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Introduction

  • Vertex AI 是一个机器学习 (ML) 平台，允许用户训练和部署机器学习模型和 AI 应用。

  • 该平台结合了数据工程、数据科学和机器学习工程工作流，使团队能够使用通用工具集进行协作。

  • Vertex AI 提供多种模型训练和部署选项，包括 AutoML、自定义训练和 Model Garden。

  • 生成式 AI 模型可以通过 Vertex AI 进行测试、调优和部署。

  • Vertex AI 提供端到端的 MLOps 工具，用于自动执行和扩缩机器学习项目。

  • 用户可以使用 Python 版 Vertex AI SDK 在 Vertex AI Workbench 中运行整个机器学习工作流。

  • Vertex AI 支持多种界面，包括 Google Cloud 控制台、gcloud 命令行工具、客户端库和 Terraform。

平台功能 [1]

  • 数据工程：Vertex AI 结合了数据工程工作流，帮助团队更好地管理和处理数据。

  • 数据科学：平台支持数据科学工作流，使数据科学家能够更高效地进行数据分析和建模。

  • 机器学习工程：Vertex AI 提供了机器学习工程工具，帮助工程师构建、训练和部署模型。

  • 通用工具集：团队可以使用通用工具集进行协作，提高工作效率。

  • Google Cloud 优势：利用 Google Cloud 的基础设施和服务，扩缩应用变得更加容易。

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模型训练 [1]

  • AutoML：无需编写代码即可训练表格、图片、文本或视频数据。

  • 自定义训练：用户可以完全控制训练过程，使用偏好的机器学习框架和自定义代码。

  • Model Garden：发现、测试、自定义和部署 Vertex AI 及部分开源模型和资源。

  • 超参数调节：使用自定义调节作业和 Vertex AI Vizier 优化模型的超参数。

  • 实验管理：Vertex AI Experiments 允许用户使用不同的技术训练模型并比较结果。

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生成式 AI [2]

  • 多模态模型：使用 Google 的多模态生成式 AI 模型处理文本、代码、图片和语音。

  • 模型调优：调整 Google 的大型语言模型 (LLM) 以满足特定需求。

  • 模型部署：将调优后的生成式 AI 模型部署到 AI 驱动的应用中。

  • Gemini：使用 Gemini 处理图片、视频和文本。

  • 生成式 AI 工作流：访问、测试、调优和部署生成式 AI 模型。

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MLOps 工具 [1]

  • 端到端工具：Vertex AI 提供端到端的 MLOps 工具，用于自动执行和扩缩项目。

  • 全代管式基础架构：MLOps 工具在全代管式基础架构上运行，用户可以根据需求进行自定义。

  • 模型监控：监控已部署模型的性能，使用传入的预测数据重新训练模型。

  • 模型注册：在 Vertex AI Model Registry 中注册经过训练的模型，以进行版本控制并交付给生产环境。

  • 模型评估：使用模型评估指标评估和比较模型的性能。

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工作流界面 [1]

  • Python SDK：使用 Python 版 Vertex AI SDK 在 Vertex AI Workbench 中运行工作流。

  • Vertex AI Workbench：基于 Jupyter 笔记本的开发环境，支持数据探索和直观呈现。

  • Colab Enterprise：与 Vertex AI 集成的 Colaboratory 版本，支持团队协作开发。

  • Google Cloud 控制台：通过 Google Cloud 控制台与 Vertex AI 交互。

  • gcloud 命令行工具：使用 gcloud 命令行工具管理和部署模型。

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