O Vertex AI Vision é uma plataforma com tecnologia de IA para carregar, analisar e armazenar dados de vídeo. O Vertex AI Vision permite que os utilizadores criem e implementem aplicações com uma interface do utilizador simplificada.
Com a Vertex AI Vision, pode criar soluções de imagens de computador ponto a ponto tirando partido da integração da Vertex AI Vision com outros componentes principais, nomeadamente a Live Video Analytics, as streams de dados e o Vision Warehouse. A API Vertex AI Vision permite-lhe criar uma app de alto nível a partir de APIs de baixo nível, bem como criar e atualizar um fluxo de trabalho de alto nível que combina várias chamadas de API individuais. Em seguida, pode executar o fluxo de trabalho como uma unidade fazendo um único pedido de implementação ao servidor da plataforma Vertex AI Vision.
Com o Vertex AI Vision, pode:
- Carregue dados de vídeo em tempo real
- Analise dados para obter estatísticas com modelos de IA de visão gerais e personalizados
- Armazene estatísticas no Vision Warehouse para simplificar as consultas e as informações de metadados
Fluxo de trabalho do Vertex AI Vision
Os passos que conclui para usar o Vertex AI Vision são os seguintes:
Carregue dados em tempo real
A arquitetura da Vertex AI Vision permite-lhe transmitir de forma rápida e conveniente infraestrutura de carregamento de vídeo em tempo real numa nuvem pública.
Analise dados
Após a ingestão de dados, a framework do Vertex AI Vision oferece-lhe acesso e orquestração fáceis de um portefólio grande e crescente de modelos de análise gerais, personalizados e especializados.
Armazene e consulte a saída
Depois de a sua app analisar os dados, pode enviar estas informações para um destino de armazenamento (armazém do Vision ou BigQuery) ou receber os dados em direto. Com o Vision Warehouse, pode enviar o resultado da sua app para um armazém que generaliza o seu trabalho de pesquisa e serve vários tipos de dados e exemplos de utilização.
Uma nota sobre a IA responsável
Na Google Cloud, damos prioridade a ajudar os clientes a desenvolver e implementar soluções em segurança através do Vertex AI Vision. Para o Vertex AI Vision, trabalhámos para desenvolver um desempenho justo e equitativo de acordo com os princípios da IA da Google.
Este trabalho inclui testes de parcialidade durante o desenvolvimento, por exemplo, a análise do desempenho em diferentes tons de pele e o desenvolvimento de funcionalidades do produto para melhorar a privacidade e limitar a identificação pessoal, como o efeito esbatido de pessoas e rostos. Estamos empenhados em iterar e melhorar, e vamos continuar a incorporar práticas recomendadas e lições aprendidas nos nossos produtos Vertex AI.
Quando a Vertex AI Vision está integrada no contexto organizacional único de um cliente, é provável que existam considerações adicionais de IA responsável. Incentivamos os clientes a tirar partido das práticas recomendadas de equidade, interpretabilidade, privacidade e segurança ao implementar o Vertex AI Vision, especialmente quando criam modelos personalizados ou preparados com o AutoML. Ao longo desta documentação técnica, disponibilizámos orientações e recursos adicionais para apoiar este trabalho. Para saber mais, leia as recomendações da Google para práticas de IA responsável.
O que se segue?
- Leia mais na publicação do blogue "Vertex AI Vision: crie e implemente facilmente aplicações de visão computacional em grande escala".
- Saiba mais detalhes sobre modelos específicos no guia de estatísticas de ocupação, guia de esbatimento de pessoas, guia do detetor de pessoas/veículos ou guia de filtragem de movimento.
- Experimente o Vertex AI Vision na Google Cloud consola lendo o Início rápido de criação de uma app na consola.
- Configure o seu ambiente local para usar o Vertex AI Vision.