Vertex AI is het krachtige machine learning (ML)-platform van Google Cloud dat is ontworpen om het bouwen, implementeren en beheren van ML-modellen te vereenvoudigen en te versnellen. Voor bedrijven en ontwikkelaars die het potentieel van kunstmatige intelligentie willen benutten, kan het begrijpen en gebruiken van Vertex AI een aanzienlijk concurrentievoordeel opleveren. Vertex AI biedt toegang tot Vertex AI Studio, Agent Builder en meer dan 150 basismodellen, waaronder Gemini 1.5 Pro en Gemini 1.5 Flash.
Deze uitgebreide handleiding bevat alles wat u moet weten om aan de slag te gaan met Vertex AI, van de installatie tot praktische toepassingen. In dit artikel leert u het volgende:
- De belangrijkste functies en mogelijkheden van Vertex AI
- Hoe u uw Vertex AI-omgeving instelt en configureert
- Best practices voor het bouwen, trainen en implementeren van machine learning-modellen
In deze uitgebreide gids verkennen we de wereld van Vertex AI, waarbij we ingaan op de functionaliteiten, implementatieprocessen, AI-oplossingen, optimalisatieworkflows en het potentieel van generatieve AI op Google Cloud.
1. Wat is Vertex AI en hoe werkt het?
Vertex AI provides a single environment for training, deploying, and managing machine learning (ML) models and various AI applications. It brings together various tools and services that were previously separate, offering a more streamlined and integrated experience for developers and data scientists.
Dankzij de naadloze integratie met Google Cloud maakt Vertex AI het mogelijk om gegevensvoorbereiding, modeltraining en implementatie vanaf één platform af te handelen, waardoor het beheer van verschillende tools minder complex wordt.
De kernconcepten omvatten MLOps, dat de nadruk legt op samenwerking en communicatie tussen teams en tegelijkertijd de machine learning-levenscyclus automatiseert. Daarnaast biedt Vertex AI vooraf gebouwde datasets en AutoML-mogelijkheden om het maken van modellen te vereenvoudigen.
Een ander belangrijk aspect is het gebruik van containers en Kubernetes voor het beheer van machine learning-workflows, wat zorgt voor schaalbaarheid en optimalisatie.
2. Belangrijkste kenmerken
Vertex AI biedt een reeks functies die zijn ontworpen om de productiviteit en effectiviteit van machine learning-taken te verbeteren.
- Gemini- en Gemma-modellen: toegang tot Gemini, de meest geavanceerde multimodale modellen van Google die elke invoer kunnen begrijpen en elke uitvoer kunnen genereren. Vertex AI biedt ook toegang tot Gemma, een verzameling lichtgewicht, geavanceerde open modellen.
- Meer dan 150 generatieve AI-modellen en -tools: een breed scala aan modellen, waaronder eigen modellen, modellen van derden en open modellen. Dankzij extensies kunnen deze modellen realtime informatie ophalen, acties activeren en aan specifieke gebruikssituaties worden aangepast.
- Vertex AI Gemini API: stelt ontwikkelaars in staat om de mogelijkheden van Gemini te testen, waaronder het extraheren van tekst uit afbeeldingen, het converteren van afbeeldingstekst naar JSON en het genereren van antwoorden over geüploade afbeeldingen.
- Open en geïntegreerd AI-platform: het Vertex AI-platform biedt tools voor het trainen, afstemmen en implementeren van ML-modellen. Geïntegreerd met BigQuery, Vertex AI-notebooks, waaronder Colab Enterprise of Workbench, en Vertex AI Training and Prediction voor eenvoudige implementatie van modellen.
- MLOps voor voorspellende en generatieve AI: het Vertex AI-platform biedt MLOps-tools voor datawetenschappers en ML-engineers om ML-projecten te automatiseren, standaardiseren en beheren. Functies zijn onder meer Vertex AI Evaluation, Vertex AI Pipelines, Model Registry en Feature Store.
- Agent Builder: met Vertex AI Agent Builder kunnen ontwikkelaars generatieve AI-ervaringen bouwen en implementeren zonder te coderen. Hiermee kunnen verschillende generatieve AI-agents en -toepassingen worden gemaakt, die zijn gebaseerd op de gegevens van de organisatie.
- AI-oplossingen: Bedrijven hebben toegang tot de AI-oplossingen van Google Cloud, waaronder Contact Center AI, Document AI, Anti Money Laundering AI, Discovery AI en meer, hetzij rechtstreeks, hetzij met ondersteuning van de prioritaire partners van Google. Deze oplossingen zijn gebouwd op het Vertex AI-platform.
3. Vertex AI-integraties en ecosysteem
Vertex AI is nauw geïntegreerd met meerdere Google Cloud-services en tools van derden om naadloze AI-applicatieontwikkeling te faciliteren.
4. Google Cloud-services
Vertex AI kan makkelijk worden geïntegreerd met allerlei Google Cloud-services, waardoor de functionaliteit en gebruikerservaring worden verbeterd. Je kunt BigQuery gebruiken voor grootschalige data-analyse, waardoor je enorme datasets efficiënt kunt verwerken en analyseren. Google Cloud Storage biedt duurzame en veilige objectopslag, perfect voor het beheren van je AI-modelgegevens.
U kunt Google Kubernetes Engine (GKE) gebruiken om uw machine learning-modellen op betrouwbare wijze te implementeren en te schalen. Cloud Functions maakt serverloze uitvoering van uw code mogelijk, wat een efficiënte manier is om backend-processen te beheren. Bovendien maakt integratie met AI Platform het eenvoudiger om te experimenteren, te trainen en uw modellen te implementeren, wat zorgt voor een gestroomlijnde ontwikkeling.
5. Tools van derden
Vertex AI ondersteunt integratie met talrijke tools van derden, waardoor de veelzijdigheid ervan wordt vergroot. U kunt TensorFlow Extended (TFX) integreren voor end-to-end machine learning-pijplijnen, waardoor een robuuste en uitgebreide ML-workflow wordt gegarandeerd. Apache Beam-integratie maakt geavanceerde gegevensverwerkingsmogelijkheden mogelijk, wat handig is voor grootschalige gegevensworkflows.
Met MLflow kunt u uw machine learning-levenscyclus beheren, van experiment tot implementatie. Door te koppelen met Kubeflow krijgt u Kubernetes-native machine learning, wat schaalbare en draagbare ML-workflows mogelijk maakt. Deze integraties zorgen ervoor dat uw AI-projecten zich kunnen aanpassen en evolueren met geavanceerde tools, waardoor complexe taken worden vereenvoudigd en de productiviteit wordt verbeterd.
6. Wat zijn de voordelen van het gebruik van vooraf getrainde modellen in Vertex AI ?
Het gebruik van vooraf getrainde modellen in Vertex AI biedt verschillende voordelen:
Kortere ontwikkelingstijd: door gebruik te maken van vooraf getrainde modellen kunnen ontwikkelaars tijd besparen door te beginnen met modellen die al representaties op grote datasets hebben geleerd. Dit vermindert aanzienlijk de tijd en middelen die nodig zijn om een model vanaf nul te trainen.
Transfer learning: Vooraf getrainde modellen maken transfer learning mogelijk, waarbij bestaande kennis uit een model wordt gebruikt om het model efficiënt aan te passen aan nieuwe taken en datasets. Deze aanpak vereist minder data en rekenkracht dan het vanaf nul trainen van een model.
Efficiënte modelspecialisatie: door vooraf getrainde modellen in Vertex AI te verfijnen, kunnen teams krachtige modellen efficiënt aanpassen aan nieuwe taken met beperkte gegevens en rekenkracht. Dit proces maakt het mogelijk om algemene modellen aan te passen aan specifieke gebruikssituaties en zakelijke behoeften, waardoor de prestaties en relevantie van het model worden verbeterd.
Geoptimaliseerde prestaties: het verfijnen van vooraf getrainde modellen kan leiden tot verbeterde modelprestaties voor specifieke taken. Het maakt een betere optimalisatie van de modelarchitectuur, trainingsgegevens en hyperparameters mogelijk, wat resulteert in modellen die beter geschikt zijn voor toepassingen in de praktijk.
Kosten- en tijdbesparing: Door gebruik te maken van vooraf getrainde modellen in Vertex AI kunnen kosten worden bespaard doordat er minder middelen nodig zijn voor training en ontwikkeling. Het bespaart ook tijd doordat er een voorsprong wordt geboden met modellen die al complexe patronen en representaties hebben geleerd.
Door gebruik te maken van vooraf getrainde modellen in Vertex AI kunnen ontwikkelaars en datawetenschappers het modelontwikkelingsproces versnellen, de modelprestaties verbeteren en resources efficiënt optimaliseren voor verschillende AI-toepassingen en -taken.
7. Hoe machine learning-modellen op Google Cloud te implementeren met Vertex AI
Het implementeren van ML-modellen op Google Cloud met Vertex AI is een eenvoudig proces waarbij u uw getrainde model naar het platform uploadt en de implementatie-instellingen configureert. Een stapsgewijze handleiding helpt u bij het doorlopen van het implementatieproces, zodat uw modellen soepel in productieomgevingen kunnen worden geïntegreerd.
Best practices voor implementatie op Google Cloud Vertex AI zijn onder meer het optimaliseren van modelprestaties, het instellen van monitoring- en logboektools en het zorgen voor beveiligingsmaatregelen. Door generatieve AI-modellen te integreren in uw implementatieworkflow kunt u de mogelijkheden van uw AI-oplossingen verder uitbreiden, waardoor u innovatieve en dynamische applicaties kunt creëren.
AI-oplossingen bouwen en implementeren met Vertex AI
Door het AI-platform op Google Cloud te verkennen, kunnen datawetenschappers en ontwikkelaars eenvoudig AI-oplossingen bouwen en implementeren. Vertex AI Studio biedt een samenwerkingsomgeving voor het bouwen en implementeren van modellen, met tools voor versiebeheer, experimenten en visualisatie. Door gebruik te maken van de Gemini-architectuur van Vertex AI kunnen de prestaties van ML worden verbeterd door middel van geoptimaliseerde toewijzing van middelen en schaalbaarheid van modellen.
Machine learning-workflows optimaliseren met Vertex AI
Door datawetenschappelijke processen te stroomlijnen met Vertex AI kunnen organisaties efficiënt en effectief ML-modellen ontwikkelen. Door Vertex AI te gebruiken voor end-to-end MLOps worden uw machine learning-workflows goed beheerd en geautomatiseerd, wat leidt tot een hogere productiviteit en een snellere time-to-market. De efficiëntie van modeltraining kan worden gemaximaliseerd met AutoML op Vertex AI, dat het trainingsproces vereenvoudigt en de nauwkeurigheid van modellen verbetert.
Het potentieel van generatieve AI op Google Cloud ontsluiten met Vertex AI
De kracht van generatieve AI opent een wereld aan mogelijkheden voor het creëren van AI-toepassingen in verschillende domeinen. Door gen AI-modellen te integreren met Vertex AI kunnen gebruikers gebruikmaken van de mogelijkheden van het platform om creatieve en aanpasbare oplossingen te genereren.
Door generatieve AI te combineren met de geavanceerde functies van Vertex AI kunnen ontwikkelaars de grenzen van innovatie verleggen en unieke AI-gestuurde ervaringen bieden.
8. Gebruiksscenario’s en toepassingen
Voorbeelden van gebruiksscenario’s en toepassingen met Vertex AI zijn onder meer:
Detailhandel: Vertex AI stelt detailhandelaren in staat om hun voorraadbeheer te optimaliseren, klantinteracties te personaliseren, vraagvoorspellingen te verbeteren en de indeling van winkels te optimaliseren. Het vergemakkelijkt ook de implementatie van aanbevelingssystemen, visuele zoekmogelijkheden en chatbots voor klantenondersteuning, wat uiteindelijk een revolutie teweegbrengt in de detailhandel en de klantervaring.
Productie: In de productiesector helpt Vertex AI bij voorspellend onderhoud, kwaliteitscontrole, optimalisatie van middelen, optimalisatie van logistiek en aanbevelingssystemen. Door gebruik te maken van Vertex AI kunnen fabrikanten storingen aan apparatuur voorspellen, de productkwaliteit verbeteren, het gebruik van middelen optimaliseren, de logistiek stroomlijnen en de klanttevredenheid verhogen door middel van gepersonaliseerde aanbevelingen.
Gezondheidszorg: De gezondheidszorg is een andere sector die aanzienlijk kan profiteren van Vertex AI. Toepassingen in de gezondheidszorg kunnen onder meer bestaan uit medische beeldanalyse, voorspelling van patiëntresultaten, gepersonaliseerde behandelingsaanbevelingen en verbetering van de operationele efficiëntie.
9. Veelgestelde vragen over Vertex AI
Wat is Vertex AI ?
Vertex AI is een machine learning-platform van Google Cloud. Hiermee kunnen gebruikers machine learning-modellen efficiënt implementeren en beheren via een end-to-end-workflow.
Waarin verschilt Vertex AI van andere AI-platforms ?
Vertex AI biedt een uitgebreide set tools voor het bouwen en implementeren van ML-modellen en ondersteunt AutoML, MLOps en modeltraining op een naadloze manier.
Wat zijn de belangrijkste kenmerken van Vertex AI ?
De belangrijkste kenmerken van Vertex AI zijn onder meer generatieve AI-mogelijkheden, ondersteuning voor diverse machine learning-modellen, een gebruiksvriendelijk AI-platform en integratie met Google Cloud-services.
Kunnen gebruikers Vertex AI gebruiken voor aangepaste trainingen ?
Ja, met Vertex AI kunnen datawetenschappers aangepaste trainingen uitvoeren en ML-modellen bouwen en implementeren op basis van hun specifieke vereisten.
Hoe kan ik Vertex AI gaan gebruiken ?
Om Vertex AI te gaan gebruiken, gaat u naar de Google Cloud Console en navigeert u naar het gedeelte Vertex AI, waar u kunt beginnen met het bouwen, trainen en implementeren van machine learning-modellen.
Is Vertex AI compatible with other AI tools
Absoluut, Vertex AI kan naadloos worden geïntegreerd met verschillende AI-toepassingen en -tools, waardoor het eenvoudig kan worden opgenomen in bestaande workflows en pijplijnen.
Wat is de rol van Vertex AI Studio in het platform ?
Vertex AI Studio is een functie van Vertex AI die een samenwerkingsomgeving biedt waarin gebruikers ML-modellen kunnen ontwikkelen en het proces van modelbouw kunnen versnellen.
Kan ik machine learning-modellen implementeren op Vertex AI met Gemini ?
Ja, met Vertex AI met Gemini kunnen gebruikers hun machine learning-modellen eenvoudig en efficiënt op het platform implementeren.
10. Versterk uw AI-oplossingen met JEMS Belgium
Benut het volledige potentieel van Vertex AI met de gespecialiseerde integratiediensten van JEMS Belgium, ondersteund door de expertise van JEMS Group. Onze diepgaande kennis van Google Cloud Platform zorgt ervoor dat uw AI-projecten naadloos en effectief verlopen.
Waarom kiezen voor JEMS?
- End-to-end AI-oplossingen: van data-opname tot geavanceerde analyses.
- Gecertificeerde experts: door Google gecertificeerde professionals die service van topkwaliteit leveren.
- Geavanceerde integratie: maak gebruik van TensorFlow Extended, MLflow en meer.
- Data smart: profiteer van onze meer dan 10 jaar ervaring op het gebied van data om ervoor te zorgen dat uw AI-oplossing uw data-assets/platform optimaal integreert zonder chaos of juridische problemen te veroorzaken.
Uitgebreide Google Cloud-services binnen handbereik
Bij JEMS bieden we uitgebreide ondersteuning voor uw gegevensbehoeften op Google Cloud. Dit omvat krachtige datawarehousing met BigQuery, continue stroomverwerking met Dataflow en robuuste workfloworkestratie met Cloud Composer. Onze diensten omvatten ook het uitvoeren van clusters via Dataproc en efficiënte gegevensvoorbereiding met Dataprep.
Onze Google Cloud-experts
Ons team van consultants wordt voortdurend gecertificeerd in de nieuwste Google Cloud-technologieën. Onze gecertificeerde experts zijn onder meer:
- Associate Cloud Engineers
- Professionele data-engineers
- Professionele cloudarchitecten
- Professionele cloudontwikkelaars
- Professionele cloud DevOps-engineers
