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Visão geral

O Model Garden na Vertex AI oferece um local único para pesquisar, descobrir e interagir com diversos modelos do Google e dos parceiros do Google. O Model Garden está disponível na Vertex AI e pode ser acessado do console do Google Cloud.

Este laboratório apresenta um caso de uso para você conhecer o Model Garden e usar o Vertex AI Studio para criar e fazer testes usando comandos.

Objetivos

Neste laboratório, você vai:

• Usar o Model Garden na Vertex AI para encontrar o modelo apropriado para seu caso de uso.
• Conhecer os tipos de modelos da Vertex AI no Model Garden.

Caso de uso

Você trabalha para uma imobiliária como analista de marketing. Sua empresa quer usar modelos de linguagem grandes (LLMs) para retornar breves descrições de texto de casas que despertaram o interesse, além de informações sobre hipoteca.

Sua tarefa é criar comandos que vão resumir o texto de longas descrições residenciais no seu site imobiliário. As descrições das casas são armazenadas em um arquivo em um bucket do Google Cloud Storage.

Comece usando o Model Garden e explore modelos prontos para economizar tempo e implementar uma solução o mais rápido possível.

Vertex AI

A Vertex AI é uma plataforma de inteligência artificial unificada do Google Cloud. Ela é usada para gerenciar projetos de IA generativa e machine learning.

Model Garden

O Model Garden na Vertex AI é um conjunto de modelos de machine learning pré-treinados e ferramentas desenvolvidas para simplificar o processo de criação e implantação de modelos de ML.

Esses modelos podem ter diversos tipos e tamanhos. O Model Garden oferece modelos próprios, como modelos multimodais do Google em visão, caixa de diálogo, geração e preenchimento de código ou uma ampla variedade de modelos de código aberto prontos para empresas.

O Model Garden também fornece uma variedade de ferramentas para ajudar você a usar esses modelos, incluindo:

• Cards de modelo: os cards apresentam informações detalhadas sobre cada modelo, incluindo dados de acurácia, desempenho e treinamento.
• Design de comandos: com esse recurso, é possível interagir com um modelo usando uma interface simples, além de personalizar o modelo com seus próprios dados.

Um dos modelos disponíveis no Model Garden é a API Cloud Natural Language. Com essa API, é possível extrair entidades do texto, fazer análises sintáticas e de sentimento e classificar o conteúdo em categorias.

Vertex AI Studio

O Vertex AI Studio é uma ferramenta do console do Google Cloud para a prototipagem e testagem rápidas de modelos de IA generativa. É possível testar amostras de comandos, criar seus próprios comandos e personalizar modelos de fundação para lidar com tarefas que atendam às necessidades do seu aplicativo. Você pode fazer o seguinte:

• Testar modelos usando amostras de comandos.
• Criar e salvar seus próprios comandos.
• Ajustar um modelo de fundação
• Converter voz e texto.

Configuração e requisitos

Antes de clicar no botão Start Lab

Leia estas instruções. Os laboratórios são cronometrados e não podem ser pausados. O timer é iniciado quando você clica em Começar o laboratório e mostra por quanto tempo os recursos do Google Cloud vão ficar disponíveis.

Este laboratório prático permite que você realize as atividades em um ambiente real de nuvem, não em uma simulação ou demonstração. Você vai receber novas credenciais temporárias para fazer login e acessar o Google Cloud durante o laboratório.

Confira os requisitos para concluir o laboratório:

• Acesso a um navegador de Internet padrão (recomendamos o Chrome).

Observação: para executar este laboratório, use o modo de navegação anônima ou uma janela anônima do navegador. Isso evita conflitos entre sua conta pessoal e a conta de estudante, o que poderia causar cobranças extras na sua conta pessoal.

• Tempo para concluir o laboratório---não se esqueça: depois de começar, não será possível pausar o laboratório.

Observação: não use seu projeto ou conta do Google Cloud neste laboratório para evitar cobranças extras na sua conta.

Como iniciar seu laboratório e fazer login no console do Google Cloud

1. Clique no botão Começar o laboratório. Se for preciso pagar, você verá um pop-up para selecionar a forma de pagamento. No painel Detalhes do laboratório à esquerda, você vai encontrar o seguinte:

   • O botão Abrir console do Google Cloud
   • O tempo restante
   • As credenciais temporárias que você vai usar neste laboratório
   • Outras informações, se forem necessárias

2. Se você estiver usando o navegador Chrome, clique em Abrir console do Google Cloud ou clique com o botão direito do mouse e selecione Abrir link em uma janela anônima.

   O laboratório ativa os recursos e depois abre a página Fazer login em outra guia.

   Dica: coloque as guias em janelas separadas lado a lado.

   Observação: se aparecer a caixa de diálogo Escolher uma conta, clique em Usar outra conta.

3. Se necessário, copie o Nome de usuário abaixo e cole na caixa de diálogo Fazer login.

   {{{user_0.username | "Nome de usuário"}}}

   Você também encontra o Nome de usuário no painel Detalhes do laboratório.

4. Clique em Seguinte.

5. Copie a Senha abaixo e cole na caixa de diálogo de boas-vindas.

   {{{user_0.password | "Senha"}}}

   Você também encontra a Senha no painel Detalhes do laboratório.

6. Clique em Seguinte.

   Importante: você precisa usar as credenciais fornecidas no laboratório, e não as da sua conta do Google Cloud. Observação: se você usar sua própria conta do Google Cloud neste laboratório, é possível que receba cobranças adicionais.

7. Acesse as próximas páginas:

   • Aceite os Termos e Condições.
   • Não adicione opções de recuperação nem autenticação de dois fatores (porque essa é uma conta temporária).
   • Não se inscreva em testes gratuitos.

Depois de alguns instantes, o console do Google Cloud será aberto nesta guia.

Observação: clique em Menu de navegação no canto superior esquerdo para acessar uma lista de produtos e serviços do Google Cloud.

Ativar APIs

1. No console do Google Cloud, acesse o Menu de navegação (), clique em Mais produtos e selecione Vertex AI na seção Inteligência artificial.

2. No painel da Vertex AI, clique em Ativar todas as APIs recomendadas.

Tarefa 1: conhecer o Model Garden

Para conferir a lista dos modelos com base em código aberto ajustáveis e específicos de tarefa disponíveis e da Vertex AI, acesse o Model Garden.

• No painel da Vertex AI, selecione Ferramentas no lado esquerdo e clique em Model Garden.

As categorias de modelo disponíveis no Model Garden são as seguintes:

Categoria	Descrição
Modelos de fundação	São grandes modelos pré-treinados multitarefa que podem ser ajustados ou personalizados para tarefas específicas usando o AI Studio, a API Vertex AI e o SDK da Vertex AI para Python.
Modelos ajustáveis	Modelos que podem ser ajustados com um notebook ou pipeline personalizado.
Soluções específicas para tarefas	A maioria desses modelos pré-criados está pronta para uso. Muitos podem ser personalizados usando seus próprios dados.

Os cards de modelo estão listados na página Model Garden da Vertex AI. Conheça um card de modelo de cada categoria. Por exemplo, é possível usar o modelo de tarefa de análise de sentimento, que inspeciona o texto fornecido e identifica a opinião emocional predominante no texto. Isso seria útil para analisar o sentimento das avaliações do Google que sua imobiliária recebe para acompanhar a satisfação dos seus clientes.

Modelos no AI Studio

1. No painel da Vertex AI, selecione Ferramentas no lado esquerdo e clique em Model Garden para voltar à página principal dessa plataforma.
2. Na seção Modelos de fundação, clique em Mostrar tudo e, em seguida, no link Ver detalhes no card de modelo PaLM 2 Text Bison.

A página de detalhes oferece informações gerais do modelo PaLM 2 para texto, incluindo uma descrição do que ele é, uma introdução aos possíveis casos de uso e a documentação do modelo.

Encontre o botão Abrir design de comandos, que abre a interface de linguagem do AI Studio para você interagir com o modelo e usá-lo para fazer testes. O AI Studio é um recurso da Vertex AI que torna as tarefas de escrever e ajustar comandos para gerar texto, chats e código intuitivas e simples.

3. Clique em Abrir design de comandos para abrir o PaLM2 para texto na interface de linguagem do AI Studio.

Agora é possível usar esse modelo para verificar como ele responde aos comandos.

Teste a tarefa concluída

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.

Conheça o Model Garden.

Tarefa 2: conhecer os tipos de modelo

O Model Garden é um lugar único para descobrir e interagir com modelos de fundação e modelos conhecidos de código aberto. Há vários modelos prontos para empresas que você pode usar, e o Model Garden permite que você escolha a opção certa para seu caso de uso, experiência em ML e orçamento.

Com essa plataforma, é possível usar uma variedade de fluxos de trabalho, incluindo:

• Usar um modelo diretamente como API.
• Ajustar o modelo no AI Studio.
• Usar o modelo diretamente em um notebook Jupyter com o Vertex AI Workbench.
• Implantar pipelines de treinamento de modelos.

Neste laboratório, você vai analisar alguns desses fluxos de trabalho.

Modelos em um notebook Jupyter

1. No painel Ferramentas à esquerda, clique em Model Garden para voltar à página do Model Garden da Vertex AI.
2. Na parte de baixo da seção Modelos de fundação, clique em Mostrar tudo para abrir a lista completa.

Vários tipos de grupos de modelos vão aparecer no painel esquerdo, o que permite filtrar os modelos que atendem às suas necessidades específicas. Confira apenas os modelos relacionados à visão e detecção:

3. Em Modalidades, clique em Visão.
4. Em Tarefas, clique em Detecção.

Perceba que agora há apenas alguns modelos listados na seção "Modelos de fundação". Owl ViT é um modelo de detecção de objetos condicionado por texto e de disparo zero que pode consultar uma imagem com uma ou várias consultas de texto.

5. Clique no link Ver detalhes no card de modelo Owl ViT.

Na página OWL-ViT da Vertex AI, há um link para Abrir notebook do JupyterLab.

6. Clique em Abrir notebook para abrir o Colab do Owl ViT em uma nova guia.

É possível revisar o bloco do Colab, mas não é necessário executá-lo.

Esse bloco do Colab demonstra como implantar o modelo OWL-ViT pré-treinado na Vertex AI para fazer previsões on-line.

Para saber mais sobre os blocos do Colab, acesse a página inicial do Google Colaboratory.

7. Feche a guia do bloco do Colab para retornar à aba do console do Cloud.

O Model Garden na Vertex AI oferece uma maneira fácil de ajustar os modelos que você quer.

Modelos como parte de pipelines de treinamento de modelos:

1. No painel Ferramentas à esquerda, clique em Model Garden para voltar à página do Model Garden da Vertex AI.

2. Limpe as seleções de filtro em Modalidades e Tarefas, caso ainda não tenha feito isso.

3. Digite "bert" na barra de pesquisa Pesquisar modelos e selecione o modelo BERT na lista.

   Observação: dependendo da largura do navegador, talvez você tenha que clicar em Mostrar tudo ou expandir a janela para que o card de modelo BERT apareça.

4. Clique no link Ver detalhes do modelo BERT se necessário.

5. Selecione Ajustar para abrir o pipeline da Vertex AI bert-fine-tuning.

Analise sem executar o pipeline.

Clique em Verificar meu progresso para conferir a tarefa realizada.

Conheça os tipos de modelo.

Isso abre um modelo predefinido que pode ser usado para ajustar e implantar o modelo. É possível conferir vários componentes do pipeline que o modelo predefinido pode executar.

No seu ambiente de produção, clique em Criar pipeline, preencha ou confirme as informações necessárias e clique em Enviar. Assim, o pipeline é implantado sem que você precise escrever o código.

Parabéns!

Você usou o Model Garden e o AI Studio para criar e testar comandos em vários casos de uso da IA generativa. Além disso, também conheceu a interface do AI Studio.

Próximas etapas / Saiba mais

• Vídeo das primeiras etapas com a Vertex AI
• Para aprender a terminologia, consulte o glossário de machine learning
• Confira a documentação oficial do Vertex AI Studio.
• Saiba mais sobre o Model Garden na Vertex AI:
  • Site do Model Garden na Vertex AI
  • Documentação do Model Garden
  • Blog AI & Machine Learning (role para baixo para acessar a postagem do blog do Model Garden)

Treinamento e certificação do Google Cloud

Esses treinamentos ajudam você a aproveitar as tecnologias do Google Cloud ao máximo. Nossas aulas incluem habilidades técnicas e práticas recomendadas para ajudar você a alcançar rapidamente o nível esperado e continuar sua jornada de aprendizado. Oferecemos treinamentos que vão do nível básico ao avançado, com opções de aulas virtuais, sob demanda e por meio de transmissões ao vivo para que você possa encaixá-las na correria do seu dia a dia. As certificações validam sua experiência e comprovam suas habilidades com as tecnologias do Google Cloud.

Manual atualizado em 5 de março de 2024

Laboratório testado em 5 de março de 2024

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