Google Cloud lança nova plataforma de machine learning gerenciada

O Google Cloud anunciou nesta terça-feira (18), durante a conferência anual Google I/O, sua nova plataforma de machine learning gerenciada, a Vertex AI. A solução visa facilitar a implantação e manutenção de modelos de IA pelos desenvolvedores. De acordo com informações do site TechCrunch, o anúncio durante a conferência focada para desenvolvedores de dispositivos móveis e para web mostra que a plataforma busca atingir uma ampla gama de desenvolvedores.

A Vertex AI requer quase 80% menos linhas de código para treinar um modelo em comparação com plataformas competidoras, segundo pesquisa interna do Google Cloud, realizada neste mês. Isso permite que cientistas de dados e engenheiros de ML em todos os níveis de especialização implementem operações de machine learning (MLOps) para construir e gerenciar projetos de ML em todo o desenvolvimento ciclo da vida.

“O machine learning na empresa está em crise, na minha opinião”, disse Craig Wiley, diretor de gerenciamento de produtos da AI Platform do Google Cloud. “Como alguém que trabalhou naquele espaço por vários anos, se você olhar a Harvard Business Review ou as análises dos analistas, ou o que for – cada um deles sai dizendo que a grande maioria das empresas está investindo ou têm interesse em investir em machine learning e não estão obtendo valor com isso. Isso tem que mudar. Tem que mudar”.

No comunicado da empresa sobre o lançamento, o Google ressalta os desafios que os cientistas de dados enfrentam de reunir manualmente as soluções de ponto de ML, criando um atraso no desenvolvimento e na experimentação do modelo, o que resulta em muito poucos modelos entrando em produção.

Dessa forma, a plataforma Vertex AI reúne os serviços do Google Cloud para a construção de ML em uma IU e API unificadas para simplificar o processo de construção, treinamento e implantação de modelos de machine learning em escala.

Wiley também disse, segundo o TechCrunch, que o Google e outros que conseguiram fazer o machine learning trabalhar por si próprios viram como isso pode ter um impacto transformador. No entanto, ele também observou que tanto o Google quanto outros provedores começaram a oferecer o serviço da nuvem através do lançamento de dezenas de serviços, “muitos dos quais eram becos sem saída”, ele disse. “Em última análise, nosso objetivo com a Vertex é reduzir o tempo de ROI para essas empresas, para garantir que elas possam não apenas construir um modelo, mas obter valor real dos modelos que estão construindo”.

Segundo o comunicado, agora, pela primeira vez, com o Vertex AI, as equipes de ciência de dados e engenharia de ML podem:

• Acessar o kit de ferramentas de IA usado internamente para capacitar o Google, que inclui visão computacional, linguagem, conversação e dados estruturados, continuamente aprimorados pelo Google Research.
• Implantar mais aplicativos de IA úteis, mais rapidamente com novos recursos de MLOps como Vertex Vizier, que aumenta a taxa de experimentação, o Vertex Feature Store totalmente gerenciado para ajudar os profissionais a servir, compartilhar e reutilizar recursos de ML e Vertex Experiments para acelerar a implantação de modelos em produção com seleção de modelo mais rápida. Além do Vertex ML Edge Manager, que pode implantar e monitorar modelos na borda com processos automatizados e APIs flexíveis.
• Gerenciar modelos com confiança, removendo a complexidade da manutenção de modelo de autoatendimento e repetibilidade com ferramentas MLOps como Vertex Model Monitoring, Vertex ML Metadata e Vertex Pipelines para agilizar o fluxo de trabalho de ML de ponta a ponta.

Para dar a uma grande variedade de desenvolvedores os pontos de entrada corretos, o serviço oferece três interfaces, segundo o TechCrunch: uma ferramenta de arrastar e soltar, notebooks para usuários avançados e BigQuery ML, a ferramenta do Google para uso padrão Consultas SQL para criar e executar modelos de aprendizado de máquina em seu data warehouse do BigQuery.

“Tivemos duas luzes orientadoras durante a construção do Vertex AI: tirar cientistas de dados e engenheiros das ervas daninhas da orquestração e criar uma mudança em toda a indústria que faria com que todos levassem a sério a mudança de IA do purgatório piloto para a produção em escala real”, disse Andrew Moore, vice-presidente e gerente geral de soluções de IA e indústria em nuvem do Google Cloud. “Estamos muito orgulhosos do que criamos nesta plataforma, pois ela permite implantações sérias para uma nova geração de IA que capacitará cientistas e engenheiros de dados a realizar um trabalho criativo e gratificante”.

(Com informaões de TechCrunch)