O Google Vertex AI é uma plataforma de machine learning totalmente gerenciada, projetada para cientistas de dados, engenheiros de ML e desenvolvedores que precisam construir, treinar e implantar modelos em escala. Atende organizações de todos os tamanhos, especialmente aquelas que buscam automatizar fluxos de trabalho de ML e incorporar práticas de MLOps. Entre suas funcionalidades principais estão o suporte a modelos AutoML e personalizados, um repositório centralizado de modelos e ferramentas para monitoramento e gestão do ciclo de vida dos modelos. O Vertex AI simplifica todo o processo de ML, desde o desenvolvimento até a operação.

Quais são os principais recursos do Google Vertex AI?

Ambiente de desenvolvimento integrado com Vertex AI Workbench

O Vertex AI Workbench oferece um ambiente baseado no Jupyter, integrado aos serviços do Google Cloud, permitindo explorar dados, treinar modelos e implantá-los em uma única interface.

• Acesso direto ao BigQuery, Cloud Storage e outros serviços do Google Cloud.

• Compatível com frameworks como TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.

• Controle de versões e rastreamento de experimentos integrados.

AutoML para criação automatizada de modelos

As capacidades de AutoML do Vertex AI permitem treinar modelos de alta qualidade automaticamente, sem exigir experiência profunda em machine learning.

• Suporta dados tabulares, imagens, texto e vídeo.

• Automatiza pré-processamento, engenharia de atributos e escolha do modelo.

• Fornece métricas de avaliação e explicações das previsões.

Treinamento e implantação de modelos personalizados

O Vertex AI também oferece suporte ao treinamento de modelos personalizados com código próprio, utilizando a infraestrutura gerenciada do Google.

• Suporte para treinamento distribuído e ajuste de hiperparâmetros.

• Implantação em endpoints escaláveis para inferência online.

• Integração com pipelines CI/CD para automação de workflows.

Registro de modelos do Vertex AI

O registro de modelos serve como um repositório central para gerenciar os modelos durante todo o seu ciclo de vida.

• Registro com metadados e etiquetas customizáveis.

• Controle de versões e histórico de implantações.

• Integração com o Vertex AI Pipelines para automação de processos.

Ferramentas de MLOps para gestão do ciclo de vida

O Vertex AI oferece um conjunto completo de ferramentas de MLOps para automatizar, monitorar e gerenciar modelos em produção.

• Vertex AI Pipelines: orquestração automatizada de workflows ML com Kubeflow Pipelines.

• Vertex AI Feature Store: gerenciamento e fornecimento de atributos para treinamento e inferência.

• Vertex AI Model Monitoring: monitoramento contínuo para detectar desvios e perda de desempenho.

Por que escolher o Google Vertex AI?

• Plataforma unificada: reúne engenharia de dados, desenvolvimento de modelos e MLOps em uma única solução.

• Alta escalabilidade: adequada desde experimentação inicial até produção em larga escala.

• Flexibilidade: combina AutoML e desenvolvimento personalizado com diferentes frameworks.

• Integração com Google Cloud: compatível com BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e outros serviços.

• Eficiência operacional: ferramentas integradas para versionamento, automação e monitoramento de fluxos de ML.