Trong một động thái nhằm đơn giản hóa việc triển khai thị giác máy tính, Google đã tiết lộ giải pháp no-code của mình, Vertex AI Vision. Nền tảng thu hẹp khoảng cách giữa các nguồn luồng video, mô hình máy học và kho dữ liệu, cho phép người dùng trích xuất thông tin chi tiết có giá trị mà không cần kỹ thuật phức tạp.
Việc phát triển các ứng dụng AI tầm nhìn trước đây rất khó khăn và tốn kém, với các tổ chức cần các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học để tạo ra các quy trình đào tạo và suy luận dựa trên dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh và video. Sự khan hiếm các chuyên gia lành nghề trong lĩnh vực này dẫn đến chi phí cho các doanh nghiệp thậm chí còn cao hơn.
Tuy nhiên, các công ty như Google, Intel, Meta, Microsoft, NVIDIA và OpenAI đã bắt đầu cung cấp các mô hình AI tầm nhìn được đào tạo trước cho công chúng. Các mô hình này, bao gồm nhận diện khuôn mặt, phát hiện cảm xúc, phát hiện tư thế và phát hiện phương tiện, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên tầm nhìn phức tạp. Các ứng dụng thực tế có thể thay đổi từ việc sử dụng camera quan sát và camera IP có sẵn để bảo mật đến tận dụng công nghệ máy học từ các mô hình được đào tạo trước. Thách thức vẫn là hợp lý hóa các quy trình phức tạp cần thiết để kết nối các yếu tố khác nhau này.
Nhận thấy cơ hội này, các nền tảng như Vertex AI Vision loại bỏ sự phức tạp bằng các công cụ dễ sử dụng, no-code hợp nhất các nguồn video, mô hình và công cụ phân tích. Điều này không chỉ tối đa hóa hiệu quả mà còn mở ra cơ hội để tăng tốc áp dụng thị giác máy tính do AI cung cấp trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Vertex AI Vision của Google tích hợp nhiều thành phần để cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch trong khi trích xuất thông tin chi tiết về AI thị giác máy tính. Người dùng có thể làm việc với các mô hình được đào tạo trước trong môi trường hoặc nhập các mô hình tùy chỉnh được đào tạo trên nền tảng Vertex AI. Chìa khóa của Vertex AI Vision là khung vẽ trống trên đó người dùng lắp ráp trực quan đường dẫn suy luận tầm nhìn AI bằng cách sử dụng các yếu tố drag-and-drop. Các trình kết nối có sẵn hỗ trợ các luồng camera/video, một loạt các mô hình chuyên biệt và được đào tạo trước, các mô hình AutoML hoặc Vertex AI được xây dựng tùy chỉnh cũng như các tùy chọn lưu trữ dữ liệu như BigQuery và AI Vision Warehouse.
Các tính năng chính của Vertex AI Vision bao gồm:
- Vertex AI Vision Streams: Một dịch vụ endpoint để nhập các luồng video và hình ảnh từ một mạng phân tán theo địa lý. Google xử lý quy mô và quá trình nhập dữ liệu, cho phép các thiết bị và máy ảnh kết nối dễ dàng.
- Các ứng dụng Vertex AI Vision: Các quy trình phân tích và xử lý đa phương tiện mở rộng, tự động điều chỉnh quy mô được xây dựng bằng nền tảng điều phối không cần máy chủ này.
- Vertex AI Vision Models: Khách hàng có quyền truy cập vào các mô hình tầm nhìn dựng sẵn cho các tác vụ phân tích tiêu chuẩn như đếm số lượng người sử dụng, phát hiện PPE, làm mờ khuôn mặt và nhận dạng sản phẩm bán lẻ. Ngoài ra, người dùng có thể xây dựng và triển khai các mô hình được đào tạo trong nền tảng AI của Vertex.
- Vertex AI Vision Warehouse: Kết hợp khả năng lưu trữ video được quản lý và tìm kiếm của Google, hệ thống lưu trữ đa phương tiện không cần máy chủ tích hợp này có khả năng xử lý hàng petabyte dữ liệu video.
Sau khi tạo trực quan đường ống, việc triển khai rất đơn giản. Các dấu kiểm màu xanh lá cây được hiển thị trong quá trình triển khai cho biết thành công. Sau khi triển khai, Google cung cấp một công cụ dòng lệnh có tên là vaictl để xử lý các nguồn cấp dữ liệu video và hướng chúng đến endpoint Vertex AI Vision thích hợp . Cả luồng đầu vào và đầu ra đều có thể được theo dõi và do AI Vision Warehouse, chúng có thể được truy vấn dựa trên các tiêu chí tìm kiếm cụ thể.
Vertex AI Vision cung cấp một SDK để giao tiếp theo chương trình với kho, trong khi các thư viện hiện có có thể được sử dụng cho các nhà phát triển BigQuery để thực hiện các truy vấn nâng cao dựa trên ANSI SQL. Để cho phép xử lý tùy chỉnh, Google cũng đã tích hợp Chức năng đám mây để thao tác đầu ra và thêm chú thích hoặc siêu dữ liệu bổ sung.
Vertex AI Vision của Google Cloud đã đạt được những bước tiến đáng kể trong việc đơn giản hóa việc triển khai AI tầm nhìn với khả năng tích hợp và môi trường no-code. Sức mạnh thực sự của nền tảng đến từ sự tích hợp liền mạch với các dịch vụ Google Cloud thiết yếu khác, chẳng hạn như BigQuery, Cloud Function và Vertex AI. Để mở khóa hoàn toàn tiềm năng của nền tảng, cần có thêm hỗ trợ để triển khai biên. Các ngành như chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm và ô tô dựa vào các đường ống AI tầm nhìn ở rìa để giảm độ trễ và các yêu cầu tuân thủ. Việc mở rộng hỗ trợ triển khai biên sẽ rất quan trọng cho sự thành công trong tương lai của Vertex AI Vision.
Các công cụ No-code như Vertex AI Vision và Nền tảng AppMaster thúc đẩy khả năng truy cập và trao quyền cho các nhà phát triển ở mọi cấp độ kỹ năng để tạo ra các ứng dụng sáng tạo. Với các nền tảng như AppMaster và Vertex AI Vision, các quy trình phức tạp trước đây đã được sắp xếp hợp lý, mang lại các ứng dụng hiệu suất cao và có thể mở rộng cho các doanh nghiệp trên toàn diện.
