Google Vertex AI Prediction : Distribuzione scalabile di modelli ML
Google Vertex AI Prediction: in sintesi
Google Vertex AI Prediction è il componente di serving della piattaforma Vertex AI di Google Cloud, pensato per distribuire ed eseguire modelli di machine learning sia in tempo reale (online prediction) sia in modalità batch (batch prediction). È rivolto a data scientist e ML engineer che lavorano con framework come TensorFlow, PyTorch, XGBoost e scikit-learn.
La piattaforma consente un deployment rapido con scalabilità automatica, supporto per ambienti personalizzati e integrazione diretta con altri servizi di Google Cloud. È progettata per semplificare le operazioni ML in ambienti di produzione.
Quali sono le funzionalità principali di Google Vertex AI Prediction?
Predizioni online per inferenza in tempo reale
Consente di ricevere risposte immediate dai modelli distribuiti su endpoint gestiti.
Adatto a casi d’uso a bassa latenza come rilevamento frodi o raccomandazioni.
Autoscaling automatico in base al carico delle richieste.
Supporta la distribuzione di più modelli sullo stesso endpoint.
Predizione batch per grandi volumi di dati
Permette l'elaborazione asincrona di dataset di grandi dimensioni.
Accesso diretto a dati su Cloud Storage o BigQuery.
Esecuzione distribuita per ottimizzare i tempi di elaborazione.
Ideale per scoring periodico, analisi retrospettive o etichettatura dati.
Supporto per più framework e container personalizzati
Offre grande flessibilità nella scelta dell’ambiente di esecuzione.
Contenitori preconfigurati per TensorFlow, PyTorch, XGBoost, scikit-learn.
Possibilità di utilizzare container personalizzati con librerie e runtime su misura.
Adatto a flussi di lavoro ML complessi o altamente personalizzati.
Gestione automatica delle risorse e supporto GPU
Ottimizza le risorse computazionali in base alla domanda.
Scalabilità dinamica del numero di repliche attive.
Configurazione di tipi di macchina, incluse opzioni con GPU.
Controllo di limiti minimi e massimi per bilanciare costi e prestazioni.
Monitoraggio e versionamento integrati
Strumenti integrati per controllare e gestire i modelli in produzione.
Logging delle richieste di predizione tramite Cloud Logging.
Versionamento dei modelli per test, rollback e deployment paralleli.
Metriche operative disponibili tramite Cloud Monitoring.
Perché scegliere Google Vertex AI Prediction?
Un’unica piattaforma per predizioni online e batch.
Compatibilità con container personalizzati e più framework ML.
Scalabilità automatica e configurabilità hardware per prestazioni ottimali.
Integrazione completa con l’ecosistema Google Cloud.
Strumenti professionali per monitoraggio, logging e gestione dei modelli.
Google Vertex AI Prediction: I prezzi
Standard
Prezzi
su domanda
Alternative clienti a Google Vertex AI Prediction
Ottimizza l'inferenza dei modelli ML con supporto per versioning, gestione delle dipendenze e scalabilità, garantendo alte prestazioni e bassa latenza.
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TensorFlow Serving è una soluzione potente per distribuire modelli di machine learning in produzione. Offre funzionalità avanzate come il versioning dei modelli, che consente di gestire più versioni simultaneamente. La gestione delle dipendenze è semplificata, facilitando l'integrazione con altre applicazioni. Inoltre, la scalabilità è garantita, rendendolo adatto a carichi di lavoro variabili. Grazie a queste funzionalità, è possibile ottenere prestazioni elevate e una bassa latenza nell'inferenza dei modelli.
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Piattaforma avanzata per la gestione e l'hosting dei modelli di machine learning, con supporto per il deployment su larga scala e un'interfaccia intuitiva.
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TorchServe è una soluzione altamente performante per il deployment di modelli di machine learning. Offre funzionalità come il caricamento rapido dei modelli, la gestione automatizzata delle versioni e la scalabilità orizzontale, permettendo alle aziende di servire migliaia di richieste simultaneamente. Con un'interfaccia user-friendly, facilita l'integrazione con applicazioni esistenti e fornisce strumenti per monitorare le prestazioni dei modelli in tempo reale.
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Piattaforma versatile per l'hosting e l'erogazione di modelli, supporta deployment rapidi e scalabilità automatica per un'interazione ottimale con i dati.
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KServe è una piattaforma versatile progettata per l'hosting e l'erogazione di modelli di machine learning. Consente deployment rapidi, garantendo scalabilità automatica per gestire carichi variabili. La sua interfaccia intuitiva facilita l'integrazione con diversi framework, mentre la gestione centralizzata permette di monitorare le performance dei modelli e ottimizzarne l'utilizzo in tempo reale, rendendola una scelta ideale per le aziende che desiderano potenziare le proprie strategie basate sui dati.
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