{"id":9525,"date":"2022-12-05T09:42:06","date_gmt":"2022-12-05T12:42:06","guid":{"rendered":"https:\/\/geoblog.mkwebb.com.br2\/?p=9525"},"modified":"2024-03-05T10:49:10","modified_gmt":"2024-03-05T13:49:10","slug":"como-implementar-modelos-de-machine-learning-em-aplicativos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geoambiente.com.br\/blog\/como-implementar-modelos-de-machine-learning-em-aplicativos\/","title":{"rendered":"Vertex AI: como implementar modelos de machine learning?"},"content":{"rendered":"\r\n

Quer impulsionar a ado\u00e7\u00e3o de intelig\u00eancia artificial e machine learning em sua organiza\u00e7\u00e3o? As integra\u00e7\u00f5es de ferramentas da Vertex AI, plataforma de intelig\u00eancia artificial do Google, permitem criar e implantar aplica\u00e7\u00f5es de vis\u00e3o computacional de modo simplificado.<\/span><\/p>\r\n

Um dos principais fatores que atraem as empresas para o <\/span>Google Cloud<\/span><\/a> \u00e9 a capacidade que a plataforma de nuvem oferece para tornar os dados mais acess\u00edveis e facilitar a transforma\u00e7\u00e3o de dados em insights. N\u00e3o \u00e9 \u00e0 toa que mais de 800 empresas de software utilizam o \u201cData Cloud\u201d, ecossistema de dados na nuvem do Google, para desenvolver seus produtos.<\/span><\/p>\r\n

Por meio do <\/span>Data Cloud<\/span><\/a>, as companhias dos mais diversos segmentos conseguem explorar dados de neg\u00f3cios, combinando flexibilidade e intelig\u00eancia. Esta nova integra\u00e7\u00e3o da Vertex AI Google fortalece ainda mais essa proposta. Entenda a seguir como funciona!<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

O que \u00e9 Vertex AI?<\/span><\/strong><\/h2>\r\n

Vertex AI \u00e9 uma plataforma de IA mais abrangente que permite aos clientes construir, implantar e dimensionar modelos de <\/span>machine learning<\/span><\/a>. A solu\u00e7\u00e3o oferece diversos recursos para criar e usar IA generativa, como ferramentas de IA, recursos de pesquisa e conversa, mais de 130 modelos b\u00e1sicos.\u00a0<\/span><\/p>\r\n

Assim, a Vertex AI facilita a automa\u00e7\u00e3o, padroniza\u00e7\u00e3o e gest\u00e3o de projetos de Machine Learning, bem como suas ferramentas modulares, colabora\u00e7\u00e3o entre equipes, avalia\u00e7\u00e3o de modelos, orquestra\u00e7\u00e3o de fluxos de trabalho, registro e gerenciamento de modelos, Feature Store e monitoramento avan\u00e7ado. Confira as vantagens de se usar a Vertex AI:<\/span><\/p>\r\n

Plataforma unificada: <\/b><\/h4>\r\n

\u00c9 uma plataforma \u00fanica que re\u00fane todos os servi\u00e7os em nuvem do Google. Isso simplifica a constru\u00e7\u00e3o, implanta\u00e7\u00e3o e dimensionamento de modelos de aprendizado de m\u00e1quina (ML). Al\u00e9m disso, garante a opera\u00e7\u00e3o cont\u00ednua dos servi\u00e7os, minimizando interrup\u00e7\u00f5es no fluxo de trabalho.<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

Ideal para iniciantes ou especialistas:<\/b><\/h4>\r\n

A Vertex AI facilita o trabalho de iniciantes, mas tamb\u00e9m economiza tempo para especialistas, uma vez que permite treinar modelos com menos codifica\u00e7\u00e3o.\u00a0<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

Principais recursos:<\/b><\/h4>\r\n

Interface de usu\u00e1rio unificada para todos os fluxos de trabalho de ML e integra\u00e7\u00e3o com estruturas de c\u00f3digo aberto. Inclui novos modelos de IA para gera\u00e7\u00e3o de texto, imagem e c\u00f3digo, al\u00e9m de incorporar modelos de terceiros (como Anthropic e Meta), proporcionando aos desenvolvedores uma variedade de recursos.<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

APIs pr\u00e9-treinadas:<\/b><\/h4>\r\n

Fornece f\u00e1cil integra\u00e7\u00e3o para aplicativos com APIs focadas em v\u00eddeo, vis\u00e3o e processamento de linguagem.<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

Integra\u00e7\u00e3o ponta a ponta:<\/b><\/h4>\r\n

Integra\u00e7\u00e3o perfeita com outros servi\u00e7os do Google Cloud, gerenciamento eficiente de dados e IA. Em conjunto com o BigQuery<\/a>, por exemplo, oferece suporte ao desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es abrangentes de dados para IA. Outra integra\u00e7\u00e3o importante \u00e9 com o Cloud Spanner, sobre a qual detalharemos a seguir!<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

Benef\u00edcios da Integra\u00e7\u00e3o do Cloud Spanner com a Vertex AI<\/b><\/span><\/h2>\r\n

O Cloud Spanner, do Google Cloud, \u00e9 um banco de dados relacional totalmente gerenciado que proporciona consist\u00eancia e disponibilidade em qualquer escala. A solu\u00e7\u00e3o \u00e9 utilizada por organiza\u00e7\u00f5es de todos os tamanhos em setores como servi\u00e7os financeiros, varejo e jogos para executar seus aplicativos de miss\u00e3o cr\u00edtica.<\/span><\/p>\r\n

No entanto, nem sempre a execu\u00e7\u00e3o de aplicativos cr\u00edticos \u00e9 suficiente. Muitas empresas querem reagir a eventos de neg\u00f3cios ou clientes com mais rapidez e escalabilidade, aproveitando modelos de aprendizado de m\u00e1quina (machine learning \u2014 ML) em vez de depender de a\u00e7\u00f5es manuais.<\/span><\/p>\r\n

Tarefas como detec\u00e7\u00e3o de fraude, negocia\u00e7\u00e3o algor\u00edtmica e detec\u00e7\u00e3o de bot s\u00e3o sens\u00edveis ao tempo de resposta e podem ter cargas imprevis\u00edveis. A integra\u00e7\u00e3o do Spanner com a Vertex AI, a plataforma de ML do <\/span>Google Cloud<\/b>, permite que os usu\u00e1rios aproveitem os modelos de ML na Vertex AI por meio de uma consulta SQL simples no Spanner.<\/span><\/p>\r\n

A integra\u00e7\u00e3o com a Vertex AI unifica os bancos de dados operacionais e a IA, simplificando o consumo de modelos de machine learning publicados e tornando mais r\u00e1pida a cria\u00e7\u00e3o de aplicativos baseados em IA. Ou seja, a partir da integra\u00e7\u00e3o, os desenvolvedores conseguem aproveitar a <\/span>IA generativa<\/b> usando apenas consultas SQL familiares.<\/span><\/p>\r\n

Esta integra\u00e7\u00e3o direta com o Spanner reduz a barreira de entrada para adicionar machine learning a aplicativos. Al\u00e9m disso, fornece menor lat\u00eancia e tempos mais curtos de reten\u00e7\u00e3o de bloqueios de transa\u00e7\u00e3o, reduzindo a conten\u00e7\u00e3o de bloqueio, um benef\u00edcio importante para sistemas transacionais ocupados.<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

Vertex AI e Cloud Spanner: Como Funciona a Integra\u00e7\u00e3o?<\/b><\/span><\/h2>\r\n

Os desenvolvedores de aplicativos geralmente t\u00eam largura de banda limitada para integrar servi\u00e7os de ML a um aplicativo, pois isso requer uma curva de aprendizado e sobrecarga de manuten\u00e7\u00e3o de longo prazo. Esses desenvolvedores precisam criar um m\u00f3dulo separado em seu aplicativo ou um aplicativo\/servi\u00e7o para interagir com servi\u00e7os de ML como a Vertex AI.<\/span><\/p>\r\n

Este m\u00f3dulo envia dados para o modelo de previs\u00e3o da Vertex AI e transmite resultados para o aplicativo que decidir\u00e1 com base nos resultados. Essa implementa\u00e7\u00e3o leva \u00e0 expans\u00e3o do aplicativo e adiciona lat\u00eancia \u00e0 tomada de decis\u00f5es.\u00a0<\/span><\/p>\r\n

A integra\u00e7\u00e3o do Spanner ao Vertex AI resolve justamente essas barreiras. Ela permite que os desenvolvedores acessem facilmente modelos criados por cientistas de dados e os apliquem em transa\u00e7\u00f5es de banco de dados usando SQL.<\/span><\/p>\r\n

Da mesma forma, o BigQuery ML oferece suporte nativo ao ML para facilitar o uso de modelos de machine learning nos aplicativos, mas com uma distin\u00e7\u00e3o: a integra\u00e7\u00e3o da Vertex AI com o Cloud Spanner permite que previs\u00f5es sejam feitas em transa\u00e7\u00f5es ao vivo, enquanto o BigQuery ML analisa transa\u00e7\u00f5es que j\u00e1 foram conclu\u00eddos em dados armazenados no BigQuery.\u00a0<\/span><\/p>\r\n

A integra\u00e7\u00e3o da Vertex AI ao Spanner \u00e9 \u00fatil para casos de uso como detec\u00e7\u00e3o de fraude ou detec\u00e7\u00e3o de usu\u00e1rios suspeitos, onde uma empresa deseja tomar a melhor decis\u00e3o poss\u00edvel durante a transa\u00e7\u00e3o ou evento em vez de detectar uma decis\u00e3o ruim posteriormente.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\r\n<\/span>\r\n

Conclus\u00e3o<\/strong><\/span><\/h3>\r\n

A integra\u00e7\u00e3o entre Vertex AI e Cloud Spanner oferece benef\u00edcios tanto em desempenho quanto na experi\u00eancia do usu\u00e1rio e redu\u00e7\u00e3o de custos:<\/span><\/p>\r\n