勞動創造人類,工具進化人類。對於搞开發的朋友而言,谷歌確實是個工具百寶箱!本文探討vertex AI,看看這款工具是如何幫我們快速部署和維護AI模型的吧!

很多朋友可能都知道,vertexAI這款工具是谷歌數十年大規模部署AI的經驗結晶,現在很多大廠都已經利用它來輕松部署和維護自己的AI模型,所以體量更小的中小企業同樣也可以。

雖然現在有大量的用戶使用Vertex AI來訪問和分析數據,並通過它來建立部署和維護高質量機器學習模型和AI應用程序,但vertex AI其實有專門構建的工具、工作流和基礎設施,所以我們都可以通過一個簡單的統一平台進行訪問。

借助Vertex AI,你可以使用面向數據分析師的BigQuery ML等功能,在整個組織中擴展面向开發人員的API庫,此外還可以使用由谷歌爲數據科學家和ML工程師定制的开發平台。

讓我們稍微深入地了解一下細節。

機器學習是建立在數據之上的,vertexAI統一的數據和AI平台可幫助團隊更快地移動部署,並使用跨團隊的通用工具更輕松地訪問數據集,利用完全托管的notebook快速探索數據和構建模型,從AI計算基礎架構中進行選擇,優化集成頂級开源ML框架。

在構建模型時,vertexAI的工具可以幫助團隊快速跟蹤模型开發和實驗,例如,auto ML簡化了從數據採集到模型操作化的復雜機器學習過程,這樣我們的團隊就可以把時間從底層細節上抽離出來,而專注於使用ML來改善業務成果。

一旦部署了模型,vertexAI管道模型監控所具備的N to N的ML Ops功能,就可以有效地降低因維持模型性能和大規模生產所需的綜合成本。

這樣一來,开發團隊就可以更快地行動並專注於業務創新,而且我們也知道並非組織中的每個人都需要構建自定義模型,應用程序开發人員可以利用API庫,無需任何ML經驗就可以構建AI驅動的應用程序。

vertexAI的API支持各種不同的數據類型,也可以承擔圖像到視頻的預測任務。

所以,如果你正在尋找可擴展且易於使用的平台,又或者想要學習一款成功的產品开發經驗,vertex AI無疑都是一個很棒的研究對象。

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