Google Vertex AI è una piattaforma di machine learning completamente gestita, pensata per data scientist, ingegneri ML e sviluppatori che devono costruire, addestrare e distribuire modelli su larga scala. È adatta a organizzazioni di qualsiasi dimensione, in particolare a quelle che desiderano automatizzare i propri flussi ML e implementare pratiche MLOps. Tra le sue funzionalità principali: supporto per modelli AutoML e personalizzati, un registro centralizzato dei modelli e strumenti per la gestione e il monitoraggio del ciclo di vita dei modelli. Vertex AI semplifica l'intero processo ML, dalla progettazione alla messa in produzione.

Quali sono le principali funzionalità di Google Vertex AI?

Ambiente di sviluppo integrato con Vertex AI Workbench

Vertex AI Workbench offre un ambiente basato su Jupyter integrato con i servizi Google Cloud, che consente di esplorare dati, addestrare modelli e distribuirli da un’unica interfaccia.

• Accesso diretto a BigQuery, Cloud Storage e altri servizi Google Cloud.

• Compatibilità con TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e altri framework ML.

• Controllo di versione e tracciamento degli esperimenti integrati.

AutoML per la creazione automatizzata di modelli

La funzionalità AutoML di Vertex AI consente di creare modelli di alta qualità senza necessità di competenze avanzate in ML, automatizzando la selezione e l'addestramento dei modelli.

• Supporto per dati tabellari, immagini, testo e video.

• Preprocessing dei dati, feature engineering e selezione dei modelli automatizzati.

• Valutazione delle prestazioni del modello e spiegazioni delle predizioni.

Addestramento e deployment di modelli personalizzati

Vertex AI consente anche l’addestramento di modelli personalizzati con codice su misura, utilizzando l’infrastruttura gestita di Google Cloud.

• Supporto per addestramento distribuito e ottimizzazione degli iperparametri.

• Deployment su endpoint scalabili per inferenza online.

• Integrazione con pipeline CI/CD per flussi di lavoro automatizzati.

Registro dei modelli Vertex AI

Il registro dei modelli è un archivio centralizzato per gestire i modelli durante tutto il loro ciclo di vita, dalla creazione alla distribuzione.

• Registrazione dei modelli con metadati e tag personalizzati.

• Gestione delle versioni e cronologia dei deployment.

• Integrazione con Vertex AI Pipelines per workflow automatizzati.

Strumenti MLOps per la gestione del ciclo di vita

Vertex AI offre una suite completa di strumenti MLOps per automatizzare, monitorare e gestire modelli ML in produzione.

• Vertex AI Pipelines: orchestrazione automatizzata dei workflow ML con Kubeflow Pipelines.

• Vertex AI Feature Store: gestione e servizio delle feature per training e inferenza.

• Vertex AI Model Monitoring: monitoraggio continuo per individuare drift e cali di performance.

Perché scegliere Google Vertex AI?

• Piattaforma unificata: unisce ingegneria dei dati, sviluppo dei modelli e gestione operativa.

• Scalabilità: adatta sia alla sperimentazione che al deployment su larga scala.

• Flessibilità: supporta sia AutoML che modelli personalizzati con diversi framework.

• Integrazione nativa: compatibile con BigQuery, Cloud Storage, Dataflow e altri servizi Google.

• Efficienza operativa: strumenti integrati per versionamento, monitoraggio e automazione dei flussi ML.