Plataforma dá acesso a modelos personalizáveis que facilitam a programação em Machine Learning
O Machine Learning (ML) é como um assistente tecnológico que não apenas entende suas necessidades, mas aprende e se adapta ao longo do tempo. A construção de modelos, todavia, demanda tempo e recursos. Mas e se fosse possível acelerá-la? Pois saiba que é exatamente isso que o Google Vertex AI promete.
Ele simplifica o processo de desenvolvimento e implementação de modelos de ML, abrindo as portas para um universo de possibilidades. Saiba mais:
O que é o Vertex AI?
Vertex AI é uma ferramenta que pertence ao Google. Ele fornece ferramentas e serviços para ajudar os desenvolvedores e cientistas de dados a construir, treinar e implantar modelos de ML de maneira eficiente na infraestrutura da Google Cloud.
Para isso, oferece diferentes métodos e modelos, ferramentas eficientes de MLOps (Operações e Machine Learning) e uma infraestrutura gerenciada e personalizável que suporta projetos de ML em diversas escalas e complexidades.
Exemplo de aplicação do Vertex AI
Para entender melhor o funcionamento da ferramenta, considere que você precisa implementar um sistema de classificação de imagens para identificar diferentes tipos de objetos em fotografias.
Neste caso, após coletar um grande conjunto de dados de imagens, onde cada uma tem associação a uma categoria específica, seria possível utilizar o Vertex AI para treinar um modelo de classificação sem precisar escrever um código.
Para isso, disponibiliza-se o AutoML, que analisa automaticamente os dados, escolhe a arquitetura do modelo e ajusta os hiperparâmetros para otimizar o desempenho.
Por outro lado, caso haja a intenção de ter mais controle sobre o treinamento, a ferramenta oferece a opção personalizada, que permite que você use frameworks de ML específicos, forneça código e ajuste parâmetros conforme desejar.
Além disso, é possível aproveitar os modelos gerativos do Google para gerar descrições automáticas das imagens ou para melhorar a qualidade das classificações. Após treinar o modelo, você pode usar o Vertex AI para implantá-lo em aplicativos.
Ainda, pode utilizar as ferramentas de MLOps para automatizar o monitoramento do desempenho do modelo e as atualizações.
Portanto, trata-se de uma ferramenta bastante interessante para programadores, uma vez que automatiza parte do processo, mas sem deixar de dar autonomia e gestão sobre as atividades.
Principais funcionalidades do Vertex AI
Não faltam ferramentas interessantes dentro da plataforma do Google para programadores. Conheça as principais delas.
Ferramentas e modelos de IA generativa
O Vertex AI conta com o Gemini, um modelo inteligente do Google DeepMind. Ele tem a capacidade de entender diferentes tipos de informações, como texto, imagens, vídeos ou até mesmo código de computador. Com ele, desenvolvedores podem testar ideias para criar aplicativos de IA.
Além do Gemini, no Vertex há diversas outras opções de modelos. Dentre eles estão o API PaLM, Imagen, Codey, Anthropic Claude 2 e Llama 2. Todos eles estão disponíveis no Model Garden e auxiliam seus aplicativos a entender informações em tempo real e executar ações específicas.
A melhor parte é que a ferramenta permite que você personalize esses modelos de acordo com suas necessidades. Isso torna mais fácil usá-los para personalizá-los e integrá-los em seus aplicativos.
Agent Builder
O Agent Builder é uma solução para projetar, implantar e gerenciar agentes de IA de conversação e automação de processos de maneira simples e eficiente. Com uma interface intuitiva e recursos avançados, ele permite criar fluxos personalizados sem a necessidade de escrever código extenso, garantindo agilidade e precisão.
A ferramenta combina modelos pré-criados e configurações personalizáveis para atender às prioridades do seu negócio. Além disso, conecta-se diretamente aos dados empresariais e integra-se a sistemas como JIRA e ServiceNow, facilitando transações e simplificando interações em diversos canais.
Com suporte a tecnologias como LangChain e LlamaIndex, o Agent Builder permite enriquecer contextos e reduzir inconsistências em respostas, oferecendo experiências mais precisas e confiáveis. Seus recursos de monitoramento e ajuste em tempo real garantem escalabilidade, segurança e compliance de nível empresarial, atendendo a rigorosos padrões como ISO 27001 e HIPAA.
AI Platform aberta e integrada
Os cientistas de dados podem acelerar suas atividades ao usar as ferramentas da plataforma Google Vertex AI. Elas tornam o treinamento, o ajuste e a implantação de modelos de aprendizado de máquina (ML) mais eficientes.
Uma vez que os notebooks da Vertex AI (Colab Enterprise, Workbench etc) conectam-se diretamente ao BigQuery, eles oferecem uma plataforma única para que todas as tarefas relacionadas a dados e inteligência artificial IA sejam realizadas em um só lugar.
Outros recursos relacionados são o Treinamento da Vertex AI e a Previsão, que auxiliam a acelerar o processo de treinamento. Para isso, você pode escolher entre diferentes frameworks de código aberto e aproveitar uma infraestrutura de IA otimizada.
Isso simplifica o desenvolvimento de modelos e permite que você os coloque em ação de maneira mais rápida e eficiente. Essas ferramentas são projetadas para facilitar todo o fluxo de trabalho de ML, desde o treinamento até a aplicação prática dos modelos.
MLOps para IA preditiva e generativa
A plataforma Google Vertex AI também oferece soluções personalizadas de MLOps. Isso permite que cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina automatizem, padronizem e gerenciem de maneira eficiente os projetos de ML.
As ferramentas modulares promovem a colaboração entre equipes e aprimoram os modelos ao longo de todo o ciclo de vida do desenvolvimento. Elas são projetadas para identificar qual é o modelo mais adequado para cada caso de uso por meio da Avaliação da Vertex AI.
Com o Vertex AI Pipelines é possível orquestrar fluxos de trabalho. Já com o Registro de Modelos é possível gerenciá-los. Use o Feature Store para facilitar a exibição, o compartilhamento e a reutilização de atributos de aprendizado de máquina.
Pesquisa e conversa
A pesquisa e conversa do Google Vertex AI são ferramentas úteis para os desenvolvedores fazerem aplicativos empresariais de busca e chat usando a tecnologia de inteligência artificial.
Elas ajudam a criar e colocar em ação aplicativos de maneira rápida e fácil, sem complicações. Também, cuidam de manter as informações seguras e garantem que as empresas tenham controle total sobre seus dados.
Soluções de IA
O Vertex possui diversas soluções de IA, que fornecem funcionalidades avançadas e especializadas para alcançar resultados de negócios específicos. Elas são desenvolvidas a partir da Vertex AI Platform, Contact Center AI, Document AI, IA antilavagem de dinheiro e Discovery AI.
É possível acessá-las e utilizá-las de forma direta ou, então, com o suporte de um dos parceiros do Google Cloud.
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Vantagens e Limitações do Vertex AI
A solução do Google para treinamento e implantação de modelos de Machine Learning têm pontos fortes e fracos. E isso é natural, considerando-se que a plataforma ainda é recente e passa por constantes atualizações.
Vantagens
Destacam-se como benefícios do Vertex AI os seguintes fatores:
- Simplificação do desenvolvimento: o Vertex AI fornece ferramentas e serviços que simplificam o processo de desenvolvimento de modelos de ML. Isso inclui opções como AutoML, que permite treinar modelos sem a necessidade de codificação extensiva, sendo uma excelente opção para desenvolvedores com menos experiência em Machine Learning;
- Ampla variedade de modelos e recursos: a plataforma oferece acesso a uma variedade de modelos pré-treinados e recursos de ML, como modelos gerativos. Isso permite economizar tempo e esforço no desenvolvimento de soluções específicas;
- Facilidade de treinamento e implantação: o Vertex AI simplifica o treinamento e a implantação de modelos de ML. Com ele é possível treinar modelos com diferentes opções, desde treinamento automático até treinamento personalizado, oferecendo flexibilidade para escolher a abordagem que melhor se adapta ao seu projeto;
- MLOps integrado: a plataforma também fornece recursos integrados de MLOps, o que auxilia na automação e no gerenciamento eficiente do ciclo de vida de modelos de ML, desde a experimentação até a produção. Isso facilita a escalabilidade e a manutenção contínua dos modelos;
- Integração com outros serviços do Google Cloud: o Vertex AI é integrado ao ecossistema mais amplo do Google Cloud, o que significa que você pode tirar proveito de outros serviços e recursos oferecidos pela plataforma para aprimorar seus aplicativos;
- SDKs e ambiente de desenvolvimento: o SDK do Vertex AI para Python facilita a criação e execução de trabalhos de treinamento e implantação. Além disso, o ambiente de desenvolvimento, como o Vertex AI Workbench baseado em notebooks Jupyter, oferece uma experiência colaborativa e flexível;
- Model Garden para modelos pré-treinados: o Model Garden oferece uma biblioteca de modelos pré-treinados e componentes de pipeline. Desse modo, economiza o tempo de desenvolvimento e permite que você se beneficie de modelos já ajustados;
- Infraestrutura gerenciada: o Vertex AI oferece uma infraestrutura totalmente gerenciada, de modo a eliminar a necessidade de gerenciar a infraestrutura subjacente. Com isso, torna-se possível se concentrar mais no desenvolvimento de aplicativos do que na administração de servidores.
Limitações e desvantagens da plataforma
Ainda que ofereça diversas vantagens no desenvolvimento de modelos de ML, o Vertex AI possui limitações. São elas:
- Custo associado: o uso de recursos avançados pode acompanhar alguns custos, de modo que é importante verificá-los antes de iniciar projetos;
- Curva de aprendizado: para usuários que não estão familiarizados com os serviços de ML do Google Cloud, pode ser necessário um tempo de aprendizado para entender como cada recurso funciona e se integra com outros componentes;
- Limitações técnicas: alguns recursos podem ter limitações técnicas de modo a não ficarem disponíveis em determinadas regiões ou não serem compatíveis com os dados utilizados.
Vertex AI apresenta soluções para programadores ao oferecer rapidez e recursos
Sem sombra de dúvidas, o Vertex AI do Google Cloud é uma plataforma robusta e abrangente para o desenvolvimento e implantação de aplicativos com recursos de aprendizado de máquina.
Apesar das limitações, ele continua sendo uma opção valiosa para aqueles que buscam uma plataforma completa e gerenciada para projetos de aprendizado de máquina, com ferramentas avançadas e a promessa de simplificar o ciclo de vida do desenvolvimento de modelos.
