Vertex AI: plataforma de IA impulsiona o desenvolvimento de apps de ML

Desenvolver uma aplicação de machine learning engloba diversas etapas, cada uma com desafios específicos. A primeira é identificar qual o problema a ser solucionado, entender as fontes de dados disponíveis e verificar as características ou “features” dentro dos seus data sets.

Depois, você irá adaptar os seus dados para serem utilizados no treinamento de seu modelo, por meio do tratamento de dados nulos e transformação de features categóricas e numéricas. Só assim é possível treinar e otimizar o seu modelo. Com o modelo pronto, você inicia procedimentos de avaliação para entender se ele está realizando predições como esperado. Só depois você implementa o seu modelo em produção para ser usado pelas suas aplicações, seja uso on-line ou uso em batch.

Para simplificar esse processo, o Google Cloud oferece uma plataforma de desenvolvimento chamada Vertex AI. Entenda as vantagens oferecidas por esse recurso e como ele impulsiona o desenvolvimento de aplicações de machine learning e IA generativa.

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Vertex AI: o que é e como funciona?

Além de oferecer a melhor infraestrutura com o Google Cloud, o Google busca ofertar uma plataforma de IA mais abrangente, o Vertex AI, que permite aos clientes construir, implantar e dimensionar modelos de machine learning.

O Vertex AI fornece APIs para modelos de fundação líderes e ferramentas para prototipar rapidamente, ajustar modelos com seus próprios dados e implantar facilmente em aplicativos. Recentemente, o Google anunciou a integração da IA generativa ao Vertex AI, o que representa uma virada de jogo no setor, facilitando ainda mais a criação de aplicações baseadas em machine learning.

Agora, a pesquisa corporativa e as conversas do Vertex AI agora estão disponíveis para o público geral, permitindo que as organizações criem aplicativos de pesquisa e bate-papo (chats) usando seus dados em apenas alguns minutos, com codificação mínima, gerenciamento e segurança de nível empresarial integrados.

Além disso, o Generative AI Studio dentro de Vertex AI oferece ferramentas fáceis de usar para ajustar e personalizar modelos, tudo com segurança. Isso inclui ferramentas de desenvolvedor como Text Embeddings API, que permite aos desenvolvedores criar aplicativos sofisticados com base na compreensão semântica de texto ou imagens, e Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), que incorpora feedback humano para personalizar e melhorar o desempenho do modelo.

Confira as vantagens oferecidas pelo Vertex AI:
– Impulsione o desenvolvimento de aplicações com ML a partir de uma plataforma de dados e IA unificada e de ferramentas para modelos pré-treinados e personalizados
– Crie apps de IA generativa com rapidez e responsabilidade com o Model Garden e o Generative AI Studio
– Implemente práticas de MLOps para escalonar, gerenciar, monitorar e controlar cargas de trabalho de ML com eficiência
– Reduza o tempo e os custos de treinamento com a infraestrutura otimizada

Por meio do Vertex AI, é possível implementar atividades de ciências de dados utilizando o Jupyter Notebooks no Workbench e acessando seus dados onde eles estiverem na cloud, num bucket do Cloud Storage ou num data set do BigQuery, por exemplo.

Para uma abordagem de desenvolvimento low code, é possível usar o Vertex AutoML, onde você treina modelos de forma automatizada para cenários como visão computacional e processamento de linguagem natural. Para cenários mais avançados, onde você busca ter controle sobre cada etapa do treinamento e otimização do modelo, o Vertex AI oferece mecanismos como Vertex Training para facilitar o treinamento do seu modelo, desde um treinamento simples em uma única máquina, até um treinamento distribuído em diversas máquinas com diversos aceleradores, como GPUs ou TPUs.

Impulsione o poder da IA generativa na sua empresa

O Vertex IA fornece acesso facilitado a vários modelos básicos por meio de APIs para desenvolvedores no Model Garden. Isso permite personalizar, treinar e ajustar modelos para atender às suas necessidades com o Generative AI Studio. 

O número de projetos baseados em IA generativa dentre os clientes do Google saltou mais de 150 vezes entre abril e julho de 2023. Os clientes têm acesso a mais de 100 modelos de base, incluindo versões de terceiros e de código aberto populares no Model Garden. Todos otimizados para diferentes tarefas e tamanhos, incluindo texto, bate-papo, imagens, fala, código de software e muito mais. 

O Google Cloud também oferece modelos específicos do setor, como o Sec-PaLM 2 para segurança cibernética, que capacita provedores de segurança globais como a Broadcom; e Med-PaLM 2, voltado a empresas líderes de saúde e ciências biológicas, incluindo Bayer Pharmaceuticals, HCA Healthcare e Meditech.

Acelere a produção de modelos analíticos com Vertex AI

Os cientistas de dados ganham mais autonomia e velocidade com o Vertex IA. Eles são capazes de agir mais rapidamente com ferramentas personalizadas para treinamento, ajuste e implantação de modelos de ML. Esses recursos também ajudam a reduzir o tempo e o custo de treinamento com uma infraestrutura de IA otimizada. 

Criar um projeto de ML fica fácil com o Model Garden, um local único para acessar uma ampla variedade de APIs, modelos de base e modelos de código aberto. Isso facilita a criação de diversos fluxos de trabalho, incluindo o uso direto de modelos, o ajuste de modelos no Generative AI Studio ou a implantação de modelos em um notebook de ciência de dados. 

Impulsione práticas de MLOps de ponta a ponta

A plataforma também dispõe de ferramentas desenvolvidas especificamente para que cientistas de dados e engenheiros de ML automatizem, padronizem e gerenciem projetos de ML de maneira eficiente e responsável durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento. 

Com o Vertex AI, os times conseguem treinar, testar, monitorar, implantar e controlar modelos de ML facilmente em grande escala, reduzindo o trabalho necessário para manter o desempenho do modelo em produção e capacitar cientistas de dados e engenheiros de ML para se concentrar no código de inovação. 

Integração de dados e IA

Graças ao Vertex AI Workbench, a Vertex AI é nativamente integrada ao BigQuery, Dataproc e Spark. É possível usar o BigQuery ML para criar e executar modelos de machine learning no BigQuery usando consultas SQL padrão em planilhas e ferramentas de Business Intelligence existentes, ou pode exportar conjuntos de dados de BigQuery diretamente no Vertex AI Workbench e executar seus modelos de lá.

Crie apps com pouco e nenhum código

O Vertex AI propicia recursos com pouco código e recursos de treinamento para que os profissionais com uma ampla variedade de conhecimentos possam aproveitar cargas de trabalho de machine learning. Com o Generative AI Studio, os desenvolvedores podem ajustar e implantar modelos básicos para casos de uso por meio de uma IU simples. Com as APIs prontas para uso, os desenvolvedores podem recorrer facilmente a modelos pré-treinados para resolver problemas reais rapidamente.

Conte com uma infraestrutura de IA aberta e flexível

A plataforma também simplifica a implantação de modelos de ML para fazer previsões (inferência) com o melhor custo-benefício para qualquer caso de uso. Fornece uma ampla seleção de infraestrutura de ML e opções de implantação de modelo para ajudar a atender a todas as suas necessidades de inferência de ML.

Trata-se de um serviço totalmente gerenciado e integrado às ferramentas de MLOps. Com isso, é possível escalonar a implantação de modelos, reduzir custos de inferência, gerenciar modelos com mais eficiência na produção e reduzir a carga operacional.

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