Google Cloud обяви Vertex AI, нова управлявана платформа за машинно обучение, която има за цел да улесни разработчиците да внедрят и поддържат своите AI модели. Това е малко странно съобщение в I / O, което обикновено се фокусира върху мобилни и уеб разработчици и традиционно не включва много новини в Google Cloud, но фактът, че Google реши да обяви Vertex днес, показва колко важен е той смята, че тази нова услуга е предназначена за широк кръг разработчици.
Стартирането на Vertex е резултат от доста самоанализ от екипа на Google Cloud. „Според мен машинното обучение в предприятието е в криза“, каза ми Крейг Уайли, директор на продуктовия мениджмънт за AI Platform на Google Cloud. „Като човек, който е работил в това пространство в продължение на няколко години, ако погледнете Harvard Business Review или отзиви на анализатори, или какво имате – всеки един от тях излиза, казвайки, че по-голямата част от компаниите инвестират или се интересуват от инвестиране в машинно обучение и не получават стойност от това. Това трябва да се промени. Трябва да се промени. „
Уайли, който беше и главен мениджър на услугата SageMaker AI на AWS от 2016 до 2018 г., преди да дойде в Google през 2019 г., отбеляза, че Google и други, които са успели да накарат машинното обучение да работят за себе си, виждат как това може да има трансформационно въздействие, но той също така отбеляза, че начинът, по който големите облаци започнаха да предлагат тези услуги, беше чрез стартирането на десетки услуги, „много от които бяха задънени улици“, според него (включително някои от собствените на Google). „В крайна сметка нашата цел с Vertex е да намалим времето до възвръщаемост на инвестициите за тези предприятия, за да сме сигурни, че те не могат просто да изградят модел, а да получат реална стойност от моделите, които изграждат.“
Тогава Vertex трябва да бъде много гъвкава платформа, която позволява на разработчиците и изследователите на данни на различни нива на умения да обучават бързо модели. Google казва, че са необходими около 80% по-малко редове код, за да се обучи модел спрямо някои от конкурентите му, например, и след това да им помогне да управляват целия жизнен цикъл на тези модели.
Услугата е интегрирана и с Vizier, AI оптимизатор на Google, който може автоматично да настройва хиперпараметрите в модели за машинно обучение. Това значително намалява времето, необходимо за настройка на модел, и позволява на инженерите да провеждат повече експерименти и да го правят по-бързо.
Vertex предлага и „Магазин за функции“, който помага на своите потребители да обслужват, споделят и използват повторно функциите за машинно обучение и Vertex Experiments, за да им помогне да ускорят внедряването на своите модели в производството с по-бърз избор на модел.
Внедряването е подкрепено от услуга за непрекъснат мониторинг и Vertex Pipelines, ребранд на AI Platform Pipelines на Google Cloud, който помага на екипите да управляват работните потоци, включени в подготовката и анализа на данните за моделите, да ги обучават, оценяват и внедряват в производството.
За да даде на голямо разнообразие от разработчици правилните входни точки, услугата предоставя три интерфейса: инструмент за плъзгане и пускане, тетрадки за напреднали потребители и – и това може да е малко изненада – BigQuery ML, инструментът на Google за използване на стандартни SQL заявки за създаване и изпълнение на модели за машинно обучение в неговото хранилище на данни BigQuery.
„Имахме две насочващи светлини, докато изграждахме AI на Vertex: извадете учени и инженери по данни от оркестрационните плевели и създайте промяна в цялата индустрия, която ще накара всички да се заемат сериозно с преместването на AI от пилотната чистилище и в пълномащабно производство“ каза Андрю Мур, вицепрезидент и генерален мениджър на Cloud AI и Industry Solutions в Google Cloud. „Ние сме много горди от това, което измислихме в тази платформа, тъй като тя дава възможност за сериозно внедряване на ново поколение AI, което ще даде възможност на учените и инженерите по данни да извършват пълноценна и творческа работа.