L’intelligence artificielle (IA) est devenue un mot à la mode dans le secteur des technologies, les entreprises de toutes tailles cherchant à l’intégrer dans leurs activités. Deux des plateformes d’IA les plus populaires sont Google Vertex AI et Amazon SageMaker. Les deux offrent des outils puissants pour développer des modèles d’apprentissage automatique, mais lequel convient le mieux à votre entreprise ? Dans cet article de blog, nous examinerons en détail Google Vertex AI et SageMaker, en comparant des caractéristiques clés telles que le prix, la facilité d’utilisation et l’évolutivité, afin de vous aider à prendre une décision éclairée.
Cet article propose aux lecteurs une analyse approfondie de Google Vertex AI et SageMaker. En examinant attentivement leurs caractéristiques, leurs coûts, leurs avantages et leurs inconvénients, les particuliers et les entreprises peuvent prendre des décisions éclairées lorsqu’il s’agit d’utiliser ces plateformes pour leurs besoins en matière d’apprentissage automatique et de science des données. Si vous êtes intéressé par Google Vertex AI et SageMaker, poursuivez votre lecture pour obtenir une analyse et une comparaison complètes.
Introduction : Google Vertex AI et SageMaker
Google Vertex AI et SageMaker sont deux plateformes de premier plan dans le domaine de l’apprentissage automatique et de la science des données. Dans cet article, nous proposons une analyse et une comparaison approfondies de ces plateformes, en nous concentrant plus particulièrement sur leurs caractéristiques, leurs coûts, leurs avantages et leurs inconvénients. Comprendre les forces et les faiblesses de chaque plateforme est essentiel pour les entreprises et les particuliers qui cherchent à tirer parti de la puissance de l’apprentissage automatique dans leurs activités.
Google Vertex AI, développé par Google, et SageMaker, développé par Amazon Web Services (AWS), sont deux plateformes basées sur le cloud qui offrent des capacités complètes d’apprentissage automatique. Avant d’entrer dans les détails, il est important de comprendre l’importance du choix de la bonne plateforme. Dans le monde actuel axé sur la technologie, les entreprises ont besoin de plateformes d’apprentissage automatique efficaces et robustes pour gérer, analyser et donner un sens à leurs données. Que vous soyez un data scientist, un développeur ou un professionnel, il est essentiel de disposer d’une plateforme fiable pour mener à bien des projets d’apprentissage automatique.
Dans la section suivante, nous présenterons une vue d’ensemble de Google Vertex AI, en discutant de ses principales caractéristiques, de ses fonctionnalités et de la manière dont il se distingue sur le marché. Cette présentation sera suivie d’une vue d’ensemble de SageMaker, mettant en évidence ses offres et ses capacités uniques. En examinant ces plateformes côte à côte, nous pouvons mieux comprendre leurs similitudes et leurs différences, ce qui nous permet de prendre des décisions éclairées lorsque nous choisissons la plateforme qui convient à nos besoins spécifiques.
Pour avoir une vue d’ensemble, nous allons comparer en détail les fonctionnalités de Google Vertex AI et de SageMaker. Cette comparaison couvrira divers aspects tels que la gestion des données, la formation au modèle et les options de déploiement. En outre, nous analyserons les implications financières de l’utilisation de ces plateformes, y compris des facteurs tels que les modèles de tarification et l’allocation des ressources. En examinant les avantages et les inconvénients de chaque plateforme, nous pouvons évaluer celle qui correspond le mieux à nos besoins.
Présentation de Google Vertex AI
Google Vertex AI est une plateforme d’apprentissage automatique puissante et innovante proposée par Google Cloud. Il vise à concurrencer Amazon SageMaker, en fournissant aux utilisateurs des fonctionnalités et des outils robustes pour la gestion des données, l’entraînement et le déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Vertex AI est doté d’un large éventail de fonctionnalités qui en font une plateforme de choix pour les scientifiques débutants et expérimentés.
L’un des principaux avantages de Google Vertex AI est son intégration transparente avec d’autres services Google Cloud. Il permet aux utilisateurs d’exploiter la vaste gamme d’outils de Google Cloud pour le stockage, l’analyse et le traitement des données. La plateforme offre également des capacités d’apprentissage automatique (AutoML), ce qui simplifie le processus de développement de modèles et permet aux utilisateurs de construire et de déployer rapidement des modèles avec une intervention manuelle minimale.
En termes d’évolutivité, Google Vertex AI brille. Il offre une formation distribuée sur de grands ensembles de données, permettant aux utilisateurs de former efficacement des modèles sur la puissante infrastructure de Google Cloud. En outre, la plateforme propose des pipelines et des conteneurs d’apprentissage automatique préconstruits, ce qui facilite le déploiement et la gestion des modèles.
Une autre caractéristique essentielle de Google Vertex AI est sa capacité à prendre en charge un large éventail de cadres et de bibliothèques d’apprentissage automatique. De TensorFlow à PyTorch, la plateforme permet aux utilisateurs de travailler avec les outils avec lesquels ils sont le plus à l’aise, offrant ainsi flexibilité et facilité d’utilisation.
Dans l’ensemble, Google Vertex AI offre un ensemble robuste et complet de fonctionnalités pour le développement et le déploiement de l’apprentissage automatique. Il rivalise bien avec Amazon SageMaker, offrant aux utilisateurs une alternative puissante pour leurs besoins en matière d’apprentissage automatique. Que vous soyez un débutant ou un scientifique de données expérimenté, Google Vertex AI mérite vraiment d’être considéré pour votre prochain projet d’apprentissage automatique.
Présentation de SageMaker
SageMaker est une plateforme d’apprentissage automatique proposée par Amazon Web Services (AWS) et l’un des principaux acteurs du marché des solutions d’apprentissage automatique basées sur le cloud. Dans le cadre de notre analyse approfondie comparant Google Vertex AI et SageMaker, nous allons nous plonger dans une présentation générale de SageMaker afin de comprendre ses principales caractéristiques et capacités.
SageMaker fournit un ensemble complet d’outils et de services qui simplifient le processus de construction, d’entraînement et de déploiement de modèles d’apprentissage automatique. Avec SageMaker, les utilisateurs ont accès à une large gamme d’algorithmes, de frameworks et de modèles pré-construits, facilitant ainsi le démarrage des projets de machine learning. La plateforme offre également des fonctionnalités AutoML, qui permettent aux utilisateurs d’automatiser la sélection des modèles et le réglage des hyperparamètres, rationalisant ainsi davantage le flux de travail de l’apprentissage automatique.
La gestion des données est un aspect crucial du processus d’apprentissage automatique, et SageMaker excelle dans ce domaine. Il fournit un système centralisé de gestion des données, permettant aux utilisateurs de stocker, d’organiser et d’accéder facilement à de vastes ensembles de données. En outre, SageMaker s’intègre à diverses sources de données, ce qui facilite l’apport de données externes pour la formation et l’analyse.
L’une des principales caractéristiques de SageMaker est son évolutivité et sa flexibilité. Il peut prendre en charge des tâches de formation à grande échelle et répartir efficacement le traitement entre plusieurs instances. Les temps de formation sont ainsi optimisés, ce qui permet d’accélérer le développement et l’expérimentation des modèles.
SageMaker offre également des fonctionnalités complètes de suivi et de gestion des modèles. Il fournit des outils intégrés pour suivre les performances des modèles, détecter les anomalies et gérer les versions des modèles. Il est ainsi plus facile de s’assurer que les modèles fonctionnent bien en production et de faciliter l’amélioration continue.
Comparaison des fonctionnalités : Google Vertex AI vs SageMaker
Maintenant que nous avons exploré les caractéristiques et les capacités de Google Vertex AI et de SageMaker, comparons-les côte à côte. Les deux plateformes offrent des solutions robustes d’apprentissage automatique et de gestion des données, mais il y a quelques différences essentielles à prendre en compte.
En ce qui concerne le processus de formation, Google Vertex AI se distingue par ses capacités AutoML. Cette fonction automatise une grande partie du processus de développement du modèle, ce qui le rend adapté aux utilisateurs ayant une expertise limitée en matière d’apprentissage automatique. SageMaker, quant à lui, offre une approche plus flexible et personnalisable, permettant aux utilisateurs d’affiner leurs modèles en fonction de leurs besoins spécifiques.
En termes d’intégration dans le cloud, les deux plateformes excellent, puisque Google Vertex AI s’appuie sur Google Cloud et SageMaker sur Amazon Web Services (AWS). Toutefois, si vous êtes déjà fortement investi dans l’écosystème cloud de l’une ou l’autre plateforme, il peut être plus pratique de s’en tenir à la plateforme en question.
En termes de coûts, SageMaker offre des options plus économiques pour le stockage des données et les ressources informatiques. De plus, SageMaker propose une structure de prix transparente, ce qui permet aux utilisateurs d’estimer plus facilement les coûts. Google Vertex AI, en revanche, a un modèle de tarification plus complexe qui peut nécessiter un suivi attentif afin d’éviter des dépenses imprévues.
En fin de compte, le choix entre Google Vertex AI et SageMaker dépend de vos besoins spécifiques et de vos préférences. Si vous avez besoin d’une solution plus conviviale et automatisée, Google Vertex AI pourrait être le choix idéal. Cependant, si vous privilégiez la flexibilité et la rentabilité, SageMaker pourrait être plus adapté. Avant de prendre une décision, il est essentiel d’examiner en détail et de comparer les deux plateformes en fonction de vos besoins.
Analyse des coûts : Google Vertex AI vs SageMaker
En ce qui concerne les prix, il est essentiel d’évaluer les dépenses liées à chaque plateforme pour prendre une décision éclairée. Google Vertex AI et SageMaker proposent tous deux des modèles de tarification compétitifs, mais il est essentiel d’évaluer vos besoins spécifiques et votre budget avant de faire un choix.
Google Vertex AI propose un modèle de tarification « Pay-as-You-Go », permettant aux utilisateurs de payer pour ce qu’ils utilisent. Cette flexibilité garantit que vous ne payez que pour les ressources et les services dont vous avez besoin, ce qui en fait une option rentable pour de nombreux utilisateurs. Cependant, il est toujours conseillé de surveiller attentivement votre utilisation, car les coûts peuvent rapidement s’accumuler s’ils ne sont pas gérés efficacement.
D’autre part, SageMaker propose également un modèle de tarification à l’utilisation, mais il peut être nécessaire de comprendre plus en détail la structure de tarification pour estimer les dépenses avec précision. Bien que la tarification puisse être légèrement compliquée, elle offre différentes options de tarification, y compris les instances, le stockage et les coûts de transfert de données. Il est essentiel d’analyser vos besoins spécifiques pour vous assurer de sélectionner le plan tarifaire le plus approprié au sein de l’écosystème SageMaker.
Lorsque vous comparez les coûts d’utilisation de Google Vertex AI et de SageMaker, il est essentiel de prendre en compte des facteurs tels que le stockage des données, les coûts de formation et de déploiement, ainsi que tous les services supplémentaires requis pour vos projets d’apprentissage automatique. En évaluant soigneusement ces aspects, vous pourrez prendre une décision éclairée qui conviendra à la fois à votre budget et aux exigences de votre projet.
N’oubliez pas que chaque plateforme possède ses propres caractéristiques et modèles de tarification. Il est donc essentiel de prendre votre temps et de les examiner en détail avant de vous décider pour l’une d’entre elles. Passons à la section suivante pour explorer les avantages et les inconvénients de chaque plateforme, afin de vous aider à prendre la décision la plus éclairée pour vos projets d’apprentissage automatique.
Il semble qu’AWS ait une longueur d’avance sur GCP en ce qui concerne les prix abordables pour les besoins peu spécifiques, grâce à ses instances t3 burst qui sont idéales pour faire fonctionner des ordinateurs portables expérimentaux. D’autre part, si GCP peut offrir des coûts inférieurs pour l’inférence et les instances GPU, sa structure tarifaire est excessivement alambiquée et difficile à comprendre. Ce manque de transparence peut constituer un inconvénient majeur pour prendre des décisions éclairées sur les services d’informatique en nuage.
Avantages et inconvénients de chaque plateforme
Passons maintenant à la sixième section de notre analyse approfondie, qui porte sur les avantages et les inconvénients de chaque plateforme : Google Vertex AI et SageMaker. Les deux plateformes offrent une gamme de fonctionnalités et de capacités pour l’apprentissage automatique et les tâches de science des données, mais elles présentent également leurs propres avantages et inconvénients.
L’un des principaux avantages de Google Vertex AI réside dans son intégration transparente à l’écosystème Google Cloud. Les entreprises qui utilisent déjà Google Cloud peuvent ainsi intégrer plus facilement l’apprentissage automatique dans leurs flux de travail. En outre, Vertex AI offre une interface conviviale et un réglage automatique des hyperparamètres, ce qui permet d’économiser du temps et des efforts lors de l’apprentissage du modèle.
Cependant, l’un des inconvénients de Google Vertex AI est sa disponibilité limitée de modèles pré-construits par rapport à SageMaker. Cela peut être un inconvénient pour les utilisateurs qui ont besoin d’une plus grande variété de modèles pré-entraînés pour leurs cas d’utilisation spécifiques. En outre, certains utilisateurs ont signalé des difficultés dans le débogage et le dépannage de leurs modèles dans l’environnement Vertex AI.
En revanche, SageMaker, une plateforme proposée par Amazon Web Services (AWS), dispose d’une vaste collection de modèles préconstruits, ce qui en fait un choix de premier ordre pour les utilisateurs qui ont besoin d’un modèle prêt à l’emploi pour des tâches spécifiques. SageMaker offre également de solides capacités de gestion des données et fournit un ensemble complet d’outils pour la formation et le déploiement des modèles.
Si Google Vertex AI se distingue par son intégration transparente et son interface intuitive, SageMaker offre une plus large gamme de modèles prédéfinis et d’outils de gestion de données avancés. Les utilisateurs doivent soigneusement évaluer leurs priorités et leurs exigences afin de déterminer la plateforme qui répond le mieux à leurs besoins. En fin de compte, les deux plateformes offrent des solutions puissantes pour l’apprentissage automatique dans le nuage, et il est essentiel d’effectuer des recherches approfondies et des lectures d’évaluation avant de prendre une décision finale.
Le succès de l’apprentissage automatique et de l’IA repose en grande partie sur une infrastructure de données solide, dans laquelle Google Cloud semble exceller. Par rapport à ses concurrents, Google propose des outils plus avancés qui s’intègrent de manière transparente à Vertex AI et BigQuery, deux entrepôts de données très réputés. En revanche, les clients d’AWS recherchent souvent des solutions externes telles que Databricks ou Snowflake pour leurs besoins en données tabulaires au lieu de s’appuyer uniquement sur l’écosystème natif fourni par Amazon.
Cet écart entre les deux géants de l’informatique en nuage devient particulièrement visible lorsqu’il s’agit d’ensembles de données structurés plutôt que d’ensembles denses comme les images ou les vidéos. Par conséquent, les personnes et les organisations à la recherche d’une solution tout-en-un devraient préférer GCP à AWS en raison de ses capacités prêtes à l’emploi supérieures en termes de gestion efficace de grandes quantités d’informations complexes sans nécessiter de services tiers supplémentaires.
Questions fréquemment posées
Vertex AI est-il semblable à SageMaker ?
Vertex AI, une plateforme d’apprentissage automatique développée par Google Cloud, présente certaines similitudes avec SageMaker, une plateforme fournie par Amazon Web Services. Les deux plateformes visent à simplifier et à accélérer le flux de travail de l’apprentissage automatique pour les développeurs et les scientifiques des données. Vertex AI et SageMaker fournissent tous deux une infrastructure robuste et évolutive pour les tâches d’apprentissage automatique. Ils offrent une gamme d’algorithmes et de modèles préétablis, ainsi que la possibilité de créer des modèles personnalisés. Les deux plateformes prennent également en charge les tâches traditionnelles de ML telles que la classification, la régression et le regroupement. Vertex AI et SageMaker s’efforcent tous deux de fournir des capacités d’apprentissage automatique. Ils permettent d’automatiser l’ingénierie des caractéristiques et le réglage des hyperparamètres, ce qui peut contribuer à rationaliser le processus de développement des modèles. Ces plateformes facilitent également le déploiement et la gestion des modèles, permettant aux utilisateurs de déployer des modèles en quelques clics. L’intégration avec d’autres services en nuage est un autre aspect commun à Vertex AI et SageMaker. Les deux plateformes permettent une intégration transparente avec les services de stockage et de traitement des données en nuage, ce qui facilite l’acquisition et le traitement de vastes ensembles de données. Ceci étant dit, il existe quelques différences entre Vertex AI et SageMaker. Vertex AI offre une intégration plus étroite avec l’écosystème de Google Cloud, y compris des services comme AutoML. D’autre part, SageMaker offre plus de flexibilité en termes de choix de framework, supportant des frameworks populaires tels que TensorFlow, PyTorch, et Apache MXNet. En résumé, si Vertex AI et SageMaker présentent des similitudes en termes d’objectifs et d’offres, il existe des différences en termes d’options d’intégration et de support du framework. En fin de compte, le choix entre les deux dépend des exigences et des préférences spécifiques.
Quel est l’équivalent GCP de SageMaker ?
L’équivalent de SageMaker sur Google Cloud Platform (GCP) s’appelle AI Platform. AI Platform est une plateforme complète d’apprentissage machine (ML) qui offre une gamme d’outils et de services pour construire, former et déployer des modèles ML. Il fournit une infrastructure entièrement gérée et évolutive pour les charges de travail de ML, vous permettant de vous concentrer sur le développement et le déploiement de vos modèles. Tout comme SageMaker, AI Platform offre une variété de fonctionnalités et de capacités. Tout d’abord, il fournit des instances gérées pour la formation, ce qui vous permet de former vos modèles ML sur des machines virtuelles puissantes. Ces instances sont hautement personnalisables et peuvent être facilement augmentées ou réduites en fonction de vos besoins. AI Platform prend également en charge la formation distribuée, ce qui vous permet de former des modèles à l’aide de plusieurs machines, ce qui peut réduire considérablement le temps de formation. En outre, il fournit un support intégré pour les frameworks ML populaires tels que TensorFlow et Scikit-learn, ce qui facilite le développement et le déploiement de vos modèles. En outre, AI Platform fournit un ensemble d’API permettant de fournir des prédictions à partir de modèles formés. Cela vous permet d’intégrer facilement vos modèles de ML dans vos applications et services. Il offre également des outils de surveillance et de gestion de vos flux de travail de ML, garantissant que vos modèles fonctionnent de manière optimale. Dans l’ensemble, AI Platform on GCP constitue une alternative puissante et polyvalente à SageMaker, en fournissant un ensemble robuste d’outils et de services pour la construction, l’entraînement et le déploiement de modèles de ML à grande échelle.
Vertex AI en vaut-il la peine ?
À mon avis, Vertex AI en vaut vraiment la peine. Grâce à ses capacités avancées d’apprentissage automatique et à son flux de travail efficace, Vertex AI s’avère être un outil précieux pour les entreprises et les développeurs. Il offre un large éventail de fonctionnalités et d’avantages qui améliorent l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Avant tout, Vertex AI simplifie le processus de développement, d’entraînement et de déploiement des modèles d’apprentissage automatique. Son environnement de développement intégré (IDE) permet une collaboration transparente et une mise sur le marché plus rapide. La plateforme fournit également une large gamme de modèles d’IA préconstruits et d’outils automatisés pour le prétraitement des données, ce qui accélère considérablement le processus de développement des modèles. En outre, Vertex AI optimise l’apprentissage des modèles grâce au traitement distribué et à l’ajustement des hyperparamètres, ce qui se traduit par une précision et une efficacité accrues. Il automatise le processus de déploiement, permettant aux utilisateurs de déployer facilement des modèles dans divers environnements de production. Les options de déploiement vont de l’hébergement des modèles sur Google Cloud à leur déploiement en périphérie, en toute simplicité. En outre, Vertex AI offre une excellente évolutivité et un bon rapport coût-efficacité. Sa capacité à gérer des ensembles de données à grande échelle et à effectuer des traitements parallèles garantit des performances optimales pour les projets exigeants. En outre, la structure tarifaire est flexible, avec des options permettant de ne payer que pour les ressources utilisées, ce qui rend Vertex AI accessible aux entreprises de toutes tailles. La plateforme excelle également dans le suivi et la gestion des modèles déployés. Il offre des capacités complètes de surveillance et d’enregistrement, permettant aux utilisateurs de suivre les performances du modèle et de détecter les anomalies en temps réel. Cela garantit que les modèles restent précis et fiables même après leur déploiement. Compte tenu de tous ces facteurs, Vertex AI prouve sa valeur en rationalisant l’ensemble du flux de travail de l’apprentissage automatique, en améliorant la productivité et en fournissant des applications d’IA puissantes. Il s’agit d’un investissement précieux pour les entreprises qui cherchent à tirer parti de l’apprentissage automatique pour stimuler l’innovation et acquérir un avantage concurrentiel dans un paysage technologique en constante évolution.
Quelle est la différence entre Google AutoML et Vertex AI ?
Google AutoML et Vertex AI sont deux plateformes d’apprentissage automatique proposées par Google, mais elles présentent quelques différences essentielles. AutoML est un sous-ensemble de Vertex AI et se concentre spécifiquement sur l’automatisation du processus de développement de modèles d’apprentissage automatique. Il offre une interface conviviale qui permet aux utilisateurs ne disposant pas d’une expertise approfondie en matière d’apprentissage automatique de créer des modèles d’apprentissage automatique personnalisés. AutoML propose différents services tels que AutoML Vision pour la reconnaissance d’images, AutoML Natural Language pour l’analyse de textes et AutoML Tables pour l’analyse de données tabulaires. En revanche, Vertex AI est une plateforme plus large qui englobe non seulement l’apprentissage automatique des machines, mais aussi d’autres fonctions telles que la préparation des données, l’entraînement des modèles, le déploiement et la surveillance. Il est conçu pour fournir des solutions de pipeline d’apprentissage automatique de bout en bout. Vertex AI propose des outils puissants tels que Vertex Pipelines pour créer des flux de travail d’apprentissage automatique évolutifs, Vertex Experiments pour gérer les expériences d’entraînement des modèles et Vertex MLOps pour gérer l’ensemble du cycle de vie de l’apprentissage automatique dans un environnement de production. En outre, AutoML et Vertex AI diffèrent également en termes d’évolutivité. Alors qu’AutoML convient aux projets d’apprentissage automatique à petite échelle, Vertex AI est conçu pour gérer des charges de travail d’apprentissage automatique à grande échelle. Il offre des fonctionnalités de niveau entreprise telles que la mise à l’échelle automatique, la haute disponibilité et des contrôles de sécurité avancés. En résumé, Google AutoML est un composant spécifique de Vertex AI qui se concentre sur l’automatisation du processus de développement de modèles d’apprentissage automatique, tandis que Vertex AI fournit une plateforme d’apprentissage automatique complète de bout en bout avec des fonctionnalités supplémentaires telles que la préparation, le déploiement et la surveillance des données.
Conclusion
En conclusion, lorsqu’il s’agit d’opposer Google Vertex AI à SageMaker, les deux plateformes offrent de puissantes capacités d’apprentissage automatique. Google Vertex AI se distingue par sa simplicité, son intégration transparente avec les services Google Cloud et sa fonction avancée AutoML. D’autre part, SageMaker se distingue par sa flexibilité, son support de bibliothèque étendu et sa rentabilité. En fin de compte, le choix entre les deux dépend de vos besoins et exigences spécifiques.
