- AutoML: crea e addestra modelli con il minimo impegno e con conoscenze tecniche minime. Per scoprire di più su AutoML, consulta la guida per principianti di AutoML.
- Addestramento personalizzato Vertex AI: crea e addestra i modelli su larga scala utilizzando qualsiasi framework di ML. Per scoprire di più sull'addestramento personalizzato su Vertex AI, consulta la panoramica dell'addestramento personalizzato.
- Ray su Vertex AI: utilizza il codice open source di Ray per scrivere programmi e sviluppare applicazioni su Vertex AI con modifiche minime.
Per decidere quale di questi metodi utilizzare, consulta Scegliere un metodo di addestramento.
AutoML
AutoML su Vertex AI ti consente di creare un modello ML senza codice in base ai dati di addestramento che fornisci. AutoML può automatizzare attività come la preparazione dei dati, la selezione del modello, l'ottimizzazione degli iperparametri e il deployment per vari tipi di dati e attività di previsione, il che può rendere l'ML più accessibile a un'ampia gamma di utenti.
Tipi di modelli che puoi creare utilizzando AutoML
I tipi di modelli che puoi creare dipendono dal tipo di dati a tua disposizione. Vertex AI offre soluzioni AutoML per i seguenti tipi di dati e scopi del modello:
| Tipo di dati | Scopi supportati |
|---|---|
| Dati dell'immagine | Classificazione, rilevamento di oggetti. |
| Dati video | Riconoscimento azioni, classificazione, monitoraggio oggetti. |
| Dati tabulari | Classificazione/regressione, previsione. |
Per scoprire di più su AutoML, consulta Panoramica dell'addestramento AutoML.
Addestramento personalizzato di Vertex AI
Se nessuna delle soluzioni AutoML soddisfa le tue esigenze, puoi anche creare la tua applicazione di addestramento e utilizzarla per addestrare modelli personalizzati su Vertex AI. Puoi utilizzare qualsiasi framework di ML e configurare le risorse di calcolo da utilizzare per l'addestramento, tra cui:
- Tipo e numero di VM.
- GPU (unità di elaborazione grafica).
- Tensor Processing Unit (TPU).
- Tipo e dimensione del disco di avvio.
Per scoprire di più sull'addestramento personalizzato su Vertex AI, consulta la panoramica dell'addestramento personalizzato.
Ray on Vertex AI
Ray su Vertex AI è un servizio che ti consente di utilizzare il framework Ray open source per scalare le applicazioni di IA e Python direttamente all'interno della piattaforma Vertex AI. Ray è progettato per fornire l'infrastruttura per il calcolo distribuito e l'elaborazione in parallelo per il tuo flusso di lavoro ML.
Ray on Vertex AI fornisce un ambiente gestito per l'esecuzione di applicazioni distribuite utilizzando il framework Ray, offrendo scalabilità e integrazione con i servizi Google Cloud .
Per saperne di più su Ray su Vertex AI, consulta la panoramica di Ray su Vertex AI.