L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui le aziende operano e interagiscono con i loro clienti. Vertex AI di Google è una di queste tecnologie che promette di trasformare il modo in cui le aziende lavorano. Con la sua capacità di automatizzare i processi, fornire raccomandazioni personalizzate e migliorare l’esperienza dei clienti, Vertex AI ha il potenziale per portare le aziende a nuovi livelli. In questo post esploreremo cos’è Vertex AI, come funziona e, soprattutto, come può essere utile alla vostra azienda. Quindi tuffiamoci!
Che cos'è Google Vertex AI
Google Vertex AI è una piattaforma di apprendimento automatico basata sul cloud che consente a sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico personalizzati su scala. Fornisce una serie di strumenti e servizi per la costruzione e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico, comprese le funzionalità AutoML per automatizzare il processo di creazione dei modelli. Google Vertex AI si integra anche con altri servizi di Google Cloud, come BigQuery e Cloud Storage, facilitando l’accesso e l’analisi di grandi insiemi di dati. La piattaforma supporta una serie di framework popolari come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn.
Uno dei vantaggi principali di Google Vertex AI è la sua perfetta integrazione con altri servizi Google Cloud come BigQuery e Cloud Storage. Questo facilita l’accesso a grandi insiemi di dati in modo rapido ed efficiente, un aspetto essenziale quando si lavora a progetti complessi di apprendimento automatico.
Come funziona Google Vertex AI
Google Vertex AI, l’ultima aggiunta alle soluzioni cloud-based di Google, ha guadagnato una notevole attenzione nel mondo degli affari per il suo potenziale di trasformazione del modo in cui le aziende operano. In questa sezione approfondiremo il funzionamento di Vertex AI e i suoi meccanismi di base.
Vertex AI è una potente piattaforma di apprendimento automatico che consente alle aziende di costruire, distribuire e gestire i propri modelli di intelligenza artificiale con relativa facilità. Semplifica l’intero processo, dalla preparazione dei dati alla formazione dei modelli, alla valutazione e alla distribuzione. Sfruttando la tecnologia all’avanguardia e l’esperienza di Google nel settore, Vertex AI fornisce alle aziende strumenti e soluzioni sofisticate per risolvere problemi complessi.
Nel suo nucleo, Google Vertex AI utilizza le vaste capacità di calcolo della piattaforma Google Cloud per gestire in modo efficiente dati su larga scala ed eseguire analisi avanzate. In questo modo le aziende possono utilizzare i loro dati in modo efficace per ottenere informazioni preziose e prendere decisioni informate. Inoltre, Vertex AI offre un’infrastruttura sicura e scalabile, che si occupa della gestione dei dati e della sicurezza, consentendo alle aziende di concentrarsi sulle loro attività principali.
Con Google Vertex AI, le aziende possono sfruttare la potenza dell’apprendimento automatico senza dover disporre di competenze tecniche approfondite. La sua interfaccia intuitiva e gli strumenti di facile utilizzo la rendono accessibile a una gamma più ampia di utenti, consentendo sia agli scienziati dei dati che ai professionisti non tecnici di sfruttare efficacemente la piattaforma.
Tuttavia, sebbene Google Vertex AI offra capacità impressionanti, è importante considerare i potenziali rischi associati al suo utilizzo. Come per ogni tecnologia avanzata, l’implementazione e l’integrazione di Vertex AI nei flussi di lavoro esistenti può presentare delle difficoltà. Inoltre, le aziende devono prestare attenzione per garantire la privacy dei dati ed evitare potenziali distorsioni nei modelli di IA.
In conclusione, Google Vertex AI offre alle aziende l’opportunità di trasformare le loro attività e di sbloccare il potenziale dell’apprendimento automatico. Fornendo una piattaforma completa con strumenti e soluzioni potenti, Vertex AI semplifica il processo di creazione, distribuzione e gestione dei modelli di intelligenza artificiale. Tuttavia, è fondamentale che le aziende siano consapevoli dei rischi connessi e che procedano con un’attenta pianificazione ed esecuzione. Con il giusto approccio, Vertex AI ha il potenziale per rivoluzionare le aziende e portare avanti l’innovazione.
Caratteristiche di Google Vertex AI
Passando alle caratteristiche di Vertex AI, Google ha effettivamente dotato questa piattaforma di una serie impressionante di strumenti e soluzioni.
Ecco alcune delle caratteristiche principali di Vertex AI:
1. AutoML: Vertex AI offre una suite di strumenti automatizzati per l’apprendimento automatico che possono aiutare le aziende a costruire e distribuire modelli di ML personalizzati senza richiedere competenze approfondite in materia di scienza dei dati o di codifica.
2. Modelli precostituiti: Google ha preallenato diversi modelli di ML per casi d’uso comuni come la classificazione delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e i sistemi di raccomandazione. Questi modelli possono essere facilmente integrati nelle applicazioni con poche righe di codice.
3. Formazione personalizzata: Per i casi d’uso più complessi, Vertex AI consente di addestrare modelli di ML personalizzati utilizzando dati e algoritmi propri. La piattaforma supporta tecniche di apprendimento supervisionate e non supervisionate e fornisce strumenti per la preelaborazione dei dati, la messa a punto dei modelli e la valutazione.
4. Distribuzione del modello: Una volta addestrato il modello di ML, Vertex AI ne semplifica l’implementazione negli ambienti di produzione grazie alla tecnologia di containerizzazione. È inoltre possibile integrare i modelli con altri servizi di Google Cloud, come BigQuery, Cloud Storage e Kubernetes.
5. Monitoraggio e gestione: Per garantire che i modelli di ML funzionino in modo ottimale nel tempo, Vertex AI fornisce strumenti per il monitoraggio di metriche quali l’accuratezza, la latenza e l’utilizzo delle risorse. È inoltre possibile impostare avvisi e automatizzare i flussi di lavoro in base a queste metriche.
6. Collaborazione: Infine, Vertex AI consente ai team di collaborare ai progetti di ML fornendo un controllo degli accessi basato sui ruoli, il supporto per il versioning e l’integrazione con strumenti di sviluppo popolari come Jupyter notebook e Git.
Vantaggi dell'utilizzo di Google Vertex AI
Abbiamo analizzato cos’è e come funziona l’intelligenza artificiale di Google Vertex e le sue straordinarie caratteristiche. Ora, vediamo quali sono i vantaggi dell’utilizzo di Google Vertex AI.
- Offrire l’accesso a una vasta gamma di API e modelli open source. Tuttavia, non è detto che questo si traduca in un successo, poiché si limita a fornire le basi per vari flussi di lavoro, come l’utilizzo diretto del modello o la messa a punto in Generative AI Studio. Inoltre, è possibile implementare questi modelli su notebook di scienza dei dati, ma non è certo che possano dare risultati fruttuosi.
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MLOp end-to-end. Vertex AI offre risorse su misura per data scientist e ingegneri di ML per automatizzare, regolare e supervisionare efficacemente i progetti di ML dall’inizio alla fine. Con l’assistenza di Vertex AI, è possibile addestrare facilmente i modelli su scala e garantirne l’accuratezza tramite test e monitoraggio prima della distribuzione. Questa piattaforma semplifica anche la gestione delle prestazioni dei modelli in produzione, in modo che gli esperti possano concentrarsi sullo sviluppo di codici innovativi piuttosto che sulla manutenzione di quelli esistenti.
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Integrazione di dati e intelligenza artificiale. Vertex AI vanta una perfetta integrazione con BigQuery, Dataproc e Spark attraverso il Vertex AI Workbench. Grazie a questa funzione, gli utenti possono sfruttare gli strumenti di business intelligence e i fogli di calcolo esistenti per creare modelli di apprendimento automatico utilizzando query SQL standard attraverso BigQuery ML o esportare i set di dati da BigQuery direttamente in Vertex AI Workbench per l’esecuzione dei modelli.
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Tooling low-code e no-code. Vertex AI fornisce strumenti a basso codice e funzionalità di formazione per consentire ai professionisti con un’ampia gamma di competenze di sfruttare i carichi di lavoro dell’apprendimento automatico. Con Generative AI Studio, gli sviluppatori possono mettere a punto e distribuire modelli di base per i loro casi d’uso attraverso una semplice interfaccia utente. Inoltre, grazie alle nostre API off the shelf, gli sviluppatori possono facilmente ricorrere ai modelli pre-addestrati per risolvere rapidamente i problemi del mondo reale.
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Infrastruttura AI aperta e flessibile. Distribuite i modelli di apprendimento automatico senza fatica con Vertex, una soluzione economica e versatile. Beneficiare di un’ampia gamma di opzioni di infrastruttura ML e di scelte di implementazione. Vertex è completamente gestito e integra perfettamente gli strumenti MLOps per scalare le distribuzioni e ridurre i costi. Gestire in modo efficiente i modelli di produzione e ridurre al minimo gli oneri operativi.
Casi d'uso di Vertex AI
La piattaforma offre una serie di strumenti per l’elaborazione dei dati, l’addestramento dei modelli e la creazione di previsioni in modalità batch o online. Inoltre, Google Vertex AI facilita le operazioni di messa a punto e scalabilità, tenendo traccia degli esperimenti condotti sul sistema. Tuttavia, non è chiaro se queste caratteristiche siano veramente efficaci o se siano semplicemente espedienti progettati per attirare i clienti a utilizzare i loro servizi senza fornire in cambio risultati soddisfacenti.
Altri casi di utilizzo di Vertex AI:
1. Caso d’uso: Costruire modelli ML senza codice
– L’utente vuole costruire un modello ML all’avanguardia per un’attività di predizione di immagini, tabelle, testi o video senza scrivere alcun codice.
– L’utente utilizza AutoML per determinare l’architettura del modello ottimale per il proprio compito.
2. Caso d’uso: Creazione di modelli ML personalizzati
– L’utente vuole costruire un modello ML personalizzato utilizzando Notebook.
– L’utente utilizza Vertex AI Training, che offre servizi di formazione completamente gestiti, e Vertex AI Vizier per ottimizzare gli iperparametri per ottenere la massima precisione predittiva.
3. Caso d’uso: Ingegneria delle caratteristiche
– L’utente vuole servire, condividere e riutilizzare le funzioni ML.
– L’utente utilizza Vertex AI Feature Store, un archivio di funzioni ricco e completamente gestito.
4. Caso d’uso: Servizio di modelli
– L’utente vuole distribuire i modelli in produzione per il servizio online via HTTP o per la predizione batch per lo scoring di massa.
– L’utente distribuisce modelli personalizzati costruiti su qualsiasi framework (compresi TensorFlow, PyTorch, scikit o XGB) a Vertex AI Prediction con strumenti integrati per monitorare le prestazioni dei propri modelli.
5. Caso d’uso: Messa a punto e comprensione del modello
– L’utente vuole metriche dettagliate di valutazione del modello e attribuzioni di caratteristiche.
– L’utente utilizza Vertex Explainable AI per capire quanto sia importante ogni caratteristica in ingresso per la sua previsione.
6. Caso d’uso: Monitoraggio del modello
– L’utente desidera un monitoraggio facile e proattivo delle prestazioni del modello nel tempo.
– Il monitoraggio continuo controlla i segnali delle prestazioni predittive del modello implementato dall’utente e avvisa quando i segnali si discostano.
7. Caso d’uso: Gestione dei modelli
– L’utente desidera semplificare la controllabilità e la governance tracciando automaticamente gli input e gli output di tutti i componenti di Vertex Pipelines per tracciare gli artefatti, il percorso e l’esecuzione del flusso di lavoro ML.
– L’utente traccia i metadati personalizzati direttamente dal proprio codice e li interroga utilizzando un SDK Python.
Differenze tra AutoML e Vertex AI
AutoML e Vertex AI sono entrambi strumenti potenti nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico (AI/ML). Tuttavia, ci sono alcune differenze fondamentali tra i due che vale la pena esplorare.
AutoML, acronimo di Automated Machine Learning, è una tecnologia che mira a semplificare il processo di sviluppo di modelli di apprendimento automatico. Utilizza processi e algoritmi automatizzati per selezionare automaticamente la migliore architettura di ML, gli iperparametri e le tecniche di feature engineering per un determinato compito. AutoML è stato progettato per consentire alle persone che non hanno una vasta esperienza di ML di costruire modelli di ML altamente accurati, il che lo rende un’ottima scelta per coloro che sono alle prime armi con l’apprendimento automatico o che dispongono di risorse limitate.
D’altra parte, Vertex AI è una piattaforma completamente gestita per lo sviluppo, la distribuzione e la manutenzione di modelli di apprendimento automatico. Fornisce un’interfaccia unificata per tutte le fasi della pipeline di ML, dalla preelaborazione dei dati all’addestramento e alla distribuzione dei modelli. Vertex AI include un’ampia gamma di strumenti integrati, come AutoML, per rendere lo sviluppo di ML più efficiente e accessibile. Questa piattaforma è ideale per le organizzazioni che richiedono una soluzione completa e scalabile per i loro flussi di lavoro di ML.
- Una delle principali distinzioni tra AutoML e Vertex AI è il livello di controllo e personalizzazione che offrono. AutoML è più automatizzato e astrae da molti dettagli tecnici, rendendo più facile per i principianti iniziare a lavorare con il ML. Vertex AI offre invece maggiore flessibilità e controllo, consentendo ai professionisti esperti di ML di mettere a punto i propri modelli e ottimizzare le prestazioni.
- Un’altra differenza sta nella loro scalabilità e complessità. AutoML è tipicamente orientato a progetti di ML su scala ridotta, mentre Vertex AI è progettato per gestire carichi di lavoro di livello aziendale su larga scala. Vertex AI offre funzionalità avanzate come l’addestramento distribuito e lo scaling automatico, consentendo ai modelli di ML di gestire efficacemente insiemi di dati enormi e calcoli complessi.
Infine, AutoML si concentra principalmente sulla fornitura di soluzioni pronte all’uso per compiti di ML comuni, come la classificazione di immagini o testi.
Sebbene offra opzioni di personalizzazione, il suo obiettivo principale è quello di semplificare il processo di sviluppo di ML per i non esperti. Vertex AI, invece, si rivolge a una gamma più ampia di casi d’uso del ML e offre funzioni più avanzate per gli utenti esperti.
Ci sono rischi nell'utilizzo di Vertex AI?
Utilizzando Vertex AI, vi affidate essenzialmente alla piattaforma e agli strumenti di Google per costruire e distribuire i vostri modelli di apprendimento automatico. Questa dipendenza significa che la vostra azienda è in balia degli aggiornamenti, della manutenzione e della stabilità generale della piattaforma di Google. Cosa succede se una funzione o uno strumento cruciale su cui fate molto affidamento viene improvvisamente dismesso? È un rischio che si corre quando si cede il controllo a un’entità esterna.
Inoltre, c’è la continua preoccupazione per i modelli distorti. Gli algoritmi di apprendimento automatico vengono addestrati utilizzando dati esistenti e se i dati di addestramento sono intrinsecamente distorti, possono perpetuare tali pregiudizi, portando a risultati distorti. Sebbene Google affermi di dare priorità all’equità e all’uso etico dell’IA, la responsabilità spetta in ultima analisi agli utenti per garantire che i loro dati e modelli siano imparziali.
Infine, non dimentichiamo il fattore prezzo. L’utilizzo di Vertex AI può comportare costi significativi, soprattutto se si ha a che fare con grandi volumi di dati e modelli complessi. Il modello “pay-per-use” può rapidamente aumentare, mettendo potenzialmente a dura prova il vostro budget e incidendo sul ROI complessivo della vostra trasformazione aziendale.
Domande frequenti
Che cos’è Vertex AI in Google?
Vertex AI è una piattaforma avanzata di apprendimento automatico sviluppata da Google. Offre una suite completa di strumenti e servizi progettati per aiutare gli sviluppatori e i data scientist a costruire, addestrare e distribuire modelli di intelligenza artificiale su scala. Con Vertex AI, gli utenti possono accelerare l’intero flusso di lavoro del ML, dalla preelaborazione dei dati alla formazione dei modelli e alla distribuzione. Un aspetto fondamentale di Vertex AI è rappresentato dalle sue funzionalità AutoML. Questa funzione consente agli utenti con competenze limitate in materia di ML di creare modelli personalizzati di alta qualità senza scrivere codice complesso. AutoML semplifica il processo di sviluppo dei modelli selezionando automaticamente la migliore architettura e le impostazioni degli iperparametri in base al set di dati fornito, consentendo agli utenti di creare rapidamente modelli di apprendimento automatico accurati. Vertex AI include anche una serie di modelli pre-addestrati, pronti per essere utilizzati per vari compiti come il riconoscimento di immagini e testi, l’elaborazione del linguaggio naturale e il rilevamento di oggetti. Questi modelli pre-addestrati offrono un vantaggio agli sviluppatori che vogliono sfruttare le capacità dell’intelligenza artificiale nelle loro applicazioni. Inoltre, Vertex AI consente l’addestramento distribuito dei modelli, permettendo agli utenti di sfruttare potenti risorse di calcolo per addestrare i modelli in modo più rapido ed efficiente. Fornisce inoltre un’infrastruttura per la distribuzione e il servizio scalabile dei modelli, assicurando che i modelli di intelligenza artificiale possano gestire carichi elevati e fornire previsioni in tempo reale. In sintesi, Vertex AI è una potente piattaforma di apprendimento automatico di Google che offre un’ampia gamma di strumenti e servizi per la creazione, l’addestramento e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale. Le sue funzionalità AutoML, i modelli pre-addestrati e le caratteristiche di scalabilità rendono più facile per gli sviluppatori e i data scientist incorporare l’IA nelle loro applicazioni e accelerare il processo di sviluppo.
Vertex AI è un prodotto di Google?
Sì, Vertex AI è effettivamente un prodotto di Google. Come piattaforma avanzata di apprendimento automatico, Vertex AI è progettata per semplificare lo sviluppo e la distribuzione di modelli di intelligenza artificiale (AI). Fornisce un’interfaccia unificata per la gestione e l’automazione delle varie fasi del flusso di lavoro dell’apprendimento automatico, come la preparazione dei dati, l’addestramento, la valutazione, la distribuzione e la predizione. Con Vertex AI, gli utenti possono sfruttare le potenti capacità dell’intelligenza artificiale di Google, compresi i modelli pre-addestrati, le funzioni AutoML e i modelli di apprendimento automatico personalizzati. Offre un’ampia gamma di strumenti e servizi per supportare diversi scenari di IA, che si tratti di computer vision, elaborazione del linguaggio naturale, analisi di dati tabellari o previsioni di serie temporali. Questo prodotto di Google offre diversi vantaggi a sviluppatori e data scientist. Permette loro di accedere a un’infrastruttura di addestramento scalabile e distribuita, al monitoraggio degli esperimenti e alla regolazione degli iperparametri. Inoltre, Vertex AI fornisce strumenti di spiegabilità integrati per la comprensione delle previsioni del modello e garantisce la correttezza del modello attraverso tecniche avanzate. Si integra inoltre con strumenti popolari come i notebook Jupyter per facilitare la collaborazione e l’integrazione del flusso di lavoro. Nel complesso, Vertex AI riflette l’impegno di Google nel potenziare le aziende e gli sviluppatori con funzionalità AI all’avanguardia. L’interfaccia intuitiva, le funzioni estese e l’integrazione con i servizi Google Cloud ne fanno una scelta affidabile per costruire e distribuire modelli di intelligenza artificiale in modo efficiente.
Google Vertex è gratuito?
Google Vertex non è disponibile gratuitamente. È un servizio a pagamento fornito da Google. Vertex AI è una piattaforma di sviluppo end-to-end per la creazione e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Offre vari servizi come AutoML, formazione di modelli personalizzati e distribuzione di modelli. Questi servizi sono progettati per aiutare gli sviluppatori a semplificare e scalare i loro flussi di lavoro di apprendimento automatico. Per accedere alle funzionalità di Google Vertex AI, gli utenti devono sottoscrivere un abbonamento a pagamento. I prezzi per l’utilizzo di Vertex AI si basano su un modello pay-as-you-go, in cui gli utenti vengono addebitati in base alle risorse consumate e ai servizi utilizzati. I dettagli esatti sui prezzi sono disponibili sul sito web di Google Cloud. Anche se l’utilizzo di Google Vertex può comportare dei costi, gli utenti ne traggono numerosi vantaggi. Con Vertex AI, gli sviluppatori hanno accesso a un potente set di strumenti e servizi in grado di accelerare lo sviluppo e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Fornisce un’interfaccia unificata e intuitiva per gestire l’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico, dalla preelaborazione dei dati alla formazione e alla valutazione dei modelli. In conclusione, Google Vertex non è gratuito. È un servizio a pagamento che offre una suite completa di strumenti e servizi di apprendimento automatico. Anche se il costo varia a seconda dell’utilizzo, l’investimento in Vertex AI può migliorare notevolmente l’efficienza e l’efficacia dello sviluppo dell’apprendimento automatico.
Vertex AI vale la pena?
Vertex AI, offerto da Google, è sicuramente da prendere in considerazione. Grazie alle sue numerose caratteristiche e capacità, Vertex AI è una piattaforma completa e potente per lo sviluppo e l’implementazione dell’intelligenza artificiale. Un vantaggio fondamentale di Vertex AI è la sua capacità di semplificare l’intero ciclo di vita dello sviluppo dell’intelligenza artificiale. Dalla preparazione dei dati all’addestramento e alla distribuzione dei modelli, Vertex AI offre un flusso di lavoro continuo ed efficiente. Questo riduce i tempi e gli sforzi, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi maggiormente sulla costruzione e sulla messa a punto dei modelli. Inoltre, Vertex AI offre l’accesso a modelli pre-addestrati e a funzionalità AutoML. In questo modo è più facile per gli utenti con competenze limitate in materia di IA creare modelli ad alte prestazioni. La funzione AutoML automatizza il processo di creazione del modello, facendo risparmiare tempo prezioso agli sviluppatori. Vertex AI offre anche una robusta scalabilità. Grazie alla capacità di gestire progetti su piccola e grande scala, è in grado di soddisfare le crescenti esigenze di dati e di calcolo. La piattaforma si integra con la potente infrastruttura di Google Cloud, fornendo capacità di calcolo e di archiviazione ad alte prestazioni. Inoltre, Vertex AI offre funzioni avanzate di monitoraggio e registrazione per aiutare gli sviluppatori a monitorare le prestazioni del modello e a identificare potenziali problemi. Questo garantisce l’affidabilità e l’efficienza dei modelli AI in produzione. Considerando le ampie caratteristiche e funzionalità che offre, Vertex AI vale l’investimento. Che siate principianti o esperti sviluppatori di IA, l’interfaccia user-friendly e il set di strumenti completo della piattaforma la rendono una risorsa preziosa per i progetti di sviluppo e implementazione dell’IA.
Conclusione
In conclusione, Vertex AI di Google si presenta come uno strumento promettente per le aziende che vogliono rivoluzionare le loro attività. Grazie alle sue analisi complete, alle solide capacità di apprendimento automatico e alla piattaforma cloud sicura, Vertex AI ha il potenziale per trasformare il modo in cui le aziende costruiscono e distribuiscono i modelli. Sebbene offra un’ampia gamma di funzionalità e vantaggi, è importante considerare i rischi connessi all’utilizzo di una tecnologia così avanzata.
