Vertex AI: como implementar modelos de machine learning?

Quer impulsionar a adoção de inteligência artificial e machine learning em sua organização? As integrações de ferramentas da Vertex AI, plataforma de inteligência artificial do Google, permitem criar e implantar aplicações de visão computacional de modo simplificado.

Um dos principais fatores que atraem as empresas para o Google Cloud é a capacidade que a plataforma de nuvem oferece para tornar os dados mais acessíveis e facilitar a transformação de dados em insights. Não é à toa que mais de 800 empresas de software utilizam o “Data Cloud”, ecossistema de dados na nuvem do Google, para desenvolver seus produtos.

Por meio do Data Cloud, as companhias dos mais diversos segmentos conseguem explorar dados de negócios, combinando flexibilidade e inteligência. Esta nova integração da Vertex AI Google fortalece ainda mais essa proposta. Entenda a seguir como funciona!

O que é Vertex AI?

Vertex AI é uma plataforma de IA mais abrangente que permite aos clientes construir, implantar e dimensionar modelos de machine learning. A solução oferece diversos recursos para criar e usar IA generativa, como ferramentas de IA, recursos de pesquisa e conversa, mais de 130 modelos básicos. 

Assim, a Vertex AI facilita a automação, padronização e gestão de projetos de Machine Learning, bem como suas ferramentas modulares, colaboração entre equipes, avaliação de modelos, orquestração de fluxos de trabalho, registro e gerenciamento de modelos, Feature Store e monitoramento avançado. Confira as vantagens de se usar a Vertex AI:

Plataforma unificada:

É uma plataforma única que reúne todos os serviços em nuvem do Google. Isso simplifica a construção, implantação e dimensionamento de modelos de aprendizado de máquina (ML). Além disso, garante a operação contínua dos serviços, minimizando interrupções no fluxo de trabalho.

Ideal para iniciantes ou especialistas:

A Vertex AI facilita o trabalho de iniciantes, mas também economiza tempo para especialistas, uma vez que permite treinar modelos com menos codificação. 

Principais recursos:

Interface de usuário unificada para todos os fluxos de trabalho de ML e integração com estruturas de código aberto. Inclui novos modelos de IA para geração de texto, imagem e código, além de incorporar modelos de terceiros (como Anthropic e Meta), proporcionando aos desenvolvedores uma variedade de recursos.

APIs pré-treinadas:

Fornece fácil integração para aplicativos com APIs focadas em vídeo, visão e processamento de linguagem.

Integração ponta a ponta:

Integração perfeita com outros serviços do Google Cloud, gerenciamento eficiente de dados e IA. Em conjunto com o BigQuery, por exemplo, oferece suporte ao desenvolvimento de soluções abrangentes de dados para IA. Outra integração importante é com o Cloud Spanner, sobre a qual detalharemos a seguir!

Benefícios da Integração do Cloud Spanner com a Vertex AI

O Cloud Spanner, do Google Cloud, é um banco de dados relacional totalmente gerenciado que proporciona consistência e disponibilidade em qualquer escala. A solução é utilizada por organizações de todos os tamanhos em setores como serviços financeiros, varejo e jogos para executar seus aplicativos de missão crítica.

No entanto, nem sempre a execução de aplicativos críticos é suficiente. Muitas empresas querem reagir a eventos de negócios ou clientes com mais rapidez e escalabilidade, aproveitando modelos de aprendizado de máquina (machine learning — ML) em vez de depender de ações manuais.

Tarefas como detecção de fraude, negociação algorítmica e detecção de bot são sensíveis ao tempo de resposta e podem ter cargas imprevisíveis. A integração do Spanner com a Vertex AI, a plataforma de ML do Google Cloud, permite que os usuários aproveitem os modelos de ML na Vertex AI por meio de uma consulta SQL simples no Spanner.

A integração com a Vertex AI unifica os bancos de dados operacionais e a IA, simplificando o consumo de modelos de machine learning publicados e tornando mais rápida a criação de aplicativos baseados em IA. Ou seja, a partir da integração, os desenvolvedores conseguem aproveitar a IA generativa usando apenas consultas SQL familiares.

Esta integração direta com o Spanner reduz a barreira de entrada para adicionar machine learning a aplicativos. Além disso, fornece menor latência e tempos mais curtos de retenção de bloqueios de transação, reduzindo a contenção de bloqueio, um benefício importante para sistemas transacionais ocupados.

Vertex AI e Cloud Spanner: Como Funciona a Integração?

Os desenvolvedores de aplicativos geralmente têm largura de banda limitada para integrar serviços de ML a um aplicativo, pois isso requer uma curva de aprendizado e sobrecarga de manutenção de longo prazo. Esses desenvolvedores precisam criar um módulo separado em seu aplicativo ou um aplicativo/serviço para interagir com serviços de ML como a Vertex AI.

Este módulo envia dados para o modelo de previsão da Vertex AI e transmite resultados para o aplicativo que decidirá com base nos resultados. Essa implementação leva à expansão do aplicativo e adiciona latência à tomada de decisões. 

A integração do Spanner ao Vertex AI resolve justamente essas barreiras. Ela permite que os desenvolvedores acessem facilmente modelos criados por cientistas de dados e os apliquem em transações de banco de dados usando SQL.

Da mesma forma, o BigQuery ML oferece suporte nativo ao ML para facilitar o uso de modelos de machine learning nos aplicativos, mas com uma distinção: a integração da Vertex AI com o Cloud Spanner permite que previsões sejam feitas em transações ao vivo, enquanto o BigQuery ML analisa transações que já foram concluídos em dados armazenados no BigQuery. 

A integração da Vertex AI ao Spanner é útil para casos de uso como detecção de fraude ou detecção de usuários suspeitos, onde uma empresa deseja tomar a melhor decisão possível durante a transação ou evento em vez de detectar uma decisão ruim posteriormente.  

Conclusão

A integração entre Vertex AI e Cloud Spanner oferece benefícios tanto em desempenho quanto na experiência do usuário e redução de custos:

• Diminui a barreira de entrada e complexidade de adicionar machine learning (ML) aos aplicativos, fornecendo uma experiência de usuário muito mais suave.
• Fácil acesso aos modelos de ML de regressão e classificador hospedados na Vertex AI por meio da interface do GoogleSQL;
• Interface SQL simples, coerente e familiar para facilitar a transformação de dados e os cenários de exibição de ML no nível de escala do Cloud Spanner;
• Menor latência e tempos mais curtos de retenção de bloqueios de transação, uma vez que elimina diretamente os ciclos de ida e volta extras entre um nó de computação que executa um cliente do Cloud Spanner e o serviço da Vertex AI;
• Melhor capacidade/paralelismo, já que a integração é executada na infraestrutura de processamento de consultas distribuídas do Cloud Spanner, que fornece suporte à execução de consultas altamente carregável em paralelo.
• A integração da Vertex AI com o Spanner usa a capacidade de computação do Cloud Spanner para mesclar os resultados dos cálculos de ML e a execução de consulta SQL, eliminando a necessidade de provisionar uma computação extra (por exemplo, no Compute Engine ou no Google Kubernetes Engine) para isso.
• A integração utiliza a capacidade de computação do Cloud Spanner para mesclar os resultados dos cálculos de ML e a execução de consulta SQL, eliminando a necessidade de provisionar uma computação extra (por exemplo, no Compute Engine ou no Google Kubernetes Engine).

Aproveite todas as vantagens desta integração para impulsionar a adoção de IA e ML na sua empresa! A Geoambiente possui uma equipe de especialistas certificados para ajudar sua empresa a extrair todo o potencial da integração entre Vertex AI e Cloud Spanner. 

Geoambiente é parceira premier do Google Cloud e oferece ao mercado a solução Google Cloud enquanto plataforma, além de serviços desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.