介绍Vertex(4) | ML#Day21

继训练好模型之後，这篇介绍「部署」和「预测」的使用。

Vertex提供非常无脑的一键部署方式，不需要开VM或设定机器规格，甚至网路环境参数都不需要，只要点一下，给它一点时间就部署完成，完成後可以立即使用。

要注意的是一但部署了，不管有没有跑预测，就开始计费，所以在没有要使用的情况下建议先撤下来，这笔费用跟跑预测是分开计算。

说到这里，没错，把参数送到模型做预测是逐笔计费的，当然除了方便之外，Vertex会提供一些监测性的统计，譬如说单位时间内收到request的数量，限制一次预测的上限数量，避免运算速度被拖累，还有错误率的统计，以供後续的调模型调教和检视参考。

除了介面上的直接操作，可以利用rest的方式直接送要预测的数值，所以取得资料的那段程序要摆在哪里有很大弹性，这点十分方便。

另一个方式是用批次预测功能，它的收费方式跟单笔预测不一样，如果是适合批次大量预测的需求可以考虑。

以上简易地介绍完Vertex主要的功能，说真的，介面化的操作方式省去不少时间，如果预算考量可以负担的情况下，可以考虑一下。

Vertex对於像我们这种原本不是做资料科学的团队，提供可靠和方便的工具，透够标准的SOP清楚地让大家知道怎麽作业。

工作好像回归到，发想业务如何结合AI做商业应用，以及专注处理资料的工作，剩下的就交给Vertex，虽然是预设的AutoML模型，至少能够提供出不算差的结果。