Vertex AI: Como a solução do Google Cloud contribui na implantação de novos modelos de Machine Learning?

A ascensão da Inteligência Artificial e do Machine Learning tem transformado radicalmente a forma como as organizações abordam seus desafios e tomam decisões estratégicas. O Vertex AI, uma poderosa solução oferecida pelo Google Cloud, se destaca por ser uma ferramenta essencial para a implantação bem-sucedida de modelos de Machine Learning.

Neste artigo, vamos explicar o que é o Vertex AI, suas funcionalidades e vantagens, mostrando o porquê ele se destaca como uma solução robusta, simplificando e aprimorando o processo de implementação de novos modelos a fim de promover mais inovação e eficiência. Acompanhe!

O que é o Vertex AI?

Todos sabemos que o Google Cloud é uma das maiores influências globais no que diz respeito à tecnologia, inovação e Inteligência Artificial.

Seus produtos são mundialmente conhecidos e utilizados pelos mais diversos setores e indústrias, sempre com ótimos resultados e escalabilidade, e agora, temos mais uma importante solução no ambiente do Google Cloud Platform: o Vertex AI.

A plataforma de Machine Learning permite a criação, implantação e escalonamento de modelos mais rapidamente, com ferramentas pré-treinadas e personalizadas em uma plataforma de IA unificada. Isso oferece mais flexibilidade para todos os desenvolvedores e amantes da Inteligência Artificial.

O Vertex AI tem a proposta de unificar e simplificar o trabalho das pessoas que trabalham com modelos, como os cientistas de dados e os engenheiros de Machine Learning. Essa solução possibilita uma centralização de construção, avaliação e implantação de modelos em uma única interface de usuário e API.

Vertex AI inclui notebooks para exploração de dados, ferramentas para a construção de datasets, controle de modelos construídos, AutoML, treinamento de modelos customizados e muito mais.

Para quem constrói novos modelos e aplicações é muito interessante ter as já conhecidas APIs do Google Cloud integradas. Com diversas funcionalidades em visão computacional, processamento de linguagem natural, entre outros, ficou muito mais simples alcançar o objetivo final com essa ferramenta.

Quais as funcionalidades do Vertex AI?

O Vertex AI, do Google Cloud, é uma plataforma abrangente que oferece diversas funcionalidades para facilitar o ciclo de vida completo dos modelos de Machine Learning. Dentre suas principais funcionalidades, temos:

• treinamento de modelos: oferece um ambiente escalável e eficiente para treinar modelos de Machine Learning, permitindo o desenvolvimento de algoritmos avançados;
• implantação simples: facilita a implementação de modelos pré-treinados em produção com apenas alguns cliques, gerenciando automaticamente a infraestrutura necessária;
• gerenciamento de modelos em produção: fornece ferramentas para monitorar o desempenho dos modelos em tempo real e de ponta a ponta, possibilitando ajustes e melhorias contínuas;
• integração com frameworks conhecidos: suporta uma variedade de frameworks populares de Machine Learning, como TensorFlow e PyTorch, facilitando a migração e integração de modelos existentes;
• automação de hiperparâmetros: apresenta recursos avançados para otimizar automaticamente os hiperparâmetros dos modelos, buscando o melhor desempenho possível;
• AutoML (Aprendizado de Máquina Automático): disponibiliza as ferramentas de AutoML para usuários com diferentes níveis de expertise, permitindo a criação de modelos sem a necessidade de conhecimentos avançados em programação;
• experiência unificada: proporciona uma experiência de integração para as tarefas relacionadas a Machine Learning, desde o desenvolvimento até a implementação e monitoramento.

Quais os recursos do Vertex AI?

O Vertex AI oferece uma ampla gama de recursos para atender às necessidades complexas e variadas de projetos de Machine Learning. Alguns deles são:

• Vertex AI Experiments: oferece um local centralizado para registrar e organizar experimentos de Machine Learning, facilitando a reprodução e comparação;
• Vertex AI Vizier: utiliza algoritmos avançados para otimizar automaticamente os hiperparâmetros dos modelos;
• Vertex AI Model Monitoring: facilita o monitoramento contínuo do desempenho dos modelos em produção, com alertas configuráveis.
• Vertex AI Pipelines: permite a criação e execução de pipelines de Machine Learning para automação de fluxos de trabalho;
• Vertex Feature Store: é usado para criar, compartilhar e gerenciar recursos de Machine Learning;
• Vertex ML Metadata: auxilia na gestão e rastreamento de recursos, pipelines e modelos de Machine Learning.

Quais são os benefícios do Vertex AI?

Empresas que buscam implementar soluções de Machine Learning de maneira eficiente e escalável têm muito a se beneficiar com o Vertex AI. Investir na ferramenta vale a pena, pois ela:

• facilita a implementação de modelos de Machine Learning com uma abordagem simplificada, reduzindo a complexidade associada à infraestrutura e configuração;
• possibilita que usuários testem e personalize inúmeros modelos pré-treinados e ativos de Machine Learning e de código aberto com a biblioteca Model Garden;
• oferece uma experiência unificada desde o desenvolvimento até a implementação e o monitoramento de modelos;
• simplifica o fluxo de trabalho de Machine Learning;
• dá acesso a modelos de IA generativa do Google;
• permite o treinamento distribuído de modelos em grande escala;
• favorece o desenvolvimento colaborativo por meio do Vertex AI Workbench, proporcionando ambientes integrados para a colaboração eficiente entre equipes;
• conta com recursos de segurança avançados, garantindo a conformidade com padrões e regulamentações de segurança de dados.

Nova geração de Inteligência Artificial generativa do Google e o Vertex AI

O Google Cloud está investindo significativamente na IA generativa e está tornando essas tecnologias acessíveis a desenvolvedores e empresas de todos os tamanhos. Esses recursos são acessados pelo Vertex AI.

Dessa forma, desenvolvedores e empresas podem criar e implantar soluções de IA generativa de forma mais fácil diretamente nessa plataforma integrada de IA, por meio de uma variedade de modelos pré-treinados.

Com eles, pode-se desempenhar diversas tarefas, desde a criação de imagens até texto.

Alguns exemplos de recursos de IA generativa presentes no Vertex AI são:

• Imagen 2: usado para criar imagens realistas, de alta qualidade e personalizadas a partir de um comando de texto;
• Chirp: automatiza tarefas de codificação, possibilitando criar códigos a partir do texto;
• Codey: auxilia desenvolvedores a escrever código;
• PaLM 2: cria novos formatos de conteúdo criativo, como poemas, traduções em diversos idiomas, histórias, musicais, etc.;
• Vertex AI Search and Conversation: ajuda a desenvolver mecanismos de pesquisa e chatbots mais personalizados.

Como treinar o primeiro modelo no Vertex AI?

O processo para a criação do primeiro modelo é bem simples. Vamos começar construindo nosso dataset.

Para isso o Vertex AI já nos auxilia com o tipo que necessitamos, seja um dado não estruturado, como imagem, texto e vídeo, ou um dado tabular como facilmente encontramos em planilhas e bancos de dados.

É importante anotar o tipo de dado que queremos para predição. Por exemplo, em uma aplicação médica pode ser necessária a classificação de tomografias pulmonares em casos de pneumonia e casos normais (classes).

Para tal, em nosso dataset devemos expor quais exemplos são de cada classe. Após a criação do dataset e a anotação de cada tipo, podemos partir para o treinamento do modelo que iremos utilizar.

Como dito anteriormente, há opções para se utilizar modelos mais complexos e customizados, ou o próprio AutoML, que usa as melhores ferramentas da área para a construção do objetivo final.

O AutoML também auxilia bastante nos casos em que é necessário obter os primeiros valores para hiperparâmetros que possam ser utilizados em modelos customizados.

Selecionando o AutoML como opção de treinamento, rapidamente temos as métricas do modelo disponíveis para analisá-las de forma fácil.

Validando que tudo está certo, podemos rapidamente colocar o modelo em trabalho e partir para as predições dos novos casos apenas acessando a aba de Deploy & Test.

O Vertex AI é uma ferramenta poderosíssima para quem trabalha com dados e gosta de agilidade! Nós, da SantoDigital, já utilizamos essa ferramenta no desenvolvimento de nossas soluções e conseguimos benefícios muito importantes. Construímos e gerenciamos nossos modelos de uma maneira simples, eficiente e otimizada.

Com poucas linhas de códigos e instruções, conseguimos construir um dataset bem elaborado e o modelo já pronto para fazer predições dos mais diversos cenários de aplicações. A integração com o Big Query e o Cloud Storage faz com que a produtividade na nuvem seja ainda mais elevada e compartilhada.

Aliando as melhores ferramentas com o time de especialistas, a SantoDigital é capaz de trazer os melhores resultados para seus clientes através de muita agilidade e assertividade.

Quer saber mais sobre todas as soluções que a SantoDigital oferece e tornar seu negócio mais eficiente com a inteligência artificial? Entre em contato com nosso time especializado e conheça a SantoAI!

Resumindo

O que é o Vertex AI?

O Vertex AI é a plataforma de Machine Learning do Google Cloud Platform que permite a criação, implantação e escalonamento de modelos de Machine Learning mais rapidamente, com ferramentas pré-treinadas e personalizadas, oferecendo mais flexibilidade para todos os desenvolvedores e amantes da Inteligência Artificial.

Como o Vertex AI funciona?

O Vertex AI tem a proposta de unificar e simplificar o trabalho das pessoas que trabalham com modelos, como os cientistas de dados e os engenheiros de Machine Learning, possibilitando uma centralização de construção, avaliação e implantação de modelos em uma única interface de usuário e API.

Quais são as principais funcionalidades do Vertex AI?

• Oferece um ambiente escalável e eficiente para treinar modelos de Machine Learning;
• Facilita a implementação de modelos pré-treinados com apenas alguns cliques;
• Fornece ferramentas para monitorar o desempenho dos modelos em tempo real e de ponta a ponta;
• Suporta uma variedade de frameworks populares, como TensorFlow e PyTorch;
• Apresenta recursos avançados para otimizar automaticamente os hiperparâmetros dos modelos;
• Disponibiliza as ferramentas de AutoML para usuários com diferentes níveis de expertise;
• Confere uma experiência unificada de criação e gestão.