La inteligencia artificial está revolucionando la forma en que las empresas operan e interactúan con sus clientes. Vertex AI de Google es una de esas tecnologías que promete transformar la forma de trabajar de las empresas. Con su capacidad para automatizar procesos, ofrecer recomendaciones personalizadas y mejorar la experiencia del cliente, Vertex AI tiene el potencial de llevar a las empresas a nuevas cotas. En esta entrada de blog, exploraremos qué es Vertex AI, cómo funciona y, lo que es más importante, cómo puede beneficiar a su empresa. Sumerjámonos de lleno.
Qué es Google Vertex AI
Google Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático basada en la nube que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático personalizados a escala. Proporciona una serie de herramientas y servicios para crear e implantar modelos de aprendizaje automático, incluidas funciones AutoML para automatizar el proceso de creación de modelos. Google Vertex AI también se integra con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery y Cloud Storage, lo que facilita el acceso a grandes conjuntos de datos y su análisis. La plataforma es compatible con diversos marcos populares como TensorFlow, PyTorch y scikit-learn.
Una de las principales ventajas de Google Vertex AI es su perfecta integración con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery y Cloud Storage. Esto facilita el acceso rápido y eficaz a grandes conjuntos de datos, algo esencial cuando se trabaja en proyectos complejos de aprendizaje automático.
Cómo funciona Google Vertex AI
Google Vertex AI, la última incorporación a las soluciones basadas en la nube de Google, ha acaparado una gran atención en el mundo empresarial por su potencial para transformar el funcionamiento de las empresas. En esta sección, profundizaremos en el funcionamiento real de Vertex AI y sus mecanismos subyacentes.
Vertex AI es una potente plataforma de aprendizaje automático que permite a las empresas crear, desplegar y gestionar sus modelos de IA con relativa facilidad. Agiliza todo el proceso, desde la preparación de los datos hasta la formación del modelo, la evaluación y la implantación. Al aprovechar la tecnología de vanguardia de Google y su experiencia en este campo, Vertex AI proporciona a las empresas herramientas y soluciones sofisticadas para resolver problemas complejos.
En esencia, Google Vertex AI utiliza las enormes capacidades informáticas de la plataforma Google Cloud para gestionar eficazmente datos a gran escala y realizar análisis avanzados. Esto garantiza que las empresas puedan utilizar sus datos con eficacia para obtener información valiosa y tomar decisiones con conocimiento de causa. Además, Vertex AI ofrece una infraestructura segura y escalable, que se ocupa de la gestión de datos y los problemas de seguridad, lo que permite a las empresas centrarse en sus operaciones principales.
Con Google Vertex AI, las empresas pueden aprovechar la potencia del aprendizaje automático sin necesidad de grandes conocimientos técnicos. Su interfaz intuitiva y sus herramientas de fácil manejo la hacen accesible a un mayor número de usuarios, lo que permite tanto a los científicos de datos como a los profesionales sin conocimientos técnicos aprovechar la plataforma de forma eficaz.
Sin embargo, aunque Google Vertex AI ofrece capacidades impresionantes, es importante tener en cuenta los riesgos potenciales asociados a su uso. Como ocurre con cualquier tecnología avanzada, la implantación e integración de Vertex AI en los flujos de trabajo existentes puede plantear dificultades. Además, las empresas deben actuar con cautela para garantizar la privacidad de los datos y evitar posibles sesgos en los modelos de IA.
En conclusión, Google Vertex AI ofrece a las empresas la oportunidad de transformar sus operaciones y liberar el potencial del aprendizaje automático. Al proporcionar una plataforma integral con potentes herramientas y soluciones, Vertex AI simplifica el proceso de creación, despliegue y gestión de modelos de IA. Sin embargo, es crucial que las empresas sean conscientes de los riesgos que entraña y procedan con una planificación y ejecución cuidadosas. Con el enfoque adecuado, Vertex AI tiene el potencial de revolucionar las empresas e impulsar la innovación.
Características de Google Vertex AI
En cuanto a las características de Vertex AI, Google ha dotado a esta plataforma de una impresionante gama de herramientas y soluciones.
Estas son algunas de las principales características de Vertex AI:
1. AutoML: Vertex AI ofrece un conjunto de herramientas automatizadas de aprendizaje automático que pueden ayudar a las empresas a construir y desplegar modelos de ML personalizados sin necesidad de una amplia experiencia en ciencia de datos o codificación.
2. Modelos predefinidos: Google ha preentrenado varios modelos de ML para casos de uso comunes, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas de recomendación. Estos modelos pueden integrarse fácilmente en sus aplicaciones con sólo unas líneas de código.
3. Entrenamiento personalizado: Para casos de uso más complejos, Vertex AI le permite entrenar modelos ML personalizados utilizando sus propios datos y algoritmos. La plataforma admite técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado, y proporciona herramientas para el preprocesamiento de datos, el ajuste de modelos y la evaluación.
4. Despliegue del modelo: Una vez que haya entrenado su modelo ML, Vertex AI facilita su despliegue en entornos de producción mediante la tecnología de contenerización. También puedes integrar tus modelos con otros servicios de Google Cloud como BigQuery, Cloud Storage y Kubernetes.
5. Supervisión y gestión: Para garantizar que sus modelos ML funcionan de forma óptima a lo largo del tiempo, Vertex AI proporciona herramientas para supervisar métricas como la precisión, la latencia y la utilización de recursos. También puede configurar alertas y automatizar flujos de trabajo basados en estas métricas.
6. 6. Colaboración: Por último, Vertex AI permite a los equipos colaborar en proyectos de ML proporcionando control de acceso basado en roles, soporte de versiones e integración con herramientas de desarrollo populares como Jupyter notebooks y Git.
Ventajas de utilizar Google Vertex AI
Hemos analizado qué es Google Vertex AI y cómo funciona, junto con sus impresionantes características. Ahora, vamos a sumergirnos en los emocionantes beneficios de usar Google Vertex AI.
- Ofrecer acceso a una amplia gama de API y modelos de código abierto. Sin embargo, esto no se traduce necesariamente en éxito, ya que simplemente proporciona la base para diversos flujos de trabajo, como el uso directo del modelo o el ajuste en Generative AI Studio. Además, también es posible desplegar estos modelos en cuadernos de ciencia de datos, pero sigue siendo incierto si darán resultados fructíferos.
-
MLOps de extremo a extremo. Vertex AI ofrece recursos a medida para que los científicos de datos y los ingenieros de ML automaticen, regulen y supervisen eficazmente los proyectos de ML de principio a fin. Con la ayuda de Vertex AI, puede entrenar modelos a escala sin esfuerzo, al tiempo que garantiza su precisión mediante pruebas y supervisión antes de la implantación. Esta plataforma también agiliza la gestión del rendimiento de los modelos en producción para que los expertos puedan concentrarse en desarrollar códigos innovadores en lugar de mantener los existentes.
-
Integración de datos e IA. Vertex AI presume de su perfecta integración con BigQuery, Dataproc y Spark a través de Vertex AI Workbench. Con esta función, los usuarios pueden aprovechar las herramientas de inteligencia empresarial y las hojas de cálculo existentes para crear modelos de aprendizaje automático mediante consultas SQL estándar a través de BigQuery ML o exportar conjuntos de datos desde BigQuery directamente a Vertex AI Workbench para la ejecución de modelos.
-
Herramientas de bajo código y sin código. Vertex AI proporciona herramientas de bajo código y capacidades de formación avanzada para que profesionales con una amplia variedad de conocimientos puedan aprovechar las cargas de trabajo de aprendizaje automático. Con Generative AI Studio, los desarrolladores pueden ajustar y desplegar modelos básicos para sus casos de uso a través de una sencilla interfaz de usuario. Y, con nuestras API listas para usar, los desarrolladores pueden recurrir fácilmente a modelos preentrenados para resolver rápidamente problemas del mundo real.
-
Infraestructura de IA abierta y flexible. Implante modelos de aprendizaje automático sin esfuerzo con Vertex, una solución rentable y versátil. Benefíciese de una amplia gama de opciones de infraestructura e implantación de ML. Vertex está totalmente gestionado e integra a la perfección herramientas MLOps para ampliar sus implantaciones y reducir costes. Gestione eficazmente los modelos de producción y minimice las cargas operativas.
Casos de uso de Vertex AI
La plataforma ofrece una serie de herramientas para procesar datos, entrenar modelos y hacer predicciones por lotes o en línea. Además, Google Vertex AI facilita las operaciones de ajuste y escalado, al tiempo que realiza un seguimiento de los experimentos llevados a cabo en el sistema. Sin embargo, sigue sin estar claro si estas características son realmente eficaces o simplemente trucos diseñados para atraer a los clientes a utilizar sus servicios sin ofrecer a cambio resultados satisfactorios.
Otros casos de uso de Vertex AI:
1. Caso práctico: Construcción de modelos ML sin código
– El usuario quiere construir un modelo ML de última generación para una tarea de predicción de imagen, tabular, texto o vídeo sin escribir ningún código.
– El usuario utiliza AutoML para determinar la arquitectura de modelo óptima para su tarea.
2. Caso práctico: Creación de modelos ML personalizados
– El usuario quiere construir un modelo ML personalizado utilizando Notebooks.
– El usuario utiliza Vertex AI Training, que ofrece servicios de formación totalmente gestionados, y Vertex AI Vizier para optimizar los hiperparámetros y obtener la máxima precisión predictiva.
3. Caso práctico: Ingeniería de características
– El usuario quiere servir, compartir y reutilizar funciones de ML.
– El usuario utiliza Vertex AI Feature Store, un repositorio de funciones enriquecidas totalmente gestionado.
4. Caso práctico: Servicio de modelos
– El usuario desea desplegar modelos en producción para servirlos en línea a través de HTTP o predicción por lotes para puntuación masiva.
– El usuario despliega modelos personalizados creados en cualquier marco (incluidos TensorFlow, PyTorch, scikit o XGB) en Vertex AI Prediction con herramientas integradas para realizar un seguimiento del rendimiento de sus modelos.
5. Caso práctico: Ajuste y comprensión de modelos
– El usuario quiere métricas detalladas de evaluación del modelo y atribuciones de características.
– El usuario utiliza Vertex Explainable AI para comprender la importancia de cada característica de entrada en su predicción.
6. Caso práctico: Supervisión de modelos
– El usuario desea una supervisión fácil y proactiva del rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.
– La supervisión continua controla las señales del rendimiento predictivo del modelo desplegado por el usuario y alerta cuando las señales se desvían.
7. Caso práctico: Gestión de modelos
– El usuario desea una auditabilidad y gobernanza más sencillas mediante el seguimiento automático de las entradas y salidas de todos los componentes de Vertex Pipelines para el seguimiento de artefactos, linaje y ejecución de su flujo de trabajo de ML.
– El usuario rastrea los metadatos personalizados directamente desde su código y los consulta utilizando un SDK de Python.
Diferencias entre AutoML y Vertex AI
AutoML y Vertex AI son dos potentes herramientas en el campo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático (AI/ML). Sin embargo, hay algunas diferencias clave entre ambas que merece la pena explorar.
AutoML, abreviatura de Automated Machine Learning (aprendizaje automático automatizado), es una tecnología que pretende simplificar el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Utiliza procesos y algoritmos automatizados para seleccionar automáticamente la mejor arquitectura de ML, hiperparámetros y técnicas de ingeniería de características para una tarea determinada. AutoML está diseñado para que personas sin grandes conocimientos de ML puedan crear modelos de ML de gran precisión, lo que lo convierte en una gran opción para quienes se inician en el aprendizaje automático o disponen de recursos limitados.
Por otro lado, Vertex AI es una plataforma totalmente gestionada para desarrollar, desplegar y mantener modelos de aprendizaje automático. Proporciona una interfaz unificada para todas las etapas del proceso de ML, desde el preprocesamiento de datos hasta la formación y el despliegue de modelos. Vertex AI incluye una amplia gama de herramientas integradas, como AutoML, para que el desarrollo de ML sea más eficiente y accesible. Esta plataforma es ideal para organizaciones que requieren una solución completa y escalable para sus flujos de trabajo de ML.
- Una de las principales diferencias entre AutoML y Vertex AI es el nivel de control y personalización que ofrecen. AutoML es más automatizado y abstrae muchos de los detalles técnicos, lo que facilita a los principiantes iniciarse en el ML. En cambio, Vertex AI proporciona mayor flexibilidad y control, lo que permite a los profesionales experimentados en ML ajustar sus modelos y optimizar el rendimiento.
- Otra diferencia radica en su escalabilidad y complejidad. AutoML suele estar orientado a proyectos de ML a pequeña escala, mientras que Vertex AI está diseñado para gestionar cargas de trabajo a gran escala a nivel empresarial. Vertex AI ofrece funciones avanzadas como la formación distribuida y el escalado automático, lo que permite a los modelos de ML manejar conjuntos de datos masivos y cálculos complejos con eficacia.
Por último, AutoML se centra principalmente en proporcionar soluciones listas para usar para tareas comunes de ML, como la clasificación de imágenes o textos.
Aunque ofrece opciones de personalización, su principal objetivo es simplificar el proceso de desarrollo de ML para los no expertos. Vertex AI, por su parte, se dirige a una gama más amplia de casos de uso de ML y ofrece funciones más avanzadas para usuarios experimentados.
¿Algún riesgo de utilizar Vertex AI?
Al utilizar Vertex AI, básicamente confías en la plataforma y las herramientas de Google para crear e implantar tus modelos de aprendizaje automático. Esta dependencia significa que su empresa está a merced de las actualizaciones, el mantenimiento y la estabilidad general de la plataforma de Google. ¿Qué pasaría si una función o herramienta crucial de la que dependes mucho dejara de funcionar de repente? Es un riesgo que conlleva ceder el control a una entidad externa.
Además, está la preocupación constante por los modelos sesgados. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan utilizando datos existentes, y si los datos de entrenamiento son inherentemente sesgados, pueden perpetuar esos sesgos, dando lugar a resultados sesgados. Aunque Google afirma priorizar la imparcialidad y el uso ético de la IA, la responsabilidad de garantizar que sus datos y modelos sean imparciales recae en última instancia en los usuarios.
Por último, no olvidemos el factor precio. La utilización de Vertex AI puede generar costes significativos, especialmente si se trata de grandes volúmenes de datos y modelos complejos. El modelo de pago por uso puede suponer un gasto considerable, lo que podría afectar a su presupuesto y a la rentabilidad global de la transformación de su empresa.
Preguntas más frecuentes
¿Qué es Vertex AI en Google?
Vertex AI es una plataforma avanzada de aprendizaje automático desarrollada por Google. Ofrece un conjunto completo de herramientas y servicios diseñados para ayudar a los desarrolladores y científicos de datos a crear, entrenar y desplegar modelos de IA a escala. Con Vertex AI, los usuarios pueden acelerar todo el flujo de trabajo de ML, desde el preprocesamiento de datos hasta la formación y el despliegue de modelos. Un aspecto clave de Vertex AI es su capacidad AutoML. Esta función permite a los usuarios con conocimientos limitados de ML crear modelos personalizados de alta calidad sin necesidad de escribir código complejo. AutoML simplifica el proceso de desarrollo de modelos seleccionando automáticamente la mejor arquitectura y la mejor configuración de hiperparámetros en función del conjunto de datos dado, lo que permite a los usuarios crear rápidamente modelos de aprendizaje automático precisos. Vertex AI también incluye una gama de modelos preentrenados, listos para su despliegue en diversas tareas como el reconocimiento de imágenes y textos, el procesamiento del lenguaje natural y la detección de objetos. Estos modelos preentrenados suponen una ventaja para los desarrolladores que deseen aprovechar las capacidades de la IA en sus aplicaciones. Además, Vertex AI permite el entrenamiento distribuido de modelos, lo que permite a los usuarios aprovechar potentes recursos informáticos para entrenar modelos de forma más rápida y eficiente. También proporciona infraestructura para el despliegue y el servicio de modelos escalables, garantizando que los modelos de IA puedan gestionar cargas elevadas y ofrecer predicciones en tiempo real. En resumen, Vertex AI es una potente plataforma de aprendizaje automático de Google que ofrece una amplia gama de herramientas y servicios para crear, entrenar y desplegar modelos de IA. Sus funciones AutoML, modelos preentrenados y características de escalabilidad facilitan a los desarrolladores y científicos de datos la incorporación de la IA a sus aplicaciones y aceleran el proceso de desarrollo.
¿Es Vertex AI un producto de Google?
Sí, Vertex AI es un producto de Google. Como plataforma avanzada de aprendizaje automático, Vertex AI está diseñada para simplificar el desarrollo y la implantación de modelos de inteligencia artificial (IA). Proporciona una interfaz unificada para gestionar y automatizar varias etapas del flujo de trabajo del aprendizaje automático, como la preparación de datos, el entrenamiento, la evaluación, la implantación y la predicción. Con Vertex AI, los usuarios pueden aprovechar las potentes capacidades de IA de Google, incluidos los modelos preentrenados, las funciones AutoML y los modelos de aprendizaje automático personalizados. Ofrece una amplia gama de herramientas y servicios para apoyar diferentes escenarios de IA, ya sea visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, análisis de datos tabulares o previsión de series temporales. Este producto de Google ofrece varias ventajas a desarrolladores y científicos de datos. Les permite acceder a una infraestructura de formación escalable y distribuida, al seguimiento de experimentos y al ajuste de hiperparámetros. Además, Vertex AI proporciona herramientas de explicabilidad integradas para comprender las predicciones de los modelos y garantiza la imparcialidad de los mismos mediante técnicas avanzadas. También se integra con herramientas populares como los cuadernos Jupyter para facilitar la colaboración y la integración del flujo de trabajo. En general, Vertex AI refleja el compromiso de Google de dotar a las empresas y a los desarrolladores de capacidades de IA de vanguardia. Su interfaz fácil de usar, sus amplias funciones y su integración con los servicios de Google Cloud lo convierten en una opción fiable para crear e implantar modelos de IA de forma eficiente.
¿Es gratuito Google Vertex?
Google Vertex no está disponible de forma gratuita. Se trata de un servicio de pago prestado por Google. Vertex AI es una plataforma de desarrollo integral para la creación e implantación de modelos de aprendizaje automático. Ofrece varios servicios, como AutoML, formación en modelos personalizados e implantación de modelos. Estos servicios están diseñados para ayudar a los desarrolladores a agilizar y ampliar sus flujos de trabajo de aprendizaje automático. Para acceder a las funciones de Google Vertex AI, los usuarios deben tener una suscripción de pago. Los precios de Vertex AI se basan en un modelo de pago por uso, en el que se cobra a los usuarios en función de los recursos que consumen y los servicios que utilizan. Los precios exactos se pueden consultar en el sitio web de Google Cloud. Aunque puede haber costes asociados al uso de Google Vertex, aporta numerosas ventajas a los usuarios. Con Vertex AI, los desarrolladores tienen acceso a un potente conjunto de herramientas y servicios que pueden acelerar el desarrollo y la implantación de modelos de aprendizaje automático. Proporciona una interfaz unificada e intuitiva para gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta la formación y evaluación de modelos. En conclusión, Google Vertex no es gratis. Se trata de un servicio de pago que ofrece un conjunto completo de herramientas y servicios de aprendizaje automático. Aunque el coste variará en función del uso, la inversión en Vertex AI puede mejorar enormemente la eficiencia y la eficacia del desarrollo del aprendizaje automático.
¿Vertex AI merece la pena?
Vertex AI, ofrecido por Google, merece la pena tenerlo en cuenta. Con sus numerosas funciones y capacidades, Vertex AI es una plataforma completa y potente para el desarrollo y la implantación de la IA. Una ventaja clave de Vertex AI es su capacidad para agilizar todo el ciclo de vida de desarrollo de la IA. Desde la preparación de datos hasta la formación e implantación de modelos, Vertex AI ofrece un flujo de trabajo eficiente y sin fisuras. Esto reduce el tiempo y el esfuerzo, lo que permite a los desarrolladores centrarse más en construir y afinar sus modelos. Además, Vertex AI proporciona acceso a modelos preentrenados y funciones AutoML. Esto facilita a los usuarios con conocimientos limitados de IA la creación de modelos de alto rendimiento. La función AutoML automatiza el proceso de creación de modelos, lo que ahorra un tiempo valioso a los desarrolladores. Vertex AI también ofrece una sólida escalabilidad. Gracias a su capacidad para gestionar proyectos tanto a pequeña como a gran escala, puede adaptarse a las crecientes necesidades informáticas y de datos. La plataforma se integra con la potente infraestructura de Google Cloud, proporcionando capacidades de computación y almacenamiento de alto rendimiento. Además, Vertex AI ofrece funciones avanzadas de supervisión y registro para ayudar a los desarrolladores a realizar un seguimiento del rendimiento del modelo e identificar posibles problemas. Esto garantiza la fiabilidad y eficacia de los modelos de IA en la producción. Teniendo en cuenta las amplias prestaciones y funcionalidades que ofrece, la inversión en Vertex AI merece la pena. Tanto si es usted un principiante como un desarrollador de IA experimentado, la interfaz de fácil manejo de la plataforma y su completo conjunto de herramientas la convierten en un valioso activo para los proyectos de desarrollo e implantación de IA.
Conclusión
En conclusión, Vertex AI de Google se presenta como una herramienta prometedora para las empresas que buscan revolucionar sus operaciones. Gracias a sus completos análisis, sus sólidas capacidades de aprendizaje automático y su segura plataforma en la nube, Vertex AI tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas construyen y despliegan modelos. Aunque ofrece una amplia gama de funciones y ventajas, es importante tener en cuenta los riesgos que conlleva el uso de una tecnología tan avanzada.
