Puntuación de los precios

Perfil de precios de Vertex AI

A través de Vertex AI Workbench, Vertex AI se integra de forma nativa con BigQuery, Dataproc y Spark. Puedes utilizar BigQuery ML para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery utilizando consultas SQL estándar en herramientas de inteligencia empresarial y hojas de cálculo existentes, o puedes exportar conjuntos de datos desde BigQuery directamente a Vertex AI Workbench y ejecutar tus modelos desde allí. Utiliza el Etiquetado de Datos de Vértice para generar etiquetas de gran precisión para tu colección de datos.

Ubicación de la sede central

Mountain View, California, EE.UU.

Categoría:

Puntos clave

Flujo de trabajo ML de extremo a extremo

Vertex AI permite a los científicos de datos, ingenieros y desarrolladores construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático, todo dentro de una plataforma unificada. Reduce la complejidad de gestionar servicios y herramientas independientes para cada parte del proceso de ML.

Tuberías gestionadas

Con Vertex AI, los usuarios pueden crear y gestionar canalizaciones integrales para automatizar el flujo de trabajo de ML. Estas canalizaciones pueden configurarse para agilizar el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la formación de modelos, la evaluación y el despliegue, todo ello integrándose con herramientas como Kubeflow.

AutoML

Vertex AI proporciona funciones AutoML que permiten a los no expertos entrenar modelos ML de alta calidad. Al automatizar tareas clave como el ajuste de hiperparámetros, la selección de características y la selección de modelos, AutoML permite a los usuarios construir modelos personalizados sin necesidad de amplios conocimientos de codificación.

Resumen del producto

Vertex AI es un conjunto de herramientas y servicios de aprendizaje automático (ML) ofrecido por Google Cloud, cuyo objetivo es agilizar el proceso integral de desarrollo, despliegue y gestión de modelos de aprendizaje automático. Permite a las organizaciones crear, entrenar y desplegar eficientemente modelos de ML a escala, integrándose perfectamente con otros servicios de Google Cloud para obtener una solución integral de IA.

Vertex AI proporciona una serie de funciones y herramientas que cubren todo el ciclo de vida del ML, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta su despliegue y supervisión.

INSIGHTS

Nuestros puntos de vista sobre los precios de Vertex AI

Los nuevos clientes obtienen hasta $300 en créditos gratuitos para probar Vertex AI y otros productos de Google Cloud

Prueba gratuita

La información sobre precios no está disponible públicamente

Modelos de precios disponibles

¿Cuánto cuesta Vertex AI?

Vertex AI no hace públicos sus precios en su sitio web, ya que los costes pueden variar en función de factores como el tamaño de la empresa, los productos seleccionados y los requisitos específicos. Para obtener la información de precios más precisa y personalizada, lo mejor es ponerse en contacto con Vertex AI directamente a través de su sitio web o hablar con un representante de ventas.

Qué opinan los usuarios sobre los precios de Vertex AI

Mukand K.

Lo mejor fue utilizar google cloud run y probarlo para una tarea en tiempo real, es decir, utilizando el enfoque faas, probando el modelo de aprendizaje profundo seq2seq para la tarea de clasificación del fotograma de vídeo en tiempo real. Gcloud run ofrece múltiples parámetros como URL pública y privada para probar la aplicación internamente (en las direcciones IP de gcloud) o externamente (poniendo la aplicación a disposición del público), escalabilidad, aumento de CPU para aumentar la solicitud de los clientes y escalabilidad utilizando un número mínimo y máximo de instancias. Y obtuve resultados en tiempo real para 20 clientes de forma eficiente, precisa y rápida.

Parth S.

Mi experiencia en general ha sido muy buena, ya que me siento muy cómodo utilizándolo porque su interfaz de usuario es muy fácil de usar. Vertex Ai de Google ofrece y es muy flexible de usar, crea y despliega todos los modelos ml muy fcilmente. no es necesario tener experiencia en codificacin, lo que me hace utilizarlo con frecuencia con facilidad en la implementacin y se puede integrar fcilmente con nuestras soluciones.

Sameer C.

Lo mejor de vertex AI es que permite a los desarrolladores de ML integrar fácilmente los servicios de Google en sus proyectos, las API de generación de texto que ofrece Google, entrenar su propio modelo y desplegarlo fácilmente sin complicaciones.

jay m.

Vertex AI es una solución única para las necesidades de MLOps y LLMOps, VertexAI es fácil de usar ya que tiene una interfaz muy sencilla y también las API son bastante fáciles de lo que hace que el flujo de trabajo Kubeflow buena ansuper fácil. vértice ai proporciona solución de extremo a extremo para cualquier tubería MLOps. Es fácil de implementar ya que la biblioteca GCPC tiene muy buena documentación junto con ejemplos. Integrar vertex ai o activar pipeline desde código VS es fácil. El soporte de google es excelente en términos de servicio.

Prajwal N.

Las características más valiosas de la solución son que es bastante flexible, y algunos de los servicios son casi de código bajo, con servicios sin código, por lo que da a los agentes flexibilidad para construir los casos de uso según las necesidades operativas.

Mukand K.

jay m.

Parth S.

Prajwal N.

Sameer C.

Valoración de los precios de Vertex AI

Seguridad y cumplimiento: 4.8/5

Vertex AI de Google Cloud se beneficia de la sólida infraestructura de seguridad y de las funciones de cumplimiento de la plataforma más amplia de Google Cloud. Es compatible con el cifrado de datos, la gestión de identidades y accesos (IAM) y otros mecanismos de seguridad para garantizar la protección y privacidad de tus datos y modelos.

Integración con BigQuery: 4.8/5

Vertex AI se integra con BigQuery, el potente almacén de datos de Google Cloud, permitiendo a los usuarios acceder fácilmente a grandes conjuntos de datos almacenados en BigQuery y entrenar modelos directamente en los datos. Esta integración es útil para entrenar modelos en datos estructurados y no estructurados a escala.

Escalabilidad: 4,8/5

Tanto si trabajas con modelos a pequeña escala como si necesitas entrenar modelos complejos en grandes conjuntos de datos, Vertex AI aprovecha la infraestructura de Google Cloud para proporcionar recursos informáticos flexibles y autoescalables, como GPU y TPU.

Preguntas frecuentes sobre los precios de Vertex AI

¿Qué es AutoML en Vertex AI?

El AutoML de Vertex AI te permite construir modelos de aprendizaje automático personalizados sin necesidad de tener profundos conocimientos en ciencia de datos. El AutoML de Vertex AI automatiza tareas como:

- Preprocesamiento de datos
- Selección del modelo
- Ajuste de hiperparámetros
- Ingeniería de funciones

¿Puedo utilizar modelos de aprendizaje automático personalizados con Vertex AI?

Sí, Vertex AI admite el entrenamiento de modelos personalizados. Puedes utilizar marcos de aprendizaje automático populares como:

- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- scikit-learn
- Keras

¿Cómo gestiona Vertex AI el despliegue de modelos?

Una vez entrenado tu modelo, Vertex AI proporciona herramientas para desplegar fácilmente modelos para predicciones tanto en tiempo real como por lotes. Puedes:

- Despliega modelos en la infraestructura de Google Cloud para autoescalar en función de la demanda.
- Configura predicciones en línea para servir en tiempo real y con baja latencia.
- Utiliza la predicción por lotes para procesar grandes cantidades de datos de forma asíncrona.

¿Puedo automatizar los flujos de trabajo de aprendizaje automático con Vertex AI?

Sí, Vertex AI te permite automatizar flujos de trabajo de principio a fin utilizando Vertex AI Pipelines. Los conductos te permiten orquestar todo el proceso de aprendizaje automático, desde el preprocesamiento de datos hasta el despliegue del modelo, y pueden construirse utilizando conductos Kubeflow. La automatización simplifica tareas recurrentes como el ajuste de hiperparámetros, el reentrenamiento de modelos y el despliegue.