Vertex di Google è una piattaforma molto flessibile che consente agli sviluppatori e ai data scientist di tutti i livelli di abilità di addestrare rapidamente i modelli.
Google Cloud ha annunciato Vertex AI, una nuova piattaforma di machine learning che ha lo scopo di rendere più facile per gli sviluppatori distribuire e mantenere i loro modelli di intelligenza artificiale, come riportato da TechCrunch.
Il lancio di Vertex è il risultato di un processo di introspezione da parte del team di Google Cloud. “Il machine learning nelle aziende è in crisi, a mio avviso“, mi ha detto Craig Wiley, direttore della gestione del prodotto per la piattaforma AI di Google Cloud. “Come qualcuno che ha lavorato in questo settore per diversi anni, se guardi la Harvard Business Review o le recensioni degli analisti, o quello che hai – ognuno di loro esce dicendo che la stragrande maggioranza delle aziende sta investendo o sono interessati a investire nell’apprendimento automatico e non ne traggono valore. Questo deve cambiare. Deve cambiare“.
Wiley, che è stato anche il direttore generale del servizio SageMaker AI di AWS dal 2016 al 2018 prima di approdare a Google nel 2019, ha notato che Google e altri che sono stati in grado di far funzionare il machine learning da soli hanno visto come può avere un impatto trasformativo, ma ha anche osservato che il modo in cui i big cloud hanno iniziato a offrire questi servizi è stato il lancio di dozzine di servizi, “molti dei quali erano vicoli ciechi”, secondo lui (inclusi alcuni di Google). “In definitiva, il nostro obiettivo con Vertex è ridurre il tempo di ROI per queste imprese, per assicurarci che non possano semplicemente costruire un modello, ma ottenere un valore reale dai modelli che stanno costruendo“.
Vertex quindi è pensato per essere una piattaforma molto flessibile che consente agli sviluppatori e ai data scientist di tutti i livelli di abilità di addestrare rapidamente i modelli. Google afferma che ci vuole circa l’80% in meno di righe di codice per addestrare un modello rispetto ad alcuni dei suoi concorrenti, ad esempio, e quindi aiutarli a gestire l’intero ciclo di vita di questi modelli.
Il servizio è inoltre integrato con Vizier, l’ottimizzatore AI di Google che può sintonizzare automaticamente gli iperparametri nei modelli di machine learning. Ciò riduce notevolmente il tempo necessario per mettere a punto un modello e consente agli ingegneri di eseguire più esperimenti e farlo più velocemente.
Vertex offre anche un “Feature Store” che aiuta i suoi utenti a servire, condividere e riutilizzare le funzionalità di machine learning e Vertex Experiments per aiutarli ad accelerare l’implementazione dei loro modelli nella produzione con una selezione più rapida del modello.
Per offrire a un’ampia varietà di sviluppatori i giusti punti di accesso, il servizio fornisce tre interfacce: uno strumento drag-and-drop, notebook per utenti avanzati e BigQuery ML, lo strumento di Google per l’utilizzo dello standard Query SQL per creare ed eseguire modelli di machine learning nel suo data warehouse BigQuery.