La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una palabra de moda en el sector tecnológico, y empresas de todos los tamaños buscan integrarla en sus operaciones. Dos de las plataformas de IA más populares son Google Vertex AI y Amazon SageMaker. Ambas ofrecen potentes herramientas para desarrollar modelos de aprendizaje automático, pero ¿cuál es la más adecuada para su empresa? En esta entrada de blog, analizaremos en profundidad Google Vertex AI frente a SageMaker, comparando características clave como el precio, la facilidad de uso y la escalabilidad para ayudarte a tomar una decisión informada.
Este artículo proporcionará a los lectores un análisis en profundidad de Google Vertex AI y SageMaker. Al examinar detenidamente sus características, costes y pros y contras, los particulares y las empresas pueden tomar decisiones bien fundadas a la hora de utilizar estas plataformas para sus necesidades de aprendizaje automático y ciencia de datos. Por lo tanto, si está interesado en Google Vertex AI vs SageMaker, siga leyendo para obtener una revisión y comparación exhaustivas.
Introducción: Google Vertex AI y SageMaker
Google Vertex AI y SageMaker son dos plataformas líderes en el campo del aprendizaje automático y la ciencia de datos. En este artículo analizaremos en profundidad y compararemos estas plataformas, centrándonos específicamente en sus características, costes, ventajas y desventajas. Comprender los puntos fuertes y débiles de cada plataforma es crucial para las empresas y los particulares que buscan aprovechar el poder del aprendizaje automático en sus operaciones.
Google Vertex AI, desarrollada por Google, y SageMaker, desarrollada por Amazon Web Services (AWS), son plataformas basadas en la nube que ofrecen amplias capacidades de aprendizaje automático. Antes de entrar en detalles, es importante comprender la importancia de elegir la plataforma adecuada. En el mundo actual, impulsado por la tecnología, las empresas necesitan plataformas de aprendizaje automático eficientes y sólidas para gestionar, analizar y dar sentido a sus datos. Tanto si eres un científico de datos, un desarrollador o un profesional de empresa, contar con una plataforma fiable es esencial para el éxito de los proyectos de aprendizaje automático.
En la siguiente sección, proporcionaremos una visión general de Google Vertex AI, discutiendo sus características clave, funcionalidad y cómo se destaca en el mercado. A continuación, se ofrecerá una visión general de SageMaker, destacando sus ofertas y capacidades únicas. Al examinar estas plataformas una al lado de la otra, podemos comprender mejor sus similitudes y diferencias, lo que nos permite tomar decisiones informadas a la hora de elegir la plataforma adecuada para nuestras necesidades específicas.
Para obtener una visión completa, compararemos las características de Google Vertex AI y SageMaker en detalle. Esta comparación abarcará diversos aspectos, como la gestión de datos, la formación de modelos y las opciones de implantación. Además, analizaremos las implicaciones económicas del uso de estas plataformas, incluidos factores como los modelos de fijación de precios y la asignación de recursos. Teniendo en cuenta las ventajas y desventajas de cada plataforma, podemos evaluar cuál se ajusta mejor a nuestros requisitos.
Visión general de Google Vertex AI
Google Vertex AI es una potente e innovadora plataforma de aprendizaje automático ofrecida por Google Cloud. Su objetivo es competir con Amazon SageMaker, proporcionando a los usuarios funciones y herramientas sólidas para la gestión de datos, la formación y el despliegue de modelos de aprendizaje automático. Vertex AI incluye una amplia gama de funciones que la convierten en una plataforma de referencia tanto para principiantes como para científicos de datos experimentados.
Una de las principales ventajas de Google Vertex AI es su perfecta integración con otros servicios de Google Cloud. Permite a los usuarios aprovechar el amplio conjunto de herramientas de Google Cloud para el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos. La plataforma también ofrece funciones de aprendizaje automático de máquinas (AutoML), lo que simplifica el proceso de desarrollo de modelos y permite a los usuarios crear e implantar modelos rápidamente con una intervención manual mínima.
En términos de escalabilidad, Google Vertex AI brilla con luz propia. Ofrece entrenamiento distribuido en grandes conjuntos de datos, lo que permite a los usuarios entrenar modelos de forma eficiente en la potente infraestructura de Google Cloud. Además, la plataforma ofrece contenedores y conductos de aprendizaje automático predefinidos que facilitan la implantación y gestión de modelos.
Otra característica clave de Google Vertex AI es su capacidad para admitir una amplia variedad de marcos y bibliotecas de aprendizaje automático. Desde TensorFlow hasta PyTorch, la plataforma permite a los usuarios trabajar con las herramientas con las que se sientan más cómodos, lo que aporta flexibilidad y facilidad de uso.
En general, Google Vertex AI ofrece un conjunto sólido y completo de funciones para el desarrollo y la implantación del aprendizaje automático. Compite bien con Amazon SageMaker, proporcionando a los usuarios una potente alternativa para sus necesidades de aprendizaje automático. Tanto si eres un principiante como un científico de datos experimentado, merece la pena tener en cuenta Google Vertex AI para tu próximo proyecto de aprendizaje automático.
Visión general de SageMaker
SageMaker es una plataforma de aprendizaje automático ofrecida por Amazon Web Services (AWS) y es uno de los actores destacados en el mercado cuando se trata de soluciones de aprendizaje automático basadas en la nube. Como parte de nuestro análisis en profundidad comparando Google Vertex AI y SageMaker, vamos a sumergirnos en una visión general de SageMaker para entender sus características y capacidades clave.
SageMaker proporciona un completo conjunto de herramientas y servicios que simplifican el proceso de creación, formación y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Con SageMaker, los usuarios tienen acceso a una amplia gama de algoritmos, marcos y modelos preconstruidos, lo que facilita la puesta en marcha de proyectos de aprendizaje automático. La plataforma también ofrece funciones AutoML, que permiten a los usuarios automatizar la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros, agilizando aún más el flujo de trabajo del aprendizaje automático.
La gestión de datos es un aspecto crucial del proceso de aprendizaje automático, y SageMaker destaca en este ámbito. Proporciona un sistema centralizado de gestión de datos que permite a los usuarios almacenar, organizar y acceder fácilmente a grandes conjuntos de datos. Además, SageMaker se integra con varias fuentes de datos, lo que facilita la incorporación de datos externos para la formación y el análisis.
Una de las características más destacadas de SageMaker es su escalabilidad y flexibilidad. Puede gestionar trabajos de formación a gran escala y distribuir eficazmente el procesamiento entre varias instancias. De este modo se optimizan los tiempos de entrenamiento, lo que agiliza el desarrollo de modelos y la experimentación.
SageMaker también ofrece funciones completas de supervisión y gestión de modelos. Ofrece herramientas integradas para el seguimiento del rendimiento de los modelos, la detección de anomalías y la gestión de las versiones de los modelos. Así es más fácil asegurarse de que los modelos funcionan bien en producción y se facilita la mejora continua.
Comparación de funciones: Google Vertex AI vs SageMaker
Ahora que hemos explorado las características y capacidades individuales de Google Vertex AI y SageMaker, vamos a compararlos uno al lado del otro. Ambas plataformas ofrecen sólidas soluciones de aprendizaje automático y gestión de datos, pero hay que tener en cuenta algunas diferencias clave.
En lo que respecta al proceso de formación, Google Vertex AI destaca por sus capacidades AutoML. Esta función automatiza gran parte del proceso de desarrollo de modelos, por lo que resulta adecuada para usuarios con conocimientos limitados de aprendizaje automático. SageMaker, por su parte, ofrece un enfoque más flexible y personalizable, que permite a los usuarios ajustar sus modelos en función de sus necesidades específicas.
En términos de integración en la nube, ambas plataformas sobresalen, ya que Google Vertex AI aprovecha Google Cloud y SageMaker funciona con Amazon Web Services (AWS). Sin embargo, si ya ha invertido mucho en el ecosistema en la nube de alguna de las dos plataformas, puede que le resulte más conveniente quedarse con la plataforma respectiva.
En cuanto a costes, SageMaker ofrece opciones más rentables para el almacenamiento de datos y los recursos informáticos. Además, SageMaker ofrece una estructura de precios transparente, lo que facilita a los usuarios la estimación de costes. Google Vertex AI, por otro lado, tiene un modelo de precios más complejo que puede requerir una supervisión cuidadosa para evitar gastos inesperados.
En última instancia, la elección entre Google Vertex AI y SageMaker depende de tus necesidades y preferencias específicas. Si necesita una solución más fácil de usar y automatizada, Google Vertex AI podría ser la opción ideal. Sin embargo, si prioriza la flexibilidad y la rentabilidad, SageMaker podría ser más adecuado. Antes de tomar una decisión, es esencial revisar y comparar a fondo ambas plataformas en función de sus necesidades.
Análisis de costes: Google Vertex AI frente a SageMaker
Cuando se trata de precios, es esencial evaluar los gastos que implica cada plataforma para tomar una decisión informada. Tanto Google Vertex AI como SageMaker ofrecen modelos de precios competitivos, pero es fundamental que evalúes tus necesidades específicas y tu presupuesto antes de tomar una decisión.
Google Vertex AI ofrece un modelo de precios de pago por uso, que permite a los usuarios pagar por lo que utilizan. Esta flexibilidad le garantiza que sólo pagará por los recursos y servicios que necesite, lo que la convierte en una opción rentable para muchos usuarios. Sin embargo, siempre es aconsejable controlar cuidadosamente su uso, ya que los costes pueden acumularse rápidamente si no se gestionan con eficacia.
Por otro lado, SageMaker también ofrece un modelo de precios de pago por uso, pero puede requerir una comprensión más detallada de la estructura de precios para estimar con precisión los gastos. Aunque los precios pueden ser un poco complicados, ofrece varias opciones de precios, incluyendo instancias, almacenamiento y costes de transferencia de datos. Es crucial analizar sus requisitos específicos para asegurarse de que selecciona el plan de precios más adecuado dentro del ecosistema de SageMaker.
Al comparar el coste de utilizar Google Vertex AI y SageMaker, es esencial tener en cuenta factores como el almacenamiento de datos, los costes de formación y despliegue, y cualquier servicio adicional necesario para sus proyectos de aprendizaje automático. Si evalúa detenidamente estos aspectos, podrá tomar una decisión informada que se adapte tanto a su presupuesto como a los requisitos de su proyecto.
Recuerde que cada plataforma tiene su propio conjunto de características y modelos de precios, por lo que es crucial que se tome su tiempo y las revise a fondo antes de decidirse por una. Pasemos a la siguiente sección para explorar las ventajas y desventajas de cada plataforma, ayudándole a tomar la decisión más informada para sus proyectos de aprendizaje automático.
Parece que AWS tiene una ventaja sobre GCP cuando se trata de precios asequibles para requisitos de bajas especificaciones, gracias a sus instancias de ráfaga t3 que son ideales para ejecutar portátiles experimentales. Por otro lado, aunque GCP puede ofrecer costes más bajos en las instancias de inferencia y GPU, su estructura de precios es excesivamente enrevesada y difícil de comprender. Esta falta de transparencia puede ser un gran inconveniente a la hora de tomar decisiones informadas sobre los servicios de computación en nube.
Ventajas y desventajas de cada plataforma
Pasando a la sexta sección de nuestro análisis en profundidad, vamos a sumergirnos en las ventajas y desventajas de cada plataforma: Google Vertex AI y SageMaker. Ambas plataformas ofrecen una serie de características y capacidades para el aprendizaje automático y las tareas de ciencia de datos, pero también vienen con su propio conjunto de pros y contras.
Empezando por Google Vertex AI, una de sus principales ventajas radica en su perfecta integración con el ecosistema de Google Cloud. Esto facilita a las empresas que ya utilizan Google Cloud la incorporación del aprendizaje automático a sus flujos de trabajo. Además, Vertex AI proporciona una interfaz fácil de usar y ofrece ajuste automático de hiperparámetros, lo que puede ahorrar tiempo y esfuerzo en el entrenamiento del modelo.
Sin embargo, un inconveniente de Google Vertex AI es su limitada disponibilidad de modelos preconstruidos en comparación con SageMaker. Esto puede suponer una desventaja para los usuarios que necesiten una mayor variedad de modelos preentrenados para sus casos de uso específicos. Además, algunos usuarios han informado de dificultades para depurar y solucionar problemas de sus modelos en el entorno Vertex AI.
Por otro lado, SageMaker, una plataforma ofrecida por Amazon Web Services (AWS), cuenta con una amplia colección de modelos pre-construidos, por lo que es una opción para los usuarios que necesitan un modelo listo para usar para tareas específicas. SageMaker también ofrece sólidas funciones de gestión de datos y proporciona un completo conjunto de herramientas para la formación e implantación de modelos.
Mientras que Google Vertex AI brilla por su integración perfecta y su interfaz intuitiva, SageMaker ofrece una gama más amplia de modelos preconstruidos y herramientas avanzadas de gestión de datos. Los usuarios deben sopesar cuidadosamente sus prioridades y requisitos para determinar qué plataforma se ajusta mejor a sus necesidades. En última instancia, ambas plataformas ofrecen soluciones potentes para el aprendizaje automático en la nube, y es esencial realizar una investigación exhaustiva y una lectura de revisión antes de tomar una decisión final.
El éxito del aprendizaje automático y la IA depende en gran medida de una sólida infraestructura de datos, en la que Google Cloud parece destacar. En comparación con sus competidores, Google ofrece herramientas más avanzadas que se integran a la perfección con Vertex AI y BigQuery, dos almacenes de datos muy apreciados. Por el contrario, los clientes de AWS suelen buscar soluciones externas como Databricks o Snowflake para sus necesidades de datos tabulares en lugar de confiar únicamente en el ecosistema nativo proporcionado por Amazon.
Esta discrepancia entre los dos gigantes de la nube se hace especialmente patente cuando se trata de conjuntos de datos estructurados y no densos, como imágenes o vídeos. Por lo tanto, las personas y organizaciones que buscan una solución todo en uno deben considerar GCP sobre AWS debido a sus capacidades superiores listas para usar en términos de gestión de grandes cantidades de información compleja de manera efectiva sin necesidad de servicios adicionales de terceros.
Preguntas más frecuentes
¿Es Vertex AI como SageMaker?
Vertex AI, una plataforma de aprendizaje automático desarrollada por Google Cloud, comparte algunas similitudes con SageMaker, una plataforma proporcionada por Amazon Web Services. Ambas plataformas pretenden simplificar y acelerar el flujo de trabajo del aprendizaje automático para desarrolladores y científicos de datos. Tanto Vertex AI como SageMaker proporcionan una infraestructura robusta y escalable para tareas de aprendizaje automático. Ofrecen una serie de algoritmos y modelos predefinidos, así como la posibilidad de crear modelos personalizados. Ambas plataformas también admiten tareas tradicionales de ML, como clasificación, regresión y agrupación. Tanto Vertex AI como SageMaker se esfuerzan por proporcionar capacidades automatizadas de aprendizaje automático. Ofrecen ingeniería de características automatizada y ajuste de hiperparámetros, lo que puede ayudar a agilizar el proceso de desarrollo de modelos. Estas plataformas también facilitan el despliegue y la gestión de modelos, permitiendo a los usuarios desplegarlos con unos pocos clics. La integración con otros servicios en la nube es otro aspecto común de Vertex AI y SageMaker. Ambas plataformas permiten una integración perfecta con los servicios de almacenamiento y procesamiento de datos en la nube, lo que facilita la ingesta y el procesamiento de grandes conjuntos de datos. Dicho esto, existen algunas diferencias entre Vertex AI y SageMaker. Vertex AI ofrece una integración más estrecha con el ecosistema de Google Cloud, incluidos servicios como AutoML. Por otro lado, SageMaker proporciona más flexibilidad en cuanto a la elección del framework, soportando frameworks populares como TensorFlow, PyTorch y Apache MXNet. En resumen, aunque Vertex AI y SageMaker comparten algunas similitudes en sus objetivos y ofertas, existen diferencias en cuanto a opciones de integración y compatibilidad con marcos de trabajo. En última instancia, la elección entre uno y otro dependerá de las necesidades y preferencias específicas.
¿Cuál es el equivalente GCP de SageMaker?
El equivalente de SageMaker en Google Cloud Platform (GCP) se llama AI Platform. AI Platform es una plataforma integral de aprendizaje automático (ML) que ofrece una serie de herramientas y servicios para crear, entrenar y desplegar modelos ML. Proporciona una infraestructura totalmente gestionada y escalable para cargas de trabajo de ML, lo que le permite centrarse en el desarrollo y la implantación de sus modelos. Al igual que SageMaker, AI Platform ofrece una gran variedad de funciones y capacidades. En primer lugar, proporciona instancias gestionadas para la formación, lo que le permite entrenar sus modelos ML en potentes máquinas virtuales. Estas instancias son altamente personalizables y pueden ampliarse o reducirse fácilmente en función de sus necesidades. AI Platform también admite el entrenamiento distribuido, lo que le permite entrenar modelos utilizando varias máquinas, lo que puede reducir significativamente el tiempo de entrenamiento. Además, ofrece compatibilidad integrada con marcos de ML populares como TensorFlow y Scikit-learn, lo que facilita el desarrollo y la implementación de sus modelos. Además, AI Platform proporciona un conjunto de API para servir predicciones a partir de modelos entrenados. Esto le permite integrar fácilmente sus modelos ML en sus aplicaciones y servicios. También ofrece herramientas para supervisar y gestionar sus flujos de trabajo de ML, garantizando que sus modelos funcionan de forma óptima. En general, AI Platform on GCP es una alternativa potente y versátil a SageMaker, ya que proporciona un sólido conjunto de herramientas y servicios para crear, entrenar y desplegar modelos ML a escala.
¿Vertex AI merece la pena?
En mi opinión, Vertex AI merece la pena. Con sus avanzadas capacidades de aprendizaje automático y su eficaz flujo de trabajo, Vertex AI demuestra ser una valiosa herramienta tanto para empresas como para desarrolladores. Ofrece una amplia gama de funciones y ventajas que mejoran todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Ante todo, Vertex AI simplifica el proceso de desarrollo, formación e implantación de modelos de aprendizaje automático. Su entorno de desarrollo integrado (IDE) permite una colaboración fluida y una comercialización más rápida. La plataforma también ofrece una amplia gama de modelos de IA preconstruidos y herramientas automatizadas para el preprocesamiento de datos, lo que acelera considerablemente el proceso de desarrollo de modelos. Además, Vertex AI optimiza el entrenamiento del modelo con procesamiento distribuido y ajuste de hiperparámetros, lo que se traduce en una mayor precisión y eficacia. Automatiza el proceso de implantación, lo que permite a los usuarios desplegar fácilmente modelos en diversos entornos de producción. Las opciones de despliegue van desde alojar modelos en Google Cloud hasta desplegarlos en el borde con facilidad. Además, Vertex AI ofrece una excelente escalabilidad y rentabilidad. Su capacidad para manejar conjuntos de datos a gran escala y el procesamiento en paralelo garantiza un rendimiento sin problemas en proyectos exigentes. Además, la estructura de precios es flexible, con opciones para pagar sólo por los recursos utilizados, lo que hace que Vertex AI sea accesible para empresas de todos los tamaños. La plataforma también destaca en la supervisión y gestión de los modelos desplegados. Ofrece funciones completas de supervisión y registro, lo que permite a los usuarios hacer un seguimiento del rendimiento del modelo y detectar anomalías en tiempo real. Esto garantiza que los modelos sigan siendo precisos y fiables incluso después de su despliegue. Teniendo en cuenta todos estos factores, Vertex AI demuestra su valía agilizando todo el flujo de trabajo del aprendizaje automático, mejorando la productividad y ofreciendo potentes aplicaciones de IA. Es una inversión valiosa para las empresas que buscan aprovechar el aprendizaje automático para impulsar la innovación y obtener una ventaja competitiva en el panorama tecnológico en constante evolución.
¿Cuál es la diferencia entre Google AutoML y Vertex AI?
Google AutoML y Vertex AI son plataformas de aprendizaje automático ofrecidas por Google, pero tienen algunas diferencias clave. AutoML es un subconjunto de Vertex AI y se centra específicamente en la automatización del proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Ofrece una interfaz fácil de usar que permite a los usuarios sin grandes conocimientos de aprendizaje automático crear modelos de aprendizaje automático personalizados. AutoML ofrece varios servicios, como AutoML Vision para el reconocimiento de imágenes, AutoML Natural Language para el análisis de textos y AutoML Tables para el análisis de datos tabulares. Por otro lado, Vertex AI es una plataforma más amplia que abarca no sólo el aprendizaje automático, sino también otras funciones como la preparación de datos, la formación de modelos, la implantación y la supervisión. Está diseñado para ofrecer soluciones integrales de aprendizaje automático. Vertex AI ofrece potentes herramientas como Vertex Pipelines para crear flujos de trabajo de aprendizaje automático escalables, Vertex Experiments para gestionar experimentos de formación de modelos y Vertex MLOps para gestionar todo el ciclo de vida de ML en un entorno de producción. Además, AutoML y Vertex AI también difieren en términos de escalabilidad. Mientras que AutoML es adecuado para proyectos de aprendizaje automático a pequeña escala, Vertex AI está diseñado para manejar cargas de trabajo de ML a gran escala de nivel empresarial. Ofrece funciones de nivel empresarial como escalado automático, alta disponibilidad y controles de seguridad avanzados. En resumen, Google AutoML es un componente específico de Vertex AI que se centra en la automatización del proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático, mientras que Vertex AI proporciona una plataforma integral de aprendizaje automático con funciones adicionales como la preparación de datos, la implementación y la supervisión.
Conclusión
En conclusión, cuando se trata de un enfrentamiento entre Google Vertex AI y SageMaker, ambas plataformas ofrecen potentes capacidades para el aprendizaje automático. Google Vertex AI destaca por su sencillez, su perfecta integración con los servicios de Google Cloud y su avanzada función AutoML. Por otro lado, SageMaker destaca por su flexibilidad, su amplia compatibilidad con bibliotecas y su rentabilidad. En última instancia, la elección entre uno y otro depende de sus necesidades y requisitos específicos.
