Introducción a Vertex AI
Vertex AI es la plataforma unificada de machine learning e inteligencia artificial de Google Cloud Platform (GCP). Su objetivo es simplificar el desarrollo, entrenamiento, implementación y gestión de modelos de machine learning mediante una infraestructura escalable y completamente administrada.
Vertex AI integra en un solo entorno las capacidades que antes estaban distribuidas entre diferentes servicios de GCP, como AI Platform y AutoML, ofreciendo una experiencia coherente tanto para usuarios principiantes como para equipos de ciencia de datos avanzados.
Una plataforma para diferentes tipos de usuarios
Vertex AI está diseñada para atender las necesidades de dos perfiles principales:
Usuarios principiantes o sin experiencia en ML:
Pueden usar herramientas AutoML para entrenar modelos sin necesidad de escribir código. Solo deben cargar los datos, seleccionar el tipo de problema (por ejemplo, clasificación o regresión) y Vertex AI se encarga del proceso de entrenamiento, validación y optimización del modelo.
Usuarios avanzados o expertos en ML:
Disponen de un conjunto de herramientas más flexibles y potentes, como Vertex AI Training, Vertex AI Workbench (Notebooks) y Vertex AI Pipelines, que les permiten definir, personalizar y automatizar el ciclo completo de vida de los modelos con control total sobre la arquitectura y los recursos de cómputo.
Componentes principales de Vertex AI
La plataforma Vertex AI está compuesta por varios servicios integrados que cubren todas las etapas del ciclo de vida de un modelo de machine learning, desde la preparación de datos hasta la puesta en producción.
Componente
Descripción
Vertex AI Workbench (Notebooks)
Entorno de desarrollo administrado basado en Jupyter Notebooks, que unifica el trabajo de ciencia de datos y MLOps. Permite conectar datos desde BigQuery, Cloud Storage u otras fuentes, y facilita la colaboración entre equipos.
Vertex AI Training
Servicio administrado para entrenar modelos personalizados en infraestructura escalable de GCP. Permite usar frameworks populares como TensorFlow, PyTorch o Scikit-learn.
Vertex AI AutoML
Herramienta de entrenamiento automatizado que genera modelos de alta calidad sin necesidad de escribir código, ideal para usuarios con poca experiencia técnica.
Vertex AI Pipelines
Servicio para orquestar flujos de trabajo reproducibles y escalables de ML (entrenamiento, evaluación, despliegue). Facilita la adopción de prácticas de MLOps.
Vertex AI Feature Store
Repositorio centralizado para almacenar, compartir y reutilizar características (features) de los modelos, garantizando consistencia entre entrenamiento y predicción.
Vertex AI Model Registry
Sistema de gestión de modelos que permite versionar, validar y promover modelos entre entornos (desarrollo, pruebas y producción).
Vertex AI Prediction
Servicio de despliegue administrado que proporciona endpoints escalables y de baja latencia para inferencia en tiempo real o por lotes.
Vertex AI Experiments
Herramienta para registrar y comparar múltiples ejecuciones de entrenamiento, optimizando la selección del mejor modelo.
Vertex AI Model Monitoring
Supervisa el rendimiento de los modelos en producción para detectar desviaciones en datos o calidad de predicción.
Beneficios de usar Vertex AI
- Plataforma unificada: centraliza todas las etapas del ciclo de vida de ML en un solo entorno.
- MLOps integrado: ofrece herramientas nativas para versionado, despliegue y monitoreo continuo de modelos.
- Escalabilidad automática: se adapta a grandes volúmenes de datos y demanda de cómputo.
- Compatibilidad abierta: admite múltiples frameworks de ML y entornos personalizados.
- Integración con GCP: conecta fácilmente con BigQuery, Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage y otros servicios.
Casos de uso comunes
- Visión artificial: clasificación de imágenes, detección de objetos o control de calidad automatizado.
- Procesamiento de lenguaje natural: análisis de sentimientos, resumen de texto o traducción automática.
- Predicción de demanda o series temporales: estimación de ventas, tráfico o mantenimiento preventivo.
- Detección de fraudes: identificación de patrones anómalos en datos financieros o transaccionales.
Conclusión
Vertex AI representa la evolución del machine learning en Google Cloud: una plataforma integral, flexible y escalable que permite a empresas y desarrolladores acelerar la adopción de inteligencia artificial en sus soluciones, sin importar su nivel de experiencia.
Ya sea a través de AutoML para tareas rápidas y sin código, o con entrenamiento personalizado y MLOps para proyectos complejos, Vertex AI ofrece las herramientas necesarias para llevar los modelos de ML desde el concepto hasta la producción de manera eficiente y segura.