Google Vertex AI Prediction est le composant de déploiement de modèles de la plateforme Vertex AI de Google Cloud. Il permet aux entreprises de servir des modèles d’apprentissage automatique pour des prédictions en temps réel (prédiction en ligne) ou asynchrones (prédiction par lot). Destiné aux ingénieurs ML et aux data scientists, cet outil convient aux organisations utilisant TensorFlow, PyTorch, XGBoost, ou scikit-learn.

Conçu pour réduire la complexité de l’infrastructure, Vertex AI Prediction permet de déployer des modèles rapidement, avec un dimensionnement automatique, et une intégration native avec l’écosystème Google Cloud. Il apporte des avantages en termes de performance, de gestion des ressources, et d’outils de supervision.

Quelles sont les principales fonctionnalités de Google Vertex AI Prediction ?

Prédiction en ligne pour l'inférence en temps réel

La prédiction en ligne permet de servir des modèles ML et d’obtenir des réponses instantanées.

• Adaptée aux cas d’usage nécessitant une faible latence comme la détection de fraude ou la personnalisation.

• Dimensionnement automatique selon le trafic sans configuration manuelle.

• Possibilité de déployer plusieurs modèles sur un même point de terminaison pour optimiser les ressources.

Prédiction par lot pour l'inférence asynchrone à grande échelle

La prédiction par lot est conçue pour traiter des volumes importants de données sans retour immédiat.

• Fonctionne avec les données stockées dans Cloud Storage ou BigQuery.

• Permet une exécution distribuée, ce qui accélère le traitement sur de grands ensembles.

• Utile pour des scénarios comme le scoring de risques, l’enrichissement de données, ou l’analyse périodique.

Compatibilité avec de nombreux frameworks et conteneurs personnalisés

Vertex AI prend en charge divers environnements pour le service de modèles.

• Conteneurs préconfigurés pour TensorFlow, PyTorch, XGBoost, scikit-learn.

• Prise en charge des conteneurs personnalisés avec votre propre code et vos dépendances.

• Flexibilité pour s’adapter à des pipelines ML spécifiques.

Autoscaling et configuration des ressources

Vertex AI Prediction optimise l’utilisation des ressources selon la charge.

• Autoscaling dynamique pour ajuster automatiquement le nombre d’instances.

• Choix du type de machine (CPU, GPU), nombre de réplicas, et limites de ressources par modèle.

• Contrôle précis du rapport coût/performance.

Supervision intégrée et gestion des versions de modèles

Des outils sont fournis pour surveiller et gérer les modèles en production.

• Journalisation des prédictions via Cloud Logging pour l’audit et le debugging.

• Versionnage des modèles permettant les tests A/B, le rollback et le suivi des modifications.

• Intégration avec Cloud Monitoring pour suivre les performances (latence, débit, erreurs).

Pourquoi choisir Google Vertex AI Prediction ?

• Service unifié pour la prédiction en ligne et par lot : simplifie les opérations sur toute la chaîne d’inférence.

• Haute flexibilité avec prise en charge des conteneurs personnalisés : s’adapte à divers workflows ML.

• Optimisation automatique des ressources : gestion intelligente du dimensionnement et du matériel.

• Intégration fluide avec l’écosystème Google Cloud : connexion directe à BigQuery, Cloud Storage, etc.

• Outils de supervision avancés : suivi en temps réel, journalisation, versionnage intégré.