- AutoML: Crea y entrena modelos con esfuerzo y conocimiento técnico mínimos. Si deseas obtener más información sobre AutoML, consulta la guía para principiantes de AutoML.
- Entrenamiento personalizado de Vertex AI: Crea y entrena modelos a gran escala con cualquier framework de AA. Para obtener más información sobre el entrenamiento personalizado en Vertex AI, consulta Descripción general del entrenamiento personalizado.
- Ray en Vertex AI: Usa el código de Ray de código abierto para escribir programas y desarrollar aplicaciones en Vertex AI con cambios mínimos.
Si deseas obtener ayuda para decidir cuál de estos métodos usar, consulta Elige un método de entrenamiento.
AutoML
AutoML en Vertex AI te permite compilar un modelo de AA sin código según los datos de entrenamiento que proporciones. AutoML puede automatizar tareas como la preparación de datos, la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la implementación para varios tipos de datos y tareas de predicción, lo que puede hacer que el AA sea más accesible para una amplia variedad de usuarios.
Tipos de modelos que puedes compilar con AutoML
Los tipos de modelos que puedes compilar dependen del tipo de datos que tengas. Vertex AI ofrece soluciones de AutoML para los siguientes tipos de datos y objetivos del modelo:
| Tipo de datos | Objetivos admitidos |
|---|---|
| Datos de imágenes | Clasificación, detección de objetos. |
| Datos de video | Reconocimiento de acciones, clasificación, seguimiento de objetos |
| Datos tabulares | Clasificación/regresión, previsión. |
Para obtener más información sobre AutoML, consulta la descripción general del entrenamiento de AutoML.
Entrenamiento personalizado de Vertex AI
Si ninguna de las soluciones de AutoML aborda tus necesidades, también puedes crear tu propia aplicación de entrenamiento y usarla para entrenar modelos personalizados en Vertex AI. Puedes usar cualquier framework de AA que desees y configurar los recursos de procesamiento para usar en el entrenamiento, incluidos los siguientes:
- Tipo y cantidad de VMs
- Unidades de procesamiento gráfico (GPUs)
- Unidades de procesamiento tensorial (TPUs)
- Tipo y tamaño del disco de arranque
Para obtener más información sobre el entrenamiento personalizado en Vertex AI, consulta Descripción general del entrenamiento personalizado.
Ray on Vertex AI
Ray en Vertex AI es un servicio que te permite usar el framework de Ray de código abierto para escalar aplicaciones de IA y Python directamente dentro de la plataforma de Vertex AI. Ray está diseñado para proporcionar la infraestructura para el procesamiento distribuido y el procesamiento en paralelo de tu flujo de trabajo de AA.
Ray en Vertex AI proporciona un entorno administrado para ejecutar aplicaciones distribuidas con el framework de Ray, lo que ofrece escalabilidad y integración con servicios de Google Cloud .
Para obtener más información sobre Ray en Vertex AI, consulta Descripción general de Ray en Vertex AI.