- AutoML: crie e treine modelos com conhecimento técnico mínimo e esforço. Para saber mais sobre o AutoML, consulte o guia para iniciantes do AutoML.
- Treinamento personalizado da Vertex AI: crie e treine modelos em escala usando qualquer framework de ML. Para saber mais sobre o treinamento personalizado na Vertex AI, consulte Visão geral do treinamento personalizado.
- Ray na Vertex AI: use o código aberto do Ray para escrever programas e desenvolver aplicativos na Vertex AI com alterações mínimas.
Se precisar de ajuda para decidir qual desses métodos usar, consulte Escolher um método de treinamento.
AutoML
Com o AutoML na Vertex AI, você cria um modelo de ML sem código com base nos dados de treinamento fornecidos. O AutoML pode automatizar tarefas como preparação de dados, seleção de modelos, ajuste de hiperparâmetros e implantação para vários tipos de dados e tarefas de previsão, o que pode tornar o ML mais acessível para uma ampla gama de usuários.
Tipos de modelos que você pode criar usando o AutoML
Os tipos de modelo que você pode criar dependem do tipo de dados que você tem. A Vertex AI oferece soluções do AutoML para os seguintes tipos de dados e objetivos de modelo:
| Tipo de dados | Objetivos aceitos |
|---|---|
| Dados de imagem | Classificação, detecção de objetos. |
| Dados de vídeo | Reconhecimento de ação, classificação e rastreamento de objetos. |
| Dados em tabela | Classificação/regressão, previsão. |
Para saber mais sobre o AutoML, consulte Visão geral do treinamento do AutoML.
Treinamento personalizado da Vertex AI
Se nenhuma das soluções do AutoML atender às suas necessidades, crie também seu próprio aplicativo de treinamento e use-o para treinar modelos personalizados na Vertex AI. Use qualquer framework de ML que quiser e configure os recursos de computação que serão usados no treinamento, incluindo o seguinte:
- Tipo e número de VMs.
- Unidades de processamento gráfico (GPUs).
- Unidades de Processamento de Tensor (TPUs).
- Tipo e tamanho do disco de inicialização.
Para saber mais sobre o treinamento personalizado na Vertex AI, consulte Visão geral do treinamento personalizado.
Ray na Vertex AI
O Ray na Vertex AI é um serviço que permite usar o framework de código aberto do Ray para escalonar aplicativos de IA e Python diretamente na plataforma Vertex AI. O Ray foi projetado para fornecer a infraestrutura de computação distribuída e processamento paralelo para seu fluxo de trabalho de ML.
O Ray na Vertex AI oferece um ambiente gerenciado para executar aplicativos distribuídos usando o framework do Ray, oferecendo escalabilidade e integração com Google Cloud serviços.
Para saber mais sobre o Ray na Vertex AI, consulte Visão geral do Ray na Vertex AI.