AI聊天机器人ChatGPT的问市瞬间让AI人工智能吸引大量的好奇与关注，但AI发展的历史其实非常悠久，而在此领域有着丰富研究与应用经验的Google，也持续推出一系列功能强大的AI与机器学习（Machine Learning，简称：ML）服务，帮助用户创建、训练和部署AI模型，进而应用于各种场景与行业。连续多年荣获Google Cloud合作伙伴奖的Cloud Ace整理了Google Cloud的三大AI与机器学习工具，与集成式AI平台“Vertex AI”的相关介绍，协助企业更快速地入门AI与机器学习领域。
Cloud Ace AI与机器学习解决方案
Google Cloud的三大AI与机器学习工具
首先，Google Cloud上主要的AI人工智能与机器学习服务可分为三大类，分别是：“Pre-built APIs”、“BigQuery ML”和“Vertex AI”，三种服务适用的场景和行业各有不同，大家可依据自身状况进行选择。
（Source：Cloud Ace）
其中Pre-built APIs是Google将其已训练好的模型包装成API，让用户即便没有AI和机器学习的专业知识，也可通过调用API来快速针对需求导入合适的AI服务，例如：Vision AI（图片分析）、Text-to-Speech（语音转换）及Natural Language AI（文本分析）等。BigQuery ML则是以SQL语法实现机器学习的功能，其优点在于SQL专业人员能直接使用现有的SQL工具和技能创建模型。最后Vertex AI为Google开发的一套集成式AI平台，里面包含各种预先训练和自订工具，能加快用户创建、部署及扩展机器学习模型的速度。以下深入介绍Vertex AI的主要特色。
Vertex AI介绍
Vertex AI是Google Cloud上的一套集成多种工具的托管式AI平台。它除了在训练模型方面提供AutoML训练和自定义的训练选项，让用户可依据需求选择，同时也具备多样化的机器学习相关工具，以下简单介绍其中的四样可让模型训练过程更顺利的实用工具。
Vertex AI Workbench Notebook的类型选择
Google Cloud中也提供了用户机器学习IDE（集成开发环境，Integrated Development Environment）Workbench来做机器学习， Workbench是基于Jupyter Notebook的开发环境，可用于整个数据科学的workflow，而Vertex AI Workbench的Jupyter Notebook则可与Vertex AI及其他Google Cloud服务互动使用。另外在Workbench中，用户可依据需求选择使用Managed Notebook或User – Managed Notebook，以下简单说明两者的差异。
（Source：freepik）
其中Managed Notebook是Google托管的环境，因为具备已集成的功能，所以用户可在JupyterLab接口对整个workflow生产环境进行设置和使用。而User – Managed Notebook则是可高度自定义的Deep Learning VM Image Instance，因此非常适合有较大环境自订需求的用户。
虽然机器学习的使用门槛比Pre-built APIs高，但应用灵活度与准确度也相对提升。而通过Vertex AI中的AutoML（应用架构请参考下图），可以更轻易地获得机器学习模型，快速应用AI实现更深入的资料分析。如有任何AI与机器学习的导入需求或疑问，欢迎联系我们，让Cloud Ace的专业架构师协助您应用Google Cloud实践AI与机器学习的应用。
图片识别模型训练 — 架构图（Source：Cloud Ace）
关于Cloud Ace
Cloud Ace为亚洲据点最多的Google Cloud合作伙伴，拥有12项Google专业领域认证与超过400张的专业证照， 集团服务过全球超过500家企业。如有Google Cloud产品导入或定制化项目开发需求，欢迎与我们联系。
（首图来源：Cloud Ace；数据源：Cloud Ace）