在谷歌I/O大会上，我们宣布了顶点人工智能的全面上市，这是一个可管理的机器学习(ML)平台，允许企业加速部署和维护人工智能(AI)模型。与竞争对手的平台相比，顶点人工智能训练一个模型所需的代码行数减少了近80%1，使所有专业水平的数据科学家和ML工程师能够实施机器学习操作（MLOps），在整个开发周期内有效地建立和管理ML项目。
今天，数据科学家努力应对手动拼凑ML点解决方案的挑战，在模型开发和实验中创造了滞后时间，导致很少有模型能够进入生产。为了应对这些挑战，顶点人工智能在一个统一的用户界面和API下汇集了用于构建ML的谷歌云服务，以简化大规模构建、训练和部署机器学习模型的过程。在这个单一的环境中，客户可以更快地将模型从实验中转移到生产中，更有效地发现模式和异常情况，做出更好的预测和决策，并在面对不断变化的市场动态时通常更加灵活。
通过谷歌几十年来在人工智能方面的创新和战略投资，该公司在如何构建、部署和维护生产中的ML模型方面学到了重要经验。这些见解和工程已被纳入顶点人工智能的基础和设计中，并将不断被谷歌研究院的新创新所充实。现在，通过顶点人工智能，数据科学和ML工程团队第一次可以。
获得谷歌内部使用的人工智能工具包，包括计算机视觉、语言、对话和结构化数据，并由谷歌研究院不断加强。
利用新的MLOps功能，如Vertex Vizier，增加实验的速度，完全管理的Vertex Feature Store，帮助从业者服务、共享和重用ML功能，以及Vertex Experiments，通过更快的模型选择，加速模型部署到生产中。如果您的数据需要留在设备上或现场，Vertex ML Edge Manager可以通过自动化流程和灵活的API在边缘部署和监控模型。
自信地管理模型，通过Vertex Model Monitoring、Vertex ML Metadata和Vertex Pipelines等MLOps工具消除自助式模型维护和重复性的复杂性，以简化端到端的ML工作流程。
"在建立顶点人工智能时，我们有两个指导思想：让数据科学家和工程师走出协调的杂草，并创造一个全行业的转变，使每个人都认真对待将人工智能从试点炼狱中转移到全面生产，"谷歌云副总裁兼云人工智能和行业解决方案总经理Andrew Moore说。"我们对我们在这个平台上的成果感到非常自豪，因为它能够为新一代的人工智能进行认真的部署，这将使数据科学家和工程师能够进行有意义和创造性的工作。"
"希望将人工智能应用于整个企业的企业数据科学从业人员并不是在寻找工具的安排。相反，他们想要的是能够驯服ML生命周期的工具。不幸的是，这不是一个小问题，"Omdia人工智能平台、分析和数据管理首席分析师Bradley Shimmin说。"这需要一个能够统一用户体验的支持性基础设施，将人工智能本身作为一个支持性指导，并将数据置于整个过程的核心位置--同时鼓励灵活采用各种技术。"
ModiFace使用顶点人工智能来革新美容行业
ModiFace是欧莱雅的一部分，是美容行业增强现实和人工智能的全球市场领导者。ModiFace为消费者创造了新的服务，使他们能够实时地试用美容产品，如头发颜色、化妆品和指甲颜色。ModiFace正在使用顶点人工智能平台，为其所有新服务训练人工智能模型。例如，ModiFace的皮肤诊断是在欧莱雅研究与创新的数千张图像上训练的，该公司的专门研究部门。这项服务将欧莱雅的科学研究与ModiFace的人工智能算法相结合，使人们能够获得高度精确的定制护肤程序。
"我们为人们提供身临其境的个性化体验，让他们放心购买，无论是在网络结账时的虚拟试戴，还是帮助了解什么品牌产品适合每个人，"欧莱雅旗下的ModiFace的首席运营官Jeff Houghton说。"随着我们越来越多的用户在家里、在手机上或在任何其他接触点上寻找信息，顶点人工智能使我们能够创造出无比接近于在现实生活中实际试用产品的技术。"
Essence在顶点AI的帮助下为算法时代而生
隶属于WPP的全球数据和测量驱动的媒体机构Essence，正在通过将其数据科学家的工作流程与使用Vertex AI的开发人员进行整合，扩大其数据科学家所做的AI模型的价值。从历史上看，数据科学家创建的人工智能模型一旦创建就不会改变，但随着人类行为和渠道内容的不断变化，这种操作方式也随着数字世界的发展而变化。通过顶点人工智能，开发人员和数据分析师可以定期更新模型，以满足这些快速变化的业务需求。
"在倍捷公司，衡量我们的标准是我们能否跟上客户快速发展的需求，"倍捷公司产品创新高级副总裁Mark Bulling说。"顶点人工智能让我们的数据科学家有能力根据环境的变化快速创建新的模型，同时也让我们的开发人员和数据分析师维护模型，以便于扩展和创新。Vertex AI中的MLOps功能意味着我们可以领先于客户的期望。"
适合所有技能水平的统一的数据科学和ML平台
MLOps生命周期
我们从客户那里听到的最大挑战之一是找到从事机器学习项目的人才。近五分之二公司认为，缺乏技术专长是使用人工智能技术的主要障碍。
顶点人工智能是一个单一的平台，拥有你需要的每一个工具，允许你管理你的数据、原型、实验、部署模型、解释模型，并在生产中监控它们，而不需要正式的ML培训。这意味着你的数据科学家不需要成为ML工程师。 有了顶点人工智能，他们有能力快速行动，但有一个安全网，他们的工作总是能够启动的。 该平台协助进行负责任的部署，并确保你更快地从测试和模型管理转向生产，并最终推动业务成果。
"在Sabre的旅游人工智能技术中，谷歌的顶点人工智能为我们的技术专家提供了快速实验和部署整个旅游生态系统的智能产品所需的工具。这一进展证明了我们团队之间的伙伴关系的力量如何帮助加速Sabre对未来个性化旅行的愿景，"Sabre实验室和产品战略高级副总裁兼总裁Sundar Narasimhan说。
"铁山公司全球数字解决方案创新副总裁Narasimha Goli说："随着铁山公司为我们的客户提供更复杂的技术和数字转型服务，拥有Vertex AI这样的综合平台将使我们能够简化构建和运行ML管道，并为我们的AI/ML团队简化MLOps。
开始使用顶点人工智能
要了解更多关于如何开始使用该平台的信息，请查看我们的GCP上的ML最佳实践，这个从业者指南MLOps白皮书，并报名参加我们6月10日为数据科学家和ML工程师举办的应用ML峰会 。我们迫不及待地想与你合作，应用突破性的机器学习技术来提高你的技能、职业和业务。
为了进一步支持顶点人工智能的起步，埃森哲和德勤已经创建了设计研讨会、价值证明项目和运营试点，以帮助您在该平台上启动和运行。
