인공지능과 기계 학습의 역동적인 세계에서 Google Cloud는 Vertex AI라는 주요 서비스를 통해 두각을 나타내고 있습니다. 이 플랫폼은 AI 모델의 개발, 배포 및 유지 관리를 간소화합니다. Vertex AI는 기업이 AI를 활용하여 운영을 최적화할 수 있도록 하는 포괄적인 도구 세트를 통합하여 이 복잡한 기술에 대한 접근성을 높이고 있습니다.
Vertex AI는 기업의 AI 여정을 개발 단계부터 모델의 배포 및 관리 단계까지 쉽게 할 수 있도록 돕는 종합 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다. Google Cloud는 기계 학습에 대한 깊은 기술적 전문 지식 없이도 AI를 프로세스에 통합하려는 기업의 증가하는 요구를 충족시키기 위해 이 플랫폼을 설계했습니다.
Vertex AI의 강점 중 하나는 단일 플랫폼에서 기계 학습을 통합할 수 있는 능력입니다. Google에 따르면, 이 플랫폼은 대규모 모델을 훈련하고 배포할 수 있으며 개발 시간을 80%까지 단축시킵니다. 이 플랫폼은 Google의 Gemini 모델과 같은 시장에서 가장 발전된 언어 모델을 포함한 다양한 모델을 지원하며, 다중 모드 및 고급 텍스트 생성 기능을 제공합니다.
Vertex AI는 또한 유연성을 자랑하며, 사전 훈련된 모델을 사용할 수 있을 뿐만 아니라 자동화된 기계 학습 도구(Automated Machine Learning, AutoML)를 통해 맞춤형 모델을 개발할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 AI에 대한 접근을 민주화하여 AI의 복잡성에 익숙하지 않은 기업을 포함하여 모든 규모의 기업이 접근할 수 있도록 합니다.
이 플랫폼은 최근 Anthropic, Mistral AI 등과 같은 대기업의 모델을 통합하여 AI 생태계 내에서의 긴밀한 협력을 반영하고 있습니다. 예를 들어, Mistral AI는 자사의 모델을 Vertex AI에 통합하여 기업이 손쉽고 안전하게 맞춤화를 할 수 있도록 했습니다. 다양한 오픈 소스 및 독점 모델을 지원할 수 있는 이 능력은 Vertex AI를 유연하고 적응 가능한 플랫폼으로 강화합니다.
AI가 디지털 전환의 주요 촉매제가 되는 상황에서, Vertex AI는 AI를 원활하고 효율적으로 통합하려는 기업을 위한 중심 기둥으로 자리매김하고 있습니다. 이 플랫폼은 Google Cloud의 데이터 보안 및 프라이버시 표준을 준수하면서도 고급 솔루션을 제공하려는 더 넓은 약속의 일환으로 자리잡고 있으며, 금융, 건강 및 공공 부문과 같은 규제가 엄격한 분야에 필수적입니다.
Google Cloud는 시장 점유율 면에서 AWS와 Microsoft Azure에 뒤처져 있지만, AI와 데이터 중심의 전략을 통해 주목할 만한 성장을 이루었으며, Carrefour와 Renault와 같은 주요 기업을 끌어들이는 Vertex AI와 같은 솔루션으로 강화되었습니다.
Vertex AI는 최근 Anthropic의 Claude 시리즈와 같은 새로운 기능과 모델을 통합하여 코딩 및 추론의 고급 기능을 제공합니다. 또한, Google Cloud는 Vertex AI의 다른 클라우드 서비스와의 상호 운용성을 개선하여 기업의 기존 기술 생태계에 쉽게 통합할 수 있도록 했습니다.
더 나아가, Google Cloud는 리테일과 같은 특정 산업을 위한 새로운 생성 AI 솔루션을 도입하여, Vertex AI가 산업의 다양한 요구에 적응할 수 있는 능력을 보여주고 있습니다. 이러한 혁신은 고객 맞춤형 경험을 제공하고 기업의 운영 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
결론적으로, Google Cloud의 Vertex AI는 AI의 잠재력을 활용하려는 기업을 위한 강력하고 통합된 솔루션으로 자리잡고 있습니다. 유연성, 강력함 및 접근성을 결합한 Vertex AI는 다양한 산업에서 AI 발전에 중요한 역할을 계속 수행하고 있으며, 이를 통해 Google Cloud의 글로벌 기술 생태계에서의 위치를 공고히 하고 있습니다.
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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