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AI Tool
Desbloqueie o Poder das Previsões em Lote Escaláveis
Processar grandes conjuntos de dados de forma eficiente com as Previsões em Lote do Vertex AI do Google Cloud, onde custo e desempenho se encontram.
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1Economize até 50% com inferência em lote econômica para tarefas que não são sensíveis ao tempo.
2Integre-se perfeitamente com o BigQuery e o Cloud Storage para fluxos de trabalho otimizados.
3Suporte para uma ampla variedade de modelos, incluindo Llama, Qwen e OpenAI gpt-oss.
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overview
O que são Previsões em Lote do Vertex AI?
O Vertex AI Batch Predictions é uma ferramenta poderosa projetada para permitir inferência assíncrona em larga escala para seus modelos de aprendizado de máquina. Ideal para empresas que necessitam de um processamento econômico, sem a urgência de resultados em tempo real.
- 1Utilize modelos de IA treinados sob medida e generativos.
- 2Projetado especialmente para cientistas de dados e engenheiros de aprendizado de máquina.
- 3Otimizados para tarefas críticas de negócios, como segmentação de clientes.
features
Características Principais
O Vertex AI Batch Predictions inclui uma variedade de recursos para melhorar o desempenho e a flexibilidade em suas tarefas preditivas. Personalize seus trabalhos em lote de acordo com suas necessidades exclusivas.
- 1Tamanho de lote configurável e especificações da máquina.
- 2Apoio a aceleradoras para impulsionar o desempenho.
- 3Gerencie formatos de saída através do console do Google Cloud ou da API.
use cases
Casos de Uso Ideais
Seja para analisar dados de clientes ou gerar conteúdo em grande escala, o Vertex AI Batch Predictions é adaptado para atender a diversas necessidades empresariais. Descubra como ele pode transformar seus fluxos de trabalho.
- 1Análises periódicas e pontuação de leads.
- 2Análise de churn e geração de conteúdo em massa.
- 3Classificação de documentos e anotação de dados offline.
❓
Frequently Asked Questions
+Como as Previsões em Lote do Vertex AI diferem das previsões em tempo real?
O Vertex AI Batch Predictions prioriza a economia de custos em vez de resultados imediatos, tornando-se ideal para tarefas que não exigem feedback instantâneo.
+Quais tipos de fontes de dados posso integrar com previsões em lote?
Você pode usar o BigQuery ou o Cloud Storage como fontes de entrada e saída, aprimorando a integração com seus fluxos de trabalho de dados existentes.
+O Vertex AI Batch Predictions é adequado para conjuntos de dados grandes?
Sim, foi projetado para o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados, ao mesmo tempo em que oferece uma orquestração e gestão de recursos aprimoradas.