L’intelligence artificielle révolutionne la manière dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec leurs clients. L’IA Vertex de Google est l’une de ces technologies qui promet de transformer la façon dont les entreprises travaillent. Grâce à sa capacité à automatiser les processus, à fournir des recommandations personnalisées et à améliorer l’expérience client, Vertex AI a le potentiel d’amener les entreprises vers de nouveaux sommets. Dans cet article de blog, nous allons explorer ce qu’est Vertex AI, comment il fonctionne et, plus important encore, comment il peut bénéficier à votre entreprise. Alors, plongeons dans le vif du sujet !
Qu'est-ce que Google Vertex AI ?
Google Vertex AI est une plateforme d’apprentissage automatique basée sur le cloud qui permet aux développeurs et aux scientifiques des données de construire, d’entraîner et de déployer des modèles d’apprentissage automatique personnalisés à grande échelle. Il fournit une gamme d’outils et de services pour la construction et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique, y compris des capacités AutoML pour automatiser le processus de construction de modèles. Google Vertex AI s’intègre également à d’autres services Google Cloud, tels que BigQuery et Cloud Storage, ce qui facilite l’accès à de vastes ensembles de données et leur analyse. La plateforme prend en charge une variété de cadres populaires tels que TensorFlow, PyTorch et scikit-learn.
L’un des principaux avantages de Google Vertex AI est son intégration transparente avec d’autres services Google Cloud tels que BigQuery et Cloud Storage. Il est ainsi facile d’accéder rapidement et efficacement à de grands ensembles de données, ce qui est essentiel lorsque l’on travaille sur des projets complexes d’apprentissage automatique.
Comment fonctionne Google Vertex AI ?
Google Vertex AI, le dernier né des solutions Google basées sur le cloud, a attiré l’attention du monde des affaires en raison de son potentiel à transformer le mode de fonctionnement des entreprises. Dans cette section, nous allons approfondir le fonctionnement de Vertex AI et ses mécanismes sous-jacents.
Vertex AI est une puissante plateforme d’apprentissage automatique qui permet aux entreprises de créer, de déployer et de gérer leurs modèles d’IA avec une relative facilité. Il rationalise l’ensemble du processus, de la préparation des données à la formation, l’évaluation et le déploiement des modèles. En s’appuyant sur la technologie de pointe et l’expertise de Google dans ce domaine, Vertex AI fournit aux entreprises des outils et des solutions sophistiqués pour résoudre des problèmes complexes.
Google Vertex AI utilise les vastes capacités de calcul de la plateforme Google Cloud pour traiter efficacement des données à grande échelle et réaliser des analyses avancées. Cela permet aux entreprises d’utiliser efficacement leurs données pour obtenir des informations précieuses et prendre des décisions éclairées. En outre, Vertex AI offre une infrastructure sécurisée et évolutive, qui prend en charge la gestion des données et les problèmes de sécurité, permettant ainsi aux entreprises de se concentrer sur leurs activités principales.
Avec Google Vertex AI, les entreprises peuvent exploiter la puissance de l’apprentissage automatique sans avoir besoin d’une expertise technique approfondie. Son interface intuitive et ses outils conviviaux la rendent accessible à un plus grand nombre d’utilisateurs, ce qui permet aux scientifiques des données et aux professionnels non techniques d’exploiter efficacement la plateforme.
Toutefois, si Google Vertex AI offre des capacités impressionnantes, il est important de prendre en compte les risques potentiels liés à son utilisation. Comme pour toute technologie avancée, la mise en œuvre et l’intégration de Vertex AI dans les flux de travail existants peuvent poser des problèmes. En outre, les entreprises doivent faire preuve de prudence pour garantir la confidentialité des données et éviter les biais potentiels des modèles d’IA.
En conclusion, Google Vertex AI offre aux entreprises la possibilité de transformer leurs opérations et de libérer le potentiel de l’apprentissage automatique. En fournissant une plateforme complète avec des outils et des solutions puissants, Vertex AI simplifie le processus de construction, de déploiement et de gestion des modèles d’IA. Toutefois, il est essentiel que les entreprises soient conscientes des risques encourus et qu’elles procèdent à une planification et à une exécution minutieuses. Avec la bonne approche, Vertex AI a le potentiel de révolutionner les entreprises et de faire avancer l’innovation.
Caractéristiques de Google Vertex AI
En ce qui concerne les fonctionnalités de Vertex AI, Google a effectivement doté cette plateforme d’une gamme impressionnante d’outils et de solutions.
Voici quelques-unes des principales caractéristiques de Vertex AI :
1. AutoML : Vertex AI propose une suite d’outils d’apprentissage automatique qui peuvent aider les entreprises à construire et à déployer des modèles d’apprentissage automatique personnalisés sans avoir besoin d’une expertise approfondie en science des données ou en codage.
2. Modèles préconstruits : Google a pré-entraîné plusieurs modèles de ML pour des cas d’utilisation courants tels que la classification d’images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Ces modèles peuvent être facilement intégrés dans vos applications en quelques lignes de code.
3. Formation personnalisée : Pour les cas d’utilisation plus complexes, Vertex AI vous permet de former des modèles ML personnalisés en utilisant vos propres données et algorithmes. La plateforme prend en charge les techniques d’apprentissage supervisé et non supervisé et fournit des outils pour le prétraitement des données, la mise au point des modèles et l’évaluation.
4. Déploiement du modèle : Une fois que vous avez formé votre modèle ML, Vertex AI facilite son déploiement dans les environnements de production grâce à la technologie de conteneurisation. Vous pouvez également intégrer vos modèles à d’autres services Google Cloud tels que BigQuery, Cloud Storage et Kubernetes.
5. Surveillance et gestion : Pour garantir que vos modèles de ML fonctionnent de manière optimale au fil du temps, Vertex AI fournit des outils de surveillance des mesures telles que la précision, la latence et l’utilisation des ressources. Vous pouvez également mettre en place des alertes et automatiser des flux de travail sur la base de ces mesures.
6. Collaboration : Enfin, Vertex AI permet aux équipes de collaborer sur des projets de ML en fournissant un contrôle d’accès basé sur les rôles, une prise en charge des versions et une intégration avec des outils de développement populaires tels que les carnets Jupyter et Git.
Avantages de l'utilisation de Google Vertex AI
Nous avons examiné ce qu’est l’intelligence artificielle Google Vertex et comment elle fonctionne, ainsi que ses caractéristiques impressionnantes. Voyons maintenant quels sont les avantages de l’utilisation de Google Vertex AI.
- Offrir un accès à une large gamme d’API et de modèles open source. Cependant, cela ne se traduit pas nécessairement par un succès, car il s’agit simplement d’une base pour divers flux de travail tels que l’utilisation directe du modèle ou la mise au point dans Generative AI Studio. En outre, il est également possible de déployer ces modèles sur des ordinateurs portables de science des données, mais il n’est pas certain qu’ils produiront des résultats fructueux.
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MLOps de bout en bout. Vertex AI propose des ressources sur mesure pour les scientifiques des données et les ingénieurs ML afin d’automatiser, de réguler et de superviser efficacement les projets ML du début à la fin. Avec l’aide de Vertex AI, vous pouvez facilement former des modèles à grande échelle tout en garantissant leur précision grâce à des tests et à une surveillance avant le déploiement. Cette plateforme rationalise également la gestion des performances des modèles en production, de sorte que les experts peuvent se concentrer sur le développement de codes innovants plutôt que sur la maintenance des codes existants.
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Intégration des données et de l’IA. Vertex AI se targue d’une intégration transparente avec BigQuery, Dataproc et Spark via le Vertex AI Workbench. Grâce à cette fonctionnalité, les utilisateurs peuvent s’appuyer sur les outils de veille stratégique et les feuilles de calcul existants pour créer des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de requêtes SQL standard via BigQuery ML ou exporter des ensembles de données de BigQuery directement dans Vertex AI Workbench pour l’exécution des modèles.
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Outillage à code réduit et sans code. Vertex AI fournit des outils à code bas et des capacités de formation continue afin que les praticiens ayant une grande variété d’expertise puissent tirer parti des charges de travail d’apprentissage automatique. Avec Generative AI Studio, les développeurs peuvent mettre au point et déployer des modèles de base pour leurs cas d’utilisation via une interface utilisateur simple. De plus, grâce à nos API prêtes à l’emploi, les développeurs peuvent facilement faire appel à des modèles pré-entraînés pour résoudre rapidement des problèmes concrets.
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Une infrastructure d’IA ouverte et flexible. Déployez des modèles d’apprentissage automatique sans effort avec Vertex, une solution rentable et polyvalente. Bénéficier d’un large éventail d’options d’infrastructure ML et de choix de déploiement. Vertex est entièrement géré et intègre de manière transparente les outils MLOps afin d’adapter vos déploiements et de réduire les coûts. Gérer efficacement les modèles de production et minimiser les charges opérationnelles.
Cas d'utilisation de Vertex AI
La plateforme offre un ensemble d’outils pour le traitement des données, l’entraînement des modèles et la réalisation de prédictions en mode batch ou en ligne. En outre, Google Vertex AI facilite les opérations de réglage et de mise à l’échelle tout en assurant le suivi des expériences menées sur le système. Toutefois, il n’est pas certain que ces caractéristiques soient réellement efficaces ou qu’il s’agisse simplement de gadgets conçus pour inciter les clients à utiliser leurs services sans fournir de résultats satisfaisants en retour.
Autres cas d’utilisation de Vertex AI :
1. Cas d’utilisation : Construire des modèles ML sans code
– L’utilisateur souhaite construire un modèle de ML de pointe pour une tâche de prédiction d’image, de tableau, de texte ou de vidéo sans écrire de code.
– L’utilisateur utilise AutoML pour déterminer l’architecture de modèle optimale pour sa tâche.
2. Cas d’utilisation : Construction d’un modèle ML personnalisé
– L’utilisateur souhaite construire un modèle ML personnalisé à l’aide des Notebooks.
– L’utilisateur utilise Vertex AI Training, qui offre des services de formation entièrement gérés, et Vertex AI Vizier pour optimiser les hyperparamètres afin d’obtenir une précision prédictive maximale.
3. Cas d’utilisation : Ingénierie des fonctionnalités
– L’utilisateur souhaite servir, partager et réutiliser les fonctions de ML.
– L’utilisateur utilise le Vertex AI Feature Store, un référentiel de fonctionnalités entièrement géré.
4. Cas d’utilisation : Modèle de service
– L’utilisateur souhaite déployer des modèles dans la production pour une diffusion en ligne via HTTP ou une prédiction par lots pour une évaluation en masse.
– L’utilisateur déploie des modèles personnalisés construits sur n’importe quel framework (y compris TensorFlow, PyTorch, scikit ou XGB) dans Vertex AI Prediction avec des outils intégrés pour suivre les performances de leurs modèles.
5. Cas d’utilisation : Mise au point et compréhension du modèle
– L’utilisateur souhaite obtenir des mesures détaillées de l’évaluation du modèle et de l’attribution des caractéristiques.
– L’utilisateur utilise Vertex Explainable AI pour comprendre l’importance de chaque caractéristique d’entrée dans sa prédiction.
6. Cas d’utilisation : Surveillance du modèle
– L’utilisateur souhaite un suivi facile et proactif des performances du modèle au fil du temps.
– Le contrôle continu surveille les signaux de la performance prédictive du modèle déployé par l’utilisateur et émet des alertes lorsque les signaux s’écartent de la réalité.
7. Cas d’utilisation : Gestion des modèles
– L’utilisateur souhaite faciliter l’audit et la gouvernance en suivant automatiquement les entrées et les sorties de tous les composants de Vertex Pipelines pour le suivi des artefacts, du lignage et de l’exécution de son flux de travail ML.
– L’utilisateur suit les métadonnées personnalisées directement à partir de son code et interroge les métadonnées à l’aide d’un SDK Python.
Différences entre AutoML et Vertex AI
AutoML et Vertex AI sont deux outils puissants dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique (AI/ML). Toutefois, il existe entre les deux des différences essentielles qui méritent d’être explorées.
AutoML, abréviation de Automated Machine Learning, est une technologie qui vise à simplifier le processus de développement de modèles d’apprentissage automatique. Il utilise des processus et des algorithmes automatisés pour sélectionner automatiquement la meilleure architecture de ML, les meilleurs hyperparamètres et les meilleures techniques d’ingénierie des caractéristiques pour une tâche donnée. AutoML est conçu pour permettre aux personnes ne disposant pas d’une expertise approfondie en ML de construire des modèles ML très précis, ce qui en fait un excellent choix pour ceux qui débutent dans l’apprentissage automatique ou qui disposent de ressources limitées.
D’autre part, Vertex AI est une plateforme entièrement gérée pour le développement, le déploiement et la maintenance de modèles d’apprentissage automatique. Il fournit une interface unifiée pour toutes les étapes du pipeline de ML, du prétraitement des données à l’entraînement et au déploiement des modèles. Vertex AI comprend une large gamme d’outils intégrés, tels qu’AutoML, pour rendre le développement ML plus efficace et plus accessible. Cette plateforme est idéale pour les organisations qui ont besoin d’une solution complète et évolutive pour leurs flux de travail ML.
- L’une des principales différences entre AutoML et Vertex AI est le niveau de contrôle et de personnalisation qu’ils offrent. AutoML est plus automatisé et fait abstraction de nombreux détails techniques, ce qui permet aux débutants de s’initier plus facilement à la ML. En revanche, Vertex AI offre une plus grande flexibilité et un meilleur contrôle, ce qui permet aux praticiens expérimentés de la ML d’affiner leurs modèles et d’optimiser les performances.
- Une autre différence réside dans leur évolutivité et leur complexité. AutoML est typiquement orienté vers des projets de ML à petite échelle, tandis que Vertex AI est conçu pour gérer des charges de travail à grande échelle au niveau de l’entreprise. Vertex AI offre des fonctionnalités avancées telles que l’entraînement distribué et la mise à l’échelle automatique, permettant aux modèles ML de traiter efficacement des ensembles de données massifs et des calculs complexes.
Enfin, AutoML se concentre principalement sur la fourniture de solutions prêtes à l’emploi pour les tâches courantes de ML, telles que la classification d’images ou de textes.
Bien qu’il offre des options de personnalisation, son objectif principal est de simplifier le processus de développement ML pour les non-experts. Vertex AI, quant à lui, répond à un plus large éventail de cas d’utilisation de la ML et offre des fonctionnalités plus avancées pour les utilisateurs expérimentés.
Quels sont les risques liés à l'utilisation de Vertex AI ?
En utilisant Vertex AI, vous vous appuyez essentiellement sur la plateforme et les outils de Google pour créer et déployer vos modèles d’apprentissage automatique. Cette dépendance signifie que votre entreprise est à la merci des mises à jour, de la maintenance et de la stabilité générale de la plateforme de Google. Que se passe-t-il si une fonction ou un outil essentiel dont vous dépendez fortement est soudainement supprimé ? C’est un risque qui va de pair avec l’abandon du contrôle à une entité extérieure.
En outre, il y a la préoccupation constante concernant les modèles biaisés. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont formés à l’aide de données existantes, et si les données de formation sont intrinsèquement biaisées, elles peuvent perpétuer ces biais, ce qui conduit à des résultats faussés. Alors que Google prétend privilégier l’équité et l’utilisation éthique de l’IA, la responsabilité incombe finalement aux utilisateurs de s’assurer que leurs données et leurs modèles sont impartiaux.
Enfin, n’oublions pas le facteur prix. L’utilisation de Vertex AI peut entraîner des coûts importants, en particulier si vous traitez de gros volumes de données et des modèles complexes. Le modèle de paiement à l’utilisation peut rapidement s’accumuler, ce qui risque de grever votre budget et d’affecter le retour sur investissement global de la transformation de votre entreprise.
Questions fréquemment posées
Qu’est-ce que Vertex AI dans Google ?
Vertex AI est une plateforme d’apprentissage automatique avancée développée par Google. Elle offre une suite complète d’outils et de services conçus pour aider les développeurs et les scientifiques des données à construire, former et déployer des modèles d’IA à l’échelle. Avec Vertex AI, les utilisateurs peuvent accélérer l’ensemble du flux de travail de ML, du prétraitement des données à l’entraînement et au déploiement des modèles. L’un des aspects essentiels de Vertex AI réside dans ses capacités AutoML. Cette fonctionnalité permet aux utilisateurs ayant une expertise limitée en ML de construire des modèles personnalisés de haute qualité sans avoir à écrire de code complexe. AutoML simplifie le processus de développement de modèles en sélectionnant automatiquement la meilleure architecture et les meilleurs paramètres hyperparamétriques en fonction de l’ensemble de données donné, ce qui permet aux utilisateurs de créer rapidement des modèles d’apprentissage automatique précis. Vertex AI comprend également une gamme de modèles pré-entraînés, prêts à être déployés pour diverses tâches telles que la reconnaissance d’images et de textes, le traitement du langage naturel et la détection d’objets. Ces modèles pré-entraînés donnent une longueur d’avance aux développeurs qui souhaitent exploiter les capacités de l’IA dans leurs applications. En outre, Vertex AI permet l’apprentissage distribué des modèles, ce qui permet aux utilisateurs d’exploiter de puissantes ressources informatiques pour former des modèles plus rapidement et plus efficacement. Il fournit également une infrastructure pour le déploiement de modèles évolutifs et le service, garantissant que les modèles d’IA peuvent gérer des charges élevées et fournir des prédictions en temps réel. En résumé, Vertex AI est une puissante plateforme d’apprentissage automatique de Google qui offre une large gamme d’outils et de services pour la construction, l’entraînement et le déploiement de modèles d’IA. Ses capacités AutoML, ses modèles pré-entraînés et ses fonctions d’évolutivité permettent aux développeurs et aux data scientists d’intégrer plus facilement l’IA dans leurs applications et d’accélérer le processus de développement.
Vertex AI est-il un produit de Google ?
Oui, Vertex AI est bien un produit Google. En tant que plateforme d’apprentissage automatique avancée, Vertex AI est conçue pour simplifier le développement et le déploiement de modèles d’intelligence artificielle (IA). Il fournit une interface unifiée pour la gestion et l’automatisation des différentes étapes du flux de travail de l’apprentissage automatique, telles que la préparation des données, la formation, l’évaluation, le déploiement et la prédiction. Avec Vertex AI, les utilisateurs peuvent exploiter les puissantes capacités d’IA de Google, notamment les modèles pré-entraînés, les fonctions AutoML et les modèles d’apprentissage automatique personnalisés. Elle offre une large gamme d’outils et de services pour soutenir différents scénarios d’IA, qu’il s’agisse de vision par ordinateur, de traitement du langage naturel, d’analyse de données tabulaires ou de prévision de séries temporelles. Ce produit Google offre plusieurs avantages aux développeurs et aux scientifiques des données. Il leur permet d’accéder à une infrastructure de formation évolutive et distribuée, au suivi des expériences et au réglage des hyperparamètres. En outre, Vertex AI fournit des outils d’explication intégrés pour comprendre les prédictions du modèle et garantit l’équité du modèle grâce à des techniques avancées. Il s’intègre également à des outils populaires tels que les carnets Jupyter pour faciliter la collaboration et l’intégration des flux de travail. Dans l’ensemble, Vertex AI reflète l’engagement de Google à fournir aux entreprises et aux développeurs des capacités d’IA de pointe. Son interface conviviale, ses fonctionnalités étendues et son intégration aux services Google Cloud en font un choix fiable pour élaborer et déployer efficacement des modèles d’IA.
Google Vertex est-il gratuit ?
Google Vertex n’est pas disponible gratuitement. Il s’agit d’un service payant fourni par Google. Vertex AI est une plateforme de développement de bout en bout pour la construction et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Elle offre divers services tels que AutoML, la formation à des modèles personnalisés et le déploiement de modèles. Ces services sont conçus pour aider les développeurs à rationaliser et à étendre leurs flux de travail d’apprentissage automatique. Pour accéder aux fonctionnalités de Google Vertex AI, les utilisateurs doivent souscrire un abonnement payant. La tarification de l’utilisation de Vertex AI est basée sur un modèle de paiement à l’utilisation, où les utilisateurs sont facturés en fonction des ressources qu’ils consomment et des services qu’ils utilisent. Les détails exacts de la tarification sont disponibles sur le site web de Google Cloud. Bien que l’utilisation de Google Vertex puisse entraîner des coûts, elle apporte de nombreux avantages aux utilisateurs. Avec Vertex AI, les développeurs ont accès à un ensemble puissant d’outils et de services qui peuvent accélérer le développement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Il offre une interface unifiée et intuitive pour gérer l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique, du prétraitement des données à l’entraînement et à l’évaluation des modèles. En conclusion, Google Vertex n’est pas gratuit. Il s’agit d’un service payant qui offre une suite complète d’outils et de services d’apprentissage automatique. Bien que le coût varie en fonction de l’utilisation, l’investissement dans Vertex AI peut considérablement améliorer l’efficacité du développement de l’apprentissage automatique.
Vertex AI en vaut-il la peine ?
Vertex AI, proposé par Google, vaut vraiment la peine d’être envisagé. Grâce à ses nombreuses fonctionnalités et capacités, Vertex AI est une plateforme complète et puissante pour le développement et le déploiement de l’IA. L’un des principaux avantages de Vertex AI est sa capacité à rationaliser l’ensemble du cycle de développement de l’IA. De la préparation des données à la formation et au déploiement des modèles, Vertex AI offre un flux de travail transparent et efficace. Cela réduit le temps et les efforts, permettant aux développeurs de se concentrer davantage sur l’élaboration et l’affinement de leurs modèles. En outre, Vertex AI donne accès à des modèles pré-entraînés et à des fonctionnalités AutoML. Il est ainsi plus facile pour les utilisateurs disposant d’une expertise limitée en matière d’IA de créer des modèles performants. La fonction AutoML automatise le processus de construction du modèle, ce qui permet aux développeurs de gagner un temps précieux. Vertex AI offre également une grande évolutivité. Capable de gérer des projets à petite ou à grande échelle, il peut répondre à des besoins croissants en matière de données et d’informatique. La plateforme s’intègre à la puissante infrastructure de Google Cloud, offrant des capacités de calcul et de stockage très performantes. En outre, Vertex AI propose des fonctions avancées de surveillance et de journalisation pour aider les développeurs à suivre les performances des modèles et à identifier les problèmes potentiels. Cela garantit la fiabilité et l’efficacité des modèles d’IA en production. Compte tenu des nombreuses caractéristiques et fonctionnalités qu’il offre, Vertex AI vaut l’investissement. Que vous soyez un débutant ou un développeur d’IA expérimenté, l’interface conviviale de la plateforme et son ensemble complet d’outils en font un atout précieux pour les projets de développement et de déploiement de l’IA.
Conclusion
En conclusion, Vertex AI de Google se présente comme un outil prometteur pour les entreprises qui cherchent à révolutionner leurs activités. Avec ses analyses complètes, ses capacités robustes d’apprentissage automatique et sa plateforme cloud sécurisée, Vertex AI a le potentiel de transformer la façon dont les entreprises construisent et déploient des modèles. Bien qu’elle offre un large éventail de caractéristiques et d’avantages, il est important de prendre en compte les risques liés à l’utilisation d’une technologie aussi avancée.
