¿Qué es Vertex AI y cómo funciona?

Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático (AA) diseñada para que las empresas desarrollen, entrenen y desplieguen modelos de IA personalizados. Creada por Google Cloud, Vertex AI permite a las compañías integrar aplicaciones de inteligencia artificial (IA) en sus flujos de trabajo empresariales, brindando acceso a herramientas avanzadas que combinan ciencia de datos, ingeniería de AA y procesamiento de datos. 
 

En esencia, es una plataforma que facilita a los equipos de tecnología y negocios colaborar eficientemente en proyectos de IA y escalar modelos con la infraestructura de Google Cloud.

Entrenamiento e implementación de modelos en Vertex AI

Vertex AI ofrece múltiples opciones para el desarrollo y entrenamiento de modelos, que van desde enfoques sin código hasta personalizaciones complejas, adaptándose a las necesidades y habilidades de cada equipo:
 

AutoML: Permite a las empresas entrenar modelos en datos tabulares, imágenes, texto y video sin escribir código. Esto es ideal para aquellos que buscan rapidez en el desarrollo sin necesidad de profundos conocimientos técnicos.
 

Entrenamiento personalizado: Ofrece a los equipos de datos control total sobre el proceso de entrenamiento del modelo. Pueden usar sus propios marcos de trabajo, ajustar los hiperparámetros y personalizar el código de entrenamiento según sus necesidades específicas.
 

Model Garden: Facilita la búsqueda, personalización y prueba de modelos y componentes de código abierto (OSS), proporcionando flexibilidad y ahorro de tiempo a la hora de crear modelos IA.
 

IA generativa: Vertex AI también permite trabajar con grandes modelos generativos de Google, como los modelos de lenguaje grande (LLM), para crear soluciones avanzadas de IA en texto, imágenes, voz y código. Estos modelos se pueden personalizar según las necesidades del negocio.
 

MLOps en Vertex AI: Automatización y escalabilidad

Una vez entrenados e implementados los modelos, Vertex AI ofrece herramientas de MLOps (operaciones de aprendizaje automático) que permiten automatizar y escalar los proyectos a lo largo de su ciclo de vida. La infraestructura es completamente administrada, lo que libera a las empresas de gestionar los aspectos técnicos complejos, permitiéndoles enfocarse en maximizar el valor de sus modelos.
 

Entre las funcionalidades destacadas de MLOps se encuentran:
 

• Control de versiones y monitoreo: Vertex AI facilita el registro de modelos en el Model Registry, donde se gestionan las versiones y se habilita la transferencia a producción.
   
• Supervisión continua: La plataforma monitorea el rendimiento de los modelos en producción, detecta sesgos o cambios en los datos y ofrece alertas para que los modelos puedan ser ajustados o reentrenados en caso de ser necesario.
   

Vertex AI Workbench: Colaboración en equipos de datos

Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo basado en Jupyter Notebooks que permite a los equipos de ciencia de datos colaborar fácilmente en proyectos de IA. Su integración con otras herramientas de Google Cloud, como Cloud Storage y BigQuery, facilita el acceso y procesamiento de grandes volúmenes de datos.
 

El uso de Colab Enterprise permite a los equipos desarrollar modelos en un entorno compartido y escalable. Esta colaboración es clave para optimizar los flujos de trabajo, especialmente cuando se gestionan proyectos complejos con varios especialistas trabajando en paralelo.
 

Flujo de trabajo en Vertex AI: Desde la preparación de datos hasta la implementación

El flujo de trabajo de aprendizaje automático en Vertex AI sigue un proceso estructurado que incluye las siguientes etapas:
 

1. Preparación de datos

Antes de entrenar un modelo, es esencial limpiar y preparar los datos. Vertex AI facilita esta etapa a través de sus notebooks, permitiendo a los equipos realizar un análisis de datos exploratorio (EDA) para identificar patrones, atributos y variables relevantes.
 

Además, la plataforma ofrece integración con BigQuery y Cloud Storage para procesar grandes volúmenes de datos rápidamente. Si los datos son extremadamente grandes, se pueden ejecutar cargas de trabajo en Spark sin servidores a través de Dataproc, optimizando el manejo de estos conjuntos de datos complejos.
 

2. Entrenamiento del modelo

En esta etapa, las empresas pueden optar por AutoML o entrenar sus propios modelos personalizados. AutoML es ideal para equipos que buscan eficiencia sin necesidad de escribir código, mientras que los modelos personalizados permiten un control más preciso del proceso.
 

Para equipos que requieren ajustes más avanzados, Vertex AI cuenta con herramientas como Vertex AI Vizier, que optimiza los hiperparámetros automáticamente. Además, Vertex AI Experiments facilita la comparación de distintos experimentos para elegir el enfoque más eficiente.

3. Evaluación y ajuste

Una vez entrenado el modelo, se evalúa su rendimiento con métricas como precisión y recuperación. Si el modelo no alcanza los resultados esperados, se pueden realizar ajustes tanto en los datos como en los hiperparámetros, permitiendo iteraciones más eficientes.
 

El Model Registry de Vertex AI facilita la integración de evaluaciones continuas en los flujos de trabajo, asegurando que los modelos sean comparados y ajustados de manera constante.
 

4. Implementación del modelo

Una vez que el modelo está listo, puede implementarse en producción para obtener predicciones en tiempo real o por lotes. Vertex AI ofrece varias opciones de implementación, incluidas predicciones a través de contenedores preconfigurados o personalizados.
 

Además, para modelos entrenados con BigQuery ML, se pueden obtener predicciones directamente desde BigQuery, optimizando la integración de IA en procesos empresariales que dependen de análisis de datos masivos.
 

5. Supervisión de modelos

Después de la implementación, es fundamental monitorear el desempeño del modelo. Vertex AI cuenta con herramientas de Model Monitoring, que supervisan continuamente los modelos en producción y detectan desviaciones o sesgos en los datos.
Si el modelo empieza a degradarse, ya sea por cambios en los datos de entrada o en los patrones de uso, la plataforma puede enviar alertas para que el equipo de datos tome acciones correctivas, como volver a entrenar el modelo con nuevos datos.
 

Vertex AI como motor de innovación empresarial

Vertex AI ofrece una solución integral para empresas que desean aprovechar el poder del aprendizaje automático y la inteligencia artificial en sus operaciones. Desde la preparación de datos hasta la implementación y monitoreo de modelos, Vertex AI proporciona las herramientas necesarias para que los equipos de datos y tecnología trabajen en conjunto de manera eficiente.
 

Las empresas que implementan Vertex AI pueden escalar sus soluciones de IA y aprovechar la infraestructura robusta de Google Cloud, obteniendo modelos más precisos y eficientes que impulsan la innovación y optimizan los procesos internos. Con Vertex AI, cualquier compañía puede acelerar su transformación digital y mantenerse competitiva en un mundo cada vez más impulsado por la IA.

Te recomendamos en video