Vertex AI: O Guia Completo sobre Plataforma de Inteligência Artificial do Google Cloud
Você já ouviu falar em Vertex IA, a poderosa plataforma de inteligência artificial do Google Cloud? Neste post, vamos explorar com detalhes o que é Vertex IA, como utilizar, recursos, preços, confiabilidade e comparação com outras IAs como ChatGPT. A DIVIA Marketing Digital traz este conteúdo para ajudar empresas e empreendedores a dominar tráfego orgânico e pago com eficiência, utilizando soluções avançadas em Vertex AI.
Veja a seguir os tópicos que serão abordados neste blog post sobre Vertex AI:
1. O que é Vertex AI?
2. Como usar o Vertex AI?
3. Quais são os principais recursos do Vertex AI?
4. Como posso começar a usar o Vertex AI?
5. O Vertex AI é um produto do Google?
6. Qual a diferença entre Google AI e Vertex AI?
7. Qual a diferença entre ChatGPT e Vertex AI?
8. O Vertex AI é gratuito?
9. Como usar o Vertex AI (passo a passo)?
10. Para que serve o Vertex AI?
11. Como funciona o Vertex AI?
12. O Vertex AI é confiável?
13. Quais modelos de IA estão disponíveis no Vertex AI?
14. O que são cotas no Vertex AI?
15. Como monitorar o uso de cota no Vertex AI?
16. O Vertex AI oferece suporte para IA generativa?
17. Como migrar do Gemini no Google AI Studio para o Vertex AI Studio?
18. Conclusão
Continue a leitura e aproveite este conteúdo exclusivo que vai revelar tudo o que você precisa saber sobre a Vertex IA, a mais poderosa plataforma de inteligência artificial do Google Cloud.
1. O que é Vertex AI?
Vertex AI é a plataforma de inteligência artificial da Google Cloud, projetada para ajudar empresas a criar, treinar, implantar e gerenciar modelos de machine learning (ML) e inteligência artificial (IA) de forma eficiente e escalável. Desenvolvida para atender desde desenvolvedores até equipes de dados e cientistas de dados, a Vertex IA reúne uma vasta gama de ferramentas que tornam o processo de construção de modelos de IA mais acessível, automatizado e com alto desempenho.
Com Vertex AI, o Google Cloud oferece um ecossistema completo de inteligência artificial, permitindo aos usuários desenvolver soluções customizadas, explorar modelos pré-existentes e integrar IA em suas aplicações e processos de negócios. A plataforma de inteligência artificial foi projetada para lidar com todos os estágios do ciclo de vida de um modelo de machine learning: desde a ingestão e preparação de dados, até o treinamento, ajuste fino, implantação e monitoramento em tempo real.
Principais características e benefícios do Vertex AI:
1. Integração completa com o Google Cloud: A Vertex IA se integra perfeitamente a outras ferramentas do Google Cloud, como BigQuery, Cloud Storage, AI Hub, e Google Kubernetes Engine (GKE). Isso facilita o uso de dados em larga escala e a implementação de modelos de IA de maneira flexível e escalável.
2. Modelo de IA unificado: A Vertex IA oferece uma única interface e conjunto de ferramentas para todos os tipos de modelos de IA. Isso inclui desde AutoML (para quem deseja criar modelos sem precisar de habilidades avançadas em programação) até a possibilidade de usar frameworks como TensorFlow, PyTorch e XGBoost para desenvolvimento de modelos personalizados.
3. Modelos pré-treinados e IA generativa: O Vertex AI oferece acesso a modelos de IA já treinados, como os modelos Gemini 2.0 e Imagen 3. Esses modelos podem ser usados para uma variedade de casos de uso, incluindo geração de texto, imagens, áudio e vídeo. A plataforma também oferece ferramentas para treinar e customizar esses modelos conforme as necessidades específicas dos negócios.
4. Ferramentas de MLOps integradas: O Vertex AI inclui recursos avançados de MLOps, como pipelines de machine learning, monitoramento de modelos, gestão de versões e detecção de desvios nos modelos em produção. Isso permite que as empresas garantam que seus modelos de IA estejam sempre atualizados e performando da melhor maneira possível.
5. Facilidade na implantação e escalabilidade: Com a Vertex IA, os modelos podem ser implantados com facilidade em diversos ambientes, seja em nuvem ou on-premises. Além disso, a plataforma oferece a capacidade de escalar automaticamente conforme a demanda, sem a necessidade de se preocupar com a infraestrutura subjacente.
6. Suporte para IA generativa: Uma das grandes inovações do Vertex AI é o suporte robusto à IA generativa, que permite que os usuários criem modelos que geram conteúdo de forma autônoma, como textos, imagens e até códigos. Isso abre novas possibilidades em áreas como marketing digital, criação de conteúdo e personalização de experiências do cliente.
A Vertex IA é, portanto, uma solução completa e poderosa para qualquer empresa que queira explorar o potencial da inteligência artificial e do machine learning. Seja para otimizar processos internos, melhorar a experiência do cliente ou desenvolver produtos inovadores, a plataforma de IA do Google Cloud oferece as ferramentas necessárias para transformar dados em soluções inteligentes.
2. Como usar o Vertex AI?
Usar o Vertex AI é um processo intuitivo e altamente escalável, especialmente desenvolvido para empresas, desenvolvedores e equipes de dados que desejam criar, treinar, testar, implantar e monitorar modelos de machine learning e inteligência artificial de ponta. A Vertex IA, como plataforma de inteligência artificial oficial do Google Cloud, oferece um ecossistema completo para acelerar o desenvolvimento de soluções de IA, com integração nativa aos serviços do Google Cloud e suporte a modelos generativos como o Gemini 2.0.
A plataforma de inteligência artificial Vertex AI pode ser utilizada por meio do console gráfico (Vertex AI Studio), APIs REST ou SDKs como o Python Client, atendendo tanto usuários técnicos quanto perfis mais estratégicos.
Passo a passo para usar o Vertex AI:
1. Criar um projeto no Google Cloud
◦ Acesse o console do Google Cloud e crie um novo projeto.
◦ Ative o faturamento e habilite a API do Vertex AI.
2. Configurar o ambiente
◦ Defina permissões de acesso para sua equipe usando IAM.
◦ Crie buckets no Cloud Storage para armazenar dados e modelos.
◦ Configure seu ambiente de desenvolvimento (Vertex AI Workbench, JupyterLab, Notebooks etc.).
3. Preparar os dados
◦ Importe datasets via Cloud Storage, BigQuery ou carregue manualmente no Vertex AI.
◦ Faça o pré-processamento diretamente no Vertex AI Workbench ou usando scripts em Python.
4. Treinar modelos
◦ Escolha entre AutoML (sem necessidade de código) ou treinamento personalizado com TensorFlow, PyTorch, XGBoost, entre outros.
◦ Use GPUs ou TPUs conforme a necessidade do projeto.
5. Implantar o modelo
◦ Crie um endpoint de previsão no Vertex AI e associe seu modelo treinado.
◦ Configure parâmetros como escalabilidade, autenticação e latência.
6. Monitorar e manter modelos
◦ Acompanhe métricas de desempenho, análise de desvios (model drift) e atualize modelos em produção com segurança.
◦ Use ferramentas de MLOps integradas da própria Vertex IA.
7. Utilizar modelos pré-treinados com IA generativa
◦ Acesse o Vertex AI Studio para explorar e customizar modelos como Gemini 1.5, Gemini 2.0 Pro, Imagen 3, entre outros, através de prompts otimizados.
◦ Monte aplicações com agentes de IA personalizados usando o Vertex AI Agent Builder.
Recursos úteis dentro da plataforma de inteligência artificial Vertex AI:
• Vertex AI Studio: Interface gráfica para criação e teste de modelos generativos.
• Model Garden: Biblioteca com centenas de modelos open-source e comerciais prontos para uso.
• Pipelines de MLOps: Automatização de workflows de machine learning.
• Vertex AI Workbench: Ambiente colaborativo de notebooks para times de dados.
3. Quais são os principais recursos do Vertex AI?
O Vertex AI é uma plataforma de inteligência artificial completa e robusta, projetada para atender tanto desenvolvedores quanto empresas que buscam transformar dados em soluções de IA eficientes e escaláveis. A seguir, vamos explorar os principais recursos do Vertex AI que tornam essa plataforma uma das mais poderosas no mercado de machine learning e inteligência artificial.
1. Treinamento de Modelos com AutoML e Customização
• AutoML: Um dos recursos mais valiosos do Vertex AI é o AutoML, que permite criar modelos de machine learning de alta performance sem a necessidade de conhecimentos profundos em programação. Ele permite treinar modelos com dados específicos da sua empresa usando apenas a interface gráfica, facilitando a criação de modelos personalizados de maneira rápida e simples.
• Customização de Modelos: Para usuários mais avançados, a plataforma de inteligência artificial oferece a possibilidade de treinar modelos personalizados usando frameworks populares como TensorFlow, PyTorch, XGBoost, entre outros. Isso dá flexibilidade para criar soluções sob medida para diferentes casos de uso, de acordo com as necessidades do negócio.
2. Modelos Pré-Treinados
• Gemini 2.0 e Outros Modelos de IA Generativa: O Vertex AI disponibiliza modelos pré-treinados de ponta, como o Gemini 2.0, que pode ser utilizado para uma variedade de tarefas, como processamento de linguagem natural, classificação de imagens, geração de texto e até criação de imagens. Além disso, o Imagen 3 e outros modelos generativos estão disponíveis para serem usados sem a necessidade de treinamento adicional.
• Esses modelos tornam mais rápido o processo de implementação de soluções de IA, principalmente em tarefas que exigem alta complexidade, como chatbots, automação de processos e personalização de conteúdo.
3. Vertex AI Studio
• O Vertex AI Studio é um ambiente visual onde os desenvolvedores e cientistas de dados podem criar, treinar e testar modelos de forma intuitiva. Ele oferece uma interface de fácil navegação, permitindo que os usuários ajustem parâmetros, experimentem diferentes abordagens de modelagem e visualizem os resultados sem a necessidade de codificação extensiva.
• Dentro do Studio, também é possível configurar IA generativa e explorar modelos como Gemini 2.0 Pro para realizar tarefas complexas com minimalização de esforço.
4. Pipelines de Machine Learning (MLOps)
• MLOps é um conjunto de práticas que combina práticas de DevOps com machine learning para garantir a automação e monitoramento contínuo dos modelos. O Vertex AI inclui ferramentas poderosas de MLOps, como Vertex Pipelines, que ajudam a automatizar o fluxo de trabalho de machine learning, desde a ingestão de dados até a implantação e monitoramento de modelos em produção.
• Com o uso de Kubeflow, a plataforma possibilita a criação de pipelines eficientes para treinar, testar e implantar modelos de forma contínua, o que facilita a operação e a manutenção em larga escala.
5. Gerenciamento de Modelos e Versionamento
• O Vertex AI oferece funcionalidades de model registry, permitindo que as empresas gerenciem diferentes versões de seus modelos de forma organizada. Isso facilita o versionamento e a comparação de modelos para escolher aquele que oferece os melhores resultados para os objetivos de negócios.
• O gerenciamento de modelos também permite a detecção de desvios de performance (model drift), garantindo que os modelos em produção estejam sempre atualizados e eficazes.
6. Monitoramento e Análise de Modelos
• O monitoramento de modelos é uma das funcionalidades mais avançadas do Vertex AI. Ele permite que as empresas acompanhem o desempenho de seus modelos em tempo real, detectando problemas como drift de dados (quando os dados de entrada começam a mudar de forma significativa) e sugerindo ajustes necessários.
• Além disso, a plataforma fornece métricas detalhadas sobre latência, taxa de erro e outros parâmetros de desempenho, o que ajuda a garantir que as soluções de IA funcionem de maneira eficiente e eficaz.
7. Implantação de Modelos em Escala
• O Vertex AI facilita a implantação de modelos em larga escala, com opções para deployment em endpoints de previsão, seja em tempo real ou em lotes. A plataforma também permite escalar automaticamente a infraestrutura necessária, o que garante a flexibilidade de lidar com picos de demanda sem comprometer o desempenho do modelo.
• A implantação pode ser feita diretamente a partir da interface do Vertex AI Studio, simplificando o processo de colocar os modelos em produção.
8. Suporte à IA Generativa
• Um dos recursos mais inovadores do Vertex AI é seu suporte para IA generativa. Isso inclui a capacidade de gerar texto, imagens, áudio e vídeo a partir de prompts personalizados. Usando modelos como Gemini 2.0, os usuários podem criar experiências de IA altamente personalizadas para engajamento de clientes, marketing de conteúdo e automação de tarefas.
• O Vertex AI torna acessível a criação de agentes de IA generativos personalizados, permitindo que as empresas desenvolvam chatbots avançados ou sistemas que respondem de maneira inteligente e adaptável.
9. Ferramentas de Explicabilidade de Modelos
• A explicabilidade é uma parte crítica do uso de IA em ambientes empresariais, principalmente em setores regulamentados. O Vertex AI oferece ferramentas para explicar decisões de modelos de forma transparente. Isso ajuda a entender como os modelos chegam às suas conclusões e aumenta a confiança no uso de IA para decisões empresariais.
4. Como posso começar a usar o Vertex AI?
Começar a usar o Vertex AI é simples e direto, especialmente quando você segue os passos e processos certos. Se você está começando a explorar o Vertex IA para desenvolver modelos de inteligência artificial e machine learning, aqui está um guia passo a passo para ajudá-lo a dar os primeiros passos nessa poderosa plataforma do Google Cloud.
Passo 1: Crie uma Conta no Google Cloud
O primeiro passo para usar o Vertex AI é criar uma conta no Google Cloud. Caso ainda não tenha uma, basta acessar o site oficial do Google Cloud e criar uma conta. Após a criação, você receberá créditos gratuitos de US$300 para começar a explorar os serviços do Google Cloud, incluindo o Vertex AI.
1. Acesse o Google Cloud.
2. Clique em "Começar de Graça" e crie uma conta Google Cloud ou faça login com sua conta existente.
3. Ao criar a conta, você receberá US$300 em créditos para usar em qualquer serviço do Google Cloud.
Passo 2: Crie um Novo Projeto no Google Cloud
Após criar sua conta, o próximo passo é criar um projeto específico para começar a usar o Vertex AI.
1. Acesse o console do Google Cloud.
2. Clique em “Selecionar um Projeto” e, em seguida, clique em “Criar Projeto”.
3. Nomeie seu projeto e defina sua organização ou conta.
4. Clique em “Criar” para completar o processo.
Passo 3: Ative a API do Vertex AI
Para usar o Vertex AI, você precisará ativar a API correspondente ao serviço.
1. Acesse o console do Google Cloud e, na barra de navegação à esquerda, clique em "APIs & Services" e, em seguida, "Biblioteca".
2. Pesquise por “Vertex AI” e clique na opção que aparece.
3. Clique em “Ativar” para ativar a API do Vertex AI no seu projeto.
Passo 4: Configuração do Ambiente
O Vertex AI é acessado através de interfaces como o Vertex AI Studio ou APIs e SDKs. O primeiro passo para começar a usar o Vertex IA é configurar o seu ambiente de desenvolvimento.
1. Vertex AI Studio: Para quem prefere uma interface gráfica e intuitiva, o Vertex AI Studio é a melhor escolha. Basta acessar o console do Google Cloud e abrir o Vertex AI Studio. Ele fornece ferramentas para explorar dados, treinar modelos e visualizar os resultados de maneira simples.
2. Vertex AI Workbench: Caso prefira trabalhar em um ambiente de notebooks, o Vertex AI Workbench é uma ótima opção. Ele oferece integração com Jupyter Notebooks, onde você pode escrever e rodar código Python para treinar seus modelos. O Workbench é ideal para cientistas de dados e engenheiros que preferem mais controle sobre o processo de desenvolvimento.
3. SDKs e APIs: Se você já tem experiência com programação, pode acessar o Vertex AI diretamente através das APIs REST ou utilizar o SDK Python para criar e treinar seus modelos.
Passo 5: Prepare os Dados
Para treinar qualquer modelo de inteligência artificial, você precisará de dados. O Vertex AI oferece integração com diversas fontes de dados, como o BigQuery e Cloud Storage, para importar datasets.
1. Importação de Dados: Faça upload de seus dados para o Google Cloud Storage ou conecte-se ao BigQuery para utilizar dados armazenados em tabelas.
2. Limpeza e Pré-processamento: Antes de treinar o modelo, é necessário preparar os dados. Utilize as ferramentas do Vertex AI para pré-processar os dados, como normalização, remoção de valores ausentes e transformação de variáveis.
Passo 6: Escolha o Tipo de Modelo (AutoML ou Customizado)
O Vertex AI oferece duas principais opções para criação de modelos de machine learning:
1. AutoML: Para quem não tem experiência em codificação, o AutoML é uma solução ideal. Ele automatiza o processo de treinamento de modelos, desde a seleção de algoritmos até a avaliação do modelo. Você só precisa fornecer os dados, e o AutoML cuida do restante.
2. Modelos Customizados: Se você deseja maior controle sobre o processo de treinamento, pode criar e treinar modelos personalizados usando frameworks como TensorFlow, PyTorch, ou XGBoost. Essa opção é ideal para desenvolvedores e cientistas de dados que desejam uma abordagem mais personalizada e precisa.
Passo 7: Treine o Modelo
Com os dados prontos e o modelo escolhido, é hora de iniciar o treinamento.
1. No Vertex AI Studio, selecione seu modelo e dados e inicie o treinamento. Se estiver usando AutoML, o processo será automaticamente realizado pelo Google Cloud, e você poderá monitorar os resultados em tempo real.
2. Para modelos customizados, você pode usar notebooks para treinar seus modelos diretamente no Vertex AI Workbench ou usar o Google Cloud AI Platform.
Passo 8: Implante o Modelo
Após o treinamento do modelo, você precisará implantá-lo para fazer previsões ou gerar resultados.
1. No Vertex AI, crie um endpoint de previsão para o modelo treinado. Isso permitirá que você faça chamadas para o modelo, enviando dados e recebendo previsões em tempo real ou em batch.
2. O Vertex AI também permite que você faça a implantação em grande escala, ajustando a infraestrutura conforme a necessidade do seu projeto.
Passo 9: Monitore o Modelo
O monitoramento contínuo é crucial para garantir que o modelo esteja funcionando corretamente em produção.
1. Use as ferramentas de monitoramento do Vertex AI para acompanhar o desempenho do modelo, analisar drift de dados (alterações nas características dos dados) e ajustar o modelo conforme necessário.
2. Configure alertas para notificá-lo quando o desempenho do modelo começar a cair ou quando houver necessidade de ajustes.
Passo 10: Aproveite a IA Generativa
Além de treinar modelos tradicionais de machine learning, o Vertex AI oferece suporte a IA generativa.
1. Utilize os modelos generativos como Gemini 2.0 para criar texto, imagens, áudio ou vídeo de forma autônoma.
2. Explore o Vertex AI Studio para configurar e personalizar esses modelos geradores de conteúdo para automatizar tarefas criativas, como marketing de conteúdo e geração de respostas automáticas.
5. O Vertex AI é um produto do Google?
Sim, Vertex IA é um produto do Google Cloud, lançado para substituir o AI Platform/AutoML, reunindo uma plataforma de inteligência artificial única.
6. Qual a diferença entre Google AI e Vertex AI?
Google AI e Vertex AI são duas iniciativas do Google focadas em inteligência artificial, mas elas possuem objetivos e funcionalidades distintas, atendendo a diferentes necessidades no universo da IA. Vamos explorar as diferenças principais entre esses dois conceitos:
1. Google AI: O Conceito Mais Abrangente
Google AI é uma umbrella, ou seja, um conjunto de tecnologias, ferramentas e pesquisas relacionadas à inteligência artificial desenvolvidas pela Google. Ele abrange uma vasta gama de produtos e serviços voltados para a pesquisa e o desenvolvimento de IA em diversas áreas, como aprendizado profundo (deep learning), machine learning, processamento de linguagem natural, visão computacional, reconhecimento de fala, entre outros.
Os produtos do Google AI incluem:
• TensorFlow: Um framework open-source amplamente usado para machine learning e deep learning.
• Google Cloud AI: Conjunto de serviços no Google Cloud que inclui ferramentas como o AutoML, Dialogflow (para chatbots), Vision AI, Speech-to-Text, entre outros.
• Google Research: Projetos e inovações em IA, como o BERT e Transformer, que revolucionaram o processamento de linguagem natural (NLP).
• AI Hub: Plataforma para o compartilhamento de modelos, pipelines de dados e recursos de aprendizado de máquina.
O Google AI é um ecossistema vasto e amplo de tecnologias e pesquisas focadas no avanço da inteligência artificial de forma geral, tanto para uso interno do Google quanto para disponibilização ao público.
2. Vertex AI: A Plataforma de Inteligência Artificial Específica para Empresas
O Vertex AI, por outro lado, é uma plataforma de inteligência artificial construída no Google Cloud, voltada especificamente para empresas que querem aplicar machine learning e IA em soluções personalizadas de negócios. Diferente do Google AI, que é um conceito mais amplo, o Vertex AI é uma ferramenta prática e focada no ciclo de vida de modelos de machine learning, desde o treinamento até a implantação.
Vertex AI oferece os seguintes recursos específicos para empresas:
• Treinamento de Modelos com AutoML e Customizados: O Vertex AI permite que você treine modelos de IA usando AutoML, sem precisar de conhecimento avançado de programação, ou crie modelos customizados com frameworks como TensorFlow, PyTorch, e outros.
• Pipelines de MLOps: A plataforma permite que empresas automatizem o ciclo de vida dos modelos de IA com pipelines eficientes, monitoramento e versionamento de modelos.
• Integração com o Google Cloud: O Vertex AI se integra facilmente a outros serviços do Google Cloud, como BigQuery, Cloud Storage, e AI Hub, proporcionando um fluxo de trabalho de dados altamente eficiente.
• Modelos Pré-Treinados: O Vertex AI oferece modelos pré-treinados de IA generativa, como o Gemini 2.0, que podem ser utilizados para tarefas como geração de texto, imagens, e muito mais.
• Implantação e Monitoramento: Uma das principais funcionalidades do Vertex AI é sua capacidade de implantar modelos de machine learning em produção e monitorar seu desempenho com ferramentas nativas de MLOps.
Portanto, enquanto Google AI é uma coleção mais ampla de inovações e tecnologias de inteligência artificial, Vertex AI é uma plataforma focada no uso empresarial de IA, permitindo que empresas construam, treinem e implantem modelos de machine learning de maneira escalável e eficiente.
3. Quando Usar o Google AI e Quando Usar o Vertex AI
• Use o Google AI quando você está focado em pesquisa e inovação em IA, como o desenvolvimento de novos algoritmos, treinamento de novos modelos, ou se está procurando por ferramentas de código aberto como TensorFlow ou BERT.
• Use o Vertex AI quando sua empresa precisa implementar soluções práticas de IA em produção. O Vertex AI oferece a infraestrutura necessária para treinar e monitorar modelos em larga escala, facilitando a adoção de IA em processos de negócios.
7. Qual a diferença entre ChatGPT e Vertex AI?
Embora ambos o ChatGPT e o Vertex AI sejam poderosas ferramentas de inteligência artificial, eles servem a propósitos diferentes e são projetados para atender a públicos distintos. Vamos explorar as principais diferenças entre essas duas soluções de IA.
1. Objetivo e Propósito
• ChatGPT: Desenvolvido pela OpenAI, o ChatGPT é um modelo de linguagem natural focado em conversação. Ele é projetado para entender e gerar texto de maneira semelhante à forma como os humanos escrevem e conversam. ChatGPT pode ser utilizado em chatbots, atendimento ao cliente, geração de conteúdo e outras aplicações baseadas em texto. Seu principal objetivo é simular conversas naturais e interativas com usuários.
• Vertex AI: Por outro lado, o Vertex AI é uma plataforma de inteligência artificial do Google Cloud que permite o treinamento, personalização, implantação e monitoramento de modelos de machine learning e inteligência artificial para uma ampla gama de casos de uso, desde análise de dados e predições até automação de processos empresariais. Vertex AI oferece suporte a diferentes tipos de modelos de IA, incluindo modelos de linguagem natural e IA generativa, como o Gemini 2.0, mas seu foco é ajudar empresas a aplicar IA em produção, especialmente em soluções empresariais de larga escala.
2. Funcionalidade
• ChatGPT: É essencialmente um modelo de geração de texto com base em linguagem natural. Ele pode entender perguntas, fornecer respostas contextuais e gerar textos de maneira fluida, o que o torna ideal para conversas, redação automática, suporte ao cliente, e até mesmo para fins criativos. Sua principal funcionalidade é a interação em tempo real e a capacidade de gerar respostas humanas a partir de um prompt.
• Vertex AI: O Vertex AI, como plataforma de inteligência artificial, oferece um conjunto muito mais amplo de funcionalidades. Ele permite que as empresas treinem e implementem modelos de machine learning, incluindo modelos de IA generativa, como o Gemini 2.0, em vários tipos de dados e ambientes. Além disso, Vertex AI inclui recursos como pipelines de MLOps, monitoramento de modelos em produção, AutoML para treinamento automatizado de modelos, e muito mais. Seu foco está na criação e gerenciamento de soluções de IA em escala empresarial.
3. Customização
• ChatGPT: O ChatGPT tem uma forte personalização na geração de respostas e pode ser ajustado em termos de tom, estilo e profundidade de respostas através de prompts ou configuração. No entanto, a personalização no sentido de "ensinar" ou "treinar" o ChatGPT com dados específicos da empresa ou de domínio é limitada em comparação com plataformas mais complexas, como o Vertex AI.
• Vertex AI: O Vertex AI permite treinar e personalizar modelos de IA de acordo com as necessidades específicas de uma empresa, seja com dados privados ou utilizando AutoML para ajustar modelos sem a necessidade de codificação intensiva. Você pode treinar modelos de machine learning usando dados da sua empresa e adaptá-los para resolver desafios específicos, como análise preditiva, detecção de fraudes ou otimização de marketing.
4. Escalabilidade
• ChatGPT: Como uma aplicação de linguagem natural, o ChatGPT é mais adequado para interações individuais ou conversas em pequena escala, sendo utilizado em interfaces de bate-papo, aplicativos de suporte ou ferramentas de geração de conteúdo. Embora seja escalável para muitas interações simultâneas, não é projetado para a escalabilidade em termos de implantação de modelos complexos em larga escala, como no caso de processos empresariais completos.
• Vertex AI: O Vertex AI foi projetado para escalar operações empresariais. Ele pode treinar modelos usando grandes volumes de dados, implantar modelos de IA em produção e monitorá-los em tempo real. Com ferramentas como MLOps, Vertex AI permite que empresas escalem soluções de IA para atender a uma demanda massiva de usuários ou para otimizar processos internos, garantindo desempenho robusto e confiável.
5. Público-alvo
• ChatGPT: O ChatGPT é principalmente voltado para desenvolvedores, empresas e indivíduos que buscam geração de texto e interação de linguagem natural. Pode ser integrado em chatbots, assistentes virtuais, ferramentas de atendimento ao cliente, redação de conteúdo e automação de processos baseados em texto. Seu uso é mais comum em áreas como atendimento ao cliente, suporte automatizado, e geração de conteúdo.
• Vertex AI: O Vertex AI é uma plataforma de IA voltada para empresas e desenvolvedores que desejam criar soluções de IA personalizadas e implantá-las em escala corporativa. Ele é ideal para cientistas de dados, engenheiros de machine learning, e equipes de TI que precisam treinar, otimizar e implantar modelos de IA em ambientes de produção, com um foco em soluções empresariais, como análises preditivas, análise de dados em larga escala, e otimização de processos.
6. Exemplos de Uso
• ChatGPT:
◦ Chatbots interativos para suporte ao cliente.
◦ Geração automática de texto para marketing e blogs.
◦ Assistentes virtuais para automatizar interações humanas.
◦ Respostas automatizadas e FAQ dinâmico em plataformas de e-commerce.
• Vertex AI:
◦ Previsões de vendas usando modelos de machine learning treinados com dados históricos.
◦ Análise de sentimentos para entender feedbacks de clientes em larga escala.
◦ Detecção de fraudes com análise de padrões de dados em sistemas bancários ou e-commerce.
◦ Modelos generativos personalizados para criar conteúdo visual ou textual com base em dados específicos da empresa.
8. O Vertex AI é gratuito?
O Vertex AI não é totalmente gratuito, mas oferece opções que permitem começar a utilizá-lo sem custos iniciais.
Camada Gratuita do Google Cloud
O Google Cloud disponibiliza uma camada gratuita com limites mensais para diversos serviços, incluindo o Vertex AI. Essa camada permite que você utilize recursos básicos sem custos adicionais, desde que respeite os limites estabelecidos.
Crédito Inicial de US$300
Além da camada gratuita, o Google Cloud oferece um crédito inicial de US$300 para novos usuários, válido por 90 dias. Esse crédito pode ser utilizado para explorar e testar os serviços do Google Cloud, incluindo o Vertex AI, sem custos até o limite do crédito.
Custos Após o Crédito ou Limites Gratuitos
Após o término do crédito gratuito ou ultrapassados os limites da camada gratuita, os serviços utilizados serão cobrados conforme a tabela de preços do Google Cloud. Por exemplo, o custo para treinamento de modelos no Vertex AI pode variar dependendo do tipo de instância e recursos utilizados. cloud.google.com
Dica para Evitar Custos Indesejados
Para evitar surpresas com cobranças, é recomendável configurar alertas de faturamento e definir orçamentos no Google Cloud Console. Dessa forma, você será notificado caso o uso se aproxime dos limites estabelecidos.
O Vertex AI oferece recursos gratuitos para começar, mas é importante estar atento aos limites e custos associados para utilizá-lo de forma eficiente e sem surpresas financeiras.
9. Como usar o Vertex AI (passo a passo)?
O Vertex AI oferece uma interface intuitiva para começar a trabalhar com inteligência artificial e aprendizado de máquina. A seguir, vamos mostrar o passo a passo de como usar o Vertex AI para criar e treinar modelos de IA.
Passo 1: Criação de uma Conta no Google Cloud
Para começar a usar o Vertex AI, é necessário ter uma conta no Google Cloud. Se você ainda não tem uma, siga estas etapas:
1. Acesse o Google Cloud Console.
2. Crie uma conta no Google Cloud (ou faça login com sua conta existente).
3. Se você for novo no Google Cloud, aproveite o crédito gratuito de US$ 300 para testar os serviços da plataforma.
Passo 2: Criar um Novo Projeto
Depois de criar a conta e fazer login no Google Cloud, você precisa criar um novo projeto para começar a usar o Vertex AI.
1. No Google Cloud Console, clique em "Selecionar um projeto" e, em seguida, clique em "Novo Projeto".
2. Escolha um nome para o projeto e clique em "Criar".
Passo 3: Habilitar o Vertex AI no Projeto
Para acessar o Vertex AI, você precisa ativá-lo no seu projeto:
1. No menu de navegação à esquerda, vá até “AI e Machine Learning”.
2. Selecione a opção Vertex AI.
3. Clique em Ativar API para habilitar os recursos do Vertex AI no seu projeto.
Passo 4: Carregar Seus Dados
Antes de começar a treinar modelos, você precisará de dados. O Vertex AI permite que você carregue e prepare seus dados de maneira fácil:
1. No painel do Vertex AI, vá para a seção Datasets e clique em "Criar Dataset".
2. Escolha o tipo de dados que você deseja carregar (por exemplo, imagens, texto ou tabelas).
3. Carregue os arquivos diretamente do seu computador ou do Google Cloud Storage.
Passo 5: Criar um Modelo de Machine Learning
Agora, você pode começar a criar seu modelo de IA utilizando os dados carregados:
1. Clique em Modelos no menu do Vertex AI.
2. Escolha a opção de Criar Modelo.
3. Selecione o tipo de modelo (supervisionado, não supervisionado, etc.) que você deseja usar.
4. Escolha um dos modelos pré-treinados do Google, ou crie o seu próprio modelo personalizado.
5. Inicie o treinamento do modelo com os dados carregados. O Vertex AI fornecerá a você métricas de desempenho à medida que o treinamento ocorre.
Passo 6: Treinar o Modelo
O treinamento é uma das partes essenciais do processo de criação de IA. O Vertex AI facilita esse processo ao permitir que você configure o treinamento diretamente no painel:
1. Escolha as variáveis que serão usadas para treinar o modelo.
2. Selecione o tipo de instância que deseja usar (CPU, GPU, etc.).
3. Clique em "Iniciar Treinamento" e aguarde enquanto o modelo é treinado.
4. Acompanhe o progresso do treinamento no painel do Vertex AI, que mostrará o desempenho do modelo à medida que ele evolui.
Passo 7: Avaliar o Desempenho do Modelo
Após o treinamento, o Vertex AI oferece ferramentas de avaliação para verificar como seu modelo está se comportando com os dados:
1. Após o término do treinamento, vá para a aba Modelos no painel do Vertex AI.
2. Selecione o modelo treinado para visualizar as métricas de desempenho, como precisão, recall, F1-score, etc.
3. Caso o modelo não esteja funcionando conforme o esperado, você pode ajustar parâmetros e treinar novamente.
Passo 8: Implantar o Modelo em Produção
Depois de treinar e avaliar seu modelo, o próximo passo é implantá-lo em produção para começar a fazer previsões.
1. No painel do Vertex AI, vá para Modelos e selecione o modelo que deseja implantar.
2. Clique em Implantar em Produção.
3. Escolha a configuração da instância (por exemplo, tipo de máquina e quantidade de recursos) e clique em Implantar.
4. O Vertex AI implantará o modelo em um ambiente escalável, pronto para realizar previsões em tempo real.
Passo 9: Monitorar o Desempenho em Produção
Após a implantação, é importante monitorar o desempenho do modelo em produção:
1. No Vertex AI, vá para a seção Monitoramento para visualizar a saúde do modelo.
2. Verifique métricas como latência e taxa de erro para garantir que o modelo esteja funcionando conforme o esperado.
3. Caso necessário, ajuste o modelo ou reimplante-o para melhorar a performance.
Passo 10: Ajustes e Aprimoramentos Contínuos
A inteligência artificial é um campo dinâmico, e os modelos precisam ser ajustados constantemente. O Vertex AI oferece ferramentas de MLOps para que você possa:
1. Atualizar e retreinar modelos com novos dados.
2. Acompanhar e controlar versões dos modelos.
3. Realizar a integração contínua e entrega contínua (CI/CD) para otimizar o ciclo de vida do modelo.
10. Para que serve o Vertex AI?
O Vertex AI é uma plataforma robusta de inteligência artificial (IA) desenvolvida pelo Google Cloud, projetada para ajudar empresas a construir, treinar e implantar modelos de IA de forma escalável e eficiente. Ele serve para uma ampla gama de aplicações e oferece uma série de funcionalidades que podem transformar dados em soluções inteligentes para diversos tipos de negócios. A seguir, exploramos algumas das principais utilizações do Vertex AI.
1. Criação e Treinamento de Modelos de IA
Uma das principais funções do Vertex AI é permitir que as empresas criem e treinem modelos de IA personalizados de acordo com suas necessidades específicas. O Vertex AI oferece:
• Modelos Supervisionados e Não Supervisionados: Para classificação, regressão e agrupamento de dados.
• Modelos Pré-Treinados: Você pode usar modelos prontos para tarefas como análise de texto, imagens e tradução automática, economizando tempo e recursos.
• Customização de Modelos: Oferece a capacidade de ajustar os modelos conforme seus dados e requisitos.
Esses modelos podem ser usados em uma variedade de áreas, como previsão de vendas, recomendação de produtos, análise de sentimento e mais.
2. Automação de Processos de Negócios
Com o Vertex AI, as empresas podem automatizar uma série de processos utilizando IA para otimizar operações internas. Isso inclui:
• Análise de Dados em Tempo Real: Identificar padrões e tendências rapidamente para tomar decisões mais informadas.
• Automação de Tarefas Repetitivas: A IA pode ser usada para automatizar tarefas repetitivas, liberando os colaboradores para funções mais estratégicas.
• Previsões Inteligentes: O Vertex AI pode prever demandas futuras, ajudando as empresas a otimizar seus estoques, estratégias de marketing e mais.
3. Análise e Processamento de Dados
O Vertex AI facilita o processamento de grandes volumes de dados de forma eficiente. Ele pode ser usado para:
• Análise de Big Data: Processar e analisar grandes volumes de dados para extrair informações valiosas, como comportamentos de clientes ou padrões de mercado.
• Integração com BigQuery: Para analisar dados de maneira mais profunda e gerar insights para decisões empresariais.
4. Personalização de Experiências para os Clientes
As empresas podem usar o Vertex AI para personalizar suas interações com os clientes. Isso é especialmente útil para negócios de e-commerce e serviços digitais, onde a personalização é fundamental:
• Recomendações de Produtos: Baseado no comportamento de navegação e histórico de compras dos usuários, o Vertex AI pode ajudar a gerar recomendações personalizadas.
• Análise de Sentimento: Analisar o feedback de clientes em redes sociais ou em reviews para entender suas emoções em relação aos produtos e serviços oferecidos.
5. Implantação e Escalabilidade
Uma das maiores vantagens do Vertex AI é a sua capacidade de escalar com a necessidade do negócio. Com ele, é possível implantar modelos de IA em produção e garantir que eles atendam a uma demanda crescente sem comprometer o desempenho. A plataforma permite:
• Implantação de Modelos em Produção: Colocar seus modelos para trabalhar em tempo real, atendendo às necessidades dos clientes de forma rápida e eficiente.
• Escalabilidade: O Vertex AI pode crescer junto com a sua empresa, permitindo a implantação de modelos em grande escala, sem comprometer a eficiência.
6. Suporte para IA Generativa
Com o Vertex AI, você pode explorar a IA generativa para criar novos conteúdos automaticamente, como texto, imagens e vídeos. Isso é útil em setores como:
• Marketing de Conteúdo: Criar conteúdo automatizado para campanhas publicitárias, blogs ou redes sociais.
• Criação de Imagens: Gerar imagens de alta qualidade para campanhas publicitárias ou design de produtos.
7. MLOps e Gestão de Modelos de IA
A plataforma oferece ferramentas de MLOps (Machine Learning Operations) para gerenciar o ciclo de vida dos modelos de IA, o que inclui:
• Gerenciamento de Versões de Modelos: Rastrear diferentes versões de modelos de IA e suas modificações ao longo do tempo.
• Monitoramento de Modelos: Acompanhar o desempenho dos modelos em produção e realizar ajustes conforme necessário.
8. Análise de Imagens e Vídeos
O Vertex AI possui ferramentas poderosas para análise de imagens e vídeos, permitindo que as empresas automatizem processos como:
• Reconhecimento de Imagens: Identificar objetos ou características específicas dentro de imagens.
• Análise de Vídeos: Processar vídeos para detectar padrões ou extrair informações relevantes, como reconhecimento de movimento ou rostos.
9. Aplicações em Diversos Setores
O Vertex AI pode ser utilizado em diversos segmentos de mercado, como:
• Saúde: Para análise de dados médicos e aprimoramento de diagnósticos.
• Financeiro: Na detecção de fraudes e na criação de modelos preditivos de mercado.
• Varejo: Para melhorar a experiência do cliente e otimizar a logística de estoque.
11. Como funciona o Vertex AI?
O Vertex AI é uma plataforma de inteligência artificial e aprendizado de máquina do Google Cloud, projetada para simplificar e agilizar a criação, treinamento, implantação e monitoramento de modelos de IA. Ele combina uma série de ferramentas e serviços em um único ambiente, permitindo que desenvolvedores e empresas criem soluções de IA de forma mais rápida e eficiente. A seguir, vamos explorar como o Vertex AI funciona em termos gerais, desde a ingestão de dados até a implantação e monitoramento de modelos.
1. Integração com o Google Cloud
O Vertex AI é totalmente integrado ao Google Cloud, o que significa que ele pode aproveitar a poderosa infraestrutura de computação e armazenamento do Google, além de outras ferramentas e serviços. Isso oferece uma base sólida para o processamento e treinamento de modelos de IA, com escalabilidade e segurança robustas. A integração com outros produtos do Google Cloud, como o BigQuery (para análise de dados) e o Cloud Storage (para armazenamento de dados), permite uma abordagem completa e coesa.
2. Preparação e Ingestão de Dados
O primeiro passo no Vertex AI é carregar e preparar os dados para o treinamento de modelos. Isso inclui:
• Importação de Dados: Você pode carregar seus dados de fontes como o Cloud Storage, BigQuery ou até mesmo dados locais.
• Pré-processamento de Dados: O Vertex AI oferece ferramentas para limpar e preparar os dados antes de iniciar o treinamento do modelo. Isso pode incluir a normalização, conversão de formatos e manipulação de dados ausentes ou desbalanceados.
O objetivo dessa etapa é garantir que os dados estejam bem formatados e prontos para o treinamento, o que é crucial para o desempenho dos modelos de IA.
3. Escolha de Modelos de IA
O Vertex AI oferece duas opções principais para a criação de modelos:
• Modelos Pré-Treinados: O Vertex AI possui uma biblioteca de modelos pré-treinados de alta qualidade, prontos para serem aplicados a diversas tarefas de IA, como análise de texto, reconhecimento de imagens, tradução e mais. Isso permite que as empresas implementem soluções rapidamente sem a necessidade de treinamento desde o início.
• Criação de Modelos Personalizados: Se você tem um conjunto de dados específico ou deseja personalizar um modelo para atender às necessidades da sua empresa, o Vertex AI permite que você crie e treine seu próprio modelo. Ele suporta uma variedade de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, redes neurais profundas, e modelos de aprendizado por reforço.
4. Treinamento de Modelos
O treinamento de modelos no Vertex AI é um dos processos mais importantes. O Vertex AI oferece uma interface amigável e simplificada para treinamento, com a capacidade de ajustar hiperparâmetros, escolher a instância de computação ideal e monitorar o desempenho do modelo durante o processo de treinamento.
• Escolha da Instância de Computação: O Vertex AI permite que você escolha o tipo de instância de computação, como máquinas com CPUs ou GPUs, dependendo da complexidade do seu modelo e do volume de dados.
• Treinamento Automático: O Vertex AI também suporta o treinamento automático, onde o sistema pode ajustar os parâmetros do modelo e realizar várias iterações até encontrar a melhor solução.
• AutoML: Para quem não tem experiência profunda em IA, o Vertex AI oferece o AutoML, que permite treinar modelos de IA sem escrever código, utilizando apenas as interfaces gráficas fornecidas pela plataforma.
5. Validação e Avaliação
Após o treinamento, o próximo passo é validar o modelo. O Vertex AI fornece ferramentas de avaliação que permitem medir a precisão, recall, F1-score e outras métricas essenciais de desempenho. Isso ajuda a garantir que o modelo não apenas aprendeu, mas também generaliza bem para novos dados.
• Validação Cruzada: O Vertex AI permite realizar validação cruzada para garantir que o modelo tenha sido treinado de forma robusta e não seja superajustado aos dados de treinamento.
• Ajustes Finais: Caso os resultados não sejam satisfatórios, o Vertex AI facilita ajustes nos parâmetros e no modelo para melhorar sua performance.
6. Implantação de Modelos
Depois de treinar e validar o modelo, o próximo passo é implantá-lo em produção. O Vertex AI permite que você faça isso de forma simples, garantindo que o modelo esteja disponível para uso em tempo real.
• Implantação em Produção: Você pode implantar modelos de IA em ambientes de produção para que eles comecem a fazer previsões e tomar decisões baseadas em novos dados.
• Escalabilidade: A plataforma oferece escalabilidade automática, o que significa que ela pode ajustar os recursos conforme a demanda para garantir alta disponibilidade e baixo tempo de resposta.
• Implantação para APIs de Predição: O Vertex AI cria uma API de predicção para o modelo implantado, permitindo que ele seja acessado facilmente por outros sistemas ou aplicativos, sem a necessidade de reprocessar toda a infraestrutura.
7. Monitoramento e Manutenção
Após a implantação, o Vertex AI oferece ferramentas para monitorar o desempenho do modelo em tempo real. Isso é fundamental para detectar problemas como drift de dados, onde o comportamento dos dados muda ao longo do tempo.
• Monitoramento de Desempenho: O Vertex AI exibe métricas de desempenho, como latência e taxas de erro, para garantir que o modelo continue operando como esperado.
• Atualização e Retreinamento: Se o desempenho do modelo diminuir com o tempo ou os dados mudarem, o Vertex AI oferece funcionalidades para atualizar o modelo, retreiná-lo com novos dados ou ajustar suas configurações.
8. MLOps: Gerenciamento de Modelos de IA
O Vertex AI oferece ferramentas de MLOps (Machine Learning Operations) para ajudar a gerenciar o ciclo de vida completo dos modelos de IA, incluindo a implementação de práticas de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) para IA.
• Controle de Versões de Modelos: O Vertex AI permite o rastreamento de versões de modelos, facilitando o gerenciamento e controle das mudanças feitas durante o ciclo de vida do modelo.
• Automação de Fluxos de Trabalho de IA: Você pode criar pipelines automáticos para treinamento, validação e implantação de modelos, além de monitorar o impacto de novos modelos em tempo real.
9. Integração com IA Generativa
O Vertex AI também oferece suporte para IA generativa, que permite a criação automática de conteúdo, como texto e imagens. Isso é especialmente útil em áreas como marketing digital, onde a personalização de conteúdo e a geração de mídia autônoma são valiosas.
12. O Vertex AI é confiável?
Sim, o Vertex AI é uma plataforma altamente confiável, desenvolvida pelo Google Cloud, que é conhecida por sua robustez, segurança e escalabilidade. Como parte do ecossistema do Google Cloud, o Vertex AI aproveita a infraestrutura de classe mundial do Google, o que garante que ele atenda a padrões elevados de desempenho, segurança e disponibilidade. A seguir, detalhamos os principais fatores que tornam o Vertex AI confiável.
1. Infraestrutura do Google Cloud
O Vertex AI é hospedado na infraestrutura do Google Cloud, uma das mais confiáveis e escaláveis do mundo. O Google Cloud oferece data centers globalmente distribuídos, garantindo alta disponibilidade, redundância e recuperação de desastres. Isso significa que o Vertex AI é capaz de manter o desempenho mesmo durante picos de tráfego ou falhas de sistema.
• Alta Disponibilidade: O Google Cloud garante que os serviços estão disponíveis o tempo todo, com SLA (Acordo de Nível de Serviço) que oferece até 99,99% de uptime.
• Escalabilidade: A infraestrutura permite que a plataforma se ajuste automaticamente ao volume de dados e ao número de requisições, garantindo que a performance não seja comprometida à medida que sua aplicação cresce.
2. Segurança
A segurança é um dos pilares do Google Cloud, e o Vertex AI segue as melhores práticas de segurança cibernética. O Google Cloud é certificado por uma série de regulamentações e padrões de segurança, como:
• ISO/IEC 27001, 27018, SOC 1, 2 e 3: Certificações que garantem que o Google Cloud adote práticas rigorosas de segurança e privacidade.
• Criptografia de Dados: Todos os dados são criptografados, tanto em trânsito quanto em repouso, usando as melhores práticas de criptografia para garantir que os dados permaneçam protegidos.
• Controle de Acesso e Autenticação: O Vertex AI utiliza autenticação baseada em identidade (IAM - Identity and Access Management), permitindo que você defina políticas de acesso detalhadas para garantir que apenas usuários autorizados tenham acesso aos dados e modelos.
3. Compliance e Certificações
Além das certificações de segurança, o Vertex AI segue as regulamentações de conformidade de várias indústrias e regiões geográficas. Isso é especialmente importante para empresas que operam em setores altamente regulados, como saúde, finanças e educação.
• Regulamentações de Privacidade: O Google Cloud adere às leis de privacidade, como o GDPR (Regulamento Geral de Proteção de Dados da União Europeia), garantindo que os dados sejam tratados de forma ética e legal.
• Certificação de Saúde (HIPAA): O Vertex AI também está em conformidade com o HIPAA, permitindo que ele seja usado para processar dados de saúde de forma segura.
4. Desempenho e Eficiência
O Vertex AI se beneficia da tecnologia de ponta do Google, como a Tensor Processing Unit (TPU) e Graphics Processing Unit (GPU), que são otimizadas para o treinamento de modelos de machine learning de alta performance. Isso garante que a plataforma seja rápida e eficiente, mesmo com grandes volumes de dados e modelos complexos.
• Uso de TPUs e GPUs: O uso dessas unidades especializadas permite que o treinamento de modelos de IA seja realizado mais rapidamente e de forma mais eficiente, o que é crucial para a produtividade em ambientes de produção.
• Otimização de Recursos: O Vertex AI oferece uma gestão eficiente de recursos, o que significa que você só paga pelo que usa, sem desperdiçar recursos computacionais.
5. Suporte e Monitoramento Contínuo
O Google Cloud oferece suporte 24/7 para resolver problemas rapidamente e garantir a continuidade do serviço. Além disso, o Vertex AI possui ferramentas integradas de monitoramento que ajudam a detectar problemas com os modelos ou com a infraestrutura, permitindo que você tome medidas corretivas rapidamente.
• Suporte Técnico Especializado: O Google Cloud oferece suporte especializado para solucionar qualquer problema técnico que possa surgir ao usar o Vertex AI, seja em nível de configuração, implantação ou performance.
• Monitoramento Proativo: A plataforma oferece ferramentas de monitoramento e alertas para acompanhar o desempenho dos modelos em tempo real, garantindo que você possa intervir rapidamente caso haja algum problema com o modelo ou com a infraestrutura subjacente.
6. Feedback e Casos de Sucesso
O Vertex AI tem uma base de clientes vasta e bem-sucedida, incluindo empresas de grande porte que confiam na plataforma para suas operações de IA e aprendizado de máquina. Empresas como Spotify, PayPal, e outras líderes em seus respectivos mercados, utilizam o Google Cloud e o Vertex AI com resultados positivos, o que demonstra a confiabilidade da plataforma.
• Casos de Sucesso: O Google Cloud tem uma grande quantidade de casos de sucesso documentados em vários setores, demonstrando a eficácia e a confiabilidade do Vertex AI para atender às necessidades de diferentes indústrias.
7. Gestão de Ciclo de Vida de Modelos (MLOps)
O Vertex AI também oferece ferramentas de MLOps (Machine Learning Operations), que ajudam a garantir que seus modelos de IA sejam mantidos e monitorados de forma contínua. A gestão do ciclo de vida dos modelos, incluindo retreinamento, atualizações e monitoramento de performance, é fundamental para garantir que a solução continue funcionando bem ao longo do tempo.
• Automação de Pipelines de Modelos: O Vertex AI permite a automação dos fluxos de trabalho de IA, o que ajuda a reduzir erros humanos e melhora a confiabilidade do sistema.
• Monitoramento de Modelos em Produção: A plataforma também permite monitorar continuamente os modelos implantados em produção, garantindo que quaisquer mudanças no comportamento do modelo sejam rapidamente detectadas e tratadas.
13. Quais modelos de IA estão disponíveis no Vertex AI?
O Vertex AI oferece uma ampla gama de modelos de inteligência artificial (IA) para atender a diversas necessidades empresariais. Esses modelos são agrupados em três categorias principais: modelos da Google (primeiro partido), modelos de código aberto e modelos de terceiros.
Modelos da Google (Primeiro Partido)
• Gemini 2.5 Pro (Pré-visualização): Modelo multimodal avançado com recursos de raciocínio aprimorados e suporte para entradas de texto, áudio, vídeo e imagem.
• Gemini 2.5 Flash (Pré-visualização): Modelo multimodal projetado para equilibrar custo e desempenho, com suporte para entradas de texto, áudio, vídeo e imagem.
• Gemini 2.0 Flash: Modelo multimodal otimizado para tarefas diárias, com suporte para entradas de texto, áudio, vídeo e imagem.
• Gemini 2.0 Flash-Lite: Versão mais rápida e econômica do Gemini 2.0 Flash, mantendo a qualidade e o desempenho.
• Gemini 1.5 Pro e Flash: Modelos multimodais legados, com suporte para entradas de texto, áudio, vídeo e imagem. A partir de 29 de abril de 2025, esses modelos não estarão mais disponíveis para novos projetos.
• Imagen: Modelo para geração de imagens a partir de texto, com versões para edição e personalização.
• Veo: Modelo para geração de vídeos a partir de texto ou imagem.
• Chirp: Modelo de conversão de fala em texto.
Modelos de Código Aberto
• Gemma: Modelos abertos para tarefas de linguagem e visão, incluindo Gemma 3, CodeGemma e PaliGemma.
• Llama 3.2: Modelo de linguagem desenvolvido pelo Meta.
• Mistral AI: Modelos abertos para tarefas de linguagem.
• AI21 Labs: Modelos abertos para tarefas de linguagem.
• TII's Falcon, BERT, T-5 FLAN, ViT, EfficientNet: Modelos abertos para tarefas de linguagem e visão.
Modelos de Terceiros
• Claude (Anthropic): Modelo de linguagem desenvolvido pela Anthropic.
• Jamba 1.5 (AI21 Labs): Modelo de linguagem desenvolvido pela AI21 Labs.
• Mixtral 8x7B (Mistral AI): Modelo de linguagem desenvolvido pela Mistral AI.
14. O que são cotas no Vertex AI?
As cotas no Vertex AI são limites impostos pelo Google Cloud para controlar o consumo de recursos enquanto você utiliza a plataforma. Elas ajudam a gerenciar e a equilibrar a alocação de recursos para evitar o uso excessivo de capacidades de computação, armazenamento e outros serviços, garantindo uma experiência estável e justa para todos os usuários.
Essas cotas podem se aplicar a vários tipos de recursos dentro do Vertex AI, como processamento de dados, uso de instâncias para treinamento de modelos, e volume de armazenamento. O controle de cotas é fundamental tanto para gerenciar o custo quanto para evitar que um único usuário ou projeto consuma todos os recursos disponíveis.
Aqui estão alguns exemplos de como as cotas funcionam no Vertex AI:
1. Cotas de Computação
As cotas de computação no Vertex AI limitam a quantidade de recursos de CPU e GPU que você pode usar para treinar seus modelos. Isso é importante, pois o treinamento de modelos de IA pode ser muito intensivo em termos de processamento.
• CPU e GPU: Dependendo da quantidade de instâncias que você está utilizando e do tipo de máquina escolhida (como instâncias com GPUs para treinamento de modelos mais complexos), o Vertex AI impõe cotas para garantir que os recursos sejam distribuídos de forma eficiente.
• Máquinas Virtuais (VMs): Cada projeto no Google Cloud tem uma cota associada ao número de VMs que pode ser criada, garantindo que o uso de instâncias seja balanceado dentro da infraestrutura do Google Cloud.
2. Cotas de Armazenamento
O Vertex AI também impõe cotas sobre o uso de armazenamento, o que se aplica ao armazenamento de dados de treinamento, modelos treinados e outros artefatos dentro da plataforma.
• Armazenamento em Cloud Storage: Quando você carrega dados para treinar seus modelos, esses dados ficam armazenados no Cloud Storage. O uso excessivo de armazenamento é controlado por cotas.
• Armazenamento de Modelos: Os modelos treinados também ocupam espaço de armazenamento. A plataforma oferece cotas para garantir que o número de modelos e seu tamanho total sejam monitorados.
3. Cotas de APIs e Chamadas de Predição
Além de limitar os recursos de treinamento, o Vertex AI também controla a quantidade de chamadas de API e o uso de previsões em tempo real.
• Chamadas de Predição: Se o seu modelo está em produção e realizando previsões em tempo real, o Google Cloud impõe cotas sobre o número de chamadas de API que você pode fazer, para evitar o uso excessivo de recursos e custos inesperados.
4. Cotas de Data Processing
Quando você realiza operações de pré-processamento e transformação de dados (como limpeza de dados, análise e formatação) no Vertex AI, essas operações também são controladas por cotas.
• Limites de Dados Processados: A quantidade de dados que você pode processar e manipular por dia ou por mês é limitada, ajudando a evitar custos de processamento excessivos.
5. Cotas de Tarefa e Treinamento
A quantidade de tarefas de treinamento que você pode executar em paralelo também é controlada por cotas. Isso garante que os recursos de computação não sejam sobrecarregados por múltiplas instâncias de treinamento ao mesmo tempo.
• Treinamento de Modelos: O Google Cloud impõe cotas para limitar o número de tarefas de treinamento que podem ser executadas simultaneamente em um projeto, o que ajuda a garantir que o desempenho da plataforma seja equilibrado entre os usuários.
15. Como monitorar o uso de cota no Vertex AI?
O Google Cloud oferece ferramentas no Console do Google Cloud que permitem monitorar e gerenciar o uso das cotas de maneira eficiente. Aqui estão algumas formas de acompanhar as cotas:
1. Console do Google Cloud: No Console do Google Cloud, você pode acessar a seção de Cotas para visualizar os limites atuais e o uso de recursos do seu projeto. Isso ajuda a monitorar se você está se aproximando dos limites e a planejar o uso de forma mais eficiente.
2. Alertas de Cotas: É possível configurar alertas para ser notificado quando o uso de recursos se aproximar ou ultrapassar os limites de cotas, garantindo que você tome medidas preventivas antes de incorrer em custos adicionais.
3. Relatórios de Uso de Cotas: O Google Cloud também fornece relatórios detalhados sobre o consumo de cotas para que você possa acompanhar o uso dos recursos ao longo do tempo e otimizar sua utilização.
Como Solicitar Aumento de Cotas no Vertex AI?
Caso você atinja os limites de cotas e precise de mais recursos para suas operações, você pode solicitar o aumento de cotas diretamente no Google Cloud Console. O processo é simples e envolve:
1. Acessar a seção de Cotas no Console do Google Cloud.
2. Selecionar as cotas que você deseja aumentar.
3. Enviar uma solicitação para aumentar os limites de recursos.
Essas solicitações são analisadas pela equipe do Google Cloud e, se aprovada, o aumento das cotas será aplicado.
16. O Vertex AI oferece suporte para IA generativa?
Sim, o Vertex AI oferece suporte robusto para IA generativa, o que permite que empresas e desenvolvedores criem soluções inovadoras com base em modelos que geram conteúdo, como texto, imagens, vídeos e até mesmo áudio. O suporte para IA generativa no Vertex AI é uma das características que torna a plataforma altamente poderosa e versátil, facilitando a criação de soluções automatizadas para diversos cenários de negócios.
A seguir, explicamos como o Vertex AI oferece suporte para IA generativa e quais são os principais recursos que ele proporciona nessa área:
1. Modelos Generativos Disponíveis no Vertex AI
O Vertex AI oferece acesso a vários modelos generativos que podem ser usados para criar conteúdo de forma automatizada. Alguns dos principais modelos de IA generativa disponíveis no Vertex AI incluem:
• Gemini 2.0 e Gemini 2.5: O Vertex AI suporta modelos Gemini, que são modelos multimodais de IA generativa capazes de trabalhar com texto, imagens e outros tipos de dados. Eles podem ser usados para gerar respostas de texto, criar imagens a partir de descrições textuais, e até mesmo realizar tarefas complexas de processamento de linguagem natural.
• Imagen: O Vertex AI também oferece o modelo Imagen, que é especializado na criação de imagens de alta qualidade a partir de descrições de texto. Essa tecnologia de IA generativa é bastante útil para criação de conteúdo visual personalizado para sites, campanhas publicitárias, e-commerce, entre outros.
• Veo: Para a geração de vídeos a partir de texto ou imagens, o Vertex AI também inclui o modelo Veo, permitindo que você crie vídeos autônomos e gerados por IA, com base em entrada textual ou imagens.
• Chirp: Este modelo é especializado em conversão de fala em texto. Pode ser usado para gerar transcrições automáticas de áudios, e também pode ser utilizado em serviços de atendimento ao cliente e criação de conteúdo de voz.
Esses modelos de IA generativa são ideais para negócios que querem automatizar a criação de conteúdo, personalizar ofertas para clientes ou desenvolver novas soluções de produto sem precisar de uma grande equipe de design ou programação.
2. Geração de Texto e Conteúdo Automatizado
O Vertex AI permite que você utilize modelos generativos como o Gemini 2.0 para gerar texto de maneira natural e fluída. Essa funcionalidade pode ser aplicada a várias situações, como:
• Chatbots Inteligentes: Criar sistemas de atendimento ao cliente automatizados que podem gerar respostas personalizadas baseadas em IA.
• Criação de Conteúdo: Desenvolver artigos, posts em blogs, descrições de produtos e mais, tudo gerado de forma automática, o que pode economizar tempo e recursos para as equipes de marketing e comunicação.
• Geração de Respostas e Traduções: Utilizar a IA para responder a perguntas frequentes ou realizar traduções automáticas de conteúdo em diferentes idiomas.
3. Criação de Imagens e Design Visual
O Vertex AI oferece modelos como o Imagen, que permitem gerar imagens realistas a partir de simples descrições de texto. Isso facilita a criação de conteúdos visuais para empresas que necessitam de imagens para marketing, design de produtos ou ilustrações sem precisar recorrer a designers humanos. Além disso, o Imagen pode ser utilizado para:
• Criação de Anúncios Visuais: Gerar imagens para campanhas publicitárias, banners de sites e redes sociais.
• Design de Produtos: Gerar modelos visuais de produtos, como roupas, acessórios e até protótipos de novas tecnologias.
• Personalização de Conteúdo: Gerar imagens de acordo com preferências específicas de clientes ou segmentos de mercado.
4. Geração de Vídeos com IA
Com o modelo Veo, o Vertex AI suporta a criação de vídeos a partir de texto ou imagens. Esse tipo de IA generativa pode ser utilizado para:
• Vídeos Publicitários: Criar vídeos promocionais de forma rápida e eficiente, com base em diretrizes textuais.
• Conteúdo Educativo ou Instrucional: Desenvolver vídeos de treinamento ou materiais de aprendizado, gerados automaticamente a partir de conteúdo textual.
• Geração de Vídeos para Redes Sociais: Criar vídeos curtos e impactantes para campanhas de marketing digital ou influenciadores.
5. Apoio à Personalização de Conteúdo
A IA generativa no Vertex AI também pode ser usada para personalizar o conteúdo que você oferece aos seus usuários. Através de modelos generativos de personalização de conteúdo, você pode gerar experiências únicas para seus clientes, adaptadas às suas preferências. Exemplos incluem:
• Recomendações Personalizadas: Gerar recomendações de produtos, serviços ou conteúdos baseados no comportamento de compra ou preferências dos clientes.
• Geração de Produtos Sob Demanda: Criar descrições, designs ou conteúdos de marketing com base nas preferências específicas de cada usuário.
6. Automação de Processos Criativos
Uma das vantagens mais significativas do Vertex AI com suporte a IA generativa é a automação de tarefas criativas. Em vez de contar com uma equipe humana para gerar conteúdo manualmente, os modelos generativos do Vertex AI podem criar automaticamente materiais de alta qualidade, como:
• Artigos e Blogs: Geração automática de textos longos, como artigos de blogs, relatórios, análises, etc.
• Esboços e Ilustrações: Produção de imagens de esboços e ilustrações para designers ou artistas, acelerando o processo criativo.
7. Integração com Outras Ferramentas e APIs
Os modelos de IA generativa do Vertex AI podem ser integrados a outras ferramentas e APIs para facilitar ainda mais o desenvolvimento de soluções. Isso inclui:
• Integração com APIs de Chatbots: Implementar sistemas de resposta automatizada e gerar conteúdos personalizados para interações em tempo real.
• Integração com Plataformas de Marketing: Automatizar a criação de campanhas publicitárias e posts em redes sociais.
17. Como migrar do Gemini no Google AI Studio para o Vertex AI Studio?
A migração do Gemini no Google AI Studio para o Vertex AI Studio pode ser uma tarefa estratégica e vantajosa para empresas que buscam aproveitar os recursos mais avançados e escaláveis oferecidos pelo Vertex AI. O Vertex AI Studio oferece uma plataforma mais integrada e poderosa para criar, treinar, e implantar modelos de IA, enquanto o Gemini no Google AI Studio está focado em modelos mais específicos e tarefas limitadas.
A migração envolve o processo de mover os modelos, os dados e os fluxos de trabalho de um ambiente para o outro, mantendo o máximo de eficiência e minimizando qualquer interrupção nos projetos em andamento.
Passo a Passo para Migrar do Gemini no Google AI Studio para o Vertex AI Studio
1. Entender as Diferenças Entre as Plataformas
Antes de iniciar a migração, é importante compreender as principais diferenças entre o Google AI Studio e o Vertex AI Studio:
• Google AI Studio: Focado em tarefas mais simples de IA e aprendizado de máquina, com modelos como o Gemini voltados para integração básica de IA.
• Vertex AI Studio: Uma plataforma mais robusta, projetada para tarefas de aprendizado de máquina em escala empresarial, com mais opções para integração, treinamento, personalização e monitoramento de modelos.
A migração geralmente implica em transferir modelos e fluxos de dados de uma plataforma mais limitada (Google AI Studio) para uma plataforma mais poderosa e escalável (Vertex AI Studio).
2. Preparar o Ambiente de Destino no Vertex AI Studio
Antes de migrar, configure seu ambiente no Vertex AI Studio. Aqui estão os passos iniciais:
• Criação de Projeto: Se você ainda não tiver um projeto no Vertex AI Studio, crie um novo projeto no Google Cloud Console.
• Habilitar o Vertex AI: No Console do Google Cloud, ative o serviço Vertex AI e crie um novo ambiente de trabalho, onde você configurará seus modelos e fluxos de dados.
• Verificação de Recursos: Certifique-se de que você tem cotas e recursos suficientes para importar seus modelos e dados para o Vertex AI Studio.
3. Exportação dos Modelos do Google AI Studio (Gemini)
Se você está utilizando modelos Gemini no Google AI Studio, você precisará exportar esses modelos para o formato compatível com o Vertex AI Studio. A exportação envolve:
• Exportação do Modelo: No Google AI Studio, exporte o modelo Gemini para um arquivo compatível, geralmente um arquivo .tar ou .h5 dependendo do tipo de modelo treinado.
• Verificação de Dependências: Verifique se o modelo contém dependências específicas que precisem ser ajustadas ao ser movido para o Vertex AI Studio. Isso pode incluir bibliotecas e dependências do TensorFlow, PyTorch ou outras tecnologias que o modelo utiliza.
4. Importação do Modelo para o Vertex AI Studio
Após exportar o modelo, o próximo passo é importá-lo para o Vertex AI Studio:
1. Acesse o Vertex AI Studio: No Google Cloud Console, acesse o Vertex AI Studio.
2. Carregamento do Modelo: Carregue o arquivo exportado do modelo Gemini para o Vertex AI Studio. Use o menu de Modelos para importar seu arquivo.
3. Verificação de Compatibilidade: O Vertex AI Studio pode realizar automaticamente verificações para garantir que o modelo seja compatível com a nova plataforma. Se necessário, ajuste o código ou a configuração do modelo para garantir que ele funcione corretamente no Vertex AI.
4. Ajuste de Parâmetros e Configurações: No Vertex AI Studio, revise as configurações de treinamento, como a quantidade de recursos de computação, tipo de instância (CPU/GPU), e as configurações de otimização.
5. Migrar os Dados e Pipelines
Se você estiver utilizando dados armazenados no Google AI Studio para treinar o modelo, será necessário migrar esses dados para o Vertex AI Studio:
• Armazenamento de Dados: Importe seus dados para o Cloud Storage do Google ou BigQuery para garantir que estejam acessíveis ao Vertex AI Studio.
• Pipelines de Treinamento: Se você estiver utilizando pipelines de treinamento no Google AI Studio, recrie esses pipelines no Vertex AI Studio. O Vertex AI Studio oferece uma interface gráfica mais robusta para configurar pipelines de treinamento, onde você pode facilmente organizar etapas de pré-processamento, treinamento e avaliação de modelos.
6. Ajustar o Treinamento e Teste de Modelos
Com o modelo e os dados no Vertex AI Studio, você pode começar o processo de treinamento novamente, adaptando-o ao novo ambiente:
1. Reinicie o Treinamento: Se necessário, reinicie o treinamento do modelo para garantir que ele se ajuste corretamente ao novo ambiente do Vertex AI.
2. Ajustes Finais e Testes: Realize ajustes finais no modelo, como hiperparâmetros, e faça testes para garantir que ele esteja funcionando conforme esperado no novo ambiente.
7. Implantação do Modelo no Vertex AI Studio
Uma vez que o modelo esteja ajustado e pronto para produção, implante-o no Vertex AI Studio:
• Implantação de Modelos: Use a interface do Vertex AI Studio para implantar seu modelo em um ambiente de produção. Você pode escolher entre diferentes opções de implantação, como online prediction (predição em tempo real) ou batch prediction (predições em lote).
• Monitoramento: O Vertex AI Studio oferece ferramentas poderosas de monitoramento, onde você pode visualizar o desempenho do modelo em produção, monitorar métricas como latência e precisão, e realizar ajustes conforme necessário.
8. Verificação Pós-Migração
Após a migração, é importante realizar uma verificação completa para garantir que tudo esteja funcionando corretamente:
• Testes de Desempenho: Realize testes para verificar se o modelo está fornecendo resultados consistentes e precisos, como fazia no Google AI Studio.
• Monitoramento de Recursos: Acompanhe o uso de recursos e a performance do modelo no Vertex AI Studio para garantir que o modelo esteja escalando adequadamente e utilizando recursos de maneira eficiente.
18. Conclusão
Chegamos ao fim de mais um conteúdo da DIVIA Marketing Digital! Neste blog post você leu tudo que você precisa saber sobre Vertex AI: O Guia Completo sobre Plataforma de Inteligência Artificial do Google Cloud. Falamos sobre o que é Vertex AI, como usar o Vertex AI, recursos, começo, se é produto Google, diferenças com Google AI, comparação com ChatGPT, custo, confiabilidade, modelos disponíveis, cotas, monitoramento, Vertex AI Studio, treinamentos, implantações, MLOps, desempenho, IA generativa, Gemini 2.0, migração e comparação com Imagen 3. Continue acompanhando o blog da DIVIA para mais dicas e novidades sobre marketing digital.
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