L’intelligenza artificiale (AI) e l’apprendimento automatico (ML) stanno trasformando il panorama tecnologico e Google è presente fin dall’inizio, guidando questa rivoluzione con strumenti avanzati per le aziende.
Uno di questi è Vertex AI, il nuovo membro dell’ecosistema Gemini e una potente piattaforma che consente a sviluppatori e data scientist di creare e distribuire modelli AI e ML in modo più efficiente.
Esploriamo insieme cos’è Vertex AI, i suoi principali utilizzi e chi può trarre vantaggio dalla sua implementazione. Inoltre, scopri in cosa differisce Vertex AI da Google AI Studio e ti diremo anche quanto costa.
Cos’è Vertex AI?
Vertex AI è una piattaforma all’interno dell’ecosistema Google Cloud progettata per sviluppare e distribuire applicazioni AI e ML.
Integra più di 100 modelli fondamentali che coprono aree come la ricerca e la conversazione, semplificando lo sviluppo rapido di applicazioni generative e la creazione di modelli ML personalizzati.
Vertex AI si distingue per offrire un ambiente unificato in cui è possibile svolgere l’intero ciclo di vita di un modello, dalla preparazione dei dati alla distribuzione e al monitoraggio.
Invece di aver bisogno di più strumenti per ogni fase del processo di creazione del modello, Vertex AI offre una piattaforma centralizzata con strumenti preconfigurati, come AutoML, che consente agli utenti senza esperienza di programmazione di addestrare modelli da immagini, testo o dati strutturati.
Inoltre, le sue pipeline semplificano l’automazione dei flussi di lavoro ML, eliminando la necessità di gestire l’infrastruttura fisica.
A cosa serve Vertex AI?
Vertex AI ha diverse applicazioni in settori quali sanità, servizi finanziari, produzione e vendita al dettaglio. Alcune delle sue caratteristiche più comuni includono:
- Sviluppo di modelli di apprendimento automatico: gli utenti possono creare modelli da dati storici per eseguire previsioni, analisi delle tendenze o classificazione dei dati in tempo reale.
- Applicazioni AI generative: È ideale per creare applicazioni che generano nuovi contenuti, come testo o immagini, utilizzando modelli AI pre-addestrati.
- Analisi e gestione dei dati: Vertex AI semplifica l’acquisizione e l’organizzazione di grandi volumi di dati, inclusi strumenti come Feature Store, che consente di archiviare e condividere funzionalità ML tra diversi progetti.
- Ottimizzazione dei processi aziendali: aziende come Wayfair utilizzano Vertex AI per migliorare l’efficienza della catena di fornitura automatizzando i processi e prevedendo la domanda.
Chi può trarre vantaggio da Vertex AI?
Vertex AI è progettato per essere accessibile sia a data scientist esperti che a sviluppatori con conoscenze limitate di machine learning.
Alcuni dei profili che possono sfruttare al meglio questa piattaforma includono:
Analisti e data scientist
La capacità di Vertex AI di addestrare e distribuire modelli personalizzati, nonché la sua integrazione con framework popolari come TensorFlow e PyTorch, lo rendono uno strumento essenziale per la ricerca e lo sviluppo dell’intelligenza artificiale.
Sviluppatori di software
Per coloro che desiderano incorporare l’intelligenza artificiale nelle proprie applicazioni, Vertex AI fornisce strumenti come API preaddestrate per la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale e l’analisi video.
Aziende
Qualsiasi organizzazione che desideri ottimizzare i propri processi, prevedere comportamenti o automatizzare le attività tramite modelli di intelligenza artificiale può trarre vantaggio dall’utilizzo di Vertex AI, poiché semplifica la creazione e la gestione di modelli su larga scala.
Qual è la differenza tra Vertex AI e Google AI Studio?
Sebbene Vertex AI e Google AI Studio condividano lo stesso obiettivo di rendere l’intelligenza artificiale più facile da usare, sono piattaforme progettate per pubblici e usi leggermente diversi. Di seguito le principali differenze:
Focus e complessità
Vertex AI è progettato per gli utenti che desiderano sviluppare soluzioni AI avanzate e personalizzate. Fornisce un maggiore controllo sul ciclo di vita dei modelli, dall’acquisizione dei dati alla distribuzione.
Google AI Studio, d’altra parte, è più rivolto agli utenti meno tecnici, fornendo un’interfaccia più semplice per esplorare e sperimentare modelli IA pre-addestrati.
Strumenti MLOps
Vertex AI include un set completo di strumenti per MLOps (Machine Learning Operations), consentendo di gestire il ciclo di vita dei modelli, il loro aggiornamento e il monitoraggio continuo. Questi strumenti non sono sviluppati in Google AI Studio.
Automazione e personalizzazione
Uno dei principali vantaggi di Vertex AI è la sua capacità di automatizzare l’intero flusso di lavoro utilizzando Pipelines, qualcosa che non è così integrato in Google AI Studio.
Vertex AI consente inoltre un elevato livello di personalizzazione, sia nella creazione di modelli da zero che nell’integrazione con altri strumenti e framework. Google AI Studio, essendo più semplice, limita queste opzioni.
Quanto costa Vertex AI?
Il modello di prezzo di Vertex AI varia a seconda dell’utilizzo della piattaforma. I costi possono variare a seconda della quantità di dati elaborati, archiviati o utilizzati in diversi modelli.
Di seguito sono riportati alcuni degli aspetti che influenzano il prezzo:
AutoML e formazione personalizzata
Il costo dell’addestramento dei modelli con AutoML dipende dal tipo di modello e dalla quantità di dati.
Anche la formazione personalizzata, che consente l’utilizzo di framework esterni come TensorFlow, ha un costo associato che dipende dal tempo di elaborazione e dalle risorse hardware utilizzate.
Elaborazione e generazione
La quantità di dati archiviati in Google Cloud e l’elaborazione eseguita da Vertex AI sono fattori che influiscono direttamente sul prezzo. Per le applicazioni di intelligenza artificiale generativa, il costo viene adeguato in base al volume di dati e alle richieste effettuate ai modelli.
Google offre una tabella per stimare i costi di utilizzo di Vertex AI, a seconda dell’utilizzo e del nodo scelto, consentendo alle aziende di adattare l’utilizzo della piattaforma al proprio budget.
La soluzione all-in-one per lo sviluppo professionale dell’IA
Vertex AI si posiziona come una soluzione completa per coloro che desiderano sviluppare modelli AI e ML all’interno di un ambiente scalabile e altamente personalizzabile.
Con la sua capacità di automatizzare i processi, integrare strumenti diffusi e gestire l’intero ciclo di vita di un modello, è una potente piattaforma sia per i data scientist che per gli sviluppatori di software.
Nonostante condivida alcuni obiettivi con Google AI Studio, Vertex AI si distingue per la sua attenzione alla personalizzazione e al supporto per progetti più grandi.
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