Découvrez la puissance de Vertex AI : guide complet de la plateforme de machine learning de Google

Vertex AI est la puissante plateforme de machine learning (ML) de Google Cloud, conçue pour simplifier et accélérer le processus de création, de déploiement et de gestion des modèles de ML.

Pour les entreprises et les développeurs cherchant à exploiter le potentiel de l’intelligence artificielle, comprendre et utiliser Vertex AI peut fournir un avantage concurrentiel significatif.

Vertex AI donne accès à Vertex AI Studio, Agent Builder et plus de 150 modèles de base, y compris Gemini 1.5 Pro et Gemini 1.5 Flash.

Ce guide vous explique tout ce que vous devez savoir pour commencer avec Vertex AI, de la configuration aux applications réelles.

Dans cet article, vous apprendrez :

• Les principales fonctionnalités et capacités de Vertex AI.
• Comment configurer et paramétrer votre environnement Vertex AI
• Les meilleures pratiques pour créer, entraîner et déployer des modèles de machine learning.

Dans ce guide, nous explorons l’univers de Vertex AI, en examinant ses fonctionnalités, ses processus de déploiement, ses solutions d’IA, ses workflows d’optimisation et le potentiel de l’IA générative sur Google Cloud.

Qu’est-ce que Vertex AI et comment ça fonctionne ?

Vertex AI fournit un environnement unique pour l’entraînement, le déploiement et la gestion des modèles de machine learning (ML) et diverses applications d’IA. Cette solution regroupe divers outils et services qui étaient auparavant séparés, offrant une expérience plus rationalisée et intégrée pour les développeurs et les data scientists.

Grâce à son intégration transparente avec Google Cloud, Vertex AI permet de gérer la préparation des données, l’entraînement des modèles et le déploiement depuis une seule plateforme, réduisant ainsi la complexité de gestion d’outils disparates.

Les concepts clés incluent le MLOps, qui met l’accent sur la collaboration et la communication entre les équipes tout en automatisant le cycle de vie du machine learning.

De plus, Vertex AI propose des ensembles de données préconstruits et des capacités AutoML pour simplifier la création de modèles.

Un autre aspect clé est l’utilisation de conteneurs et de Kubernetes pour gérer les workflows de machine learning, offrant évolutivité et optimisation.

Caractéristiques clés de Vertex AI

Vertex AI offre une gamme de fonctionnalités conçues pour améliorer la productivité et l’efficacité des tâches de machine learning.

1. Modèles Gemini et Gemma : Accès à Gemini, les modèles multimodaux les plus avancés de Google, capables de comprendre toute entrée et de générer toute sortie. Vertex AI fournit également un accès à Gemma, une collection de modèles légers et de pointe.
2. 150+ Modèles et Outils d’IA Générative : Une grande variété de modèles, y compris des modèles propriétaires, tiers et ouverts. Des extensions permettent à ces modèles de récupérer des informations en temps réel, de déclencher des actions et de se personnaliser pour des cas d’utilisation spécifiques.
3. API Vertex AI Gemini : Permet aux développeurs de tester les capacités de Gemini, y compris l’extraction de texte à partir d’images, la conversion du texte d’image en JSON, et la génération de réponses sur des images téléchargées.
4. Plateforme d’IA Ouverte et Intégrée : La plateforme Vertex AI fournit des outils pour l’entraînement, le réglage et le déploiement de modèles de ML. Intégrée avec BigQuery, les notebooks Vertex AI incluant Colab Enterprise ou Workbench, et Vertex AI Training and Prediction pour un déploiement facile des modèles.
5. MLOps pour l’IA Prédictive et Générative : La plateforme Vertex AI offre des outils MLOps pour les data scientists et les ingénieurs ML pour automatiser, standardiser et gérer les projets ML. Les fonctionnalités incluent Vertex AI Evaluation, Vertex AI Pipelines, Model Registry, et Feature Store.
6. Agent Builder : Vertex AI Agent Builder permet aux développeurs de créer et de déployer des expériences d’IA générative sans codage. Il permet la création d’une gamme d’agents et d’applications d’IA générative, ancrés dans les données de l’organisation.
7. Solutions d’IA : Les entreprises peuvent accéder aux solutions d’IA de Google Cloud, y compris Contact Center AI, Document AI, Anti Money Laundering AI, Discovery AI, et plus encore, soit directement soit avec le soutien des partenaires prioritaires de Google. Ces solutions sont construites sur la plateforme Vertex AI.

Intégrations et écosystème de Vertex AI

Vertex AI est totalement intégré à de multiples services Google Cloud et outils tiers pour faciliter le développement d’applications d’IA de manière transparente.

Services Google Cloud

Vertex AI s’intègre harmonieusement avec une large gamme de services Google Cloud, améliorant ainsi sa fonctionnalité et l’expérience utilisateur. Vous pouvez tirer parti de BigQuery pour des analyses de données à grande échelle, permettant un traitement et une analyse efficaces de vastes ensembles de données. Google Cloud Storage offre un stockage d’objets durable et sécurisé, idéal pour la gestion des données de vos modèles d’IA.

Vous pouvez utiliser Google Kubernetes Engine (GKE) pour déployer et faire évoluer vos modèles de machine learning de manière fiable. Cloud Functions permet l’exécution sans serveur de votre code, offrant un moyen efficace de gérer les processus backend. De plus, l’intégration avec AI Platform facilite l’expérimentation, l’entraînement et le déploiement de vos modèles, assurant un développement simplifié.

Outils tiers

Vertex AI prend en charge l’intégration avec de nombreux outils tiers, augmentant ainsi sa polyvalence. Vous pouvez incorporer TensorFlow Extended (TFX) pour des pipelines de machine learning de bout en bout, assurant un workflow ML robuste et complet. L’intégration d’Apache Beam facilite les capacités de traitement avancé des données, utile pour les workflows de données à grande échelle.

Avec MLflow, vous pouvez gérer le cycle de vie de votre machine learning, de l’expérimentation au déploiement. L’intégration avec Kubeflow offre une machine learning native à Kubernetes, permettant des workflows ML évolutifs et portables. Ces intégrations garantissent que vos projets d’IA peuvent s’adapter et évoluer avec des outils de pointe, simplifiant les tâches complexes et améliorant la productivité.

Les avantages de l’utilisation de modèles pré-entraînés dans Vertex AI

L’utilisation de modèles pré-entraînés dans Vertex AI offre plusieurs avantages :

1. Réduction du temps de développement : L’utilisation de modèles pré-entraînés permet aux développeurs de gagner du temps en commençant avec des modèles ayant déjà appris des représentations sur de grands ensembles de données. Cela réduit considérablement le temps et les ressources nécessaires pour entraîner un modèle à partir de zéro.
2. Apprentissage par transfert : Les modèles pré-entraînés permettent l’apprentissage par transfert, où les connaissances existantes d’un modèle sont utilisées pour adapter efficacement le modèle à de nouvelles tâches et ensembles de données. Cette approche nécessite moins de données et de ressources informatiques par rapport à l’entraînement d’un modèle depuis le début.
3. Spécialisation efficace des modèles : En affinant les modèles pré-entraînés dans Vertex AI, les équipes peuvent adapter efficacement des modèles puissants à de nouvelles tâches avec des données et des ressources informatiques limitées. Ce processus permet de personnaliser des modèles généraux pour des cas d’utilisation spécifiques et des besoins commerciaux, améliorant ainsi la performance et la pertinence des modèles.
4. Performance optimisée : L’affinement des modèles pré-entraînés peut améliorer la performance des modèles pour des tâches spécifiques. Cela permet une meilleure optimisation de l’architecture du modèle, des données d’entraînement et des hyperparamètres, résultant en des modèles mieux adaptés aux applications du monde réel.
5. Économies de coûts et de temps : L’utilisation de modèles pré-entraînés dans Vertex AI peut entraîner des économies de coûts en réduisant les ressources nécessaires pour l’entraînement et le développement. Cela permet également de gagner du temps en fournissant une longueur d’avance avec des modèles ayant déjà appris des schémas et des représentations complexes.

En exploitant les modèles pré-entraînés dans Vertex AI, les développeurs et les data scientists peuvent bénéficier de ces avantages, ce qui leur permet de créer des solutions d’IA plus rapidement et de manière plus efficace.