VertexAI是GoogleCloud推出的综合性机器学习平台，为机器学习模型和AI应用程序的创建、部署和定制提供了一整套工具和资源。该平台融合了数据工程、数据科学和机器学习工程工作流程，从而利用GoogleCloud强大的基础设施促进团队协作和应用程序扩展。

VertexAI的关键功能之一是AutoML，它允许用户训练各种数据类型，而无需编写任何代码或准备数据拆分。对于那些可能对机器学习没有深入了解但想要利用其功能的人来说，此功能特别有用。该平台还支持自定义培训，使用户能够完全控制培训过程，这对于喜欢微调模型的经验丰富的数据科学家和机器学习工程师来说至关重要。

除了训练模型之外，VertexAI还提供模型花园。这是一个存储库，用户可以在其中发现、测试、自定义和部署VertexAI和开源软件模型。此功能显着简化了模型部署过程并加速了整个开发生命周期。

生成式人工智能

生成式人工智能是VertexAI的另一个重要功能，它提供了对多种模式的Google大型生成式人工智能模型的访问。此功能允许用户生成模仿输入数据的新数据，从而能够开发更具创意和创新的人工智能应用程序。

为了在整个机器学习生命周期中管理和扩展项目，VertexAI提供了MLOps工具。这些工具可自动执行机器学习工作流程中涉及的许多重复性任务，从而使用户能够更多地关注其项目的战略方面。

什么是顶点人工智能?

VertexAI提供构建和使用生成式AI所需的一切，从AI解决方案到搜索和对话，到100多个基础模型，再到统一的AI平台。

VertexAISDKforPython是另一个关键功能，允许用户在VertexAIWorkbench中运行整个机器学习工作流程。这个基于Jupyter笔记本的开发环境为数据科学家和机器学习工程师提供了熟悉且直观的界面。

数据准备是VertexAI机器学习工作流程不可或缺的一部分。它涉及提取和清理数据集、执行探索性数据分析、应用数据转换和特征工程，以及将数据拆分为训练集、验证集和测试集。

AI模型训练

数据准备完成后，用户就可以进行模型训练。他们可以选择训练方法、调整模型性能，并在VertexAI模型注册表中注册经过训练的模型。模型训练完成后，用户可以对训练好的模型进行评估，根据评估指标进行调整，并迭代模型以提高其性能。

一旦模型经过训练和评估，就可以使用VertexAI的模型服务功能将其部署到生产中。用户可以根据自己的具体需求获得实时在线预测或异步批量预测。

最后，VertexAI中的模型监控涉及跟踪已部署模型的性能，并使用传入的预测数据重新训练它们以提高性能。这种持续的监控和改进周期可确保模型保持有效和准确，即使基础数据随着时间的推移而变化。

VertexAIbyGoogleCloud是一个综合性机器学习平台，为训练、部署和定制机器学习模型和AI应用程序提供了广泛的工具和资源。其功能(例如AutoML、自定义训练、ModelGarden、生成式AI、MLOps工具以及适用于Python的VertexAISDK)使其成为一个强大且多功能的平台，适合机器学习和AI领域的初学者和经验丰富的从业者。

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