Nëse keni hulumtuar mjetet e IA-së dhe keni menduar se ku ndodh magjia e vërtetë nga fillimi në fund - nga përmirësimi i menjëhershëm deri te prodhimi me monitorimin - kjo është ajo për të cilën vazhdoni të dëgjoni. Vertex AI i Google-it bashkon modelet e lojërave, MLO-të, lidhjet e të dhënave dhe kërkimin vektorial në një vend të vetëm, të nivelit të ndërmarrjes. Filloni në mënyrë të shpejtë, pastaj zgjerojeni. Është çuditërisht e rrallë t'i kesh të dyja nën një çati.
Më poshtë është një udhëzues i thjeshtë. Do t'i përgjigjemi pyetjes së thjeshtë - Çfarë është Google Vertex AI? - dhe gjithashtu do t'ju tregojmë se si i përshtatet asaj paketës suaj, çfarë të provoni së pari, si sillen kostot dhe kur alternativat kanë më shumë kuptim. Mblidhuni. Ka shumë gjëra këtu, por rruga është më e thjeshtë nga sa duket. 🙂
Artikuj që mund t'ju pëlqejnë të lexoni pas këtij:
🔗 Çfarë është një trajner i inteligjencës artificiale
Shpjegon se si trajnerët e inteligjencës artificiale i përsosin modelet përmes reagimeve dhe etiketimeve njerëzore.
🔗 Çfarë është arbitrazhi i inteligjencës artificiale: E vërteta pas fjalës së famshme
Zbërthen arbitrazhin e inteligjencës artificiale, modelin e tij të biznesit dhe implikimet në treg.
🔗 Çfarë është inteligjenca artificiale simbolike: Gjithçka që duhet të dini
Mbulon arsyetimin e bazuar në logjikë të IA-së simbolike dhe si ndryshon ai nga të mësuarit automatik.
🔗 Cila gjuhë programimi përdoret për inteligjencën artificiale
Krahason Python, R dhe gjuhë të tjera për zhvillimin dhe kërkimin e inteligjencës artificiale.
🔗 Çfarë është IA si shërbim
Shpjegon platformat AIaaS, përfitimet dhe mënyrën se si bizneset shfrytëzojnë mjetet e inteligjencës artificiale të bazuara në cloud.
Çfarë është inteligjenca artificiale e Google Vertex? 🚀
Google Vertex AI është një platformë plotësisht e menaxhuar dhe e unifikuar në Google Cloud për ndërtimin, testimin, vendosjen dhe qeverisjen e sistemeve të IA-së - që mbulon si ML klasik ashtu edhe IA gjeneruese moderne. Ajo kombinon një studio modelesh, mjete agjentësh, tubacione, fletore shënimesh, regjistra, monitorim, kërkim vektorial dhe integrime të ngushta me shërbimet e të dhënave të Google Cloud [1].
Thënë thjesht: është vendi ku krijoni prototipa me modele themelore, i akordoni ato, i vendosni në pikat fundore të sigurta, automatizoni me tubacione dhe mbani gjithçka të monitoruar dhe të qeverisur. Më e rëndësishmja, e bën këtë në një vend - gjë që ka më shumë rëndësi sesa duket në ditën e parë [1].
Model i shpejtë i botës reale: Ekipet shpesh skicojnë udhëzime në Studio, lidhin një bllok minimal shënimesh për të testuar I/O kundrejt të dhënave reale, pastaj i promovojnë ato asete në një model të regjistruar, një pikë fundore dhe një tubacion të thjeshtë. Java e dytë zakonisht është monitorim dhe alarme. Çështja nuk është heroizmi - është përsëritshmëria.
Çfarë e bën inteligjencën artificiale të Google Vertex të mrekullueshme ✅
-
Një çati për ciklin jetësor - prototip në një studio, regjistrim versionesh, vendosje në grup ose në kohë reale, pastaj monitorim për devijime dhe probleme. Më pak kod ngjitës. Më pak skeda. Më shumë gjumë [1].
-
Model Garden + modelet Gemini - zbuloni, personalizoni dhe vendosni modele nga Google dhe partnerët, duke përfshirë familjen më të fundit Gemini, për punë tekstuale dhe multimodale [1].
-
Ndërtuesi i Agjentëve - ndërtoni agjentë shumëhapëshorë të fokusuar në detyra, të cilët mund të orkestrojnë mjete dhe të dhëna me mbështetje vlerësimi dhe një kohë ekzekutimi të menaxhuar [2].
-
Linjat për besueshmëri - orkestrim pa server për trajnim, vlerësim, akordim dhe vendosje të përsëritshme. Do ta falënderoni veten kur të vijë rikualifikimi i tretë [1].
-
Kërkim Vektorial në shkallë të gjerë - kërkim vektorial në shkallë të lartë dhe me vonesë të ulët për RAG, rekomandime dhe kërkim semantik, i ndërtuar mbi infrastrukturën e nivelit të prodhimit të Google [3].
-
Menaxhimi i veçorive me BigQuery - mirëmbani të dhënat e veçorive tuaja në BigQuery dhe shfaqni veçoritë në internet nëpërmjet Vertex AI Feature Store pa dublikuar një dyqan jashtë linje [4].
-
Fletore pune - mjedise të menaxhuara Jupyter të lidhura me shërbimet Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, etj.) [1].
-
Opsione të përgjegjshme të IA-së - mjete sigurie plus me zero mbajtje të të dhënave (kur konfigurohen siç duhet) për ngarkesa pune gjeneruese [5].
Pjesët kryesore që do t'i prekni vërtet 🧩
1) Vertex AI Studio - ku rriten nxitjet 🌱
Luaj, vlerëso dhe akordo modelet themelore në një ndërfaqe përdoruesi. I shkëlqyer për përsëritje të shpejta, kërkesa të ripërdorshme dhe kalim në prodhim pasi diçka "klikon" [1].
2) Kopshti i Modeleve - katalogu juaj i modeleve 🍃
Një bibliotekë e centralizuar e modeleve të Google dhe partnerëve. Shfletoni, personalizoni dhe vendosni me disa klikime - një pikënisje e vërtetë në vend të një gjuetie thesari [1].
3) Ndërtues Agjentësh - për automatizime të besueshme 🤝
Ndërsa agjentët evoluojnë nga demonstrimet në punë reale, ju nevojiten mjete, mbështetje dhe orkestrim. Ndërtuesi i Agjentëve ofron mbështetje (Seanca, Bankë Kujtesore, mjete të integruara, vlerësime) në mënyrë që përvojat me shumë agjentë të mos shemben për shkak të rrëmujës së botës reale [2].
4) Tubacione - sepse do ta përsërisësh veten gjithsesi 🔁
Automatizoni rrjedhat e punës të ML dhe AI të gjeneratës së gjeneratës së tretë me një orkestrues pa server. Mbështet gjurmimin e artefakteve dhe ekzekutimet e riprodhueshme - mendoni për këtë si CI për modelet tuaja [1].
5) Workbench - menaxhimi i fletoreve pa rroje jaku 📓
Krijoni mjedise të sigurta JupyterLab me qasje të lehtë në BigQuery, Cloud Storage dhe më shumë. I dobishëm për eksplorim, inxhinieri veçorish dhe eksperimente të kontrolluara [1].
6) Regjistri i Modeleve - versionim që mbetet i qëndrueshëm 🗃️
Gjurmimi i modeleve, versioneve, linjës dhe vendosja direkt në pikat fundore. Regjistri i bën transferimet në inxhinieri shumë më pak të buta [1].
7) Kërkim Vektorial - RAG që nuk belbëzon 🧭
Shkallëzoni rikthimin semantik me infrastrukturën vektoriale të prodhimit të Google - e dobishme për biseda, kërkim semantik dhe rekomandime ku vonesa është e dukshme për përdoruesin [3].
8) Dyqani i Karakteristikave - mbajeni BigQuery si burimin e së vërtetës 🗂️
Menaxhoni dhe shfaqni veçoritë në internet nga të dhënat që ndodhen në BigQuery. Më pak kopjim, më pak punë sinkronizimi, më shumë saktësi [4].
9) Monitorimi i Modelit - beso, por verifiko 📈
Caktoni kontrolle të zhvendosjeve, vendosni alarme dhe mbani nën kontroll cilësinë e prodhimit. Sa më shpejt të ndryshojë trafiku, do ta keni nevojë për këtë [1].
Si përshtatet në grumbullin tuaj të të dhënave 🧵
-
BigQuery - stërvituni me të dhënat atje, dërgoni parashikimet e grupeve përsëri në tabela dhe lidhni parashikimet në analiza ose aktivizim në rrjedhën e poshtme [1][4].
-
Ruajtja në renë kompjuterike - ruani grupe të dhënash, objekte dhe rezultate modeli pa rishpikur një shtresë blob [1].
-
Dataflow & friends - ekzekutoni përpunimin e menaxhuar të të dhënave brenda tubacioneve për parapërpunim, pasurim ose nxjerrje përfundimesh rrjedhëse [1].
-
Pikat fundore ose Batch - vendosni pika fundore në kohë reale për aplikacionet dhe agjentët, ose ekzekutoni punë batch për të vlerësuar tabela të tëra - ka të ngjarë të përdorni të dyja [1].
Raste përdorimi të zakonshme që vërtet kanë sukses 🎯
-
Bisedë, bashkëpilotë dhe agjentë - me bazë në të dhënat tuaja, përdorimin e mjeteve dhe rrjedhat me shumë hapa. Ndërtuesi i Agjentëve është projektuar për besueshmëri, jo vetëm për risi [2].
-
RAG dhe kërkimi semantik - kombinoni Kërkimin Vektorial me Gemini për t'iu përgjigjur pyetjeve duke përdorur përmbajtjen tuaj pronësore. Shpejtësia ka më shumë rëndësi sesa pretendojmë [3].
-
ML parashikuese - trajnimi i modeleve tabelare ose me imazhe, vendosja në një pikë fundore, monitorimi i devijimit, ritrajnimi me tubacione kur kalohen pragjet. Klasik, por kritik [1].
-
Aktivizimi i analizave - shkruani parashikime për BigQuery, ndërtoni audienca dhe ushqeni fushatat ose vendimet për produktet. Një cikël i këndshëm kur marketingu takohet me shkencën e të dhënave [1][4].
Tabela krahasuese - Vertex AI kundrejt alternativave të njohura 📊
Përmbledhje e shpejtë. Paksa i/e bindur. Mbani mend se aftësitë dhe çmimet e sakta ndryshojnë në varësi të shërbimit dhe rajonit.
| Platforma | Publiku më i mirë | Pse funksionon |
|---|---|---|
| Vertex AI | Ekipet në Google Cloud, kombinim i gjeneratës së inteligjencës artificiale + ML | Studio e unifikuar, tubacione, regjistër, kërkim vektorial dhe lidhje të forta BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizatat AWS-first që kanë nevojë për mjete të thella ML | Shërbim i pjekur dhe i plotë i ML me cikël jetësor, me mundësi të gjera trajnimi dhe shpërndarjeje. |
| Azure ML | IT e ndërmarrjeve e lidhur me Microsoft | Cikli jetësor i integruar i ML-së, ndërfaqja e përdoruesit e projektuesit dhe qeverisja në Azure. |
| Databricks ML | Ekipet e Lakehouse, flukse të ngarkuara me laptopë | Flukse pune të forta të bazuara në të dhëna dhe aftësi të ML-së së prodhimit. |
Po, formulimi është i pabarabartë - tabelat reale ndonjëherë janë.
Kostot në anglisht të thjeshtë 💸
Kryesisht paguani për tre gjëra:
-
Përdorimi i modelit për thirrjet gjeneruese - çmimi i përcaktuar sipas ngarkesës së punës dhe klasës së përdorimit.
-
Llogaritni për punë trajnimi dhe akordimi të personalizuara.
-
Shërben për pikat fundore në internet ose punët në grup.
Për numrat e saktë dhe ndryshimet më të fundit, kontrolloni faqet zyrtare të çmimeve për Vertex AI dhe për ofertat e saj gjeneruese. Këshillë për të cilën do ta falënderoni veten më vonë: rishikoni opsionet e furnizimit dhe kuotat për pikat fundore Studio kundrejt atyre të prodhimit përpara se të dërgoni diçka të rëndë [1][5].
Siguria, qeverisja dhe inteligjenca artificiale e përgjegjshme 🛡️
Vertex AI ofron udhëzime dhe mjete sigurie për IA-në e përgjegjshme, plus rrugë konfigurimi për të arritur zero mbajtje të të dhënave për ngarkesa të caktuara gjeneruese (për shembull, duke çaktivizuar ruajtjen në memorje të të dhënave dhe duke zgjedhur të mos përfshihen regjistra specifikë aty ku është e aplikueshme) [5]. Kombinojeni këtë me akses të bazuar në role, rrjetëzim privat dhe regjistra auditimi për ndërtime miqësore me pajtueshmërinë [1].
Kur Vertex AI është perfekt - dhe kur është e tepërt 🧠
-
Perfekt nëse dëshironi një mjedis të vetëm për inteligjencën artificiale dhe ML-në e gjeneratës së tretë, integrim të ngushtë të BigQuery-t dhe një rrugë prodhimi që përfshin kanale, regjistër dhe monitorim. Nëse ekipi juaj përfshin shkencën e të dhënave dhe inxhinierinë e aplikacioneve, sipërfaqja e përbashkët ndihmon.
-
Tepër nëse ju nevojitet vetëm një thirrje modeli e lehtë ose një prototip me një qëllim të vetëm që nuk do të ketë nevojë për qeverisje, ritrajnim ose monitorim. Në këto raste, një sipërfaqe API më e thjeshtë mund të jetë e mjaftueshme për momentin.
Le të jemi të sinqertë: shumica e prototipeve ose vdesin ose u rriten dhëmbë. Vertex AI merret me rastin e dytë.
Fillim i shpejtë - testi i shijes 10-minutëshe ⏱️
-
Hapni Vertex AI Studio për të krijuar një prototip me një model dhe ruani disa kërkesa që ju pëlqejnë. Shfrytëzoni tekstin dhe imazhet tuaja të vërteta [1].
-
Vendos kërkesën tënde më të mirë në një aplikacion ose fletore minimale nga Workbench . I bukur dhe i thjeshtë [1].
-
Regjistro modelin mbështetës të aplikacionit ose asetin e akorduar në Regjistrin e Modeleve në mënyrë që të mos kesh objekte të paemërtuara [1].
-
Krijo një tubacion që ngarkon të dhëna, vlerëson rezultatet dhe vendos një version të ri pas një pseudonimi. Përsëritshmëria i tejkalon heroizmin [1].
-
Shtoni Monitorimin për të kapur devijimin dhe për të vendosur alarme bazë. Vetja juaj e ardhshme do t'ju blejë kafe për këtë [1].
Opsionale, por e zgjuar: nëse rasti juaj i përdorimit është i gjatë në kërkim ose i gjatë në biseda, shtoni Kërkimin Vektorial dhe argumentimin që nga dita e parë. Ky është ndryshimi midis të qenit i mirë dhe çuditërisht i dobishëm [3].
Çfarë është Google Vertex AI? - versioni i shkurtër 🧾
Çfarë është Google Vertex AI? Është platforma gjithëpërfshirëse e Google Cloud për të projektuar, vendosur dhe drejtuar sistemet e IA-së - nga njoftimi deri te prodhimi - me mjete të integruara për agjentë, kanale, kërkim vektorial, fletore shënimesh, regjistra dhe monitorim. Është e shprehur në mënyra që i ndihmojnë ekipet të përparojnë [1].
Alternativat me një shikim - zgjedhja e korsisë së duhur 🛣️
Nëse jeni tashmë të njohur me AWS, SageMaker do t'ju duket si një aplikacion vendas. Dyqanet Azure shpesh preferojnë Azure ML . Nëse ekipi juaj jeton në fletore dhe shtëpiza liqeni, Databricks ML është i shkëlqyer. Asnjë nga këto nuk është gabim - zakonisht vendosin kërkesat tuaja për gravitetin e të dhënave dhe qeverisjen.
Pyetje të Shpeshta - Zjarr i Shpejtë 🧨
-
A është Vertex AI vetëm për AI gjeneruese? No-Vertex AI mbulon gjithashtu trajnimin klasik të ML dhe shërbimin me veçoritë MLOps për shkencëtarët e të dhënave dhe inxhinierët e ML [1].
-
A mund ta mbaj BigQuery si dyqanin tim kryesor? Po - përdor Feature Store për të ruajtur të dhënat e veçorive në BigQuery dhe për t'i shfaqur ato në internet pa dublikuar një dyqan jashtë linje [4].
-
A ndihmon Vertex AI me RAG? Yes-Vector Search është ndërtuar për të dhe integrohet me pjesën tjetër të stack-ut [3].
-
Si i kontrolloj kostot? Filloni me kosto të vogla, matni dhe rishikoni kuotat/furnizimin dhe çmimet sipas klasës së ngarkesës së punës përpara se të shkallëzoni [1][5].
Referencat
[1] Google Cloud - Hyrje në Vertex AI (Përmbledhje e platformës së unifikuar) - lexoni më shumë
[2] Google Cloud - Përmbledhje e Vertex AI Agent Builder - lexoni më shumë
[3] Google Cloud - Përdorni Kërkimin Vektorial Vertex AI me Motorin Vertex AI RAG - lexoni më shumë
[4] Google Cloud - Hyrje në menaxhimin e veçorive në Vertex AI - lexoni më shumë
[5] Google Cloud - Ruajtja e të dhënave të klientëve dhe ruajtja zero e të dhënave në Vertex AI - lexoni më shumë