Vertex AI は、Google Cloud 上で ML モデルを構築およびデプロイするための統合プラットフォームです。データ サイエンティスト、開発者、ビジネス ユーザーが ML アプリケーションを作成、管理、拡張できるよう支援するさまざまなツールとサービスを提供します。 Vertex AI は、PyTorch、sci-kit-learn、XGBoost、TensorFlow などのカスタム フレームワークやサードパーティ フレームワークもサポートしています。
この投稿では次の内容について説明します。
Vertex AI とは何ですか?
Vertex AI は、Google Cloud での ML アプリケーションの開発とデプロイを簡素化し、加速するように設計されています。 Vertex AI は、完全な ML ライフサイクルを囲むいくつかのコンポーネントで構成されています。これには、データの準備、モデルのトレーニング、評価、展開、監視が含まれます。これらのコンポーネントは、BigQuery、Cloud Storage、Dataflow、Pub/Sub などの他の Google Cloud サービスと統合されています。
Vertex AI の使用法に移りましょう。
Vertex AI の使用方法?
Vertex AI は、機械学習プロジェクトを加速し、ビジネス ニーズと目的を満たす AI ソリューションを提供できるように設計されています。 Vertex AI を使用するには、公式サイトにアクセスしてください。 Webサイト そして「」を押してください Vertex AI を無料で試す ' ボタン：
「」を押した後、 Vertex AI を無料で試す 」ボタンをクリックすると、ユーザーは次のようにアカウント情報を入力できます。
関連するフィールドに入力したら、次のステップに進み、請求用のクレジット カード番号またはデビット カード番号を追加します。
このようにして、ユーザーは Vertex AI の機能を利用できます。
Vertex AI の機能を見てみましょう。
Vertex AI の特徴は何ですか?
Vertex AI は、スケーラブルで信頼性の高い AI ソリューションを作成、トレーニング、テスト、デプロイするためのさまざまな機能を提供します。 Vertex AI の機能の一部は次のとおりです。
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- データのラベル付け、データの準備、モデルのトレーニング、モデルの評価、モデルのデプロイメントのためのマネージド サービス。
- TensorFlow、PyTorch、XGBoost、sci-kit-learn、その他の一般的なフレームワークやライブラリとの統合。
- 柔軟で拡張可能な機械学習ワークフローのためのカスタム コンテナーとカスタム コードのサポート。
- AutoML 機能は、最小限のコードと人間の介入で高品質のモデルを自動的に生成します。
- モデルがどのように予測を行うかを理解し、潜在的なバイアスやエラーを特定するための説明可能な AI ツール。
- データとモデルのバージョニング、パイプライン オーケストレーション、モニタリング、ガバナンスなど、エンドツーエンドの機械学習ライフサイクルを管理するための MLOps ツール。
- Jupyter ノートブックを使用したインタラクティブな開発と実験のための AI プラットフォーム ノートブック。
- AI Platform Prediction は、低遅延かつ高可用性でオンライン予測とバッチ予測を提供します。
ガイドからの説明は以上です。
結論
Vertex AI は、Google Cloud での ML アプリケーションの開発とデプロイを簡素化し、加速するように設計されています。 ML ライフサイクル全体をカバーし、さまざまなフレームワークとタスクをサポートする、統合された統合プラットフォームを提供します。 Vertex AI を使用することで、ユーザーは ML における Google の専門知識とインフラストラクチャを活用し、ビジネス上の問題の解決に集中できます。この記事ではVertex AIについて特徴とともに詳しく解説しました。