摘要： Google 在今年的開發者大會 Google I/O 上發布了 Vertex AI，這是一個全新的代管式機器學習平台，將 AutoML、AI Platform 整合到統一的 API、客戶端庫和用戶介面中。
▲圖片標題(來源： Shuttetstock)
Vertex AI，可視為 Google 對現有人工智慧平台的品牌重塑，也會涵蓋到 MLOps 服務來簡化機器學習開發流程，目的是幫助開發人員利用 Google 的 AI 工具，更快部署、維護 AI 模型，等同於亞馬遜 SageMaker 等市場既有服務的競爭對手。
現有機器學習服務，減少 AI 模型中 80% 的程式碼量
Vertex AI 的推出，是 Google Cloud 團隊經過大量反覆省思迭代的結果，Craig Wiley ，Google Cloud AI 平台產品管理總監表示：「在我看來，企業的機器學習正處於危機之中」。 他認為，市場對於機器學習的認知和使用方式，必須有所改變，否則最後都會走入死胡同。曾任職於 AWS SageMaker AI 服務總經理的他也強調，這次推出 Vertex AI 的一大目標是縮短這些企業實現投資回報的時間，確保模型建構的效率跟價值。
具備不同知識和技能水平的開發人員、資料科學家，可以透過 Vertex 這一平台快速訓練模型。 據 Google 所述，和一些競爭對手相比，訓練模型所需的程式行數減少了約 80%，並且全面導入 MLOps 來管理這些模型的完整生命週期。 為了給各式各樣的開發人員正確的切入點，Vertex 服務提供了三個介面：拖拉工具、進階用戶 Notebook 開發環境，以及 BigQuery ML — Google 旗下使用標準 SQL 查詢，以便在自家 BigQuery 資料倉儲建立並執行機器學習模式的工具。 平台服務還整合了 Google 的 AI 優化器 Vizier，可以自動調整機器學習模型中的超參數，這有助減少調整模型所需的時間，讓工程師更有效運行更多測試實驗。 「特徵存儲」（Feature Store）的功能，可讓開發人員使用、共享和重複利用機器學習特徵和實驗，以幫助他們加快選擇模型的流程，並部署到生產環境中。
具體來說，Vertex AI 有什麼特徵呢？
特徵 1：支持開源框架
Vertex AI 支援許多開源框架，包含 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn，透過用於訓練和預測的自定義容器支持眾多機器學習框架。
特徵 2：貫穿 ML 工作流程的 UI
在整合性的 UI 和 API 之下，串聯 Google Cloud 服務用於機器學習構建 ，開發人員可以使用 AutoML 或自定義程式碼來訓練或比較模型，而中央模型存儲庫，將不同場域蒐集回來的演算法模型整合，部署到待解決的新問題端點。
特徵 3：預訓練 API
Vertex AI 擁有用於視覺、自然語言、影片的預訓練 API，可以合併到現有的應用程式中，也能跨不同應用場景構建新應用程式，例如 Translation 和 Speech to Text。 AutoML 讓開發人員根據專案需求訓練高品質模型，例如，開發人員可以提供給 Vertex 一個預算，系統就會在該預算範圍內訓練出最好的模型。
特徵 4：數據匯整
開發人員可以利用 BigQuery ML 在現有工具和表格上使用標準 SQL 查詢來創建和執行機器學習模型。或者，可以將數據集從 BigQuery 導出到 Vertex AI，有利於在數據到整個 AI 生命週期進行一體化整合。
一系列的 MLOps 工具，Vertex AI 全面簡化 AI 模型開發工作
據 Google 所述，Vertex AI 平台相較於競品，只需要約 20% 程式碼就可訓練模型，且 就算使用者沒有經過正式的 ML 培訓，缺乏專業知識，依然可以使用此平台，因為其中提供了機器學習所需的相關 MLOps 工具 ，從管理資料、開發雛形、進行實驗、部署模型、解釋模型，到進行監控，都可以相對簡易上手。 「在構建 Vertex AI 時，我們有兩個目的：讓資料科學家和工程師擺脫 Coding 的繁冗，再創造產業的轉變，讓每個人都能從 AI 從前期測試的煉獄中順利跳轉到全面生產。」Google 雲端人工智慧和產業解決方案副總裁 Andrew Moore 說，「我們對於這個平台感到非常有信心，因為它可以為新一代人工智慧進行認真的部署，這將賦予資料科學家和工程師能力，去執行有成就感、創造性的工作。」
轉貼自： TechOrange
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