优维科技：vertexAI是如何轻松部署和维护AI模型的？

劳动创造人类,工具进化人类。对于搞开发的朋友而言,谷歌确实是个工具百宝箱!本文探讨vertex AI,看看这款工具是如何帮我们快速部署和维护AI模型的吧!

很多朋友可能都知道,vertexAI这款工具是谷歌数十年大规模部署AI的经验结晶,现在很多大厂都已经利用它来轻松部署和维护自己的AI模型,所以体量更小的中小企业同样也可以。

虽然现在有大量的用户使用Vertex AI来访问和分析数据,并通过它来建立部署和维护高质量机器学习模型和AI应用程序,但vertex AI其实有专门构建的工具、工作流和基础设施,所以我们都可以通过一个简单的统一平台进行访问。

借助Vertex AI,你可以使用面向数据分析师的BigQuery ML等功能,在整个组织中扩展面向开发人员的API库,此外还可以使用由谷歌为数据科学家和ML工程师定制的开发平台。

让我们稍微深入地了解一下细节。

机器学习是建立在数据之上的,vertexAI统一的数据和AI平台可帮助团队更快地移动部署,并使用跨团队的通用工具更轻松地访问数据集,利用完全托管的notebook快速探索数据和构建模型,从AI计算基础架构中进行选择,优化集成顶级开源ML框架。

在构建模型时,vertexAI的工具可以帮助团队快速跟踪模型开发和实验,例如,auto ML简化了从数据采集到模型操作化的复杂机器学习过程,这样我们的团队就可以把时间从底层细节上抽离出来,而专注于使用ML来改善业务成果。

一旦部署了模型,vertexAI管道模型监控所具备的N to N的ML Ops功能,就可以有效地降低因维持模型性能和大规模生产所需的综合成本。

这样一来,开发团队就可以更快地行动并专注于业务创新,而且我们也知道并非组织中的每个人都需要构建自定义模型,应用程序开发人员可以利用API库,无需任何ML经验就可以构建AI驱动的应用程序。

vertexAI的API支持各种不同的数据类型,也可以承担图像到视频的预测任务。

所以,如果你正在寻找可扩展且易于使用的平台,又或者想要学习一款成功的产品开发经验,vertex AI无疑都是一个很棒的研究对象。