Information générale sur Vertex AI
Vertex AI est une plateforme d'apprentissage automatique de pointe, entièrement gérée, qui permet aux organisations de créer, déployer et évoluer des solutions d'IA avec une facilité et une efficacité sans précédent. Cette suite complète d'outils et de services, développée par Google Cloud, regroupe le meilleur des capacités d'IA de Google dans un environnement unifié.
Au cœur de Vertex AI se trouve sa capacité à démocratiser le développement de l'IA. Que vous soyez un data scientist chevronné ou un utilisateur commercial avec peu d'expertise en ML, la plateforme offre des expériences sur mesure pour répondre à vos besoins. Pour ceux qui recherchent des résultats rapides, AutoML propose une solution sans code pour créer des modèles personnalisés. Pendant ce temps, les praticiens avancés peuvent tirer parti des options de formation personnalisées pour un contrôle granulaire sur leurs pipelines ML.
La caractéristique distinctive de Vertex AI est son accès à des modèles de pointe, y compris la série Gemini de Google. Ces puissants modèles permettent une large gamme d'applications, du traitement du langage naturel aux tâches de vision par ordinateur. Les notebooks intégrés de la plateforme, connectés de manière transparente à BigQuery, facilitent un flux de travail fluide, de la préparation des données au déploiement du modèle.
Les outils MLOps au sein de Vertex AI rationalisent l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Les processus automatisés pour la formation, l'évaluation et le déploiement des modèles garantissent la cohérence et la reproductibilité, cruciales pour les projets d'IA à l'échelle des entreprises. De plus, les capacités intégrées de surveillance et de gestion de la plateforme aident à maintenir la performance des modèles au fil du temps.
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Voir les alternatives à Vertex AI comme Databricks ou OpenAI - ChatGPT.Fonctionnalités Vertex AI
La plateforme ML unifiée de Google pour créer et déployer des solutions d'IA.
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AutoML
AutoML simplifie la création de modèles d'apprentissage automatique en automatisant le processus de préparation des données, d'ingénierie des caractéristiques et de sélection de modèles. Il permet aux utilisateurs de construire des modèles personnalisés de haute qualité sans expertise ML approfondie, réduisant ainsi considérablement le temps de développement.
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Formation personnalisée
La formation personnalisée offre un contrôle total sur le processus de développement du modèle. Elle permet aux data scientists d'utiliser leurs frameworks ML préférés, d'écrire du code de formation personnalisé et d'ajuster les hyperparamètres, permettant ainsi la création de modèles hautement spécialisés et optimisés.
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Modèle Jardin
Model Garden propose une collection soigneusement sélectionnée de modèles pré-entraînés et d'actifs provenant de Vertex AI et de dépôts open-source. Il permet aux utilisateurs de découvrir, tester et déployer des modèles rapidement, accélérant ainsi le développement d'applications d'IA.
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Capacités d'IA générative
Vertex AI fournit un accès aux modèles avancés d'IA générative de Google pour les tâches de texte, de code, d'image et de parole. Les utilisateurs peuvent affiner ces modèles pour répondre à des exigences spécifiques et les déployer dans des applications alimentées par l'IA.
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Outils MLOps
Les outils MLOps de bout en bout de Vertex AI automatisent et rationalisent l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Ces outils facilitent la gestion des versions de modèles, le déploiement, la surveillance et la gestion, garantissant des performances constantes et l'évolutivité des projets d'IA.
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Vertex AI Workbench
Vertex AI Workbench offre un environnement de développement intégré avec des notebooks qui se connectent sans effort à Cloud Storage et BigQuery. Cette intégration permet une exploration, une visualisation et un prétraitement efficaces des données pour les projets ML.
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Surveillance des modèles
Vertex AI Model Monitoring suit les modèles déployés pour le décalage entre l'entraînement et le service ainsi que la dérive des prédictions. Il envoie des alertes lorsque les données de prédiction entrantes s'écartent de manière significative de la base d'entraînement, garantissant ainsi la fiabilité et la performance du modèle au fil du temps.
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Feature Store
Vertex AI Feature Store fournit un référentiel centralisé pour stocker, organiser et servir les données de caractéristiques ML. Il prend en charge à la fois le service de caractéristiques en ligne et hors ligne, permettant une gestion efficace des caractéristiques et leur réutilisation à travers plusieurs projets ML.
Avis sur Vertex AI
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Vertex AI : Avantages & Inconvénients
Avantages
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Plateforme unifiée : Vertex AI intègre diverses fonctions ML, y compris la préparation des données, l'entraînement des modèles, le déploiement et la surveillance, dans une seule plateforme.
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AutoML et options de formation personnalisées : La plateforme offre à la fois des capacités AutoML pour les utilisateurs ayant une expertise ML limitée et des options de formation personnalisées pour les praticiens avancés.
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Intégration transparente avec les services Google Cloud : Vertex AI s'intègre parfaitement avec d'autres services Google Cloud comme BigQuery et Cloud Storage.
Inconvénients
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Potential vendor lock-in : L'utilisation de Vertex AI peut entraîner une dépendance à l'écosystème de Google, rendant difficile le transfert de projets.
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Courbe d'apprentissage pour les flux de travail existants : Transférer du code et des flux de travail préexistants dans Vertex AI peut être un défi.
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Limited customization for advanced users: Highly skilled AI developers or large teams might find the platform's standardized approach limiting
