AIを「研究目的の技術」から、「ビジネスシーンで活用できる」に変えるGoogle Cloudサービス「Vertex AI」
AIを「研究目的の技術」から、「ビジネスシーンで活用できる」に変えるGoogle Cloudサービス「Vertex AI」
専門性が低いエンジニアでも運用できるAI統合プラットフォーム「Vertex AI」
Vertex AIは、Google Cloudのいち機能として提供されているAI統合プラットフォームのこと。開発者がより簡単にオリジナルのAIを制作・メンテナンスできるようにというコンセプトで開発されたそう。トレーニング用データの管理から機械学習モデルのトレーニング、作成したモデルのデプロイまでを一気通貫で行うことができるほか、機械学習の開発、運用に役立つ様々なツールが提供されます。
特徴としては、モデルのトレーニングに必要なコード行数が競合に較べて少なく、専門性が低いエンジニアでも運用できるのが評価されているポイントの一つ。
ほかにも、AIの学習効率を高めるための機能としてパラメーターを自動的にチューニングできるサービス「Visier」を統合しているため、競合に較べてモデルのチューニングに要していた時間を大幅に短縮できる点。さらに、作ったAIをデプロイする際にも、過去にGoogle Cloudで提供されていた「AI Platform Pipelines」の後継にあたる、「Vertex Pipelines」がサポートしてくれます。これまで研究目的で使われることが多かったAIを、ビジネスシーンで活用するためのサポートをしてくれるのもVertex AIの特徴です。
Virtex AIに含まれるツール
以下に、Virtex AIに含まれる各ツールの名称と、それぞれの役割を記しておきます。
AutoML
高品質のカスタム機械学習モデルを開発できるようになる。
Vertex AI Workbench
ML のテストやデプロイ、監視等を行うもの。
Vertex AI Matching Engine
拡張性が高くレイテンシが低い、費用対効果が高い類似性マッチング。
Vertex Data Labeling
機械学習モデルの品質向上のため、ラベルを取得するもの。
Vertex Pipelines
TensorFlow Extended と Kubeflow Pipelines を使用したパイプラインを構築するもの。
Vertex AI Experiments
ML テストを追跡、分析、検出して、モデル選択を高速化するもの。
Vertex AI Feature Store
フルマネージドな多機能レポジトリ。
Vertex AI Prediction
一括スコアリングのバッチ予測などによる、本番環境への簡単なモデルデプロイを行うもの。
Vertex AI Tensorboard
ML テストの可視化およびトラッキングを行うもの。
Vertex AI Training
カスタムコードを使用したモデルのトレーニングを行うもの。
