Vertex AI Vision es una plataforma basada en IA para ingerir, analizar y almacenar datos de vídeo. Vertex AI Vision permite a los usuarios crear y desplegar aplicaciones con una interfaz de usuario simplificada.
Con Vertex AI Vision, puedes crear soluciones integrales de imágenes por ordenador aprovechando la integración de Vertex AI Vision con otros componentes principales, como Live Video Analytics, los flujos de datos y Vision Warehouse. La API Vertex AI Vision te permite crear una aplicación de alto nivel a partir de APIs de bajo nivel, así como crear y actualizar un flujo de trabajo de alto nivel que combine varias llamadas a APIs individuales. Después, puedes ejecutar el flujo de trabajo como una unidad haciendo una sola solicitud de despliegue al servidor de la plataforma Vertex AI Vision.
Con Vertex AI Vision, puedes hacer lo siguiente:
- Ingerir datos de vídeo en tiempo real
- Analizar datos para obtener información valiosa con modelos de IA de visión generales y personalizados
- Almacenar estadísticas en Vision Warehouse para simplificar las consultas y la información de metadatos
Flujo de trabajo de Vertex AI Vision
Para usar Vertex AI Vision, sigue estos pasos:
Ingerir datos en tiempo real
La arquitectura de Vertex AI Vision te permite transmitir de forma rápida y cómoda la infraestructura de ingesta de vídeo en tiempo real en una nube pública.
Analizar datos
Una vez que se han ingerido los datos, el framework de Vertex AI Vision te proporciona acceso y orquestación sencillos de una cartera grande y creciente de modelos de análisis generales, personalizados y especializados.
Almacenar y consultar la salida
Una vez que tu aplicación haya analizado los 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 la salida de tu aplicación a un almacén que generalice tu trabajo de búsqueda y admita varios tipos de datos y casos prácticos.
Nota sobre la IA responsable
En Google Cloud, priorizamos a los clientes desarrollar e implementar soluciones de forma segura con Vertex AI Vision. En el caso de Vertex AI Vision, hemos trabajado para desarrollar un rendimiento justo y equitativo de acuerdo con los principios de IA de Google.
Este trabajo incluye pruebas para detectar sesgos durante el desarrollo, como analizar el rendimiento en diferentes tonos de piel, y desarrollar funciones de producto para mejorar la privacidad y limitar la identificación personal, como el desenfoque de personas y caras. Nos comprometemos a seguir mejorando y, por eso, continuaremos incorporando prácticas recomendadas y lecciones aprendidas a nuestros productos de Vertex AI.
Cuando Vertex AI Vision se integra en el contexto organizativo único de un cliente, es probable que haya que tener en cuenta otros aspectos de la IA responsable. Recomendamos a los clientes que apliquen las prácticas recomendadas de equidad, interpretabilidad, privacidad y seguridad al implementar Vertex AI Vision, sobre todo cuando creen modelos personalizados o entrenados con AutoML. A lo largo de esta documentación técnica, hemos proporcionado más directrices y recursos para facilitar este trabajo. Para obtener más información, consulta las recomendaciones de Google sobre las prácticas de IA responsable.
Siguientes pasos
- Consulta más información en la entrada de blog "Vertex AI Vision: crea y despliega fácilmente aplicaciones de visión artificial a gran escala".
- Consulta los detalles sobre modelos específicos en la guía de analíticas de ocupación, la guía de desenfoque de personas, la guía del detector de personas y vehículos o la guía de filtrado de movimiento.
- Prueba Vertex AI Vision en la Google Cloud consola leyendo la guía de inicio rápido Crea una aplicación en la consola.
- Configura tu entorno local para usar Vertex AI Vision.