Vertex AI er en samlet platform til opbygning og implementering af ML-modeller på Google Cloud. Det tilbyder en række værktøjer og tjenester til at hjælpe datavidenskabsfolk, udviklere og forretningsbrugere med at oprette, administrere og skalere deres ML-applikationer. Vertex AI understøtter også brugerdefinerede rammer og tredjepartsrammer, f.eks. PyTorch, sci-kit-learn, XGBoost og TensorFlow.
Dette indlæg vil forklare følgende indhold:
Hvad er Vertex AI?
Vertex AI er designet til at forenkle og accelerere udviklingen og implementeringen af ML-applikationer på Google Cloud. Vertex AI består af flere komponenter, der omgiver hele ML-livscyklussen. Det omfatter dataforberedelse, modeltræning, evaluering, implementering og overvågning. Disse komponenter er integreret med andre Google Cloud-tjenester, såsom BigQuery, Cloud Storage, Dataflow og Pub/Sub:
Lad os gå til brugen af Vertex AI:
Hvordan bruger man Vertex AI?
Vertex AI er designet til at hjælpe dig med at accelerere dine maskinlæringsprojekter og levere AI-løsninger, der opfylder dine forretningsbehov og mål. Besøg den officielle for at bruge Vertex AI internet side og tryk på ' Prøv Vertex AI gratis ” knap:
Efter at have trykket på ' Prøv Vertex AI gratis ”-knappen, kan brugere indtaste kontooplysningerne som nedenfor:
Når du har udfyldt de relevante felter, navigerer du til næste trin og tilføjer kredit- eller betalingskortnummeret til faktureringsformål:
På denne måde kan brugerne bruge funktionerne i Vertex AI:
Lad os udforske funktionerne i Vertex AI:
Hvad er funktionerne ved Vertex AI?
Vertex AI præsenterer forskellige funktioner til at skabe, træne, teste og implementere skalerbare og pålidelige AI-løsninger. Nogle af funktionerne i Vertex AI er:
-
- Administrerede tjenester til datamærkning, dataforberedelse, modeltræning, modelevaluering og modelimplementering.
- Integration med TensorFlow, PyTorch, XGBoost, sci-kit-learn og andre populære rammer og biblioteker.
- Understøttelse af brugerdefinerede containere og tilpasset kode til fleksible og udvidelige arbejdsgange for maskinlæring.
- AutoML-funktioner til automatisk at generere højkvalitetsmodeller med minimal kode og menneskelig indgriben.
- Forklarlige AI-værktøjer til at forstå, hvordan modeller laver forudsigelser og identificere potentielle skævheder og fejl.
- MLOps-værktøjer til styring af ende-til-ende maskinlærings livscyklus, herunder data- og modelversionering, pipeline-orkestrering, overvågning og styring.
- AI Platform Notebooks til interaktiv udvikling og eksperimentering med Jupyter notebooks.
- AI Platform Prediction til visning af online- og batch-forudsigelser med lav latenstid og høj tilgængelighed.
Det er alt fra guiden.
Konklusion
Vertex AI er designet til at forenkle og accelerere udviklingen og implementeringen af ML-applikationer på Google Cloud. Det tilbyder en samlet og integreret platform, der dækker hele ML-livscyklussen og understøtter forskellige rammer og opgaver. Ved at bruge Vertex AI kan brugerne udnytte Googles ekspertise og infrastruktur i ML og fokusere på at løse deres forretningsproblemer. Denne artikel har forklaret Vertex AI i detaljer sammen med dens funktioner.