- vừa được xem lúc

Sử dụng Vertex AI để quản lý và cải thiện hiệu suất hoạt động

0 0 3

Người đăng: Nam Doan

Theo Viblo Asia

Chào các bạn,tụi mình là unom và huytrao Trong quá trình tìm hiểu và luyện tập các công nghệ và làm các đồ án lớn thì chúng mình đã có những kiến thức cũng như học được các công nghệ mới. Hôm nay chúng mình muốn chia sẻ cho các bạn về một công nghệ khá hay của Google Cloud Platform và cũng có thể các bạn đã biết đó chính là Vertex AI.

Vertex AI là gì?

Vertex AI là một nền tảng máy học (ML) toàn diện được cung cấp bởi Google Cloud, giúp các doanh nghiệp xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình ML một cách hiệu quả, tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến và giải quyết các vấn đề phức tạp một cách nhanh chóng và dễ dàng.

Một số tính năng của Vertex AI:

  • AutoML: Tạo mô hình AI tự động từ dữ liệu đầu vào mà không cần kiến thức chuyên sâu về machine learning.
  • Xây dựng và huấn luyện mô hình: Tích hợp các framework như TensorFlow, PyTorch và scikit-learn để xây dựng và tinh chỉnh mô hình máy học và được tăng tốc bằng GPU và TPU mạnh mẽ.\
  • Tích hợp với Google Cloud: Tương tác và tích hợp với các dịch vụ khác của Google Cloud như BigQuery, Dataflow và Kubeflow.
  • Nhưng trong bài viết này chúng mình muốn đề cập sâu đến chức năng Batch notebooks trên công nghệ này.
  • Trên nền tảng Vertex AI, bạn có thể tạo nhiều notebook để chạy một lần (batch notebooks) một cách dễ dàng. Vertex AI cho phép bạn thực thi các tác vụ và quá trình tính toán phức tạp trên dữ liệu lớn một cách tự động và song song.
  • Các bước cơ bản để batch notebooks trên Vertex AI:

-----B1:Bạn có thể tạo mới các notebook trong giao diện người dùng hoặc thông qua API của Vertex AI, code hoặc tải notebook từ máy tính cục bộ lên Vertex AI.

-----B2:Batch notebooks sử dụng khả năng phân phối tính toán của Vertex AI để thực thi các tác vụ một cách song song trên nhiều nguồn lực tính toán. Điều này giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thời gian thực hiện các tác vụ trên dữ liệu lớn.

-----B3:Vertex AI còn cho phép bạn quản lý được các engine. Bạn có thể xác định số lượng và loại máy tính để chạy song song các notebook, tùy chỉnh cấu hình và điều chỉnh các tài nguyên một cách linh hoạt để đáp ứng yêu cầu của công việc.

-----B4:Có thể quan sát được kết quả một cách trực quan hơn dễ dàng hơn, truy cập các tệp tin, ghi lại kết quả và lưu trữ các bản ghi kết quả để xem lại sau này.

Bài viết của chúng mình hơi ngắn mục đích là để chia sẻ và giới thiệu đến mọi người công nghệ mới để cùng nhau phát triển, nếu có gì sai sót mong mọi người có thể đưa ra những nhận xét góp ý. Cảm ơn mọi người!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Thao tác với File trong Python

Python cung cấp các chức năng cơ bản và phương thức cần thiết để thao tác các file. Bài viết này tôi xin giới thiệu những thao tác cơ bản nhất với file trong Python.

0 0 52

- vừa được xem lúc

Tập tành crawl dữ liệu với Scrapy Framework

Lời mở đầu. Chào mọi người, mấy hôm nay mình có tìm hiểu được 1 chút về Scrapy nên muốn viết vài dòng để xem mình đã học được những gì và làm 1 demo nho nhỏ.

0 0 153

- vừa được xem lúc

Sử dụng Misoca API (oauth2) với Python

Với bài viết này giúp chúng ta có thể nắm được. ・Tìm hiểu cách xử lý API misoca bằng Python.

0 0 39

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 3)

Tiếp tục phần 2 của series Pandas DataFrame nào. Let's go!!. Ở phần trước, các bạn đã biết được cách lấy dữ liệu một row hoặc column trong Pandas DataFame rồi phải không nào. 6 Hoc.

0 0 51

- vừa được xem lúc

Lập trình socket bằng Python

Socket là gì. Một chức năng khác của socket là giúp các tầng TCP hoặc TCP Layer định danh ứng dụng mà dữ liệu sẽ được gửi tới thông qua sự ràng buộc với một cổng port (thể hiện là một con số cụ thể), từ đó tiến hành kết nối giữa client và server.

0 0 59

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 2)

Nào, chúng ta cùng đến với phần 2 của series Pandas DataFrame. Truy xuất Labels và Data. Bạn đã biết cách khởi tạo 1 DataFrame của mình, và giờ bạn có thể truy xuất thông tin từ đó. Với Pandas, bạn có thể thực hiện các thao tác sau:.

0 0 82