Google anuncia nuevas funciones y asociaciones para su plataforma de IA Vertex AI
Google presenta nuevas características de Vertex AI para facilitar la implementación de modelos de aprendizaje automático en entornos de producción
VER: Guía de referencia para el metaverso: Todo lo que necesitas saber (PDF gratuito) (Newsmatic)
Nuevas características de Vertex AI
Servidor de Reducción de Entrenamiento
El Servidor de Reducción de Entrenamiento de Vertex AI, que es compatible con Tensorflow y PyTorch, optimiza el ancho de banda y reduce la latencia del entrenamiento distribuido en múltiples nodos en las GPU de NVIDIA. Según Google, TRS "reduce significativamente el tiempo de entrenamiento requerido para cargas de trabajo de lenguaje grandes, como BERT, y permite paridad de costos en diferentes enfoques".
TRS también simplifica la implementación de Jupyter Notebooks al reducir 12 pasos de implementación a un solo clic. Esta característica está diseñada para ayudar a eliminar tareas rutinarias y acelerar la implementación de ML en producción.
Flujos de trabajo Tabulares
Los flujos de trabajo tabulares incluyen una tubería de AutoML supervisada y transparente que permite a los usuarios ver e interpretar cada paso en el proceso de construcción y despliegue del modelo. Esto permite a los científicos de datos entrenar conjuntos de datos grandes de más de un terabyte sin sacrificar la precisión. Los usuarios pueden elegir qué partes del proceso desean automatizar y qué partes ingenian por sí mismos.
Los elementos de los flujos de trabajo tabulares también se pueden integrar en las tuberías existentes de Vertex AI. Google también agregó nuevos algoritmos supervisados, incluidos modelos de investigación avanzados como TabNet, selección de características del modelo y destilación del modelo. Las futuras adiciones a los flujos de trabajo incluirán modelos propietarios de Google como Temporal Fusion Transformers, así como modelos de código abierto como XGboost y Wide & Deep.
Spark sin servidor
Para acelerar la implementación de modelos de ML en producción e integrar aún más las capacidades de modelado de datos directamente en el entorno de ciencia de datos, Google anunció la herramienta Spark sin servidor, así como asociaciones con Neo4j y Labelbox para ayudar a los constructores de modelos de ML a trabajar con datos estructurados, datos en forma de grafo y datos no estructurados.
AIaaS: Maximizando productividad y rentabilidad con Inteligencia Artificial al servicioPara datos estructurados, Google Spark sin servidor permitirá a los científicos de datos lanzar una sesión de Spark sin servidor en sus notebooks y desarrollar código de forma interactiva.
VER: Política de Ética de Inteligencia Artificial (Newsmatic Premium)
Para datos en forma de grafo, Google anuncia una asociación con Neo4j que permite a los científicos de datos explorar, analizar y diseñar características a partir de datos conectados en Neo4j y luego implementar modelos con Vertex AI desde una sola plataforma. Utilizando Neo4j Graph Data Science y Vertex AI, los científicos de datos utilizan entradas basadas en gráficos en casos de uso como la detección de fraudes y anomalías, los motores de recomendación, el perfil del cliente y la logística.
Para datos no estructurados, la asociación de Google con Labelbox permite a los científicos de datos utilizar datos no estructurados para construir modelos de aprendizaje automático en Vertex AI.
Explicaciones basadas en ejemplos
Para ayudar a los científicos de datos a administrar y mantener modelos de ML que están en producción, Google está presentando las explicaciones basadas en ejemplos de Vertex AI. Utilizando explicaciones basadas en ejemplos para diagnosticar y resolver problemas rápidamente, los científicos de datos pueden identificar ejemplos mal etiquetados en sus datos de entrenamiento o descubrir qué datos recopilar para mejorar la precisión del modelo.
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