此前的谷歌開發者大會，通常側重於移動和 Web 開發，且基本不會長篇累牘地介紹與 Google Cloud 有關的新聞。然而在今天開幕的 I/O 2021 大會上，這家搜索巨頭卻隆重介紹了 Vertex AI 。作為一個新的託管機器學習平台，其旨在幫助開發者更輕鬆地部署和維護其 AI 模型。
Vertex 這項新服務將向廣大開發者開放
曾於 2016 ~ 2018 年間擔任亞馬遜 AWS SageMaker AI 服務總經理，後於 2019 年加盟谷歌的 Google Cloud AI 平台產品管理總監 Craig Wiley 表示：
企業領域的機器學習應用正面臨著一場危機，作為在該行業從事多年的工作者，如果你看過《哈佛商業評論》或分析師的觀點，就會知道幾乎沒有多少人認為能夠通過這方面的投資獲得較高的價值，而這也是我們必須思變的地方”。
他指出，以谷歌為代表的許多機器學習研究公司，確實有看到這項技術能夠產生怎樣的革命性影響。
但與此同時，大型雲服務提供商推出的數十種相關服務，其中有許多都陷入了死胡同（也包括谷歌自己）。
有鑒於此，Google Cloud 選擇了與 Vertex 合作，以減少相關企業的投資回報時間，確保他們不僅能夠構建模型，還可從正在構建模型中獲得真正的價值。
Vertex 將成為一個非常靈活的平台，使得開發者和數據科學家們能夠跨技能水平而開展快速的模型訓練。
此外與某些競爭對手相比，Vertex 模型訓練所需的代碼量減少了大約 80%，且谷歌能夠在這些模型的整個生命周期內提供幫助。
這項服務還與谷歌的 Vizier 人工智能優化器集成，能夠自動調整機器學習模型中的超參數，從而極大地減少了調整模型所需的時間，並允許工程師更快地開展更多的實驗。
此外 Vertex 提供了一個特徵存儲（Feature Store），可幫助用戶服務、共享和重用機器學習的功能（以及 Vertex 實驗），進而加快模型的選擇與部署。
它由持續監控服務和 Vertex Pipelines 提供支持，後者是 Google Cloud 的 AI 平台管道的馬甲，可幫助團隊管理為模型準備和分析數據的工作流、開展訓練評估、並將至部署到生產環境中。
為了向廣大開發者提供正確的切入點，Vertex 服務還提供了三類接口，分別是一款拖放式工具、面向高級用戶的筆記本、以及 BigQuery ML 。
用戶可藉助後者，在其 BigQuery 數據倉庫中使用標準的 SQL 查詢來創建和執行機器學習模型。
最後，Google Cloud 人工智能與行業解決方案副總裁兼副總經理 Andrew Moore 表示：
在構建 Vertex AI 時，我們遵循着兩大指導 —— 首先是讓數據科學家和工程師擺脫業務流程的束縛，其次是在整個行業範圍內引領轉變，使得每個人都能夠認真對待將 AI，將之從試驗煉獄過渡到全面推向生產環境。
基於上述種種努力，我們認為該平台能夠推動新一代 AI 的認真部署，從而幫助數據科學家和工程師稱能夠開展充實且富有創意的各項工作。