Ứng Dụng Google Cloud Vertex AI Experiments Vào Lĩnh Vực Game

Ứng Dụng Google Cloud Vertex AI Experiments Vào Lĩnh Vực Game

Trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML – Machine Learning) đã được chứng minh là một công nghệ đầy hứa hẹn trong những năm gần đây. Nó được ứng dụng tới hầu hết các lĩnh vực và đặc biệt là trong lĩnh vực games và robots. Chính vì lý do đó, hãy cùng Cloud Ace tìm hiểu lý do vì sao phải thử ngiệm ML trong các trò chơi, tính năng mới của Vertex AI mà Google Cloud vừa cho ra mắt và tầm quan trọng của nó qua bài viết dưới đây.

Việc theo dõi tất cả các lần chạy rất dễ dẫn đến miss thông tin, không xác định được yếu tố nào nên sử dụng, yếu tố nào không.
Khó khăn trong việc chia sẻ dữ liệu giữa các đội nhóm khi doanh nghiệp tăng quy mô.
Tốn thời gian khi thu thập data. Các phương pháp thủ công dễ dẫn đến các thông tin được thu thập không đồng nhất, không đầy đủ, khó rút kinh nghiệm.

Vertex AI Experiments là dịch vụ theo dõi hiệu quả tất cả các thử nghiệm ML của doanh nghiệm ở cùng một nơi. Các thử nghiệm được theo dõi trong Vertex AI Experiment bao gồm một tập hợp các lần chạy.

Trên thực tế, Vertex AI Experiments phối hợp với các sản phẩm khác trong bộ Vertex AI lớn hơn để theo dõi tốt hơn các yếu tố trong các lần chạy khác nhau của bạn. Các công cụ được sử dụng là Workbench , Pipelines , Experiments và ML Metadata .

Các lần chạy thử nghiệm được theo dõi trong Vertex AI. Các thử nghiệm là một giá trị gia tăng và không phát sinh thêm phí. Người dùng chỉ bị tính phí đối với các tài nguyên được sử dụng trong quá trình thử nghiệm như mô tả trong Định giá AI của Vertex .

Ngoài ra, miễn là doanh nghiệp đã bật các API có liên quan, chẳng hạn như Compute Engine API, Vertex AI API, và Notebooks API, thì doanh nghiệp đã có thể bắt đầu theo dõi cũng như so sánh các lần chạy trong thử nghiệm của mình.

Nếu là người dùng mới sử dụng Google Cloud, hãy tạo một tài khoản để đánh giá hiệu quả hoạt động của các sản phẩm trong các tình huống thực tế. Người dùng mới cũng nhận được 300$ credit miễn phí để chạy, thử nghiệm và triển khai khối lượng công việc.
Trong Google Cloud Console dashboard, trên trang bộ chọn dự án, hãy chọn hoặc tạo một dự án Google Cloud.
Đảm bảo thanh toán được bật cho Cloud Project.
Cài đặt Vertex AI SDK cho Python client library.
Kiểm tra sự tồn tại của Metadata Store default trong dự án bằng cách truy cập vào Metadata page trong Google Cloud console.

Nếu Metadata Store default không tồn tại, thì nó sẽ được tạo khi doanh nghiệp chạy PipelineJob đầu tiên hoặc tạo thử nghiệm đầu tiên trong Vertex AI SDK cho Python.

Cloud Ace

Google Cloud Managed Service Provider