Vertex AI Vision es una plataforma potenciada por IA para transferir, analizar y almacenar datos de de video. Vertex AI Vision permite a los usuarios compilar e implementar aplicaciones con una interfaz de usuario simplificada.
Con Vertex AI Vision, puedes compilar soluciones de imágenes computarizadas de extremo a extremo aprovechando la integración de Vertex AI Vision con otros componentes principales, como las estadísticas de video en vivo, los flujos de datos y Vision Warehouse. La API de Vertex AI Vision te permite compilar una app de alto nivel a partir de APIs de bajo nivel, y crear y actualizar un flujo de trabajo de alto nivel que combine varias llamadas a la API individuales. Luego, puedes ejecutar tu flujo de trabajo como una unidad realizando una sola solicitud de implementación al servidor de la plataforma de Vertex AI Vision.
Con Vertex AI Vision, puedes hacer lo siguiente:
- Transfiere datos de video en tiempo real
- Analizar datos para obtener estadísticas con modelos de IA de visión generales y personalizados
- Almacena las estadísticas en Vision Warehouse para simplificar las consultas y la información de metadatos
Flujo de trabajo de Vertex AI Vision
Estos son los pasos que debes completar para usar Vertex AI Vision:
Cómo transferir datos en tiempo real
La arquitectura de Vertex AI Vision te permite transmitir con rapidez y comodidad la infraestructura de transferencia de videos en tiempo real en una nube pública.
Analizar datos
Después de transferir los datos, el framework de Vertex AI Vision te brinda acceso y orquestación sencillos a una cartera grande y en crecimiento de modelos de análisis generales, personalizados y especializados.
Almacena y consulta el resultado
Después de que tu app analice tus datos, puedes enviar esta información a un destino de almacenamiento (Vision Warehouse o BigQuery) o recibir los datos en tiempo real. Con Vision Warehouse, puedes enviar el resultado de tu app a un almacén que generalice tu trabajo de búsqueda y entregue varios tipos de datos y casos de uso.
Nota sobre la IA responsable
En Google Cloud, priorizamos ayudar a los clientes a desarrollar e implementar soluciones de forma segura con Vertex AI Vision. En el caso de Vertex AI Vision, trabajamos para desarrollar un rendimiento justo y equitativo de acuerdo con los principios de IA de Google.
Este trabajo incluye pruebas de sesgo durante el desarrollo, por ejemplo, observar el rendimiento en diferentes tonos de piel y desarrollar funciones del producto para mejorar la privacidad y limitar la identificación personal, como el desenfoque de personas y rostros. Nos comprometemos a iterar y mejorar, y seguiremos incorporando las prácticas recomendadas y las lecciones aprendidas en nuestros productos de Vertex AI.
Cuando Vertex AI Vision se integra en el contexto organizativo único de un cliente, es probable que haya consideraciones adicionales de IA responsable. Recomendamos a los clientes que aprovechen las prácticas recomendadas de equidad, interpretabilidad, privacidad y seguridad cuando implementen Vertex AI Vision, en especial cuando creen modelos personalizados o entrenados con AutoML. A lo largo de esta documentación técnica, proporcionamos orientación y recursos adicionales para apoyar este trabajo. Para obtener más información, lee sobre las recomendaciones de Google para las prácticas de IA responsable.
¿Qué sigue?
- Obtén más información en la entrada de blog "Vertex AI Vision: Compila e implementa aplicaciones de visión artificial a gran escala con facilidad".
- Obtén información detallada sobre modelos específicos en la guía de estadísticas de ocupación, la guía de desenfoque de personas, la guía del detector de personas o vehículos o la guía de filtrado de movimiento.
- Para probar Vertex AI Vision en la consola de Google Cloud, lee la guía de inicio rápido Cómo compilar una app en la consola.
- Configura tu entorno local para usar Vertex AI Vision.