Google Cloud tiết lộ Vertex AI, một nền tảng mới về machine learning

Vừa qua tại Google I/O, Google đã công bố tính khả dụng chung của Vertex AI, một nền tảng quản lý học máy machine learning (ML) cho phép các công ty đẩy nhanh việc triển khai và duy trì các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI)

Vertex AI hỗ trợ nhanh cho lập trình viên, sử dụng ít dòng mã hơn gần 80% để đào tạo một mô hình so với các nền tảng cạnh tranh khác, cho phép các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư machine learning (ML) ở tất cả các cấp chuyên môn có khả năng triển khai Hoạt động Học máy (MLOps) để xây dựng và quản lý các dự án ML một cách hiệu quả trong toàn bộ quá trình phát triển vòng đời.

Ngày nay, các nhà khoa học dữ liệu phải đối mặt với thách thức ghép các giải pháp điểm ML theo cách thủ công, dễ tạo ra thời gian trễ trong quá trình phát triển và thử nghiệm mô hình, dẫn đến rất ít mô hình được đưa vào sản xuất.

Để giải quyết những thách thức này, Vertex AI tập hợp các dịch vụ Google Cloud để xây dựng ML dưới một giao diện người dùng và API thống nhất, nhằm đơn giản hóa quá trình xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy trên quy mô lớn.

Trong môi trường đơn lẻ này, khách hàng có thể chuyển mô hình từ thử nghiệm sang sản xuất nhanh hơn, phát hiện ra các mô hình và điểm bất thường hiệu quả hơn, đưa ra dự đoán và quyết định tốt hơn, và nhìn chung nhanh nhẹn hơn khi đối mặt với sự thay đổi của thị trường.

Bạn có thể làm gì với Vertex AI?

Qua nhiều thập kỷ đổi mới và đầu tư chiến lược vào AI tại Google, Google đã học được những bài học quan trọng về cách xây dựng, triển khai và duy trì các mô hình ML trong sản xuất. Những hiểu biết sâu sắc và kỹ thuật đó đã được đúc kết thành nền tảng và thiết kế của Vertex AI, đồng thời sẽ tiếp tục được bổ sung thêm nhờ cải tiến mới từ Google Research. Giờ đây, lần đầu tiên, với Vertex AI, các nhóm khoa học dữ liệu và kỹ thuật ML có thể:

  • Truy cập bộ công cụ AI để khám phá các sức mạnh của nó bao gồm: thị giác máy tính, ngôn ngữ, hội thoại và dữ liệu có cấu trúc, được Google Research liên tục nâng cao.
  • Triển khai nhiều ứng dụng AI hữu ích hơn, nhanh hơn với các tính năng MLOps mới như Vertex Vizier, giúp tăng tốc độ thử nghiệm, chợ các tính năng Vertex để giúp người thực hành phục vụ, chia sẻ và sử dụng lại các tính năng ML và Thử nghiệm Vertex để đẩy nhanh việc triển khai các mô hình vào sản xuất với việc lựa chọn mô hình nhanh hơn. Nếu dữ liệu của bạn cần ở trên thiết bị hoặc tại chỗ, Vertex ML Edge Manager (hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm) đã được thiết kế để triển khai và giám sát các mô hình hiện đại với các quy trình tự động và API linh hoạt.
  • Quản lý mô hình đơn giản hơn: không còn lo lắng cho việc bảo trì mô hình và khả năng repeatability với các công cụ MLOps như Giám sát mô hình Vertex (Vertex Model Monitoring), Siêu dữ liệu Vertex ML  (Vertex ML Metadata) và Vertex Pipelines để hợp lý hóa quy trình làm việc ML từ đầu đến cuối.

Andrew Moore, phó chủ tịch kiêm tổng giám đốc Cloud AI và Industry Solutions tại Google Cloud cho biết.

“Chúng tôi có hai hướng dẫn khi xây dựng Vertex AI: đưa các nhà khoa học và kỹ sư dữ liệu ra khỏi sự phức tạp của điều phối và tạo ra một sự thay đổi trong toàn ngành và buộc mọi người phải nghiêm túc về việc chuyển AI từ việc chỉ thí điểm thử nghiệm và chuyển sang sản xuất quy mô lớn”

“Chúng tôi rất tự hào về những gì chúng tôi đã tạo ra trong nền tảng này, vì nó cho phép triển khai nghiêm túc thế hệ AI mới sẽ trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư thực hiện công việc hoàn thiện và sáng tạo.”

Các nhà nghiên cứu về khoa học dữ liệu doanh nghiệp hy vọng khi ứng dụng AI vào hoạt động xuyên suốt của doanh nghiệp thì không gây ra xung đột giữa các công cụ. Thay vào đó, họ muốn công cụ có thể điều chỉnh vòng đời (lifecycle) của ML. Không may, đó là một việc không hề đơn giản

”Bradley Shimmin, nhà phân tích về Nền tảng AI, Phân tích và Quản lý dữ liệu tại Omdia cho biết.

“Cần có một cơ sở hạ tầng hỗ trợ có khả năng thống nhất trải nghiệm người dùng, sử dụng AI như một hướng dẫn hỗ trợ và đặt dữ liệu vào trọng tâm của quá trình - tất cả đồng thời khuyến khích việc áp dụng linh hoạt các công nghệ đa dạng.”

ModiFace sử dụng Vertex AI để cách mạng hóa ngành công nghiệp làm đẹp

ModiFace, một bộ phận của L’Oréal, là công ty dẫn đầu thị trường toàn cầu về thực tế tăng cường (augmented reality) và trí tuệ nhân tạo cho ngành công nghiệp làm đẹp. ModiFace tạo ra các dịch vụ mới để người dùng dùng thử các sản phẩm làm đẹp như màu tóc, màu trang điểm và màu móng tay, theo thời gian thực.

ModiFace đang sử dụng nền tảng Vertex AI để đào tạo các mô hình AI cho tất cả các dịch vụ mới của mình. Ví dụ: phương pháp chẩn đoán da của ModiFace được đào tạo dựa trên hàng nghìn hình ảnh từ L’Oréal’s Research & Innovation (Nhóm nghiên cứu chuyên sâu của công ty). Tập hợp các nghiên cứu của L’Oréal kết hợp với thuật toán AI của ModiFace, dịch vụ này cho phép người dùng có được quy trình chăm sóc da phù hợp với độ chính xác cao.

Jeff Houghton, giám đốc điều hành ModiFace cho biết:

“Chúng tôi cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và phong phú để mọi người tự tin mua hàng cho dù đó là thử nghiệm ảo khi xem qua web hay giúp hiểu sản phẩm thương hiệu nào phù hợp với từng cá nhân”,

Một phần của L'Oréal. “Ngày càng nhiều người dùng của chúng tôi tìm kiếm thông tin tại nhà, trên điện thoại của họ hoặc tại các điểm thuận tiện, Vertex AI cho phép chúng tôi tạo ra công nghệ cực kỳ gần gũi với việc thực sự dùng thử sản phẩm trong đời thực.”

Bản chất AI không đổi khi kết hợp với Vertex AI

Essence, cơ quan truyền thông định hướng đo lường và dữ liệu toàn cầu, là một phần của WPP, đang mở rộng giá trị của các mô hình AI do các nhà khoa học dữ liệu của họ tạo ra bằng cách tích hợp quy trình công việc của họ với các nhà phát triển sử dụng Vertex AI.

Trong lịch sử AI, các mô hình AI do các nhà khoa học dữ liệu tạo ra, vẫn không thay đổi sau khi được tạo ra, nhưng cách hoạt động này đã phát triển song song với thế giới số khi hành vi của con người và nội dung liên tục thay đổi. Với Vertex AI, các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu có thể cập nhật các mô hình thường xuyên để đáp ứng các nhu cầu kinh doanh thay đổi nhanh chóng này.

Mark Bulling (SVP -  Cải tiến sản phẩm tại Essence) cho biết:

Tại Essence, chúng tôi được đo lường bằng khả năng bắt kịp với nhu cầu đang phát triển nhanh chóng của khách hàng. “Vertex AI cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi khả năng nhanh chóng tạo ra các mô hình mới dựa trên sự thay đổi của môi trường đồng thời cho phép các nhà phát triển và nhà phân tích dữ liệu của chúng tôi duy trì các mô hình để mở rộng quy mô và đổi mới. Những khả năng linh hoạt của MLOps trong Vertex AI giúp chúng tôi tiên liệu trước sở thích của khách hàng.

Thống nhất dữ liệu và nền tảng ML cho tất cả các cấp độ kỹ năng

google cloud tiet lo vertex ai mot nen tang moi cong cu ml ban can
Vòng đời của MLOps

Một trong những thách thức lớn nhất mà chúng tôi nhận được từ khách hàng là tìm kiếm tài năng để làm việc trong các dự án machine learning. Gần hai trong năm công ty cho rằng việc thiếu chuyên môn kỹ thuật là rào cản lớn trong việc sử dụng các công nghệ AI.

Vertex AI là một nền tảng duy nhất với mọi công cụ bạn cần, cho phép bạn quản lý dữ liệu, prototype, thí nghiệm (experiment), triển khai mô hình (deploy models), diễn giải mô hình (interpret models) và giám sát chúng trong quá trình sản xuất mà không yêu cầu đào tạo ML chính thức.

Điều này có nghĩa là các nhà khoa học dữ liệu không nhất thiết cần phải là kỹ sư ML. Với Vertex AI, họ có khả năng di chuyển nhanh và an toàn. Nền tảng này hỗ trợ triển khai responsible deployment và đảm bảo bạn chuyển nhanh hơn từ thử nghiệm và quản lý mô hình sang sản xuất và cuối cùng là thúc đẩy kết quả kinh doanh.

Sundar Narasimhan (SVP and President, Sabre Labs and Product Strategy)

“Trong công nghệ Sabre’s Travel AI, Google’s Vertex AI cung cấp cho các nhà công nghệ của chúng tôi những công cụ họ cần để nhanh chóng thử nghiệm và triển khai các sản phẩm thông minh trên toàn hệ sinh thái du lịch. Tiến bộ này chứng minh sức mạnh của mối quan hệ đối tác giữa các nhóm của chúng tôi giúp thúc đẩy tầm nhìn của Sabre về tương lai của du lịch cá nhân hóa”

Narasimha Goli (Vice President Innovation Global Digital Solutions, Iron Mountain)

“Khi Iron Mountain cung cấp các dịch vụ chuyển đổi kỹ thuật số và công nghệ phức tạp hơn cho khách hàng của chúng tôi, việc có một nền tảng hợp nhất như Vertex AI sẽ cho phép chúng tôi hợp lý hóa việc xây dựng và vận hành các đường ống ML và đơn giản hóa MLOps cho các nhóm AI / ML của chúng tôi

Bắt đầu với Vertex AI

Để tìm hiểu thêm về cách bắt đầu sử dụng nền tảng này, bạn có thể đọc những bài viết về ML tại GCP, hướng dẫn về MLOps và đăng ký tham dự hội nghị thượng đỉnh ML ứng dụng dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML vào ngày 10 tháng 6 tới đây.

Có: 5/1 đã cho sao
tiếc gì 1 click để cho sao

Bạn đã xem chưa?

Các phương pháp hay để duy trì hiệu suất trang web khi sử dụng Shared Hosting

Các phương pháp hay để duy trì hiệu suất trang web khi sử dụng Shared Hosting

Các vấn đề về hiệu suất trang web thường gặp khi sử dụng các dịch vụ lưu trữ trang web chia sẻ (còn gọi là Shrae hosting). Dưới đây là một số mẹo tối ưu để tăng hiệu suất cho trang web của bạn.

Google khẳng định giá trị của xây dựng liên kết tiếp cận, tuy nhiên có dễ không?

Google khẳng định giá trị của xây dựng liên kết tiếp cận, tuy nhiên có dễ không?

John Mueller đã nói rằng việc xây dựng các liên kết như một chiến lược là tốt, tuy nhiên cần nằm trong giới hạn được chấp nhận.

Cách Google phản ứng với việc thay đổi tên miền cho trang web

Cách Google phản ứng với việc thay đổi tên miền cho trang web

John Mueller (Google) đã mô tả quy trình nội bộ của Google trong việc xử lý di chuyển tên miền của trang web

Quay lại trang Blog
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây