Google a travaillé dur pour aider les scientifiques des données ou les chercheurs en intelligence artificielle (IA) avec des outils faciles à utiliser et accessibles.
Parmi les offres les plus populaires de Google, on peut citer TensorFlow et Google Colab. Pour aller plus loin, des outils tels que Cloud AI, Cloud AutoML, BigQueryML ont également été introduits dans la Google Cloud Platform pour faciliter la tâche des scientifiques des données et des ingénieurs en apprentissage automatique.
Compte tenu de l’arsenal d’outils d’IA disponibles, il s’agit souvent d’un processus qui implique des allers-retours pour analyser les données, former les modèles, les déployer en production et les contrôler.
Avec Vertex AI de Google, toutes les offres de cloud seront disponibles sous un même toit et gérées pour vous.
Qu’est-ce que Vertex AI ?
Vertex AI est une plateforme d’apprentissage automatique gérée qui vous offre tous les services en nuage de Google en un seul endroit pour déployer et maintenir des modèles d’IA.
Tout ce qui concerne l’IA et l’apprentissage automatique se trouve-t-il dans Google Cloud Platform ? Oui, probablement.
Google veille à ce que les services continuent de fonctionner sans affecter votre flux de travail. Vous n’avez donc pas à vous soucier de la maintenance de l’infrastructure.
Considérant qu’il s’agit d’une plateforme “gérée”, elle automatise les choses pour vous et vous permet de vous concentrer sur des éléments plus importants dans un flux de travail d’apprentissage automatique. Avec Vertex AI, Google vise les débutants en leur offrant une facilité d’utilisation et les experts en leur permettant de gagner du temps pour les tâches de base.
La formation des modèles est beaucoup plus facile, avec près de 80 % de lignes de code en moins (comme ils l’affirment officiellement) par rapport à d’autres plateformes d’IA concurrentes comme Azure Machine Learning.
La vidéo officielle ci-dessous donne de nombreuses informations techniques sur Vertex AI et sur la façon dont il affecte votre flux de travail typique d’apprentissage automatique.
Vertex AI favorise les MLOps
L’IA a un énorme potentiel d’innovation pour les entreprises. Mais sa mise en œuvre efficace est un défi permanent. C’est pourquoi l’approche MLOps est de plus en plus encouragée afin de rendre les choses plus efficaces.
Au cas où vous ne le sauriez pas, MLOps encourage l’automatisation pour déployer rapidement un modèle prêt à la production avec un minimum de risques. Cela permet également de garantir la qualité et de gagner du temps.
Vertex AI de Google est une plateforme en tant que service pour les développeurs de l’apprentissage automatique et de l’IA qui encourage les MLOps dans l’industrie.
Google Vertex AI : aperçu des fonctionnalités
Si vous êtes un adepte de l’apprentissage automatique ou de l’IA, vous savez probablement ce que vous voulez faire avec Vertex AI.
Mais pour vous donner une longueur d’avance, permettez-moi de vous présenter les principales fonctionnalités de Vertex AI.
Un flux de travail unifié pour l’apprentissage automatique
Techniquement, vous pouvez utiliser des outils comme AutoML, Explainable, Vizier, Edge manager et bien d’autres pour travailler sur des modèles d’apprentissage automatique. Et le fait que tout cela soit accessible à partir d’une seule plateforme devrait changer la donne.
Vous pouvez également utiliser du code personnalisé pour l’apprentissage et conserver tout ce dont vous avez besoin dans un référentiel central.
API pré-entraînées
Pour faciliter votre flux de travail et accélérer les choses, vous disposez d’API préformées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, etc.
Vous pouvez les intégrer facilement dans vos applications existantes ou en créer de nouvelles. Vous n’aurez donc peut-être pas besoin de chercher d’autres plateformes d’API d’IA pour mener à bien votre travail.
Si vous cherchez à développer quelque chose d’innovant mais de simple, Vertex AI de Google peut vous aider à mettre au point la solution en un rien de temps, grâce aux API pré-entraînées disponibles.
Non seulement l’effort est réduit, mais même si vous n’avez qu’une expérience minimale, cela devrait vous aider.
Intégration transparente des données à l’IA
Il n’est pas surprenant que BigQueryML soit couramment utilisé pour créer et exécuter des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de requêtes SQL.
Avec Vertex AI, vous pourrez y accéder et exporter des ensembles de données dans la plateforme pour les intégrer au flux de travail. Vous bénéficiez donc d’une intégration de bout en bout.
Prise en charge de tous les frameworks open-source
Chaque framework open-source est différent et pourtant utile. Vous devrez peut-être vous adapter à différents flux de travail lors du déploiement de modèles PyTorch et TensorFlow.
Google Vertex AI prend en charge tous ces modèles open-source, y compris scikit-learn.
Cela vous permet d’aborder tous les modèles de la même manière, qu’ils soient codés sur mesure ou créés à l’aide d’AutoML.
Avantages de Vertex AI
Si MLOps est l’un de ces avantages, Vertex AI en présente d’autres, non négligeables. Voici quelques-uns des plus importants :
Économies d’argent et de temps pour l’infrastructure
Vertex AI vous aidera à réduire les coûts de mise en place de votre propre infrastructure (par le biais de Kubernetes, par exemple) car vous payez pour ce que vous utilisez.
En outre, il devrait réduire considérablement l’effort de mise en place ou de gestion de votre propre infrastructure pour former des modèles d’apprentissage automatique.
Ainsi, même les analystes ou les chercheurs ayant une expérience minimale peuvent contribuer à la réalisation de certains travaux.
Parfait pour les débutants et les experts
Étant donné que vous obtenez beaucoup de choses sans les coder (ou les paramétrer), cela devient un excellent choix pour les débutants. Il offre une courbe d’apprentissage facile pour former et déployer des modèles d’apprentissage automatique.
Cela me rappelle également l’une de nos ressources qui répertorie quelques cours en ligne sur l’IA si vous êtes un apprenant en herbe.
Quant aux experts, ils gagnent du temps en bénéficiant d’API pré-entraînées et d’un accès à divers outils gérés pour réaliser des tâches/fonctions de base.
Ouvre la voie à la résolution de tâches de plus en plus complexes
Google Vertex AI facilite le flux de travail de l’apprentissage automatique. Ainsi, toute personne confrontée à un problème simple disposera d’une solution rapide.
Cela permettra à un plus grand nombre de personnes de résoudre des problèmes de plus en plus complexes, car elles n’auront plus à se préoccuper du strict minimum.
Réduction des risques pour les déploiements en production
Même s’il ne s’agit pas d’un examen de Google Vertex AI, il devrait contribuer à réduire le risque que les modèles soient prêts à être déployés.
Ainsi, les solutions peuvent être mises en œuvre en toute confiance pour résoudre les problèmes de manière transparente.
Commencer à utiliser Google Vertex AI
Avant de commencer, il est important de noter que de nombreux outils disponibles sont encore en phase de prévisualisation (susceptibles d’être modifiés). Il se peut donc qu’ils ne soient pas encore prêts pour le prime time.
En vous inscrivant à la version d’essai de Google Cloud Platform, vous bénéficiez de 300 dollars de crédits gratuits à utiliser dans les 90 jours. Les tarifs devraient être les mêmes pour les offres de plateformes d’IA – vous pouvez consulter la page officielle des tarifs pour plus de détails.
Rendez-vous sur la page produit Google Vertex AI pour commencer.
Et si vous êtes curieux, vous pouvez consulter les premiers avis et tests de certains professionnels du secteur.