在開發者大會Google I/O上，Google正式推出了全託管機器學習平臺，該平臺由一系列原本Google內部所使用的機器學習工具組成，讓企業能夠加速人工智慧模型的部署和維護。
Google提到，現今不少資料科學家們使用拼接的機器學習解決方案，不順暢的開發流程，使得模型開發和實驗受到阻礙，進而減少了模型的產出。為了解決這個問題，Google開發了Vertex AI，該平臺讓用戶可以使用統一的UI和API操作Google雲端服務，以簡化建構、訓練和部署大規模機器學習模型的過程。
透過使用Vertex AI，用戶可以更快地將模型從實驗環境，移轉到生產環境中，並且快速發現模式與異常，進而做出更好的預測和決策。Google提到，Vertex AI僅需要其他機器學習平臺，訓練模型所需程式碼的20％，不只大幅降低開發工作負擔，也使得各種專業知識等級的資料科學家和機器學習工程師，都能擁有機器學習操作（MLOps）的能力，以便在整個開發過程中，有效地建構和管理機器學習專案生命周期。
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Vertex AI包括了原本就用於Google內部的人工智慧工具，包括電腦視覺、語言處理、對話和結構化資料等。該平臺還提供的一系列MLOps工具，包括可提高實驗速度的Vertex Vizie，和用來共享和重用機器學習功能的Vertex Feature Store，還有可以加速生產環境模型部署的Vertex Experiments。而Vertex AI也支援邊緣人工智慧應用，Vertex ML Edge Manager讓用戶可以使用自動化流程和API，在邊緣部署和監控模型。
Vertex Model Monitoring、ML Metadata與Pipelines一系列MLOps工具，則是透過自助模型維護和可重複功能，簡化端到端機器學習工作流程，使得用戶能夠簡單地管理模型。
Google提到，有4成企業在應用機器學習，所遭遇到的主要障礙，是缺乏專業技術人才。Google將Vertex AI打造成，適合各種技能等級用戶使用的的資料科學和機器學習平臺，Vertex AI包含所有機器學習開發的工具，提供管理資料、開發雛形、進行實驗、部署模型、解釋模型，並進行監控等功能，用戶無需接受專業機器學習訓練，就能夠靈活運用這些功能。
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