Vertex AI là gì? Đôi nét về tính năng, lợi ích trong Doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng trở nên phổ biến và có tác động sâu sắc đến mọi khía cạnh của cuộc sống. Vì vậy, Google Cloud đã triển khai dịch vụ Vertex AI là một nền tảng máy học được quản lý của Google Cloud giúp doanh nghiệp dễ dàng xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình AI. Ngoài ra, còn cung cấp một bộ công cụ và dịch vụ toàn diện giúp doanh nghiệp giải quyết tất cả các khía cạnh của vòng đời của AI. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về Vertex AI là gì và cách thức hoạt động của nó.

Vertex AI là gì?

Vertex AI là một nền tảng Machine Learning dựa trên đám mây do Google Cloud phát triển, cung cấp quy trình làm việc toàn diện để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học. Đây là giải pháp toàn diện bao gồm toàn bộ quy trình học máy từ chuẩn bị dữ liệu và phát triển mô hình đến triển khai và giám sát. Vertex AI kết hợp tất cả những tính năng này để các nhóm khoa học dữ liệu, kỹ thuật ML và kỹ thuật dữ liệu có thể có một bộ công cụ chung trong suốt quy trình làm việc ML.

Vertex AI loại bỏ nhu cầu quản lý cơ sở hạ tầng, cho phép các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu và nhà nghiên cứu tập trung vào công việc nghiên cứu các nhiệm vụ Machine Learning khác. Ngoài ra, người dùng có thể đào tạo và triển khai các mô hình trên cơ sở hạ tầng Google Cloud, bao gồm AI Platform, Kubernetes và AutoML.

Kết hợp các công nghệ máy học trên một nền tảng duy nhất là mục tiêu của Vertex AI. Các nhà phát triển định vị mọi thứ ở một vị trí thay vì phải tìm kiếm và truy cập một số nền tảng Google Cloud trên nhiều nền tảng máy học ở các giai đoạn khác nhau của quy trình làm việc.

Nền tảng này có thể được sử dụng để nhập dữ liệu, huấn luyện các mô hình học máy và sau đó áp dụng các mô hình hoạt động tốt nhất cho các ứng dụng thân thiện với người dùng. Ngoài ra, việc tạo ứng dụng mà người tiêu dùng mong muốn trở nên đơn giản đối với các nhà phát triển thiếu kinh nghiệm và những người không có kiến thức mã hóa sâu nhờ giao diện duy nhất của Vertex AI.

Tính năng của Vertex AI

Sau khi tìm hiểu Vertex AI là gì, chúng ta cùng đi  sâu vào tìm hiểu các tính năng sẽ gồm có những gì được chia sẻ ở nội dung bên dưới như sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu hợp nhất ở một địa điểm

Bộ dữ liệu được quản lý của Vertex AI có thể giúp doanh nghiệp chuẩn bị dữ liệu trước khi đào tạo. Người dùng có thể nhập dữ liệu vào Tập dữ liệu được quản lý, làm sạch và gắn nhãn trực tiếp từ bảng điều khiển hoặc sử dụng API. Tùy thuộc vào số lượng dữ liệu của doanh nghiệp, người dùng có thể sử dụng sổ ghi chép Dataproc Serverless Spark hoặc Vertex AI Workbench để điều tra dữ liệu đó.

2. Các lựa chọn đào tạo mô hình cho chuyên gia

Ở đây có 2 lựa chọn là AutoML hoặc Custom. AutoML là tùy chọn tốt nhất cho người dùng mới làm quen vì nó cho phép người dùng đào tạo các mô hình dựa trên dữ liệu mà không cần viết bất kỳ mã nào. Ngoài ra, nó hỗ trợ các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, video và dữ liệu dạng bảng. Với AutoML, Vertex AI sẽ xử lý việc tìm ra mô hình tốt nhất cho nhiệm vụ cụ thể.

Tùy chọn Tùy chỉnh là khung ML ưa thích dành cho các chuyên gia và nó cho phép họ kiểm soát nhiều hơn kiến trúc của mô hình. Vì vậy, nếu bạn muốn tự tạo kiến trúc và viết mã đào tạo thì đây là lựa chọn dành cho bạn.

Đào tạo tùy chỉnh cho phép bạn sử dụng hình ảnh vùng chứa dựng sẵn (PyTorch, Tensorflow hoặc XGboost) hoặc tạo hình ảnh vùng chứa tùy chỉnh để chuẩn bị cho ứng dụng đào tạo. Sau đó, bạn có thể định cấu hình tài nguyên điện toán để chạy công việc đào tạo của mô hình tùy chỉnh của mình.

3. Đánh giá mô hình để nâng cao chức năng

Tính năng  Explainable AI của Vertex AI cho phép bạn đánh giá các mô hình học máy của mình và hiểu các tín hiệu thúc đẩy hoạt động của chúng. Vertex AI cung cấp cho người dùng một số chỉ số để đánh giá mức độ thành công của mô hình, bao gồm ngưỡng tin cậy, khả năng thu hồi, độ chính xác, v.v. Bằng cách sử dụng thông tin này, bạn có thể tăng hiệu suất của mô hình và loại bỏ lỗi.

4. Dự đoán các mô hình

Để phục vụ các mô hình dự đoán của bạn, Vertex AI cho phép bạn tạo các điểm cuối để triển khai. Một mô hình có thể có nhiều điểm cuối và nó sẽ mở rộng quy mô tùy thuộc vào lưu lượng truy cập, miễn là bạn định cấu hình tài nguyên điện toán.

Điểm hay nhất về việc phân phát mô hình bằng Vertex AI là bạn có thể nhập một mô hình đã được đào tạo ở nơi khác và phân phát mô hình đó trên Vertex AI. Mô hình ML được triển khai trên Vertex AI có thể đưa ra các dự đoán trực tuyến (dự đoán HTTP) và dự đoán hàng loạt – dựa trên dữ liệu trong Cloud Storage.

5. Tích hợp với Generative AI

Sự tích hợp của Vertex AI với Generative AI cho phép người dùng truy cập vào các mô hình nền tảng Generative AI của Google. Có rất nhiều mô hình nền tảng có sẵn trên Vertex AI như mã, hình ảnh, văn bản và trò chuyện cũng như các mô hình nhúng văn bản. Chúng được nhóm lại tùy thuộc vào nội dung mà chúng được thiết kế để tạo.

Các mô hình nền tảng được xây dựng cho các trường hợp sử dụng chung nhưng bạn có thể tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể. Người dùng có thể thực hiện việc này bằng cách sử dụng lời nhắc (ví dụ: lệnh văn bản) và khiến chúng hoạt động theo những cách khác nhau dựa trên cách bạn định hình cấu trúc lời nhắc của mình. Khi đã hài lòng, bạn có thể triển khai chúng vào sản xuất. Với kiến thức ML hạn chế và một vài dòng mã, người dùng có thể bắt đầu xây dựng bằng Generative AI.

Chi phí của dịch vụ Vertex AI

Chi phí dịch vụ Vertex AI được tính theo các yếu tố sau:

– Số lượng tài nguyên sử dụng

– Lưu lượng truy cập

– Thời gian sử dụng: Sẽ tính phí dựa trên thời gian sử dụng tài nguyên.

– Loại dịch vụ: Hiện đang cung cấp nhiều loại dịch vụ khác nhau, mỗi loại có mức phí khác nhau.

Quy trình của Vertex AI

Để người dùng có thể hiểu hơn về Vertex AI là gì, sau đây GCS Vietnam sẽ mô tả mô hình vận hành một cách tóm tắt như sau:

1. Chuẩn bị dữ liệu

Bước đầu tiên là chuẩn bị dữ liệu cho mô hình AI. Dữ liệu cần được làm sạch, chuẩn hóa và được đánh dấu.

• Làm sạch dữ liệu

Làm sạch dữ liệu là quá trình loại bỏ các lỗi và nhiễu khỏi dữ liệu. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như: Xóa các bản ghi trùng lặp, Sửa các lỗi chính tả và ngữ pháp, Loại bỏ các dữ liệu không liên quan

• Chuẩn hóa dữ liệu

Chuẩn hóa dữ liệu là quá trình đảm bảo rằng dữ liệu được trình bày theo cùng một định dạng. Điều này giúp cho mô hình AI dễ dàng hiểu và xử lý dữ liệu.

• Đánh dấu dữ liệu

Đánh dấu dữ liệu là quá trình chỉ định cho mô hình AI biết dữ liệu đại diện cho điều gì. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như: Gán nhãn cho các hình ảnh, Gán nhãn cho các đoạn văn bản, Gán nhãn cho các loại dữ liệu khác

Ví dụ: Một doanh nghiệp bán lẻ có thể sử dụng dữ liệu mua hàng của khách hàng để xây dựng một mô hình dự đoán rủi ro. Dữ liệu cần được làm sạch để loại bỏ các lỗi và chuẩn hóa để đảm bảo rằng dữ liệu được trình bày theo cùng một định dạng. Dữ liệu cũng cần được đánh dấu để chỉ định cho mô hình biết dữ liệu đại diện cho điều gì. Ví dụ, dữ liệu mua hàng có thể được đánh dấu để chỉ định sản phẩm nào đã được mua, giá của sản phẩm và ngày mua.

2. Xây dựng mô hình

Sau khi dữ liệu đã được chuẩn bị, bước tiếp theo là xây dựng mô hình AI. Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng.

• Lựa chọn mô hình AI

Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng. Một số loại mô hình AI phổ biến bao gồm:

Mô hình hồi quy (Regression model): Dùng để dự đoán giá trị của một biến dựa trên các biến khác.

Mô hình phân loại (Classification model): Dùng để phân loại dữ liệu thành các nhóm khác nhau.

Mô hình nhận dạng (Identification model): Dùng để nhận dạng các đối tượng trong dữ liệu.

Mô hình tổng hợp (Synthetic model): Dùng để tạo văn bản, hình ảnh hoặc các dạng dữ liệu khác.

• Xây dựng mô hình

Sau khi đã lựa chọn loại mô hình AI phù hợp, bạn có thể bắt đầu xây dựng mô hình. Quá trình xây dựng mô hình có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau, tùy thuộc vào loại mô hình AI mà bạn đang sử dụng.

Ví dụ: Một doanh nghiệp bảo hiểm có thể sử dụng một mô hình hồi quy để dự đoán rủi ro của khách hàng. Mô hình này sẽ học hỏi từ dữ liệu lịch sử của khách hàng để xác định các yếu tố liên quan đến rủi ro.

3. Đào tạo mô hình

Bước tiếp theo là đào tạo mô hình AI. Mô hình sẽ được cung cấp dữ liệu và được yêu cầu học cách tạo ra các kết quả chính xác. Quá trình đào tạo mô hình AI có thể mất nhiều thời gian, tùy thuộc vào kích thước của dữ liệu và loại mô hình AI mà bạn đang sử dụng.

Ví dụ: Mô hình hồi quy của doanh nghiệp bảo hiểm sẽ được cung cấp dữ liệu lịch sử của khách hàng, bao gồm thông tin về tuổi tác, giới tính, tình trạng hôn nhân, lịch sử sức khỏe và lịch sử thanh toán phí bảo hiểm. Mô hình sẽ học cách sử dụng các thông tin này để dự đoán rủi ro của khách hàng.

4. Triển khai mô hình

Sau khi mô hình đã được đào tạo, nó có thể được triển khai. Mô hình sẽ được đưa vào sản xuất và được sử dụng để đưa ra các quyết định.

5. Giám sát mô hình

Mô hình AI cần được giám sát để đảm bảo rằng nó vẫn hoạt động hiệu quả. Quá trình giám sát mô hình bao gồm các nhiệm vụ sau:

• Theo dõi hiệu suất của mô hình
• Xác định các lỗi hoặc sai lệch trong mô hình
• Thực hiện các hành động cần thiết để cải thiện mô hình

Ví dụ: Doanh nghiệp bảo hiểm sẽ giám sát mô hình hồi quy của mình để đảm bảo rằng nó vẫn dự đoán chính xác rủi ro của khách hàng. Nếu mô hình không chính xác, công ty có thể cần phải đào tạo lại mô hình hoặc sử dụng một mô hình khác.

Lợi ích chính của Vertex AI đối với doanh nghiệp

Vertex AI là một lựa chọn mạnh mẽ và có khả năng thích ứng cho các hoạt động học máy và trí tuệ nhân tạo (MLOps). Dưới đây là một số lợi ích cụ thể mà người tiêu dùng có thể sử dụng:

Nền tảng duy nhất cho tất cả các ứng dụng AI và ML

Tất cả tài nguyên trí tuệ nhân tạo và Machine Learning của Google được kết hợp trên một nền tảng với Vertex AI. Điều này ngụ ý rằng tất cả các quy trình công việc về khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu và học máy đều có thể được đồng bộ hóa bằng một bộ công cụ duy nhất.

Một nền tảng cho tất cả các hoạt động Machine Learning sẽ giúp cắt giảm chi phí và gánh nặng về chi phí. Ngoài ra, nó sẽ tạo điều kiện làm việc nhóm chặt chẽ hơn giữa các nhóm khoa học dữ liệu của doanh nghiệp.

Cơ sở hạ tầng được quản lý đầy đủ

Học máy có xu hướng cực kỳ tốn nhiều tài nguyên, đòi hỏi đầu tư vốn đáng kể vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ. Vertex AI cho phép bạn mở rộng quy mô tài nguyên phù hợp với nhu cầu, tính phí theo mức sử dụng. Trong khi chờ đợi, Google vẫn chịu trách nhiệm đảm bảo nền tảng được quản lý, duy trì và tối ưu hóa, giảm khối lượng công việc cho nhóm cơ sở hạ tầng của riêng bạn.

MLOps luôn sẵn sàng

Khi trí tuệ nhân tạo trở thành nền tảng cho hoạt động điện toán chiến lược, các quy trình vận hành nội bộ của người dùng sẽ cần phát triển để cải thiện tính ổn định và độ tin cậy của hệ thống Machine Learning. Theo Google, các công cụ MLOps on Vertex AI sẽ “giúp doanh nghiệp cộng tác giữa các nhóm AI và cải thiện mô hình thông qua giám sát mô hình, dự đoán, cảnh báo, chẩn đoán và giải thích về các hành động”. Hay nói một cách đơn giản, MLOps sẽ giúp hoạt động của doanh nghiệp hiệu quả hơn.

Hỗ trợ nguồn mở

Nhiều doanh nghiệp đã có sẵn các mô hình AI đang hoạt động, thường được xây dựng trên các khung Nguồn mở như PyTorch và TensorFlow. Vertex AI hỗ trợ những điều này và các khung Nguồn mở khác, khiến nó trở thành nền tảng mục tiêu lý tưởng cho bất kỳ tổ chức nào muốn chuyển mô hình của họ lên đám mây.

Giảm chi phí và thời gian

Một trong những lợi ích chính của Vertex AI đó là giúp doanh nghiệp giảm chi phí và  thời gian cần thiết để phát triển các mô hình AI. Vertex AI cung cấp các dịch vụ đám mây được quản lý, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí phần cứng và phần mềm. Ngoài ra, còn cung cấp các công cụ tự động hóa giúp doanh nghiệp giảm thiểu thời gian và công sức cần thiết để thực hiện các nhiệm vụ như chuẩn bị dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai mô hình.

Tăng cường hiệu quả

Vertex AI giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ, cải thiện khả năng ra quyết định và thúc đẩy đổi mới. Vertex AI cung cấp các công cụ giúp doanh nghiệp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như chuẩn bị dữ liệu và đào tạo mô hình. Ngoài ra, dịch vụ này cung cấp các mô hình AI được đào tạo sẵn và các dịch vụ phân tích giúp doanh nghiệp cải thiện khả năng ra quyết định.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Không chỉ có vậy, Vertex AI giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa hơn. Vertex AI cung cấp các công cụ giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng các thông tin này để tạo ra các trải nghiệm được cá nhân hóa hơn.

Một số lưu ý khi triển khai Vertex AI

Trước khi áp dụng các mô hình, tính năng của Vertex AI vào việc triển khai trong doanh nghiệp, người dùng cần lưu ý những điều sau:

• Chọn đúng loại mô hình Vertex AI: Có nhiều loại mô hình AI khác nhau, mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng. Doanh nghiệp cần lựa chọn loại mô hình AI phù hợp với nhu cầu của mình.
• Chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng: Dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất đối với việc xây dựng mô hình AI. Doanh nghiệp cần chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng để đảm bảo rằng mô hình hoạt động hiệu quả.
• Đào tạo mô hình với đủ dữ liệu: Quá trình đào tạo mô hình Vertex AI có thể mất nhiều thời gian, tùy thuộc vào kích thước của dữ liệu. Doanh nghiệp cần đảm bảo rằng mô hình được đào tạo với đủ dữ liệu để đạt được hiệu quả mong muốn.
• Giám sát mô hình thường xuyên: Mô hình Vertex AI cần được giám sát thường xuyên để đảm bảo rằng nó vẫn hoạt động hiệu quả. Doanh nghiệp cần thực hiện các hành động cần thiết để cải thiện mô hình nếu cần thiết.

Một số FAQs về dịch vụ Vertex AI

1. Vertex AI có cung cấp dịch vụ miễn phí không?

Có nhưng hạn chế. Vertex AI cung cấp một số dịch vụ miễn phí, chẳng hạn như dịch vụ máy chủ mini. Doanh nghiệp có thể sử dụng các dịch vụ miễn phí để giảm chi phí.

2. Vertex AI phù hợp với đối tượng khách hàng nào?

Vertex AI phù hợp với mọi doanh nghiệp đang muốn sử dụng học máy để cải thiện hoạt động kinh doanh của mình. Ngoài ra, dịch vụ này có thể được sử dụng bởi các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô, từ doanh nghiệp nhỏ đến doanh nghiệp lớn.

3. Để sử dụng Vertex AI thì người dùng cần có những yêu cầu gì?

Để sử dụng Vertex AI, doanh nghiệp cần có tài khoản Google Cloud Platform và thêm những kiến thức cơ bản về học máy.

4. Vertex AI có chế độ bảo mật tốt không?

Có, vì được được xây dựng dựa trên các nguyên tắc bảo mật của Google. Vì vậy, dịch vụ này sử dụng các công nghệ bảo mật tiên tiến để bảo vệ dữ liệu của doanh nghiệp.

5. Dịch vụ Vertex AI có được hỗ trợ không?

Có. Dịch vụ này luôn luôn được hỗ trợ bởi đội ngũ kỹ sư và chuyên gia của Google. Doanh nghiệp có thể liên hệ với bộ phận hỗ trợ của Google để được trợ giúp. Bên cạnh đó, để thuận tiện hơn trong việc trao đổi trực tiếp cũng như được tư vấn kỹ càng, doanh nghiệp có thể liên hệ các đối tác ủy quyền bởi Google Cloud tại Việt Nam để nhận được những giải đáp tận tình.

Lời kết

Tóm lại, Vertex AI lý tưởng cho các tổ chức muốn hợp nhất các nhóm AI và MLOps trong một nền tảng cũng như cung cấp cho doanh nghiệp một bộ công cụ chung cho công việc. Khi làm như vậy, sự tích hợp này có thể giúp các tổ chức tạo ra các mô hình Machine Learning an toàn, hiệu quả, chính xác và nhanh hơn. Nếu đang cần hỗ trợ tư vấn về dịch vụ của Google Cloud hãy để lại thông tin doanh nghiệp của bạn ở Livechat bên dưới để được đội ngũ CSKH cung cấp các nội dung cần thiết sớm nhất.