Muitos engenheiros de TI procuram gerir imagens, vídeos e conjuntos de dados, criando novos percursos de aprendizagem de máquinas para formar e avaliar modelos utilizando algoritmos ou códigos de formação personalizados. Isto permite a implementação de modelos para casos de utilização em linha numa infra-estrutura escalável e gerida.
Google Cloud introduziu recentemente a Vertex AI, uma plataforma de aprendizagem gerida por máquinas concebida para acelerar a implementação e manutenção de modelos de IA.
Este novo serviço fornece imagens de doca para os programadores executarem a entrega de previsões a partir de modelos treinados com contentores pré-construídos para previsões TensorFlow ou XGBoost, entre outros. Além disso, um ramo desta plataforma chamado Vertex ML Edge Manager pode implantar e monitorizar modelos na borda.
Entre outras características, a Google afirma que a plataforma Vertex AI requer menos linhas de código para treinar um modelo do que outros sistemas. E, além disso, é alimentado pelos vários serviços Google Cloud. Tudo isto é utilizado para construir modelos de aprendizagem mecânica. O resultado é uma concepção e um processo de implementação mais simples para modelos em escala.
Assim, o Vértice AI destaca-se por:
- Criar e escalar modelos personalizados de aprendizagem de máquinas numa plataforma unificada de inteligência artificial.
- Realizar tarefas de desenvolvimento com ferramentas de aprendizagem de máquinas.
- Implantar mais modelos em menos tempo e reduzir as linhas de código necessárias para criar modelos personalizados.
- Utilizar ferramentas de operações de aprendizagem de máquinas para gerir dados e modelos com facilidade e segurança.
Características
Vertex AI é caracterizado por quatro características principais. Em primeiro lugar, a plataforma tem uma interface unificada para o fluxo de trabalho de aprendizagem automática. Em segundo lugar, tem APIs pré-treinados para diferentes domínios. Em terceiro lugar, tem plena integração de dados e IA. E finalmente, é compatível com todas as estruturas de código-fonte aberto.
Ter uma interface unificada significa criar modelos de aprendizagem de máquinas numa única API utilizando os serviços Google Cloud. Isto facilita a formação e a compra de modelos facilmente com formação em código personalizado. O Vertex AI armazena todos os modelos num único repositório central.
O Vertex AI visa integrar facilmente modelos de aprendizagem automática para tradução ou visão de línguas naturais em diferentes aplicações existentes ou criar as suas próprias aplicações inteligentes.
Além disso, utilizando BigQuery ML, Vertex AI permite-lhe criar e executar modelos de aprendizagem de máquinas em BigQuery utilizando consultas SQL padrão em ferramentas de business intelligence e folhas de cálculo.
Finalmente, esta plataforma integra-se com estruturas de código aberto amplamente utilizadas tais como TensorFlow ou PyTorch, entre outras. Além disso, apoia todas as estruturas de aprendizagem de máquinas através de recipientes de formação e previsão personalizados.
Abaixo encontra-se um quadro de algumas das principais ferramentas do Vertex AI e as suas funções:
Vantagens
Uma das vantagens do Vertex AI é que requer muito pouco código, uma vez que faz uso do AutoML, como mencionado acima, e por isso os modelos podem ser criados rapidamente. O Vertex AI também pode ser usado em conjunto com APIs previamente treinados em áreas tais como visão mecânica, linguagem e dados estruturados.
Além disso, a plataforma tem ferramentas personalizadas que permitem a criação de modelos avançados de aprendizagem mecânica. Estas ferramentas suportam programação avançada e requerem menos código para a formação de modelos, uma vez que existe um grande repertório de bibliotecas personalizadas.
Além disso, as ferramentas utilizadas para a aprendizagem de máquinas eliminam as operações complexas de manutenção automática de modelos ou optimizam a execução dos fluxos de processamento da aprendizagem de máquinas, de modo a que sejam utilizadas para fornecer diferentes funções.
Finalmente, a implementação dos modelos é apoiada por um serviço oferecido pela Google para monitorização contínua, permitindo gerir correctamente os fluxos de trabalho pelas equipas na análise dos dados para os modelos. Desta forma, os modelos são devidamente treinados, avaliados e implantados na produção.
Quem utilizou o Vertex AI?
Entre as histórias de sucesso de empresas que utilizaram Vertex AI, ModiFace e Essence destacam-se.
ModiFace pertence à L’Oréal, uma empresa líder no mercado dos cosméticos, e está na vanguarda da realidade aumentada baseada em IA para a indústria da beleza. Esta empresa, ModiFace, cria novos serviços para testar produtos de beleza como a cor do cabelo ou a maquilhagem virtualmente em tempo real.
Assim, está a utilizar a plataforma do Google para treinar os seus modelos de IA e aplicá-los aos seus serviços, tais como o diagnóstico da pele que se baseia em milhares de imagens de investigação e inovação, de modo que ao juntar toda esta investigação com o algoritmo de inteligência artificial do ModiFace, este serviço permite às pessoas obter uma rotina de cuidados de pele.
Por outro lado, a Essence é uma agência global de dados e medições que faz parte do WPP e está a alargar o valor dos modelos de IA criados pelos cientistas de dados, integrando os seus fluxos de trabalho com os criadores que utilizam a Vertex AI. Através desta mudança na forma como funcionam, os modelos de IA criados pelos cientistas de dados podem ser modificados uma vez criados, adaptando-se a mudanças contínuas e constantes no comportamento humano e no conteúdo da web. Os modelos podem ser actualizados regularmente para satisfazer as necessidades dos clientes e das empresas em rápida mudança.
O Vertex AI dá aos cientistas de dados a capacidade de criar rapidamente novos modelos baseados no ambiente em mudança, ao mesmo tempo que permite aos criadores e analistas de dados manter os modelos à escala e inovar.
Casos de utilização
Dentro dos casos de utilização, o Vertex AI é utilizado para rotular dados de vértices para permitir aos modelos de Aprendizagem Automática fazer melhores previsões. Também permite o seguimento e visualização de modelos.
Além disso, a sua ferramenta Vertex Pipelines é utilizada para simplificar os processos MLOps e para serviços de formação geridos. A precisão preditiva permite simplificar o processo de implementação de modelos na produção. Isto permite aos programadores obter métricas detalhadas de avaliação de modelos.
Finalmente, o Vertex ML Edge Manager, que está actualmente a ser pilotado, facilita a implementação e monitorização contínua de inferências de borda e processos automatizados com APIs flexíveis, facilitando a distribuição de IA através da nuvem pública e privada, dispositivos locais e de borda, entre outras características.
Conclusões
Até agora, quando os algoritmos de treino, milhões de imagens de teste, vídeos ou linguagem tinham de ser executados. Foi o caso do ModiFace, que foi responsável pelo desenvolvimento dos serviços de realidade aumentada digital e de IA para a indústria da beleza.
Hoje, graças à Verte AI, todo este processo pode ser simplificado, uma vez que é a plataforma que faz o levantamento pesado. Esta tecnologia tem os meios para realizar os cálculos e resolver os problemas mais complexos, sendo capaz de fazer biliões de iterações e criar os melhores algoritmos.
Em conclusão, Vertex AI é uma plataforma de aprendizagem gerida por máquinas, que é utilizada para implementar e manter modelos de IA. A nova plataforma reúne AutoML e Plataforma AI numa API unificada, biblioteca de clientes e interface de utilizador.
