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Vertex AI

在人工智能和机器学习的动态领域中，Google Cloud凭借其旗舰服务Vertex AI脱颖而出，这一平台简化了AI模型的开发、部署和维护。Vertex AI集成了一整套工具，使企业能够利用AI优化其运营，同时确保这种复杂技术的可访问性得到了提高。

Vertex AI概览

Vertex AI作为一个端到端的平台，为企业的AI旅程提供便利，从开发阶段到模型的部署和管理。Google Cloud设计这一平台是为了满足企业日益增长的需求，使其能够在无需深入机器学习技术知识的情况下，将AI整合到其流程中。

专业领域和主要成就

Vertex AI的优势之一在于其能够在单一平台上统一机器学习。根据Google的说法，它可以大规模训练和部署模型，同时将开发时间缩短80%。该平台支持广泛的语言模型，其中包括市场上一些最先进的模型，如Google的Gemini模型，提供多模态和先进的文本生成能力。

Vertex AI还因其灵活性而著称，允许使用预训练模型或通过自动化机器学习工具（AutoML）开发定制模型。这种方法使AI的访问民主化，使各种规模的企业都能使用，无论它们是否熟悉AI的复杂性。

近期贡献和显著项目

该平台最近整合了如Anthropic、Mistral AI等大型企业的模型，反映了在AI生态系统中的密切合作。例如，Mistral AI在Vertex AI上集成了其模型，使企业能够轻松安全地进行定制。这种支持各种开源和专有模型的能力加强了Vertex AI作为一个灵活且可适应平台的地位。

在技术生态系统中的地位

在AI成为数字化转型关键推动力的背景下，Vertex AI被定位为企业寻求流畅高效地整合AI的核心支柱。该平台体现了Google Cloud更广泛的承诺，即在提供先进解决方案的同时，遵循数据安全和隐私标准，这对于金融、医疗和公共部门等受监管行业至关重要。

尽管在市场份额方面仍落后于AWS和Microsoft Azure，Google Cloud凭借其以AI和数据为中心的战略实现了显著增长，得益于像Vertex AI这样的解决方案吸引了Carrefour和Renault等领先企业。

最新发展和新闻

Vertex AI最近通过整合如Anthropic的Claude系列等新功能和模型增强了其能力，这些模型提供了先进的编码和推理能力。此外，Google Cloud提高了Vertex AI与其他云服务的互操作性，从而更容易整合到企业现有的技术生态系统中。

此外，Google Cloud为特定行业如零售业引入了新的生成式AI解决方案，展示了Vertex AI适应行业多样化需求的能力。这些创新旨在提供个性化的客户体验并提高企业的运营效率。

总之，Google Cloud的Vertex AI被定位为希望利用AI潜力的企业的一个强大且集成的解决方案。通过结合灵活性、强大性和可访问性，Vertex AI继续在各个行业的AI发展中发挥关键作用，从而巩固了Google Cloud在全球技术生态系统中的地位。

Vertex AI regroupe les services Google Cloud permettant de créer des modèles de ML dans une interface utilisateur et une API unifiées. Avec Vertex AI, il est désormais possible d'entraîner et de comparer facilement des modèles à l'aide d'AutoML ou de l'entraînement de code personnalisé.
De plus, tous les modèles sont stockés dans un dépôt central de modèles et peuvent désormais être déployés sur les mêmes points de terminaison dans Vertex AI.

L'intégration des fonctionnalités de vision, de vidéo, de traduction et de machine learning en langage naturel à des applications existantes est facilitée, tout autant que le développement de toutes nouvelles applications intelligentes pour un large éventail de cas d'utilisation (traduction et Speech to Text par exemple).

AutoML permet aux développeurs d'entraîner des modèles de haute qualité répondant aux besoins spécifiques de leur entreprise, avec un minimum d'effort et d'expertise en ML. Ils peuvent utiliser un registre géré de manière centralisée pour des ensembles de données de tous types (vision, langage naturel et table).

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