摘要: Vertex AI提供用戶統一的UI和API操作Google雲端服務,透過消除機器學習模型開發的複雜度,讓各機器學習技能等級的用戶都能上手
▲圖片標題(來源:ithome.com)
在開發者大會Google I/O上,Google正式推出了全託管機器學習平臺Vertex AI,該平臺由一系列原本Google內部所使用的機器學習工具組成,讓企業能夠加速人工智慧模型的部署和維護。
Google提到,現今不少資料科學家們使用拼接的機器學習解決方案,不順暢的開發流程,使得模型開發和實驗受到阻礙,進而減少了模型的產出。為了解決這個問題,Google開發了Vertex AI,該平臺讓用戶可以使用統一的UI和API操作Google雲端服務,以簡化建構、訓練和部署大規模機器學習模型的過程。
透過使用Vertex AI,用戶可以更快地將模型從實驗環境,移轉到生產環境中,並且快速發現模式與異常,進而做出更好的預測和決策。Google提到,Vertex AI僅需要其他機器學習平臺,訓練模型所需程式碼的20%,不只大幅降低開發工作負擔,也使得各種專業知識等級的資料科學家和機器學習工程師,都能擁有機器學習操作(MLOps)的能力,以便在整個開發過程中,有效地建構和管理機器學習專案生命周期。
Vertex AI包括了原本就用於Google內部的人工智慧工具,包括電腦視覺、語言處理、對話和結構化資料等。該平臺還提供的一系列MLOps工具,包括可提高實驗速度的Vertex Vizie,和用來共享和重用機器學習功能的Vertex Feature Store,還有可以加速生產環境模型部署的Vertex Experiments。而Vertex AI也支援邊緣人工智慧應用,Vertex ML Edge Manager讓用戶可以使用自動化流程和API,在邊緣部署和監控模型。
Vertex Model Monitoring、ML Metadata與Pipelines一系列MLOps工具,則是透過自助模型維護和可重複功能,簡化端到端機器學習工作流程,使得用戶能夠簡單地管理模型。
Google提到,有4成企業在應用機器學習,所遭遇到的主要障礙,是缺乏專業技術人才。Google將Vertex AI打造成,適合各種技能等級用戶使用的的資料科學和機器學習平臺,Vertex AI包含所有機器學習開發的工具,提供管理資料、開發雛形、進行實驗、部署模型、解釋模型,並進行監控等功能,用戶無需接受專業機器學習訓練,就能夠靈活運用這些功能。
轉貼自: ithome.com
若喜歡本文,請關注我們的臉書 Please Like our Facebook Page: Big Data In Finance
留下你的回應
以訪客張貼回應