Google 一直在努力帮助数据科学家或人工智能 (AI) 研究人员提供易于使用且易于访问的工具。
谷歌的一些流行产品包括 TensorFlow 和谷歌 Colab。 更进一步，Google Cloud Platform 还引入了 Cloud AI、Cloud AutoML、BigQueryML 等工具，以简化数据科学家和机器学习工程师的工作。
考虑到可用的 AI 工具库，它通常是一个涉及来回分析数据、训练模型、部署到生产和监控它们的过程。
借助 Google 的 Vertex AI，它的所有云产品都将在一个屋檐下提供，并为您管理。
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什么是顶点人工智能？
顶点人工智能 是一个托管机器学习平台，可在一个地方为您提供 Google 的所有云服务，以部署和维护 AI 模型。
谷歌云平台中的一切都与人工智能和机器学习有关吗？ 是的，很可能。
Google 确保服务继续运行，不会影响您的工作流程。 因此，您不必担心维护基础架构。
将其视为“托管”平台，它可以为您自动执行操作，并让您专注于机器学习工作流程中更重要的事情。 借助 Vertex AI，Google 以新手为目标，以提供易用性，并以专家为目标，以节省基本任务的时间。
与 Azure 机器学习等其他竞争性 AI 平台相比，它使训练模型变得更容易，所需的代码行数（正如他们官方声称的那样）减少了近 80%。
下面的官方视频提供了大量关于 Vertex AI 的技术见解，以及它如何影响您的典型机器学习工作流程。
人工智能具有巨大的企业创新潜力。 但有效地实施它是一个持续的挑战。 因此，MLOps 是一种越来越受到鼓励以提高效率的方法。
如果您不知道，MLOps 促进自动化以快速部署风险最小的生产就绪模型。 这也保证了质量并节省了时间。
Google 的 Vertex AI 是一种平台即服务，供机器学习和 AI 开发人员鼓励行业中的 MLOps。
Google Vertex AI：功能概述
如果您是机器学习或 AI 爱好者，您可能知道您想用 Vertex AI 做什么。
但是，为了让您抢先一步，让我重点介绍 Vertex AI 的主要功能。
统一的机器学习工作流程
从技术上讲，您可以使用 AutoML、Explainable、Vizier、Edge manager 等工具来处理机器学习模型。 而且，所有可以从单一平台访问的东西都应该是游戏规则的改变者。
您还可以使用自定义代码进行训练，并且仍然将所需的所有内容存储在一个中央存储库中。
预训练 API
不仅让您的工作流程变得简单，而且为了让事情变得更快，您可以获得针对视觉、视频、自然语言等的预训练 API。
您可以轻松地将它们集成到您现有的应用程序中，或者只是使用它来构建一个新的应用程序。 因此，您可能不需要寻找其他一些 AI API 平台来完成您的工作。
如果您正在努力开发一些创新而简单的东西，谷歌的 Vertex AI 可以帮助您立即开发解决方案，并提供预先训练的 API。
不仅减少了工作量，而且即使您的经验很少，这也应该有所帮助。
数据到 AI 的无缝集成
毫不奇怪，BigQueryML 广泛用于使用 SQL 查询创建和执行机器学习模型。
使用 Vertex AI，您将能够访问该数据集并将数据集导出到平台中，以将其与工作流程集成。 因此，您可以获得端到端的集成。
支持所有开源框架
每个开源框架都是不同的，但都是有用的。 在部署 PyTorch 和 TensorFlow 模型时，您可能需要适应不同的工作流程。
Google Vertex AI 支持所有这些开源模型，包括 scikit-learn。
这可以帮助您以相同的方式处理所有模型，无论它们是自定义编码的还是使用 AutoML 制作的。
顶点人工智能的好处
虽然 MLOps 是其中之一，但 Vertex AI 还引入了其他几个显着优势。 需要强调的一些重要内容是：
为基础设施节省金钱和时间
Vertex AI 将帮助您降低建立自己的基础设施的成本（例如通过 Kubernetes），因为您为使用的东西付费。
此外，它应该显着减少设置或管理您自己的基础设施以训练机器学习模型的工作量。
因此，即使是经验很少的分析师或研究人员也可以帮助完成一些工作。
非常适合初学者和专家
考虑到您无需编码（或设置它们）即可完成许多事情，因此它成为初学者的绝佳选择。 它提供了一个简单的学习曲线来训练和部署机器学习模型。
如果你是一个有抱负的学习者，这也让我想起了我们的一个资源，其中列出了一些人工智能在线课程。
对于专家来说，它通过提供预先训练的 API 和访问各种托管工具来实现基本任务/功能来节省时间。
为解决日益复杂的任务铺平道路
Google Vertex AI 使机器学习工作流程变得简单。 所以任何处理简单问题的人都会有一个快速的解决方案。
这将帮助更多人解决日益复杂的问题，因为他们不必担心最低限度的问题。
降低生产部署的风险
尽管这不是对 Google Vertex AI 的评论，但它应该有助于降低模型准备好部署的风险。
因此，可以自信地实施解决方案以无缝解决问题。
开始使用 Google Vertex AI
在开始之前，请务必注意许多可用工具仍处于预览阶段（可能会发生变化）。 所以它可能还没有准备好迎接黄金时段。
注册 Google Cloud Platform 试用版可在 90 天内使用，您将获得 300 美元的免费积分。 人工智能平台产品的定价应该相同——您可以查看 官方定价页面 更多细节。
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