A Vertex AI Vision é uma plataforma com tecnologia de IA para receber, analisar e armazenar dados de vídeo . O Vertex AI Vision permite que os usuários criem e implantem aplicativos com uma interface simplificada.
Com a Vertex AI Vision, é possível criar soluções completas de imagens computacionais aproveitando a integração da Vertex AI Vision com outros componentes importantes, como a Análise de vídeo ao vivo, os fluxos de dados e o Vision Warehouse. A API Vertex AI Vision permite que você crie um app de alto nível usando APIs de baixo nível e crie e atualize um fluxo de trabalho de alto nível que combina várias chamadas de API individuais. Em seguida, você pode executar seu fluxo de trabalho como uma unidade fazendo uma única solicitação de implantação para o servidor da plataforma Vertex AI Vision.
Com a Vertex AI Vision, você pode:
- Ingerir dados de vídeo em tempo real
- Analisar dados para gerar insights usando modelos de IA de visão gerais e personalizados
- Armazenar insights no Vision Warehouse para simplificar as consultas e as informações de metadados
Fluxo de trabalho da Vertex AI Vision
Siga estas etapas para usar a Vertex AI Vision:
Ingerir dados em tempo real
A arquitetura da Vertex AI Vision permite transmitir a infraestrutura de ingestão de vídeo em tempo real de maneira rápida e conveniente em uma nuvem pública.
Analise dados
Depois que os dados são ingeridos, o framework da Vertex AI Vision oferece acesso e orquestração fáceis a um portfólio grande e em crescimento de modelos de análise gerais, personalizados e especializados.
Armazenar e consultar a saída
Depois que o app analisar seus dados, você poderá enviar essas informações para um destino de armazenamento (Vision Warehouse ou BigQuery) ou receber os dados em tempo real. Com o Vision Warehouse, você pode enviar a saída do app para um repositório que generaliza seu trabalho de pesquisa e atende vários tipos de dados e casos de uso.
Uma observação sobre a IA responsável
Na Google Cloud, priorizamos ajudar os clientes a desenvolver e implementar soluções com segurança usando a Vertex AI Vision. Para a Vertex AI Vision, trabalhamos para desenvolver um desempenho justo e equitativo de acordo com os Princípios de IA do Google.
Esse trabalho inclui testes de viés durante o desenvolvimento, por exemplo, analisando o desempenho em diferentes tons de pele e desenvolvendo recursos de produtos para melhorar a privacidade e limitar a identificação pessoal, como desfoque de pessoas e rostos. Estamos comprometidos em iterar e melhorar e vamos continuar incorporando as práticas recomendadas e as lições aprendidas aos nossos produtos da Vertex AI.
Quando a Vertex AI Vision é integrada ao contexto organizacional exclusivo de um cliente, é provável que haja outras considerações de IA responsável. Incentivamos os clientes a aproveitar as práticas recomendadas de imparcialidade, interpretabilidade, privacidade e segurança ao implementar a Vertex AI Vision, principalmente ao criar modelos personalizados ou treinados pelo AutoML. Ao longo desta documentação técnica, fornecemos outras orientações e recursos para apoiar esse trabalho. Para saber mais, leia as recomendações do Google para práticas de IA responsável.
A seguir
- Leia mais na postagem do blog "Vertex AI Vision: crie e implante facilmente aplicativos de visão computacional em grande escala".
- Saiba mais sobre modelos específicos no guia de análise de ocupação, guia de desfoque de pessoas, guia do detector de pessoas/veículos ou guia de filtragem de movimento.
- Teste a Vertex AI Vision no console do Google Cloud lendo o guia de início rápido Criar um app no console.
- Configure seu ambiente local para usar o Vertex AI Vision.