Google Vertex AI

O que é o Google Vertex AI?

O Google Vertex AI é a plataforma unificada de machine learning (ML) e inteligência artificial generativa corporativa oferecida pelo Google Cloud. Lançada em 2021, ela consolida todas as ferramentas de ML legadas do Google Cloud (como AI Platform e AutoML) em um único ecossistema gerenciado, permitindo que cientistas de dados e desenvolvedores treinem, implantem, monitorem e gerenciem modelos de inteligência artificial em larga escala.

Como funciona

O Vertex AI cobre todo o ciclo de vida do desenvolvimento de inteligência artificial através de três pilares:

1. Model Garden (Jardim de Modelos): Um catálogo centralizado onde desenvolvedores podem acessar e implantar APIs de modelos fundamentais proprietários do Google (como a família Gemini) e modelos abertos populares (como Llama da Meta ou Mistral).
2. Vertex AI Studio: Um playground interativo para experimentar, testar e customizar modelos de linguagem, fala e visão através de engenharia de prompt, fine-tuning e aprendizado por reforço.
3. Ferramentas de MLOps: Pipelines automatizados para gerenciar o fluxo de dados, treinar modelos personalizados em clusters de GPUs/TPUs do Google e monitorar o desempenho dos modelos em produção para evitar degradação de resultados.

Principais recursos

• Vertex AI Agent Builder: Ferramenta que permite construir agentes de IA generativos baseados em linguagem natural conectando fontes de dados corporativas (RAG) em poucos passos.
• AutoML: Permite treinar modelos personalizados de imagem, dados tabulares, texto ou vídeo sem a necessidade de escrever códigos complexos de machine learning.
• pipelines de ML Gerenciados (Vertex Pipelines): Automação completa de workflows de dados e treinamento usando Kubeflow ou TFX.
• Notebooks Integrados: Instâncias gerenciadas de JupyterLab integradas nativamente com segurança de rede e acesso a aceleradores de hardware (GPUs Nvidia e TPUs Google).
• Vertex AI Search e Conversation: Criação simplificada de motores de pesquisa interna inteligente e chatbots corporativos com IA generativa.

Integrações disponíveis

Por ser um produto core do Google Cloud, ele integra-se nativamente com todo o portfólio da nuvem do Google: BigQuery (para consultar e treinar modelos direto em data warehouses), Cloud Storage, Google Kubernetes Engine (GKE) e Looker para inteligência de negócios.

Para quem é indicado

• Engenheiros de Machine Learning e Cientistas de Dados que necessitam de infraestrutura robusta para treinar e operacionalizar modelos personalizados.
• Desenvolvedores de software que desejam adicionar recursos generativos (com Gemini) em seus aplicativos corporativos via APIs escaláveis.
• Empresas de tecnologia e corporações que buscam implantar IA com altos padrões de governança, conformidade regulatória e privacidade de dados.

Casos de uso reais

1. Agentes de Atendimento ao Cliente: Grandes varejistas usam o Vertex AI Agent Builder para criar assistentes virtuais de suporte ao cliente que conseguem consultar políticas internas armazenadas em PDFs e responder dúvidas precisas de envio de mercadorias.
2. Análise Preditiva de Crédito: Instituições financeiras utilizam os recursos de AutoML do Vertex AI para analisar perfis de clientes em tabelas do BigQuery e gerar previsões de risco de inadimplência em tempo real.

Preços

Prós e contras

Prós:

• Plataforma completa que cobre desde o teste inicial de prompts até a infraestrutura complexa de MLOps corporativo.
• Acesso prioritário aos modelos mais recentes de multimodalidade do Google (Gemini 1.5).
• Segurança e governança corporativa de nível empresarial do Google Cloud.

Contras:

• Curva de aprendizado acentuada para desenvolvedores iniciantes no ecossistema Google Cloud.
• O controle de custos pode se tornar complexo se as políticas de desligamento de instâncias e cota de processamento não forem devidamente monitoradas.

Alternativas ao Google Vertex AI

As principais plataformas de nuvem concorrentes para desenvolvimento de IA corporativa são:

• Amazon SageMaker: A plataforma de machine learning líder da AWS com um conjunto massivo de recursos de MLOps.
• Microsoft Azure Machine Learning: O ecossistema de ML da Microsoft integrado de forma estreita com os serviços da OpenAI.
• Databricks: Plataforma unificada de análise e machine learning de dados ideal para grandes processamentos.
• Hugging Face Enterprise: Focado em hospedar e gerenciar modelos open-source de forma facilitada.