Google Vertex AI Prediction : Implantação escalável de modelos de ML
Google Vertex AI Prediction : em resumo
O Google Vertex AI Prediction é o componente de serviço de modelos da plataforma Vertex AI no Google Cloud. Ele permite que empresas implantem e executem modelos de machine learning para previsões em tempo real (online) ou em lotes (batch). É voltado para cientistas de dados e engenheiros de ML que utilizam frameworks como TensorFlow, PyTorch, XGBoost e scikit-learn.
A solução foi desenvolvida para reduzir a complexidade operacional, oferecendo escalonamento automático, compatibilidade com ambientes personalizados e integração nativa com outros serviços do Google Cloud. É adequada para casos de uso em produção que exigem desempenho, confiabilidade e flexibilidade.
Quais são os principais recursos do Google Vertex AI Prediction?
Previsões online para inferência em tempo real
Permite respostas imediatas a solicitações de inferência com modelos implantados em endpoints gerenciados.
Ideal para aplicações com baixa latência, como detecção de fraudes ou recomendações.
Escalonamento automático com base na demanda.
Suporta implantação de múltiplos modelos em um único endpoint.
Previsão em lote para grandes volumes de dados
Executa previsões de forma assíncrona sobre conjuntos de dados extensos.
Compatível com dados armazenados no Cloud Storage ou BigQuery.
Processamento distribuído para acelerar tarefas como scoring em larga escala.
Útil em análises periódicas, segmentação ou enriquecimento de dados.
Suporte a vários frameworks e contêineres personalizados
Flexibilidade para adaptar o ambiente de execução do modelo.
Contêineres pré-configurados para TensorFlow, PyTorch, scikit-learn e XGBoost.
Suporte a contêineres personalizados com bibliotecas e configurações específicas.
Compatível com diferentes fluxos de trabalho de machine learning.
Gerenciamento de recursos e suporte a GPUs
O Vertex AI Prediction permite otimizar recursos de computação conforme a necessidade.
Escalonamento dinâmico do número de instâncias ativas.
Escolha de tipos de máquina, com opção de suporte a GPU.
Definição de limites mínimos e máximos para controle de custos e desempenho.
Monitoramento e versionamento integrados
Ferramentas para controle e supervisão de modelos em produção.
Registro de previsões via Cloud Logging.
Controle de versões para testes A/B, rollback e comparações.
Métricas de desempenho disponíveis no Cloud Monitoring (latência, erros, volume).
Por que escolher o Google Vertex AI Prediction?
Plataforma única para previsões em tempo real e por lotes.
Alta flexibilidade com suporte a múltiplos frameworks e contêineres personalizados.
Escalonamento automático e configuração de recursos avançada.
Integração total com o ecossistema Google Cloud.
Ferramentas robustas de monitoramento e gerenciamento de modelos.
Google Vertex AI Prediction : Seus preços
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Preço
sob consulta
Alternativas dos clientes para Google Vertex AI Prediction
Plataforma robusta para servir modelos de machine learning com alta eficiência e escalabilidade, oferecendo suporte a múltiplos formatos de entrada e saída.
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TensorFlow Serving é uma solução eficiente para a implementação de modelos de machine learning. Oferece alta escalabilidade e desempenho, permitindo o gerenciamento de modelos em produção com suporte a vários formatos de entrada e saída. A plataforma facilita atualizações contínuas dos modelos sem interrupções no serviço, garantindo que as aplicações permaneçam responsivas. Ideal tanto para pequenas quanto para grandes organizações que buscam uma solução confiável para servir seus modelos de IA.
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Plataforma robusta para servir modelos de aprendizado de máquina, suportando múltiplos formatos e oferecendo escalabilidade, monitoramento e APIs simples.
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TorchServe é uma solução poderosa para a implementação eficaz de modelos de aprendizado de máquina. Com suporte a diversos formatos, essa plataforma permite uma escalabilidade fácil para atender a altas demandas. Além disso, oferece recursos de monitoramento em tempo real e APIs intuitivas que facilitam a integração e o uso dos modelos em aplicações. Sua flexibilidade a torna ideal tanto para iniciantes quanto para desenvolvedores experientes que buscam otimizar o serviço de seus modelos.
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Plataforma robusta para implantação e gerenciamento de modelos de machine learning com escalabilidade e suporte a múltiplos frameworks.
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KServe oferece uma solução abrangente para gerenciamento de modelos de machine learning. Permite a implantação fácil e escalável, garantindo suporte a diversos frameworks como TensorFlow, PyTorch, entre outros. Com funcionalidades avançadas, possibilita o monitoramento em tempo real e a gestão eficiente do ciclo de vida dos modelos. Essa ferramenta é ideal para equipes que desejam otimizar suas operações de IA sem complicações.
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