Google Cloud Vertex AI : voici ce que vous devez savoir

Google a travaillé dur pour aider les scientifiques des données ou les chercheurs en intelligence artificielle (IA) avec des outils faciles à utiliser et accessibles.

Certaines des offres populaires de Google incluraient TensorFlow et Google Colab. Pour aller encore plus loin, des outils tels que Cloud AI, Cloud AutoML et BigQueryML ont également été introduits dans Google Cloud Platform pour faciliter la tâche des scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique.

Compte tenu de l'arsenal d'outils d'IA disponibles, il s'agit souvent d'un processus qui implique des allers-retours pour analyser les données, former des modèles, les déployer en production et les surveiller.

Avec Vertex AI de Google, toutes ses offres cloud seront disponibles sous un même toit, géré pour vous.

Qu'est-ce que Vertex AI ?

Vertex AI est une plate-forme d'apprentissage automatique gérée qui vous fournit tous les services cloud de Google en un seul endroit pour déployer et maintenir des modèles d'IA.

Tout est-il lié à l'IA et au machine learning dans Google Cloud Platform ? Oui, probablement.

Google s'assure que les services continuent de fonctionner pour ne pas affecter votre flux de travail. Ainsi, vous n'avez pas à vous soucier de la maintenance de l'infrastructure.

Considérant qu'il s'agit d'une plate-forme « gérée », il automatise les choses pour vous et vous permet de vous concentrer sur des choses plus importantes dans un flux de travail d'apprentissage automatique. Avec Vertex AI, Google cible les débutants pour offrir une facilité d'utilisation et les experts pour gagner du temps pour les tâches de base.

Cela rend les modèles de formation beaucoup plus faciles, avec près de 80 % de lignes de code en moins nécessaires (comme ils le prétendent officiellement) par rapport à d'autres plateformes d'IA concurrentes comme Azure Machine Learning.

La vidéo officielle ci-dessous donne de nombreuses informations techniques sur Vertex AI et comment cela affecte votre flux de travail d'apprentissage automatique typique.

Vertex AI favorise les MLOps

L'IA a un énorme potentiel d'innovation pour les entreprises. Mais sa mise en œuvre efficace est un défi constant. Par conséquent, MLOps est une approche qui est de plus en plus encouragée pour rendre les choses efficaces.

Au cas où vous ne le sauriez pas, MLOps encourage l'automatisation pour déployer rapidement un modèle prêt pour la production avec un minimum de risques. Cela garantit également la qualité et permet de gagner du temps.

Vertex AI de Google est une plate-forme en tant que service pour l'apprentissage automatique et les développeurs d'IA afin d'encourager les MLOps dans l'industrie.

Google Vertex AI : Présentation des fonctionnalités

Si vous êtes un passionné d'apprentissage automatique ou d'IA, vous savez probablement ce que vous voulez faire avec Vertex AI.

Mais, pour vous donner une longueur d'avance, permettez-moi de souligner les principales fonctionnalités de Vertex AI.

Un flux de travail d'apprentissage automatique unifié

Techniquement, vous pouvez utiliser des outils tels que AutoML, Explainable, Vizier, Edge Manager, etc. pour travailler sur des modèles d'apprentissage automatique. Et, tout ce qui est accessible à partir d'une seule plate-forme devrait changer la donne.

Vous pouvez également utiliser un code personnalisé pour vous entraîner et conserver tout ce dont vous avez besoin pour être stocké dans un référentiel central.

API préformées

Non seulement pour simplifier votre flux de travail, mais pour accélérer les choses, vous disposez d'API pré-entraînées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, etc.

Vous pouvez les intégrer facilement dans vos applications existantes ou simplement créer une nouvelle application en utilisant cela. Ainsi, vous n'aurez peut-être pas besoin de rechercher d'autres plates-formes d'API d'IA pour effectuer votre travail.

Si vous travaillez à développer quelque chose d'innovant mais simple, Vertex AI de Google peut vous aider à développer la solution en un rien de temps, avec les API pré-formées disponibles.

Non seulement l'effort réduit, mais même vous avez une expérience minimale ; cela devrait aider.

Intégration transparente des données à l'IA

Il n'est pas surprenant que BigQueryML soit couramment utilisé pour créer et exécuter des modèles de machine learning à l'aide de requêtes SQL.

Avec Vertex AI, vous pourrez y accéder et exporter des ensembles de données dans la plate-forme pour l'intégrer au flux de travail. Ainsi, vous obtenez une intégration de bout en bout.

Prise en charge de tous les frameworks Open Source

Chaque framework open source est différent et pourtant utile. Vous devrez peut-être vous adapter à différents workflows lors du déploiement d'un modèle PyTorch et d'un modèle TensorFlow.

Et Google Vertex AI ajoute la prise en charge de tous ces modèles open source, y compris scikit-learn.

Cela vous aide à aborder tous les modèles de la même manière, qu'ils soient codés de manière personnalisée ou créés à l'aide d'AutoML.

Avantages de Vertex AI

Bien que MLOps en soit un, Vertex AI présente quelques autres avantages importants. Certains des plus importants à souligner seraient :

Économiser de l'argent et du temps pour l'infrastructure

Vertex AI vous aidera à réduire le coût de mise en place de votre propre infrastructure (via Kubernetes, par exemple) car vous payez pour ce que vous utilisez.

En outre, cela devrait réduire considérablement l'effort de configuration ou de gestion de votre propre infrastructure pour former des modèles d'apprentissage automatique.

Ainsi, même des analystes ou des chercheurs ayant une expérience minimale peuvent aider à faire certains travaux.

Parfait pour les débutants et les experts

Étant donné que vous faites beaucoup de choses sans les coder (ou les configurer) vous-même, cela devient un excellent choix pour les débutants. Il offre une courbe d'apprentissage facile pour former et déployer des modèles d'apprentissage automatique.

Cela me rappelle également l'une de nos ressources qui répertorie certains cours en ligne pour l'IA si vous êtes un apprenant en herbe.

Et pour les experts, cela permet de gagner du temps en fournissant des API pré-formées et un accès à divers outils gérés pour réaliser des tâches/fonctions de base.

ouvre la voie à la résolution de tâches de plus en plus complexes

Google Vertex AI facilite le flux de travail d'apprentissage automatique. Ainsi, toute personne confrontée à un problème simple aura une solution rapide.

Et cela aidera plus de gens à résoudre des problèmes de plus en plus complexes car ils n'ont pas à se soucier du strict minimum.

Réduit les risques pour les déploiements de production

Même s'il ne s'agit pas d'un examen de Google Vertex AI, cela devrait aider à réduire le risque que les modèles soient prêts pour le déploiement.

Par conséquent, des solutions peuvent être mises en œuvre en toute confiance pour résoudre les problèmes de manière transparente.

Commencer à utiliser Google Vertex AI

Avant de vous lancer, il est important de noter que de nombreux outils disponibles sont encore en préversion (sous réserve de modifications). Il n'est donc peut-être pas encore prêt pour les heures de grande écoute.

Vous obtenez 300 $ de crédits gratuits lorsque vous vous inscrivez à l'essai Google Cloud Platform à utiliser dans les 90 jours. Les tarifs doivent être les mêmes pour les offres de la plate-forme AI - vous pouvez consulter la page de tarification officielle pour plus de détails.

Rendez-vous sur la page du produit Google Vertex AI pour commencer.

Et si vous êtes curieux, vous pouvez explorer quelques premières critiques et tests effectués par certains des professionnels travaillant dans l'industrie.