La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML, por Machine Learning) están transformando el panorama tecnológico, y Google ha estado desde el principio, liderando esta revolución con herramientas avanzadas para empresas.
Una de ellas es Vertex AI, una plataforma potente que permite a los desarrolladores y científicos de datos construir y desplegar modelos de IA y ML de manera más eficiente.
Exploremos juntos qué es Vertex AI, sus principales usos y quién puede beneficiarse de su implementación. Además, descubre cómo se distingue Vertex AI de Google AI Studio y también te contamos cuánto cuesta.
¿Qué es Vertex AI?
Vertex AI es una plataforma dentro del ecosistema de Google Cloud diseñada para desarrollar y desplegar aplicaciones de IA y ML.
Integra más de 100 modelos fundacionales que cubren áreas como la búsqueda y la conversación, facilitando el desarrollo rápido de aplicaciones generativas y la creación de modelos de ML personalizados.
Vertex AI se destaca por ofrecer un entorno unificado donde es posible realizar todo el ciclo de vida de un modelo, desde la preparación de datos hasta el despliegue y el monitoreo.
En lugar de necesitar múltiples herramientas para cada paso del proceso de creación de modelos, Vertex AI ofrece una plataforma centralizada con herramientas preconfiguradas, como AutoML, que permite a los usuarios sin experiencia en programación entrenar modelos a partir de imágenes, texto o datos estructurados.
Además, su Pipelines facilita la automatización de los flujos de trabajo de ML, eliminando la necesidad de gestionar la infraestructura física.
¿Para qué se usa Vertex AI?
Vertex AI tiene aplicaciones diversas en sectores como la atención sanitaria, los servicios financieros, la manufactura y el comercio minorista. Algunas de sus funcionalidades más comunes incluyen:
- Desarrollo de modelos de aprendizaje automático: Los usuarios pueden crear modelos a partir de datos históricos para realizar predicciones, análisis de tendencias o clasificación de datos en tiempo real.
- Aplicaciones de IA generativa: Es ideal para crear aplicaciones que generen contenido nuevo, como texto o imágenes, utilizando modelos preentrenados de IA.
- Análisis y gestión de datos: Vertex AI facilita la ingesta y organización de grandes volúmenes de datos, incluyendo herramientas como Feature Store, que permite almacenar y compartir características de ML entre diferentes proyectos.
- Optimización de procesos empresariales: Empresas como Wayfair utilizan Vertex AI para mejorar la eficiencia de su cadena de suministro mediante la automatización de procesos y la predicción de demanda.
¿Quién puede sacarle provecho a Vertex AI?
Vertex AI está diseñada para ser accesible tanto para científicos de datos experimentados como para desarrolladores con conocimientos limitados en aprendizaje automático.
Algunos de los perfiles que pueden aprovechar al máximo esta plataforma incluyen:
Analistas y científicos de datos
La capacidad de Vertex AI para entrenar y desplegar modelos personalizados, así como su integración con frameworks populares como TensorFlow y PyTorch, lo convierte en una herramienta esencial para la investigación y el desarrollo en inteligencia artificial.
Desarrolladores de software
Para aquellos que buscan incorporar IA en sus aplicaciones, Vertex AI proporciona herramientas como APIs preentrenadas para computer vision, procesamiento del lenguaje natural y análisis de vídeo.
Empresas
Cualquier organización que busque optimizar sus procesos, predecir comportamientos o automatizar tareas a través de modelos de IA puede beneficiarse del uso de Vertex AI, dado que simplifica la creación y gestión de modelos a gran escala.
¿Cuál es la diferencia entre Vertex AI y Google AI Studio?
Aunque Vertex AI y Google AI Studio comparten el mismo objetivo de facilitar el uso de la IA, son plataformas diseñadas para públicos y usos ligeramente diferentes. A continuación, se detallan las principales diferencias:
Enfoque y complejidad
Vertex AI está diseñado para usuarios que buscan desarrollar soluciones de IA avanzadas y personalizadas. Ofrece más control sobre el ciclo de vida de los modelos, desde la ingesta de datos hasta la implementación.
Google AI Studio, por otro lado, está más orientado hacia usuarios menos técnicos, proporcionando una interfaz más simple para explorar y experimentar con modelos de IA preentrenados.
Herramientas de MLOps
Vertex AI incluye un conjunto completo de herramientas para MLOps (Machine Learning Operations), lo que permite gestionar el ciclo de vida de los modelos, su actualización y el monitoreo continuo. Estas herramientas no están tan desarrolladas en Google AI Studio.
Automatización y personalización
Una de las principales ventajas de Vertex AI es su capacidad para automatizar todo el flujo de trabajo mediante Pipelines, algo que no está tan integrado en Google AI Studio.
Vertex AI también permite un alto nivel de personalización, tanto en la construcción de modelos desde cero como en la integración con otras herramientas y frameworks. Google AI Studio, al ser más sencillo, limita estas opciones.
¿Cuánto cuesta Vertex AI?
El modelo de precios de Vertex AI varía dependiendo del uso que se haga de la plataforma. Los costos pueden fluctuar en función de la cantidad de datos que se procesan, almacenan o utilizan en los diferentes modelos.
A continuación, se detallan algunos de los aspectos que influyen en el precio:
AutoML y entrenamiento personalizado
El costo de entrenar modelos con AutoML depende del tipo de modelo y la cantidad de datos.
El entrenamiento personalizado, que permite el uso de frameworks externos como TensorFlow, también tiene un costo asociado en función del tiempo de procesamiento y los recursos de hardware utilizados.
Procesamiento y generación
La cantidad de datos almacenados en Google Cloud y el procesamiento realizado por Vertex AI son factores que inciden directamente en el precio. Para aplicaciones de IA generativa, el costo se ajusta según el volumen de datos y las solicitudes realizadas a los modelos.
Google ofrece una tabla para estimar los costos de usar Vertex AI, dependiendo del uso y del nodo elegido, permitiendo a las empresas adaptar el uso de la plataforma a su presupuesto.
La solución todo-en-uno para desarrollo profesional en IA
Vertex AI se posiciona como una solución integral para aquellos que buscan desarrollar modelos de IA y ML dentro de un entorno escalable y altamente personalizable.
Con su capacidad para automatizar procesos, integrar herramientas populares y gestionar todo el ciclo de vida de un modelo, es una plataforma poderosa tanto para científicos de datos como para desarrolladores de software.
A pesar de compartir algunos objetivos con Google AI Studio, Vertex AI se distingue por su enfoque en la personalización y su soporte para proyectos de mayor envergadura.