{"id":11400,"date":"2023-10-09T19:20:11","date_gmt":"2023-10-09T22:20:11","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=11400"},"modified":"2024-05-02T11:24:02","modified_gmt":"2024-05-02T14:24:02","slug":"vertex-ai-plataforma-de-ia-do-google-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/vertex-ai-plataforma-de-ia-do-google-cloud\/","title":{"rendered":"Vertex AI: plataforma de IA impulsiona o desenvolvimento de apps de ML"},"content":{"rendered":"\r\n

Desenvolver uma aplica\u00e7\u00e3o de machine learning engloba diversas etapas, cada uma com desafios espec\u00edficos. A primeira \u00e9 identificar qual o problema a ser solucionado, entender as fontes de dados dispon\u00edveis e verificar as caracter\u00edsticas ou “features” dentro dos seus data sets.

Depois, voc\u00ea ir\u00e1 adaptar os seus dados para serem utilizados no treinamento de seu modelo, por meio do tratamento de dados nulos e transforma\u00e7\u00e3o de features categ\u00f3ricas e num\u00e9ricas. S\u00f3 assim \u00e9 poss\u00edvel treinar e otimizar o seu modelo. Com o modelo pronto, voc\u00ea inicia procedimentos de avalia\u00e7\u00e3o para entender se ele est\u00e1 realizando predi\u00e7\u00f5es como esperado. S\u00f3 depois voc\u00ea implementa o seu modelo em produ\u00e7\u00e3o para ser usado pelas suas aplica\u00e7\u00f5es, seja uso on-line ou uso em batch.

Para simplificar esse processo, o Google Cloud oferece uma plataforma de desenvolvimento chamada Vertex AI<\/strong>. Entenda as vantagens oferecidas por esse recurso e como ele impulsiona o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es de machine learning e IA generativa<\/strong>.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Leia mais: Google Next\u201923: confira as novidades em Google Cloud, IA generativa e analytics<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Vertex AI: o que \u00e9 e como funciona?<\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m de oferecer a melhor infraestrutura com o Google Cloud, o Google busca ofertar uma plataforma de IA mais abrangente, o Vertex AI<\/strong>, que permite aos clientes construir, implantar e dimensionar modelos de machine learning.

O Vertex AI fornece APIs para modelos de funda\u00e7\u00e3o l\u00edderes e ferramentas para prototipar rapidamente, ajustar modelos com seus pr\u00f3prios dados e implantar facilmente em aplicativos. Recentemente, o Google anunciou a integra\u00e7\u00e3o da IA generativa<\/strong> ao Vertex AI, o que representa uma virada de jogo no setor, facilitando ainda mais a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es baseadas em machine learning.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Agora, a pesquisa corporativa e as conversas do Vertex AI agora est\u00e3o dispon\u00edveis para o p\u00fablico geral, permitindo que as organiza\u00e7\u00f5es criem aplicativos de pesquisa e bate-papo (chats) usando seus dados em apenas alguns minutos, com codifica\u00e7\u00e3o m\u00ednima, gerenciamento e seguran\u00e7a de n\u00edvel empresarial integrados.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Al\u00e9m disso, o Generative AI Studio dentro de Vertex AI oferece ferramentas f\u00e1ceis de usar para ajustar e personalizar modelos, tudo com seguran\u00e7a. Isso inclui ferramentas de desenvolvedor como Text Embeddings API, que permite aos desenvolvedores criar aplicativos sofisticados com base na compreens\u00e3o sem\u00e2ntica de texto ou imagens, e Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), que incorpora feedback humano para personalizar e melhorar o desempenho do modelo.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Confira as vantagens oferecidas pelo Vertex AI:
<\/strong>– Impulsione o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es com ML a partir de uma plataforma de dados e IA unificada e de ferramentas para modelos pr\u00e9-treinados e personalizados
– Crie apps de IA generativa com rapidez e responsabilidade com o Model Garden e o Generative AI Studio
– Implemente pr\u00e1ticas de MLOps para escalonar, gerenciar, monitorar e controlar cargas de trabalho de ML com efici\u00eancia
– Reduza o tempo e os custos de treinamento com a infraestrutura otimizada<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Por meio do Vertex AI<\/strong>, \u00e9 poss\u00edvel implementar atividades de ci\u00eancias de dados utilizando o Jupyter Notebooks no Workbench e acessando seus dados onde eles estiverem na cloud, num bucket do Cloud Storage ou num data set do BigQuery, por exemplo.

Para uma abordagem de desenvolvimento low code, \u00e9 poss\u00edvel usar o Vertex AutoML, onde voc\u00ea treina modelos de forma automatizada para cen\u00e1rios como vis\u00e3o computacional e processamento de linguagem natural. Para cen\u00e1rios mais avan\u00e7ados, onde voc\u00ea busca ter controle sobre cada etapa do treinamento e otimiza\u00e7\u00e3o do modelo, o Vertex AI oferece mecanismos como Vertex Training para facilitar o treinamento do seu modelo, desde um treinamento simples em uma \u00fanica m\u00e1quina, at\u00e9 um treinamento distribu\u00eddo em diversas m\u00e1quinas com diversos aceleradores, como GPUs ou TPUs.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Impulsione o poder da IA generativa na sua empresa<\/strong><\/h2>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Vertex IA fornece acesso facilitado a v\u00e1rios modelos b\u00e1sicos por meio de APIs para desenvolvedores no Model Garden. Isso permite personalizar, treinar e ajustar modelos para atender \u00e0s suas necessidades com o Generative AI Studio.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O n\u00famero de projetos baseados em IA generativa dentre os clientes do Google saltou mais de 150 vezes entre abril e julho de 2023. Os clientes t\u00eam acesso a mais de 100 modelos de base, incluindo vers\u00f5es de terceiros e de c\u00f3digo aberto populares no Model Garden. Todos otimizados para diferentes tarefas e tamanhos, incluindo texto, bate-papo, imagens, fala, c\u00f3digo de software e muito mais.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Google Cloud tamb\u00e9m oferece modelos espec\u00edficos do setor, como o Sec-PaLM 2 para seguran\u00e7a cibern\u00e9tica, que capacita provedores de seguran\u00e7a globais como a Broadcom; e Med-PaLM 2, voltado a empresas l\u00edderes de sa\u00fade e ci\u00eancias biol\u00f3gicas, incluindo Bayer Pharmaceuticals, HCA Healthcare e Meditech.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Acelere a produ\u00e7\u00e3o de modelos anal\u00edticos com Vertex AI<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Os cientistas de dados ganham mais autonomia e velocidade com o Vertex IA. Eles s\u00e3o capazes de agir mais rapidamente com ferramentas personalizadas para treinamento, ajuste e implanta\u00e7\u00e3o de modelos de ML. Esses recursos tamb\u00e9m ajudam a reduzir o tempo e o custo de treinamento com uma infraestrutura de IA otimizada.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Criar um projeto de ML fica f\u00e1cil com o Model Garden, um local \u00fanico para acessar uma ampla variedade de APIs, modelos de base e modelos de c\u00f3digo aberto. Isso facilita a cria\u00e7\u00e3o de diversos fluxos de trabalho, incluindo o uso direto de modelos, o ajuste de modelos no Generative AI Studio ou a implanta\u00e7\u00e3o de modelos em um notebook de ci\u00eancia de dados.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Impulsione pr\u00e1ticas de MLOps de ponta a ponta<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

A plataforma tamb\u00e9m disp\u00f5e de ferramentas desenvolvidas especificamente para que cientistas de dados e engenheiros de ML automatizem, padronizem e gerenciem projetos de ML de maneira eficiente e respons\u00e1vel durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Com o Vertex AI, os times conseguem treinar, testar, monitorar, implantar e controlar modelos de ML facilmente em grande escala, reduzindo o trabalho necess\u00e1rio para manter o desempenho do modelo em produ\u00e7\u00e3o e capacitar cientistas de dados e engenheiros de ML para se concentrar no c\u00f3digo de inova\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Integra\u00e7\u00e3o de dados e IA<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

Gra\u00e7as ao Vertex AI Workbench, a Vertex AI \u00e9 nativamente integrada ao BigQuery, Dataproc<\/a> e Spark. \u00c9 poss\u00edvel usar o BigQuery ML para criar e executar modelos de machine learning no BigQuery usando consultas SQL padr\u00e3o em planilhas e ferramentas de Business Intelligence<\/a> existentes, ou pode exportar conjuntos de dados de BigQuery diretamente no Vertex AI Workbench e executar seus modelos de l\u00e1.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Crie apps com pouco e nenhum c\u00f3digo<\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

O Vertex AI propicia recursos com pouco c\u00f3digo e recursos de treinamento para que os profissionais com uma ampla variedade de conhecimentos possam aproveitar cargas de trabalho de machine learning. Com o Generative AI Studio, os desenvolvedores podem ajustar e implantar modelos b\u00e1sicos para casos de uso por meio de uma IU simples. Com as APIs prontas para uso, os desenvolvedores podem recorrer facilmente a modelos pr\u00e9-treinados para resolver problemas reais rapidamente.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Conte com uma infraestrutura de IA aberta e flex\u00edvel<\/strong><\/h3>\r\n\r\n\r\n\r\n

A plataforma tamb\u00e9m simplifica a implanta\u00e7\u00e3o de modelos de ML para fazer previs\u00f5es (infer\u00eancia) com o melhor custo-benef\u00edcio para qualquer caso de uso. Fornece uma ampla sele\u00e7\u00e3o de infraestrutura de ML e op\u00e7\u00f5es de implanta\u00e7\u00e3o de modelo para ajudar a atender a todas as suas necessidades de infer\u00eancia de ML.

Trata-se de um servi\u00e7o totalmente gerenciado e integrado \u00e0s ferramentas de MLOps. Com isso, \u00e9 poss\u00edvel escalonar a implanta\u00e7\u00e3o de modelos, reduzir custos de infer\u00eancia, gerenciar modelos com mais efici\u00eancia na produ\u00e7\u00e3o e reduzir a carga operacional.<\/p>\r\n\r\n\r\n\n


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A Geoambiente<\/strong> \u00e9 Parceira Premier do Google Cloud<\/strong> e oferece ao mercado a solu\u00e7\u00e3o Google Cloud enquanto plataforma, al\u00e9m de servi\u00e7os desenvolvidos pelo nosso time de especialistas com base na tecnologia em nuvem.\n

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Fale com os nossos especialistas em Google Cloud<\/a><\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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