{"id":115854,"date":"2023-05-27T17:22:48","date_gmt":"2023-05-27T15:22:48","guid":{"rendered":"https:\/\/fotc.com\/?p=115854"},"modified":"2024-02-08T11:07:51","modified_gmt":"2024-02-08T10:07:51","slug":"vertex-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/vertex-ai\/","title":{"rendered":"<strong>Vertex AI czyli pierwsze kroki w ML<\/strong>"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vertex AI jest kompleksow\u0105 platform\u0105 u\u017cywan\u0105 przez programist\u00f3w oraz danolog\u00f3w (czy jak wolicie, ekspert\u00f3w od Data Science, albo te\u017c analityk\u00f3w danych) w celu szybszego dostarczania modeli uczenia maszynowego do produkcji. Jest to w pe\u0142ni zarz\u0105dzana infrastruktura, kt\u00f3ra umo\u017cliwia zar\u00f3wno trenowanie, jak i wdra\u017canie modeli ML oraz aplikacji AI.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mo\u017cna te\u017c pr\u00f3bowa\u0107 definiowa\u0107 t\u0119 platform\u0119 jako szerszy obszar roboczy, wsp\u00f3lny zestaw narz\u0119dzi \u0142\u0105cz\u0105cych takie dziedziny jak data engineering, data science, czy ML engineering, pozwalaj\u0105cy sprawniej budowa\u0107 i wdra\u017ca\u0107 modele.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Z tego artyku\u0142u dowiesz si\u0119, jak dzi\u0119ki Vertex AI dost\u0119pnemu w <a href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/google-cloud-platform\/\" target=\"_blank\" aria-label=\" (opens in a new tab)\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">Google Cloud<\/a> mo\u017cesz obs\u0142u\u017cy\u0107 ca\u0142y workflow <a href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/blog\/machine-learning\/\" target=\"_blank\" aria-label=\"machine learning (opens in a new tab)\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">machine learning<\/a>, od zarz\u0105dzania danymi, a\u017c po tworzenie prognoz.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Korzystanie z zebranych wcze\u015bniej danych pomaga udoskonala\u0107 aplikacj\u0119 oraz wp\u0142ywa na lepszy user experience i to bez wzgl\u0119du na ich ilo\u015b\u0107, czy te\u017c do\u015bwiadczenie programist\u00f3w w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Eksperci z Google twierdz\u0105, \u017ce tworz\u0105c Vertex AI, oddali w r\u0119ce u\u017cytkownik\u00f3w wszechstronn\u0105 platform\u0119, w kt\u00f3rej odnajd\u0105 si\u0119 zar\u00f3wno nowicjusze, jak i zaprawieni w boju praktyk\u00f3w AI.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"518\" src=\"https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-1024x518.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-115855\" srcset=\"https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-1024x518.png 1024w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-300x152.png 300w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-768x389.png 768w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-123x62.png 123w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-142x72.png 142w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-346x175.png 346w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-542x274.png 542w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-352x178.png 352w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10-26x13.png 26w, https:\/\/fotc.com\/app\/uploads\/2023\/05\/image-10.png 1067w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-benefity-korzystania-z-vertex-ai\"><strong>Benefity korzystania z Vertex AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trzy g\u0142\u00f3wne benefity Vertex AI to:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Mo\u017cliwo\u015b\u0107 budowania modeli z <strong>Generative AI<\/strong>,<\/li><li>Kr\u00f3tszy czas treningu, a wi\u0119c<strong> szybsza produkcja<\/strong>,<\/li><li><strong>Prostsze zarz\u0105dzanie<\/strong> modelami.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vertex AI pozwala tworzy\u0107 modele z wykorzystaniem Generative AI. Oznacza to \u0142atwy dost\u0119p do modeli bazowych z wykorzystaniem przyjaznego API w Model Garden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dla analityk\u00f3w danych korzystanie z Vertex AI jest skutecznym narz\u0119dziem przyspieszaj\u0105cym prac\u0119 przy trenowaniu, dostrajaniu i wdra\u017caniu modeli uczenia maszynowego. Skracaj\u0105c czas szkolenia ograniczamy r\u00f3wnie\u017c koszty. Dzieje si\u0119 to w oparciu o zoptymalizowan\u0105 infrastruktur\u0119 sztucznej inteligencji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bez Vertex AI, a dok\u0142adnie bez narz\u0119dzi takich jak Vertex AI Pipelines czy Vertex AI Feature Store, utrzymywanie modeli by\u0142oby bardzo z\u0142o\u017conym, a przez to czasoch\u0142onnym zaj\u0119ciem. Wymienione wcze\u015bniej narz\u0119dzia MLOps usprawniaj\u0105 uruchamianie potok\u00f3w uczenia maszynowego.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-jak-wygl-da-workflow-ml\"><strong>Jak wygl\u0105da workflow ML?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Typowy workflow w uczeniu maszynowym sk\u0142ada si\u0119 z trzech cz\u0119\u015bci.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faza-przygotowawcza\"><strong>Faza przygotowawcza<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Pierwsza z nich, kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna nazwa\u0107 faz\u0105 przygotowawcz\u0105, sk\u0142ada si\u0119 z:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Pozyskania danych,<\/li><li>Analizy danych,<\/li><li>Transformacji.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Do w\u0142a\u015bciwego przygotowania danych s\u0142u\u017c\u0105 Managed Datasets. Pomagaj\u0105 one zarz\u0105dza\u0107 danymi w centralnej lokalizacji, tworzy\u0107 etykiety i zestawy adnotacji. Kolejn\u0105 korzy\u015bci\u0105 korzystania z Managed Datasets jest mo\u017cliwo\u015b\u0107 por\u00f3wnywania wydajno\u015bci modeli tworzonych z wykorzystaniem AutoML, z tymi, kt\u00f3re zosta\u0142y stworzone w spos\u00f3b customowy. Innym benefitem jest generowanie wizualizacji oraz statystyk dla danych oraz ich automatyczny podzia\u0142 na zestawy treningowe, testowe oraz walidacyjne.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Vertex AI obs\u0142uguje r\u00f3\u017cne rodzaje zbior\u00f3w danych:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>graficzne (image datasets),<\/li><li>tabularyczne (tabular datasets),<\/li><li>tekstowe (text datasets),<\/li><li>filmowe (video datasets).<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wszystkie powy\u017csze, z wyj\u0105tkiem zbior\u00f3w danych tabelarycznych, przekazywane s\u0105 do aplikacji w formacie JSON Lines. W przypadku Tabular Datasets, Vertex przekazuje dane do aplikacji szkoleniowej w formacie CSV lub ujednoliconego identyfikatora zasob\u00f3w (URI) do tabeli BigQuery.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faza-treningu\"><strong>Faza treningu<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Druga faza typowej \u015bcie\u017cki uczenia maszynowego dzieli si\u0119 na:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Stworzenie modelu,<\/li><li>Wytrenowanie modelu.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Poniewa\u017c ten etap p\u0142ynnie wynika z poprzedniego, to w\u0142a\u015bnie tutaj nast\u0119puje wyb\u00f3r metody, zgodnie z kt\u00f3r\u0105 b\u0119dziemy nasz model trenowa\u0107. Wybierz <strong>AutoML<\/strong> je\u017celi zale\u017cy Ci na czasie, np. ze wzgl\u0119du na potrzeb\u0119 szybkiego prototypowania modeli czy te\u017c weryfikacji nowych zestaw\u00f3w danych.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Niekiedy jednak mo\u017cesz potrzebowa\u0107 lepszego ukierunkowania treningu, kt\u00f3re osi\u0105gniesz dzi\u0119ki <strong>niestandardowym szkoleniom<\/strong> (customowym). W ten spos\u00f3b zar\u00f3wno zoptymalizujesz aplikacj\u0119 szkoleniow\u0105 pod k\u0105tem docelowego wyniku, jak te\u017c przez ca\u0142y proces treningu b\u0119dziesz mia\u0142 kontrol\u0119 nad algorytmem, posiadaj\u0105c te\u017c opcj\u0119 opracowywania w\u0142asnych funkcji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Trzecia droga to wyb\u00f3r <strong>BigQuery ML<\/strong>. W tym przypadku korzystaj\u0105c z polece\u0144 SQL mo\u017cesz szybko tworzy\u0107 model bezpo\u015brednio w BigQuery, a p\u00f3\u017aniej u\u017cy\u0107 go do pozyskania prognoz wsadowych (batch predictions).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Kt\u00f3ry spos\u00f3b trenowania modeli wybra\u0107? W poni\u017cszej tabelce przedstawiamy kilka parametr\u00f3w, kt\u00f3re pomog\u0105 Ci wybra\u0107 odpowiednie rozwi\u0105zanie.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table><tbody><tr><td>&nbsp;<\/td><td><strong>AutoML<\/strong><\/td><td><strong>Szkolenie niestandardowe<\/strong><\/td><td><strong>BigQuery ML<\/strong><\/td><\/tr><tr><td>Czy musz\u0119 mie\u0107 do\u015bwiadczenie w analityce danych?<\/td><td>Nie<\/td><td>Tak<\/td><td>Nie<\/td><\/tr><tr><td>Czy musz\u0119 posiada\u0107 umiej\u0119tno\u015bci programistyczne?<\/td><td>Nie<\/td><td>Tak<\/td><td>Tak, konieczne umiej\u0119tno\u015bci z zakresu programowania SQL.<\/td><\/tr><tr><td>Jak d\u0142ugo trwa trening modelu?<\/td><td>Kr\u00f3tko<\/td><td>D\u0142ugo, ze wzgl\u0119du na wyd\u0142u\u017cony czas przygotowania modelu<\/td><td>Kr\u00f3tko<\/td><\/tr><tr><td>Czy s\u0105 limity w okre\u015bleniu cel\u00f3w maszynowego?<\/td><td>Tak, musisz wskaza\u0107 jeden z predefiniowanych cel\u00f3w AutoML<\/td><td>Nie<\/td><td>Tak&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td>Czy mog\u0119 zoptymalizowa\u0107 model r\u0119cznie?<\/td><td>Nie<\/td><td>Tak<\/td><td>Nie<\/td><\/tr><tr><td>Czy mog\u0119 kontrolowa\u0107 \u015brodowisko treningowe?<\/td><td>Tak, ale w ograniczonym stopniu.<\/td><td>Tak<\/td><td>Nie&nbsp;<\/td><\/tr><tr><td>Czy s\u0105 jakie\u015b limity rozmiaru danych?<\/td><td>Tak<\/td><td>Nie, ale tylko w przypadku niezarz\u0105dzanych zbior\u00f3w danych<\/td><td>Tak<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-faza-ewaluacji-i-wdro-enia\"><strong>Faza ewaluacji i wdro\u017cenia<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>W trzeciej fazie mamy do czynienia z trzema procesami:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Oceny (ewaluacji),<\/li><li>Wdro\u017cenia,<\/li><li>Przewidywania.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aby wspom\u00f3c nas w dokonywaniu ewaluacji Google udost\u0119pni\u0142o Explainable AI. To zestaw narz\u0119dzi i framework\u00f3w pozwalaj\u0105cy lepiej zrozumie\u0107 i zinterpretowa\u0107 prognozy wygenerowane przez modele uczenia maszynowego.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u017celi jeste\u015bmy zadowoleni ze sposobu dzia\u0142ania wytrenowanego modelu, pozostaje nam jego wdro\u017cenie, kt\u00f3re mo\u017cliwe jest zar\u00f3wno z poziomu Google Cloud Console, jak i poprzez API. W tym momencie zaczyna si\u0119 te\u017c skalowanie.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Celem naszego dzia\u0142ania jest jednak uzyskanie predykcji, a te dziel\u0105 si\u0119 z kolei na:<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>Prognozy online,<\/li><li>Prognozy wsadowe.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W przypadku <strong>prognoz online<\/strong> \u017c\u0105dania s\u0105 synchronicznie wysy\u0142ane do punktu ko\u0144cowego modelu. Przydaj\u0105 si\u0119 w sytuacjach wymagaj\u0105cych uzyskania szybkich wniosk\u00f3w, czy te\u017c wtedy, kiedy wysy\u0142amy \u017c\u0105dania w odpowiedzi na dane wej\u015bciowe aplikacji.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Tymczasem <strong>prognozy wsadowe<\/strong> (batch predictions) to \u017c\u0105dania asynchroniczne, czyli umo\u017cliwiaj\u0105ce otrzymywania prognoz bezpo\u015brednio z modelu, bez konieczno\u015bci wdra\u017cania go w punkcie ko\u0144cowym. Stosuje si\u0119 je w sytuacjach, w kt\u00f3rych nie potrzebujemy natychmiastowej odpowiedzi.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-kto-korzysta-z-vertex-ai\"><strong>Kto korzysta z Vertex AI?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vertex AI b\u0119d\u0105c niejako portalem wiod\u0105cym do czerpania z mo\u017cliwo\u015bci jakie daje sztuczna inteligencja oraz uczenie maszynowe, cieszy si\u0119 zainteresowaniem niemal ka\u017cdej istotnej bran\u017cy, od handlu przez finanse do szeroko rozumianej produkcji, w tym ca\u0142ego sektora automotive.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Producent mebli oraz akcesori\u00f3w wn\u0119trzarskich firma <strong>Wayfair<\/strong>, korzystaj\u0105c z Vertex AI zwi\u0119kszy\u0142a nawet dziesi\u0119ciokrotnie pr\u0119dko\u015b\u0107 trenowania modeli. Popularna platforma <strong>Etsy<\/strong>, \u0142\u0105cz\u0105ca ludzi tworz\u0105cych, kupuj\u0105cych i sprzedaj\u0105cych wyj\u0105tkowe produkty, skr\u00f3ci\u0142a czas przej\u015bcia od pomys\u0142u do eksperymentu ML o po\u0142ow\u0119.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Firmy dzia\u0142aj\u0105ce w handlu, takie jak<strong> Lowe<\/strong>, czy brazylijski <strong>Magalu<\/strong>, s\u0105 w stanie w lepszym stopniu okre\u015bla\u0107 swoje zapotrzebowanie magazynowe w\u0142a\u015bnie korzystaj\u0105c z funkcji dost\u0119pnych w Vertex AI.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dla<strong> Seagate<\/strong>, producenta dysk\u00f3w HDD, korzystanie z modeli stworzonych w Vertex AI pozwala lepiej przewidywa\u0107 awarie dysk\u00f3w, a skuteczno\u015b\u0107 modelu AutoML si\u0119ga nawet 98%. Japo\u0144ski oddzia\u0142 firmy Coca Cola (<strong>Coca Cola Bottlers Japan<\/strong>) dzi\u0119ki wykorzystaniu Vertex AI oraz BigQuery \u015bledzi dane z 700 tys. automat\u00f3w i na ich podstawie jest w stanie przewidzie\u0107 gdzie najbardziej op\u0142aca si\u0119 lokowa\u0107 produkty.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Zostaj\u0105c na jeszcze jedn\u0105 chwil\u0119 w Japonii, tamtejszy producent samochod\u00f3w, firma <strong>Subaru<\/strong>, wykorzystuje mo\u017cliwo\u015bci Vertex AI do zmniejszenia liczby \u015bmiertelnych wypadk\u00f3w z udzia\u0142em aut koncernu.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-funkcje-vertex-ai-czyli-mlops-w-jednym-miejscu\"><strong>Funkcje Vertex AI czyli MLOps w jednym miejscu<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Opisuj\u0105c czym jest i jak dzia\u0142a Vertex AI, wspomnieli\u015bmy ju\u017c o niekt\u00f3rych najwa\u017cniejszych funkcjach, takich jak Model Garden, czy Explainable AI. Pora zebra\u0107 je w jedno miejsce i pokr\u00f3tce scharakteryzowa\u0107.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-model-garden\"><strong>Vertex AI Model Garden<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dost\u0119pne w ramach Vertex AI repozytorium modeli stworzonych zar\u00f3wno przez Google jak i partnerskie firmy.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-generative-ai-studio\"><strong>Vertex AI Generative AI Studio<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To zarz\u0105dzane \u015brodowisko u\u0142atwiaj\u0105ce interakcj\u0119, dostrajanie i wdra\u017canie modeli w podstawowym \u015brodowisku produkcyjnym.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-automl\"><strong>AutoML<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Narz\u0119dzie pozwalaj\u0105ce na automatyczne trenowanie modeli Google, dzi\u0119ki kt\u00f3remu szybciej otrzymasz wyniki.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-deep-learning-vm-images\"><strong>Deep Learning VM Images<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To narz\u0119dzie pozwoli Ci tworzy\u0107 instancje obrazu maszyny wirtualnej z wykorzystaniem najbardziej popularnych framework\u00f3w AI w instancji Compute Engine. Dzi\u0119ki niemu nie musisz si\u0119 martwi\u0107 o kompatybilno\u015b\u0107 oprogramowania.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-workbench\"><strong>Vertex AI Workbench<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To w pe\u0142ni zarz\u0105dzana i skalowalna infrastruktura obliczeniowa oparta na platformie Jupyter. Stanowi ona bezpieczne, wyizolowane \u015brodowisko, w kt\u00f3rym analitycy danych mog\u0105 wykonywa\u0107 wszystkie dzia\u0142ania uczenia maszynowego, od eksperyment\u00f3w po wdro\u017cenia.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-matching-engine\"><strong>Vertex AI Matching Engine<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ta wysoce skalowalna us\u0142uga pozwala dopasowywa\u0107 podobie\u0144stwa wektorowe przy zapewnieniu niskich koszt\u00f3w i niskiej latencji.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-data-labelling\"><strong>Vertex AI Data Labelling<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u0142a\u015bciwe etykietowanie danych to podstawa przy uczeniu maszynowym. Vertex AI Data Labeling znacznie ten proces usprawnia.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-deep-learning-containers\"><strong>Vertex AI Deep Learning Containers<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Konteneryzacja wkracza r\u00f3wnie\u017c do AI. Dzi\u0119ki Vertex AI Deep Learning Containers mo\u017cna szybko tworzy\u0107 i wdra\u017ca\u0107 modele w przeno\u015bnym i sp\u00f3jnym \u015brodowisku.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-explainable-ai\"><strong>Vertex Explainable AI<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Opisywany ju\u017c wcze\u015bniej Explainable AI pozwala lepiej rozumie\u0107 i budowa\u0107 zaufanie do prognoz generowanych przez model dzi\u0119ki integracji z innymi funkcjonalno\u015bciami takimi jak Vertex AI Prediction, AutoML Tables czy Vertex AI Workbench.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-feature-store\"><strong>Vertex AI Feature Store<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">To w pe\u0142ni zarz\u0105dzane repozytorium funkcji do udost\u0119pniania oraz ponownego wykorzystania funkcji ML.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ml-metadata\"><strong>Vertex ML Metadata<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Funkcja ta pozwala na artifact tracking i lineage tracking w workflow uczenia maszynowego.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-model-monitoring\"><strong>Vertex AI Model Monitoring<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dzi\u0119ki Vertex AI Model Monitoring mo\u017cliwy jest nadz\u00f3r modelu za po\u015brednictwem alert\u00f3w ostrzegaj\u0105cych przed incydentami zwi\u0105zanymi z wydajno\u015bci\u0105 modelu, w tym szczeg\u00f3lnie data drift i concept drift.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-neural-architecture-search\"><strong>Vertex AI Neural Architecture Search<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ta funkcjonalno\u015b\u0107, bazuj\u0105ca na badaniach Google dotycz\u0105cych AI pozwala tworzy\u0107 nowe architektury modeli oraz zoptymalizowa\u0107 je pod k\u0105tem latencji, mocy i pami\u0119ci.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-pipelines\"><strong>Vertex AI Pipelines<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Vertex AI Pipelines pozwala na tworzenie potok\u00f3w (pipelines) za pomoc\u0105 TensorFlow Extended i Kubeflow Pipelines.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-prediction\"><strong>Vertex AI Prediction<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Korzystaj\u0105c z ujednoliconej platformy wdra\u017cania niestandardowych modeli wytrenowanych w TensorFlow, sckit, XGB, BigQuery ML oraz AutoML, mo\u017cna je \u0142atwiej wdra\u017ca\u0107 przy pomocy protoko\u0142u HTTP lub prognoz wsadowych.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-tensorboard\"><strong>Vertex AI Tensorboard<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wykorzystasz to narz\u0119dzie do wizualizacji i \u015bledzenia post\u0119p\u00f3w eksperyment\u00f3w uczenia maszynowego. Vertex AI Tensorboard generuje teksty, obraz oraz dane d\u017awi\u0119kowe.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-training\"><strong>Vertex AI Training<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Je\u017celi potrzebujesz wi\u0119kszej elastyczno\u015bci, to w tej us\u0142udze znajdziesz zestaw gotowych algorytm\u00f3w, dzi\u0119ki kt\u00f3rym b\u0119dziesz m\u00f3g\u0142 wprowadzi\u0107 w\u0142asny kod do trenowania modeli.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-vertex-ai-vizier\"><strong>Vertex AI Vizier<\/strong><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Pod t\u0105 funkcjonalno\u015bci\u0105 kryj\u0105 si\u0119 zoptymalizowane hiperparametry s\u0142u\u017c\u0105ce maksymalnej precyzji predykcji.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-pierwsze-kroki-w-vertex-ai\"><strong>Pierwsze kroki w Vertex AI<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teraz, kiedy ju\u017c wiesz czym jest Vertex AI, kto z niego korzysta i jakie s\u0105 podstawowe funkcjonalno\u015bci, pora na postawienie pierwszych krok\u00f3w. Je\u017celi jeszcze nie korzysta\u0142e\u015b z us\u0142ug Google Cloud, to pami\u0119taj, \u017ce na start otrzymujesz od firmy z Mountain View 300 dolar\u00f3w do wykorzystania na us\u0142ug dost\u0119pne w ramach platformy chmurowej.<\/p>\n\n\n<div class=\"bg-yellow banners mt-4 mb-4\">\r\n  <div class=\"container \">\r\n    <div class=\"row sw\">\r\n        <div class=\"col-md-7 sw col-12 mb-md-0\">\r\n        <span style=\"margin-bottom: 1rem;\r\n    font-weight: 500;margin-top: 25px;\r\n    line-height: 1.1;\r\n    font-size: 2rem; display: block; color:#fff\">Pierwsze kroki w Vertex AI<\/span>\r\n        <\/div>\r\n        <div class=\"col-md-5 sw sww\">\r\n        <img decoding=\"async\" style=\"margin-top:25px;\" src=\"\/app\/uploads\/2023\/02\/FOTC-LOGO-WWW-RGB-RED-2.png\">\r\n        <\/div>\r\n        <\/div>\r\n        <div class=\"row\">\r\n          <div class=\"col-md-7\"><p style=\"color:#fff\">Jak sprawnie budowa\u0107, testowa\u0107 i wdra\u017ca\u0107 modele ML? Zapytaj eksperta!<\/p><\/div>\r\n        <div class=\"col-md-5 col-12 text-cent-right\">\r\n        <a class=\"newbtn bannerbtn\" href=\"https:\/\/fotc.com\/pl\/kontakt\/\">Napisz do nas<\/a>\r\n        \r\n        <\/div>\r\n    <\/div>\r\n  <\/div>\r\n<\/div>\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sam cennik us\u0142ug dost\u0119pnych w ramach Vertex AI jest mocno rozbudowany i \u017ceby dobrze si\u0119 w nim odnale\u017a\u0107 kluczowa mo\u017ce by\u0107 pomoc oficjalnego partnera Google Cloud. Zg\u0142aszaj\u0105c si\u0119 do ekspert\u00f3w z firmy FOTC otrzymasz nie tylko wiedz\u0119 o kosztach poszczeg\u00f3lnych us\u0142ug, ale r\u00f3wnie\u017c merytoryczne wsparcie, jak z nich optymalnie skorzysta\u0107, aby osi\u0105gn\u0105\u0107 zamierzone efekty. Wsp\u00f3\u0142praca z partnerem to te\u017c dodatkowe 500 dolar\u00f3w do wykorzystania w chmurze, wi\u0119c nie warto zwleka\u0107 z kontaktem.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vertex AI jest kompleksow\u0105 platform\u0105 u\u017cywan\u0105 przez programist\u00f3w oraz danolog\u00f3w (czy jak wolicie, ekspert\u00f3w od Data Science, albo te\u017c analityk\u00f3w danych) w celu szybszego dostarczania modeli uczenia maszynowego do produkcji. Jest to w pe\u0142ni zarz\u0105dzana infrastruktura, kt\u00f3ra umo\u017cliwia zar\u00f3wno trenowanie, jak i wdra\u017canie modeli ML oraz aplikacji AI. Mo\u017cna te\u017c pr\u00f3bowa\u0107 definiowa\u0107 t\u0119 platform\u0119 jako&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":26,"featured_media":115865,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_editorskit_title_hidden":false,"_editorskit_reading_time":6,"_editorskit_is_block_options_detached":false,"_editorskit_block_options_position":"{}","footnotes":""},"categories":[560,563],"tags":[],"class_list":["post-115854","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-google-cloud-platform-pl","category-google-workspace-pl"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/115854","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/26"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=115854"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/115854\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/115865"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=115854"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=115854"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fotc.com\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=115854"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}