Platform ได้ 

Vertex AI

สร้าง ทําให้ใช้งานได้ และปรับขนาดโมเดล ML ได้เร็วขึ้นด้วยเครื่องมือที่มีการจัดการล่วงหน้าและแบบกําหนดเองภายในแพลตฟอร์ม AI ที่เป็นหนึ่งเดียว

  • การกระทํา/ตรวจสอบ_แวดวง_24 พิกเซล สร้างด้วยภาพร่าง

    สร้างด้วยเครื่องมือสุดล้ําอย่าง ML ที่ขับเคลื่อน Google พัฒนาโดย Google Research

  • การกระทํา/ตรวจสอบ_แวดวง_24 พิกเซล สร้างด้วยภาพร่าง

    ทําให้โมเดลใช้งานได้รวดเร็วยิ่งขึ้นและเร็วขึ้น โดยใช้โค้ดบรรทัดน้อยลง 80% สําหรับโมเดลที่กําหนดเอง

  • การกระทํา/ตรวจสอบ_แวดวง_24 พิกเซล สร้างด้วยภาพร่าง

    ใช้เครื่องมือ MLOps เพื่อจัดการข้อมูลและโมเดลอย่างง่ายดายด้วยความมั่นใจและทําซ้ําได้ในวงกว้าง

ข้อดี

ฝึกโมเดลโดยไม่ต้องเขียนโค้ด ต้องใช้ความเชี่ยวชาญน้อยที่สุด

ใช้ประโยชน์จาก AutoML เพื่อสร้างโมเดลในเวลาที่น้อยลง ใช้ Vertex AI ร่วมกับ API ที่ทันสมัยซึ่งใช้การฝึกล่วงหน้าสําหรับคอมพิวเตอร์ ภาษา ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และการสนทนา

สร้างโมเดล ML ขั้นสูงด้วยเครื่องมือที่กําหนดเอง

เครื่องมือโมเดลที่กําหนดเองของ Vertex AI รองรับการเขียนโค้ด ML ขั้นสูง โดยโค้ดที่มีบรรทัดน้อยกว่า 80% เพื่อฝึกโมเดลที่มีไลบรารีที่กําหนดเองมากกว่าแพลตฟอร์มการแข่งขัน (ดู Codelab)

จัดการโมเดลด้วยความมั่นใจ

เครื่องมือ MLOps ของ Vertex AI ช่วยลดความซับซ้อนของการบํารุงรักษาโมเดลด้วยตัวเอง เช่น Vertex Pipelines ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพการเรียกใช้ไปป์ไลน์ ML และฟีเจอร์ Vertex Store เพื่อแสดง แชร์ และใช้ฟีเจอร์ ML

คุณลักษณะสำคัญ

แพลตฟอร์ม AI 1 แพลตฟอร์ม ทุกเครื่องมือของ ML ที่คุณต้องการ

UI แบบรวมสําหรับเวิร์กโฟลว์ ML ทั้งหมด

Vertex AI รวบรวมบริการ Google Cloud เพื่อสร้าง ML ภายใต้ UI และ API แบบรวมศูนย์เดียว ใน Vertex AI ตอนนี้คุณฝึกและเปรียบเทียบโมเดลได้ง่ายๆ โดยใช้ AutoML หรือการฝึกโค้ดที่กําหนดเอง และโมเดลทั้งหมดจะได้รับการจัดเก็บไว้ในที่เก็บโมเดลส่วนกลางรายการเดียว ทําให้โมเดลเหล่านี้ใช้งานได้ในปลายทางเดียวกันบน Vertex AI

API ที่ฝึกล่วงหน้าสําหรับ การมองเห็น วิดีโอ ภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ

นําวิสัยทัศน์ วิดีโอ การแปล และ ML ภาษาธรรมชาติมาใช้ในแอปพลิเคชันที่มีอยู่อย่างง่ายดาย หรือสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะใหม่ทั้งหมดสําหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย (รวมถึงการแปล) และการแปลงคําพูดเป็นข้อความ) AutoML ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์ฝึกโมเดลที่มีคุณภาพสูงและตอบสนองความต้องการทางธุรกิจเฉพาะด้านได้โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญหรือ ML ขั้นต่ํา มีรีจิสทรีที่มีการจัดการจากส่วนกลางสําหรับชุดข้อมูลทั้งหมดในประเภทข้อมูล (การมองเห็น ภาษาธรรมชาติ และตาราง)

การผสานรวมแบบต้นทางถึงปลายทางสําหรับข้อมูลและ AI

คุณใช้ ML ของ BigQuery เพื่อสร้างและเรียกใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงใน BigQuery โดยใช้การค้นหา SQL มาตรฐานบนเครื่องมือและสเปรดชีต Business Intelligence ที่มีอยู่ หรือคุณจะส่งออกชุดข้อมูลจากBigQuery ใน Vertex AI โดยตรงเพื่อการผสานรวมที่ราบรื่นตลอดวงจรชีวิตข้อมูลไปยัง AI ใช้ Vertex Data Labeling เพื่อสร้างป้ายกํากับที่มีความแม่นยําสูงสําหรับการรวบรวมข้อมูล

การรองรับเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สทั้งหมด

Vertex AI ผสานรวมกับเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สที่ใช้กันอย่างกว้างขวาง เช่น TensorFlow, PyTorch และ scikit- ดู รวมถึงการรองรับเฟรมเวิร์ก ML ทั้งหมดผ่านคอนเทนเนอร์ที่กําหนดเองสําหรับการฝึกและการคาดการณ์

ดูฟีเจอร์ทั้งหมด

ลูกค้า

“Vertex Pipelines ช่วยให้เรา สร้างต้นแบบจาก ML ไปยังโมเดลที่ใช้งานจริงได้เร็วขึ้น และมั่นใจได้ว่าโครงสร้างพื้นฐาน ML จะก้าวทันปริมาณธุรกรรมของเราขณะที่เราขยายออกไป”

Hannes Hapke ML วิศวกรของ Digits Financial, Inc
อ่านกรณีศึกษา

มีอะไรใหม่

เวิร์กช็อปเพื่อเริ่มสร้างด้วย Vertex AI

ลงชื่อสมัครรับจดหมายข่าวของ Google Cloud เพื่อรับข้อมูลอัปเดตเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ ข้อมูลกิจกรรม ข้อเสนอพิเศษ และอื่นๆ

เอกสารประกอบ

ทรัพยากรและเอกสารประกอบสําหรับ Vertex AI

ข้อมูลพื้นฐานของ Google Cloud
ซีรีส์วิดีโอ AI Simple

ดูวิธีใช้ Vertex AI เพื่อจัดการชุดข้อมูล สร้าง และฝึกโมเดลโดยใช้ AutoML หรือสร้างโมเดลที่กําหนดเองตั้งแต่ต้น และสร้าง Vertex Pipelines

สมุดปกขาว
คู่มือเวชปฏิบัติ MLOps

สมุดปกขาวนี้มีกรอบการทํางานสําหรับการนําส่งและการทํางานอย่างต่อเนื่องของแมชชีนเลิร์นนิงโดยอัตโนมัติ รวมถึงรายละเอียดที่เป็นรูปธรรมเกี่ยวกับระบบ MLOps ในทางปฏิบัติ

แนวทางปฏิบัติแนะนํา
คู่มือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ Vertex AI

ดูคําแนะนําในการใช้ Vertex AI สําหรับกรณีการใช้งานทั่วไป

ข้อมูลพื้นฐานของ Google Cloud
การติดป้ายกํากับข้อมูล Vertex

Vertex Data Labeling ช่วยให้คุณทํางานร่วมกับผู้ติดป้ายกํากับที่เป็นมนุษย์ในการสร้างป้ายกํากับที่มีความแม่นยําสูงสําหรับการรวบรวมข้อมูลที่คุณจะใช้ในโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้

สถาปัตยกรรม
สํารวจ AI ของการสนทนา

แปลงข้อความเป็นเสียงพูดที่ดูเป็นธรรมชาติด้วย Text-to-Speech ที่ขับเคลื่อนโดย AI หรือสร้าง AI สําหรับการสนทนาด้วย Dialogflow

กรณีการใช้งาน

สํารวจวิธีทั่วไปในการใช้ประโยชน์จาก Vertex AI

Use Case
ความพร้อมของข้อมูล

Vertex AI รองรับขั้นตอนการจัดเตรียมข้อมูล คุณสามารถนําเข้าข้อมูลจาก BigQuery และ Cloud Storage และใช้ประโยชน์จากการติดป้ายกํากับข้อมูล Vertex เพื่อใส่คําอธิบายประกอบในข้อมูลการฝึกที่มีคุณภาพสูงและปรับปรุงความแม่นยําของการคาดการณ์ได้

Use Case
วิศวกรรมฟีเจอร์

ใช้ Vertex Feature Store ซึ่งเป็นที่เก็บฟีเจอร์แบบสมบูรณ์ที่มีการจัดการครบวงจรเพื่อให้บริการ แชร์ และนําฟีเจอร์ ML มาใช้ซ้ํา การทดสอบ Vertex เพื่อติดตาม วิเคราะห์ และค้นพบการทดสอบ ML สําหรับการเลือกโมเดลที่เร็วขึ้น Vertex TensorBoard เพื่อแสดงภาพการทดสอบ ML และ Vertex Pipelines เพื่อลดความซับซ้อนของกระบวนการ MLOps โดยเพิ่มประสิทธิภาพโครงสร้างและการเรียกใช้ไปป์ไลน์ ML

Use Case
การฝึกและการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์

สร้างโมเดล ML ที่ทันสมัยโดยไม่ต้องเขียนโค้ดโดยใช้ AutoML เพื่อกําหนดสถาปัตยกรรมโมเดลที่เหมาะสมที่สุดสําหรับงานรูปภาพ ตาราง ข้อความ หรือการคาดคะเนวิดีโอ หรือสร้างโมเดลที่กําหนดเองโดยใช้สมุดบันทึก. Vertex Training มอบบริการฝึกอบรมที่มีการจัดการครบวงจร และ Vertex Vizier จะจัดหาไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความแม่นยําในการคาดการณ์สูงสุด

Use Case
รูปแบบการแสดง

Vertex Prediction ช่วยให้โมเดลใช้งานได้จริงในเวอร์ชันที่ใช้งานจริงได้อย่างง่ายดาย สําหรับการแสดงออนไลน์ผ่าน HTTP หรือการคาดการณ์แบบกลุ่มสําหรับการให้คะแนนจํานวนมาก คุณทําให้โมเดลที่กําหนดเองที่สร้างจากเฟรมเวิร์กใดก็ได้ (รวมถึง TensorFlow, PyTorch, Scikit หรือ XGB) ใช้งานได้กับ Vertex Prediction ด้วยเครื่องมือในตัวเพื่อติดตามประสิทธิภาพของโมเดล

Use Case
การปรับแต่งโมเดลและความเข้าใจ

รับเมตริกการประเมินโมเดลและการระบุฟีเจอร์โดยละเอียด ซึ่งขับเคลื่อนโดย AI ที่อธิบายได้ AI ที่เข้าใจได้บอกคุณว่าฟีเจอร์อินพุตแต่ละรายการมีความสําคัญต่อการคาดการณ์ของคุณอย่างไร พร้อมใช้งานในตาราง AutoML, การคาดการณ์ Vertex และสมุดบันทึก

Use Case
Edge

Vertex ML Edge Manager (ในระยะทดลอง) ออกแบบมาเพื่ออํานวยความสะดวกในการทําให้ใช้งานได้และการตรวจสอบการอนุมาน EDGE และกระบวนการอัตโนมัติที่ราบรื่นด้วย API ที่ยืดหยุ่น เพื่อให้คุณเผยแพร่ AI ทั่วทั้งข้อมูลส่วนตัวและสาธารณะได้ โครงสร้างพื้นฐานของระบบคลาวด์ ศูนย์ข้อมูลภายในองค์กร และอุปกรณ์ Edge

Use Case
การตรวจสอบโมเดล

การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องให้การตรวจสอบประสิทธิภาพของโมเดลเมื่อเวลาผ่านไปและเชิงรุกสําหรับโมเดลที่มีการทําให้ใช้งานได้ในบริการ Vertex Prediction การตรวจสอบอย่างต่อเนื่องจะ ตรวจสอบสัญญาณสําหรับประสิทธิภาพตามการคาดการณ์ของโมเดลและการแจ้งเตือน เมื่อสัญญาณเบี่ยงเบน วินิจฉัยสาเหตุของ ความเบี่ยงเบน และทริกเกอร์ไปป์ไลน์การฝึกโมเดลใหม่ หรือรวบรวมข้อมูลการฝึกที่เกี่ยวข้อง

Use Case
การจัดการโมเดล

ข้อมูลเมตาของ Vertex ML จะช่วยให้ตรวจสอบและการกํากับดูแลได้ง่ายขึ้นโดยการติดตามอินพุตและเอาต์พุตไปยังคอมโพเนนต์ทั้งหมดของ Vertex Pipelines สําหรับอาร์ติแฟกต์ แผนภูมิเส้น และการติดตามการดําเนินการของเวิร์กโฟลว์ ML โดยอัตโนมัติ ติดตามข้อมูลเมตาที่กําหนดเองโดยตรงจากโค้ดและค้นหาข้อมูลเมตาโดยใช้ Python SDK

ฟีเจอร์ทั้งหมด

เครื่องมือ MLOps ภายในเวิร์กโฟลว์เดียวแบบรวม

AutoML พัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่กําหนดเองคุณภาพสูงได้ง่ายๆ โดยไม่ต้องเขียนกิจวัตรการฝึก ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีการเรียนรู้แบบโอนๆ ล่าสุดของ Google และเทคโนโลยีการค้นหาไฮเปอร์พารามิเตอร์
อิมเมจ VM สําหรับการเรียนรู้เชิงลึก สร้างอินสแตนซ์อิมเมจ VM ที่มีเฟรมเวิร์ก AI ที่ได้รับความนิยมสูงสุดในอินสแตนซ์ Compute Engine โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับความเข้ากันได้ของซอฟต์แวร์
สมุดบันทึก สร้าง จัดการ และเชื่อมต่อกับ VM ด้วย JupyterLab ซึ่งเป็น Workbench มาตรฐานสําหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล VM จะติดตั้งพร้อมเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกและไลบรารีไว้ล่วงหน้า
เครื่องมือจับคู่แบบ Vertex รองรับการปรับขนาด เวลาในการตอบสนองต่ํา และเวกเตอร์เวกเตอร์ที่คล้ายกันในขนาดที่คุ้มค่า
การติดป้ายกํากับข้อมูล Vertex รับป้ายกํากับความแม่นยําสูงจากผู้ติดป้ายกํากับที่เป็นมนุษย์สําหรับโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ดีขึ้น
คอนเทนเนอร์การเรียนรู้เชิงลึกของ Vertex สร้างและทําให้โมเดลใช้งานได้ในสภาพแวดล้อมที่เคลื่อนย้ายและสอดคล้องกันสําหรับแอปพลิเคชัน AI ทั้งหมดของคุณอย่างรวดเร็ว
Vertex Edge Manager ทําให้ใช้งานและอนุมานการอนุมาน Edge และกระบวนการอัตโนมัติได้อย่างราบรื่นด้วย API แบบยืดหยุ่น
AI ของ Vertex ที่เข้าใจได้ ทําความเข้าใจและสร้างความน่าเชื่อถือในการคาดการณ์โมเดลด้วยคําอธิบายที่มีประสิทธิภาพและนําไปใช้ได้จริงซึ่งรวมเข้ากับการคาดการณ์ Vertex, ตาราง AutoML และสมุดบันทึก
Vertex Feature Store ที่เก็บฟีเจอร์ที่มีการจัดการครบวงจรสําหรับการแสดง แชร์ และนําฟีเจอร์ ML มาใช้ซ้ํา
ข้อมูลเมตา Vertex ML อาร์ติแฟกต์อาร์ติแฟกต์ ประวัติการใช้งาน และการดําเนินการสําหรับเวิร์กโฟลว์ ML พร้อมด้วย Python SDK ที่ใช้งานง่าย
การตรวจสอบโมเดล Vertex การแจ้งเตือนอัตโนมัติสําหรับการรั่วไหลของข้อมูล การรั่วไหลของแนวคิด หรือเหตุการณ์ด้านประสิทธิภาพโมเดลอื่นๆ ที่อาจต้องมีการควบคุมดูแล
การค้นหาสถาปัตยกรรม Vertex Neural สร้างสถาปัตยกรรมโมเดลใหม่ที่กําหนดเป้าหมายไปยังแอปพลิเคชันที่เจาะจงและเพิ่มประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมโมเดลที่มีอยู่สําหรับเวลาในการตอบสนอง หน่วยความจํา และพลังงานด้วยบริการอัตโนมัตินี้ที่ขับเคลื่อนโดย AI ชั้นนําของ Google
ไปป์ไลน์ Vertex สร้างไปป์ไลน์โดยใช้ TensorFlow Extended และไปป์ไลน์ Kubeflow และใช้ประโยชน์จากบริการที่มีการจัดการของ Google Cloud เพื่อเรียกใช้การปรับขนาดและจ่ายตามการใช้งาน เพิ่มประสิทธิภาพ MLOps ของคุณด้วยการติดตามข้อมูลเมตาอย่างละเอียด การสร้างโมเดลอย่างต่อเนื่อง และการฝึกโมเดลที่ทริกเกอร์อีกครั้ง
การคาดการณ์ Vertex ทําให้โมเดลใช้งานได้ในการผลิตที่ง่ายขึ้นด้วยการแสดงออนไลน์ผ่าน HTTP หรือการคาดการณ์แบบกลุ่มสําหรับการให้คะแนนจํานวนมาก Vertex Prediction มีเฟรมเวิร์กแบบรวมสําหรับทําให้โมเดลที่กําหนดเองที่ผ่านการฝึกใน TensorFlow, Scikit หรือ XGB รวมถึงโมเดล BQML และ AutoML ใช้งานได้ รวมถึงประเภทเครื่องและ GPU ที่หลากหลาย
Vertex TensorBoard เครื่องมือการแสดงภาพและการติดตามนี้สําหรับการทดสอบ ML รวมถึงกราฟโมเดลที่แสดงรูปภาพ ข้อความ และข้อมูลเสียง
การฝึกอบรม Vertex Vertex Training มอบชุดอัลกอริทึมที่สร้างไว้ล่วงหน้าและช่วยให้ผู้ใช้นําโค้ดที่กําหนดเองไปฝึกโมเดลได้ บริการการฝึกอบรมที่มีการจัดการครบวงจรสําหรับผู้ใช้ที่ต้องการความยืดหยุ่นและการปรับแต่งที่ดีกว่า หรือผู้ใช้ที่เรียกใช้การฝึกภายในองค์กรหรือสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์อื่น
Vertex Vizier ไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อความแม่นยําในการคาดการณ์สูงสุด

ราคา

ราคา

Vertex AI จะเรียกเก็บเงินสําหรับการฝึกโมเดล การคาดการณ์ และการใช้ทรัพยากรผลิตภัณฑ์ Google Cloud

รับราคาเต็มหรือประเมินค่าใช้จ่ายด้วยเครื่องคํานวณราคา