Vertex AI ist eine einheitliche Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von ML-Modellen in Google Cloud. Es bietet eine Reihe von Tools und Diensten, die Datenwissenschaftlern, Entwicklern und Geschäftsanwendern bei der Erstellung, Verwaltung und Skalierung ihrer ML-Anwendungen helfen. Vertex AI unterstützt auch benutzerdefinierte Frameworks und Frameworks von Drittanbietern, z. B. PyTorch, Sci-Kit-Learn, XGBoost und TensorFlow.
In diesem Beitrag wird der folgende Inhalt erläutert:
Was ist Vertex AI?
Vertex AI wurde entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Anwendungen in Google Cloud zu vereinfachen und zu beschleunigen. Vertex AI besteht aus mehreren Komponenten, die den gesamten ML-Lebenszyklus umgeben. Es umfasst Datenvorbereitung, Modellschulung, Bewertung, Bereitstellung und Überwachung. Diese Komponenten sind in andere Google Cloud-Dienste wie BigQuery, Cloud Storage, Dataflow und Pub/Sub integriert:
Kommen wir zur Verwendung von Vertex AI:
Wie verwende ich Vertex AI?
Vertex AI soll Ihnen dabei helfen, Ihre maschinellen Lernprojekte zu beschleunigen und KI-Lösungen bereitzustellen, die Ihren Geschäftsanforderungen und -zielen entsprechen. Um Vertex AI zu verwenden, besuchen Sie den offiziellen Webseite und drücke die „ Testen Sie Vertex AI kostenlos ' Taste:
Nach dem Drücken der „ Testen Sie Vertex AI kostenlos ”-Taste können Benutzer die Kontoinformationen wie folgt eingeben:
Navigieren Sie nach dem Ausfüllen der relevanten Felder zum nächsten Schritt und fügen Sie die Kredit- oder Debitkartennummer für Abrechnungszwecke hinzu:
Auf diese Weise können Benutzer die Funktionen von Vertex AI nutzen:
Lassen Sie uns die Funktionen von Vertex AI erkunden:
Was sind die Funktionen von Vertex AI?
Vertex AI bietet verschiedene Funktionen zum Erstellen, Trainieren, Testen und Bereitstellen skalierbarer und zuverlässiger KI-Lösungen. Einige der Funktionen von Vertex AI sind:
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- Verwaltete Dienste für Datenkennzeichnung, Datenvorbereitung, Modellschulung, Modellbewertung und Modellbereitstellung.
- Integration mit TensorFlow, PyTorch, XGBoost, Sci-Kit-Learn und anderen beliebten Frameworks und Bibliotheken.
- Unterstützung für benutzerdefinierte Container und benutzerdefinierten Code für flexible und erweiterbare Arbeitsabläufe für maschinelles Lernen.
- AutoML-Funktionen zur automatischen Generierung hochwertiger Modelle mit minimalem Code und menschlichem Eingriff.
- Erklärbare KI-Tools zum Verständnis, wie Modelle Vorhersagen treffen und zur Identifizierung potenzieller Verzerrungen und Fehler.
- MLOps-Tools für die Verwaltung des End-to-End-Lebenszyklus des maschinellen Lernens, einschließlich Daten- und Modellversionierung, Pipeline-Orchestrierung, Überwachung und Governance.
- AI Platform Notebooks für interaktive Entwicklung und Experimente mit Jupyter-Notebooks.
- AI Platform Prediction für die Bereitstellung von Online- und Batch-Vorhersagen mit geringer Latenz und hoher Verfügbarkeit.
Das ist alles aus dem Leitfaden.
Abschluss
Vertex AI wurde entwickelt, um die Entwicklung und Bereitstellung von ML-Anwendungen in Google Cloud zu vereinfachen und zu beschleunigen. Es bietet eine einheitliche und integrierte Plattform, die den gesamten ML-Lebenszyklus abdeckt und verschiedene Frameworks und Aufgaben unterstützt. Durch den Einsatz von Vertex AI können Benutzer die Expertise und Infrastruktur von Google im Bereich ML nutzen und sich auf die Lösung ihrer Geschäftsprobleme konzentrieren. In diesem Artikel werden Vertex AI und seine Funktionen ausführlich erläutert.