Əgər siz süni intellekt alətləri ilə tanış olmusunuzsa və əsl sehrin harada baş verdiyini maraqlandırırsınızsa - operativ işləmədən monitorinqlə istehsala qədər - bu, daim eşitdiyiniz şeydir. Google-un Vertex AI modeli oyun meydançalarını, MLOpları, məlumat birləşmələrini və vektor axtarışlarını vahid, korporativ səviyyəli bir yerə yığır. Kəsməyə başlayın, sonra miqyaslayın. Hər ikisini bir dam altında almaq təəccüblü dərəcədə nadirdir.
Aşağıda mənasız bir tur var. Sadə suala cavab verəcəyik - Google Vertex AI nədir? -həmçinin yığınınıza necə uyğun gəldiyini, ilk növbədə nəyi sınamalı olduğunuzu, xərclərin necə davrandığını və alternativlərin nə vaxt daha mənalı olduğunu göstərin. Bağlayın. Burada çox şey var, amma yol göründüyündən daha sadədir. 🙂
Bundan sonra oxumaq istədiyiniz məqalələr:
🔗 AI məşqçisi nədir
AI təlimçiləri insan rəyi və etiketləmə vasitəsilə modelləri necə dəqiqləşdirdiyini izah edir.
🔗 AI arbitrage - Buzzword arxasında həqiqət
AI arbitrajını, onun biznes modelini və bazar təsirlərini parçalayır.
🔗 Simvolik AI nədir: bilməli olduğunuz hər şey
Simvolik AI-nin məntiqə əsaslanan mülahizələrini və onun maşın öyrənməsindən nə ilə fərqləndiyini əhatə edir.
🔗 AI üçün hansı proqramlaşdırma dili istifadə olunur
AI inkişafı və tədqiqatı üçün Python, R və digər dilləri müqayisə edir.
🔗 Bir xidmət olaraq AI nədir
AIaaS platformalarını, faydalarını və bizneslərin bulud əsaslı AI alətlərindən necə istifadə etdiyini izah edir.
Google Vertex AI nədir? 🚀
Google Vertex AI həm klassik ML, həm də müasir generativ AI-ni əhatə edən AI sistemlərini qurmaq, sınaqdan keçirmək, yerləşdirmək və idarə etmək üçün Google Buludda tam idarə olunan, vahid platformadır. O, model studiyasını, agent alətlərini, boru kəmərlərini, noutbukları, reyestrləri, monitorinqi, vektor axtarışını və Google Bulud məlumat xidmətləri ilə sıx inteqrasiyaları birləşdirir [1].
Sadə dillə desək: təməl modelləri ilə prototip hazırladığınız, onları tənzimlədiyiniz, son nöqtələri qorumaq üçün yerləşdirdiyiniz, boru kəmərləri ilə avtomatlaşdırdığınız və hər şeyi nəzarətdə saxladığınız və idarə etdiyiniz yerdir. Əsas odur ki, bunu bir yerdə edir - bu, birinci gün göründüyündən daha vacibdir [1].
Sürətli real dünya nümunəsi: Komandalar tez-tez Studio-da göstərişlərin eskizini tərtib edir, I/O-nu real məlumatlara qarşı sınamaq üçün minimal notebooku bağlayır, sonra həmin aktivləri qeydə alınmış modelə, son nöqtəyə və sadə boru xəttinə təşviq edir. İkinci həftə adətən monitorinq və xəbərdarlıqdır. Məsələ qəhrəmanlıq deyil, təkrarlanmaqdır.
Google Vertex AI-ni möhtəşəm edən nədir ✅
-
Həyat dövrü üçün bir dam - studiyada prototip, versiyaları qeydiyyatdan keçirin, toplu və ya real vaxt rejimində yerləşdirin, sonra sürüşmə və problemlərə nəzarət edin. Daha az yapışqan kodu. Daha az tab. Daha çox yuxu [1].
-
Model Garden + Əkizlər modelləri - mətn və multimodal iş üçün Google və tərəfdaşların, o cümlədən ən son Əkizlər ailəsinin modellərini kəşf edin, fərdiləşdirin və yerləşdirin [1].
-
Agent Builder - qiymətləndirmə dəstəyi və idarə olunan iş vaxtı [2] ilə alətləri və məlumatları idarə edə bilən tapşırıq mərkəzli, çox addımlı agentlər qurun.
-
Etibarlılıq üçün boru kəmərləri - təkrarlanan təlim, qiymətləndirmə, sazlama və yerləşdirmə üçün serversiz orkestrasiya. Üçüncü təkrar məşq zamanı [1] özünüzə təşəkkür edəcəksiniz.
-
Vektor axtarışı miqyasda - Google-un istehsal səviyyəli infrastrukturunda qurulmuş RAG, tövsiyələr və semantik axtarış üçün yüksək miqyaslı, aşağı gecikmə ilə vektor axtarışı [3].
-
BigQuery ilə funksiyaların idarə edilməsi - BigQuery-də xüsusiyyət datanızı qoruyun və oflayn mağazanın nüsxəsini çıxarmadan Vertex AI Xüsusiyyət Dükanı vasitəsilə funksiyaları onlayn xidmət edin [4].
-
Workbench notebooks - Google Cloud xidmətlərinə simli idarə olunan Jupyter mühitləri (BigQuery, Cloud Storage və s.) [1].
-
Məsul AI seçimləri - təhlükəsizlik alətləri və sıfır məlumat saxlama nəzarətləri (uyğun şəkildə konfiqurasiya edildikdə) [5].
Əslində toxunacağınız əsas parçalar 🧩
1) Vertex AI Studio - göstərişlərin böyüdüyü yer 🌱
UI-də təməl modelləri oynayın, qiymətləndirin və uyğunlaşdırın. Sürətli təkrarlamalar, təkrar istifadə edilə bilən göstərişlər və bir şey “kliklənən” kimi istehsala təhvil vermək üçün əladır [1].
2) Model Bağçası - model kataloqunuz 🍃
Google və tərəfdaş modellərinin mərkəzləşdirilmiş kitabxanası. Bir neçə kliklə gözdən keçirin, fərdiləşdirin və yerləşdirin - zibilçi ovu əvəzinə faktiki başlanğıc nöqtəsi [1].
3) Agent Builder - etibarlı avtomatlaşdırmalar üçün 🤝
Agentlər demolardan real işə çevrildikcə sizə alətlər, əsaslandırma və orkestr lazımdır. Agent Builder iskele (Sessions, Memory Bank, daxili alətlər, qiymətləndirmələr) təmin edir ki, multi-agent təcrübələri real dünya qarışıqlığı altında dağılmasın [2].
4) Boru kəmərləri - çünki onsuz da özünüzü təkrarlayacaqsınız 🔁
Serversiz orkestrator ilə ML və gen-AI iş axınlarını avtomatlaşdırın. Artefakt izləməni və təkrarlanan qaçışları dəstəkləyir - modelləriniz üçün CI kimi düşünün [1].
5) Workbench - yak təraşsız idarə olunan notebooklar 📓
BigQuery, Cloud Storage və s.-ə asan giriş ilə təhlükəsiz JupyterLab mühitlərini inkişaf etdirin. Kəşfiyyat, xüsusiyyət mühəndisliyi və idarə olunan təcrübələr üçün əlverişlidir [1].
6) Model Registry - yapışan versiya 🗃️
Modelləri, versiyaları, nəsilləri izləyin və birbaşa son nöqtələrə yerləşdirin. Reyestr mühəndisliyə daha az squishy verir [1].
7) Vektor axtarışı - Kəkəməyən RAG 🧭
Google-un istehsal vektor infrastrukturu ilə semantik axtarışı miqyaslayın - gecikmənin istifadəçi tərəfindən göründüyü söhbət, semantik axtarış və tövsiyələr üçün faydalıdır [3].
8) Feature Store - BigQuery-ni həqiqət mənbəyi kimi saxlayın 🗂️
BigQuery-də yaşayan datadan funksiyaları onlayn idarə edin və xidmət edin. Daha az kopyalama, daha az sinxronizasiya işləri, daha çox dəqiqlik [4].
9) Model Monitorinqi - etibar edin, amma yoxlayın 📈
Drift yoxlamalarını planlaşdırın, xəbərdarlıqlar təyin edin və istehsal keyfiyyətinə nəzarət edin. Dəqiqə trafiki dəyişir, siz bunu istəyəcəksiniz [1].
Məlumat yığınınıza necə uyğun gəlir 🧵
-
BigQuery - orada verilənlərlə məşq edin, toplu proqnozları cədvəllərə köçürün və proqnozları analitikaya və ya aşağı axının aktivləşdirilməsinə köçürün [1][4].
-
Cloud Storage - blob qatını yenidən kəşf etmədən verilənlər toplusunu, artefaktları və model çıxışlarını saxlayın [1].
-
Dataflow və dostlar - qabaqcadan işlənmə, zənginləşdirmə və ya axın nəticəsinə gəlmək üçün boru kəmərləri daxilində idarə olunan məlumat emalını həyata keçirin [1].
-
Son nöqtələr və ya Toplu - proqramlar və agentlər üçün real vaxt son nöqtələrini yerləşdirin və ya bütün cədvəlləri hesablamaq üçün toplu işləri yerinə yetirin - çox güman ki, hər ikisindən istifadə edəcəksiniz [1].
Əslində yerə düşən ümumi istifadə halları 🎯
-
Çat, kopilotlar və agentlər - məlumatlarınız, alətlərdən istifadəniz və çox addımlı axınlarınız üçün əsaslandırma ilə. Agent Builder yalnız yenilik üçün deyil, etibarlılıq üçün nəzərdə tutulmuşdur [2].
-
RAG və semantik axtarış - mülkiyyət məzmununuzdan istifadə edərək suallara cavab vermək üçün Vektor Axtarışını Əkizlər ilə birləşdirin. Sürət iddia etdiyimizdən daha vacibdir [3].
-
Proqnozlaşdırılan ML - cədvəl və ya şəkil modellərini hazırlayın, son nöqtəyə yerləşdirin, sürüşməni izləyin, eşiklər keçdikdə boru kəmərləri ilə yenidən məşq edin. Klassik, lakin tənqidi [1].
-
Analitikanın aktivləşdirilməsi - BigQuery-ə proqnozlar yazın, auditoriya yaradın və kampaniyalar və ya məhsul qərarları verin. Marketinq məlumat elmi ilə görüşəndə gözəl bir döngə [1][4].
Müqayisə cədvəli - Vertex AI vs məşhur alternativlər 📊
Sürətli snapshot. Yüngül fikirli. Nəzərə alın ki, dəqiq imkanlar və qiymətlər xidmətə və bölgəyə görə dəyişir.
| Platforma | Ən yaxşı tamaşaçı | Niyə işləyir |
|---|---|---|
| Vertex AI | Google Cloud-da komandalar, gen-AI + ML qarışığı | Vahid studiya, boru kəmərləri, reyestr, vektor axtarışı və güclü BigQuery əlaqələri [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-dərin ML alətlərinə ehtiyacı olan ilk təşkilatlar | Geniş təlim və yerləşdirmə seçimləri ilə yetkin, tam həyat dövrü ML xidməti. |
| Azure ML | Microsoft-a uyğunlaşdırılmış müəssisə İT | İnteqrasiya edilmiş ML həyat dövrü, dizayner istifadəçi interfeysi və Azure-da idarəetmə. |
| Databricks ML | Lakehouse qrupları, notebook-ağır axır | Güclü data-doğma iş axınları və istehsal ML imkanları. |
Bəli, ifadələr qeyri-bərabərdir-real cədvəllər bəzən olur.
Xərclər sadə ingilis dilində 💸
Siz əsasən üç şey üçün ödəyirsiniz:
-
İş yükü və istifadə sinfinə görə generativ zənglər üçün istifadə modeli
-
Fərdi təlim və tuning işləri üçün hesablayın
-
Onlayn son nöqtələr və ya toplu işlərə xidmət edir
Dəqiq rəqəmlər və ən son dəyişikliklər üçün Vertex AI və onun generativ təklifləri üçün rəsmi qiymət səhifələrini yoxlayın. Daha sonra özünüzə təşəkkür edəcəyiniz məsləhət: ağır hər hansı bir şeyi göndərməzdən əvvəl Studio ilə istehsal son nöqtələri üçün təminat seçimlərini və kvotaları nəzərdən keçirin [1][5].
Təhlükəsizlik, idarəetmə və məsuliyyətli AI 🛡️
, müəyyən generativ iş yükləri üçün (məsələn, məlumatların keşləşdirilməsini söndürməklə və müvafiq hallarda xüsusi qeydlərdən imtina etməklə) sıfır məlumatın saxlanmasına nail olmaq üçün məsul AI rəhbərliyi və təhlükəsizlik alətləri, üstəgəl konfiqurasiya yolları təqdim edir Bunu rola əsaslanan giriş, şəxsi şəbəkə və uyğunluğa uyğun quruluşlar üçün audit qeydləri ilə birləşdirin [1].
Vertex AI mükəmməl olduqda və həddindən artıq olduqda 🧠
-
Gen-AI və ML üçün bir mühit, sıx BigQuery inteqrasiyası və boru kəmərləri, reyestr və monitorinqi özündə birləşdirən istehsal yolu istəyirsinizsə mükəmməldir Komandanız məlumat elmini və tətbiq mühəndisliyini əhatə edirsə, paylaşılan səth kömək edir.
-
Yalnız yüngül model çağırışına və ya idarəetməyə, yenidən təlimə və ya monitorinqə ehtiyacı olmayan tək məqsədli prototipə ehtiyacınız varsa, həddindən artıq yükləyin Bu hallarda daha sadə API səthi hələlik kifayət ola bilər.
Dürüst olaq: prototiplərin əksəriyyəti ya ölür, ya da dişləri böyüyür. Vertex AI ikinci işi idarə edir.
Sürətli başlanğıc - 10 dəqiqəlik dad testi ⏱️
-
Modellə prototip yaratmaq və bəyəndiyiniz bir neçə göstərişi saxlamaq üçün Vertex AI Studio proqramını açın Həqiqi mətn və şəkillərinizlə təkərləri döyün [1].
-
Workbench- dən minimal proqrama və ya notebooka köçürün . Gözəl və bərbad [1].
-
Proqramın dəstəkləyici modelini və ya tənzimlənmiş aktivini Model Reyestrində ki, adsız artefaktların ətrafında dolaşmayasınız [1].
-
Məlumatları yükləyən, çıxışları qiymətləndirən və ləqəbin arxasında yeni versiya yerləşdirən Boru Kəməri yaradın Təkrarlanma qabiliyyəti qəhrəmanlıqdan üstündür [1].
-
Drifti tutmaq və əsas xəbərdarlıqları təyin etmək üçün Monitorinq əlavə edin Gələcək özünüz bunun üçün sizə qəhvə alacaq [1].
Könüllü, lakin ağıllı: istifadə vəziyyətiniz axtarış və ya danışıqlıdırsa, ilk gündən Vektor Axtarış Bu, gözəl və təəccüblü dərəcədə faydalı [3] arasındakı fərqdir.
Google Vertex AI nədir? - qısa versiya 🧾
Google Vertex AI nədir? Bu, agentlər, boru kəmərləri, vektor axtarışı, noutbuklar, reyestrlər və monitorinq üçün daxili alətlərlə - operativdən istehsala qədər süni intellekt sistemlərini layihələndirmək, yerləşdirmək və idarə etmək üçün Google Cloud-un hamısı bir yerdə platformasıdır. Bu, komandaların göndərilməsinə kömək edəcək şəkildə fikirləşir [1].
Bir baxışda alternativlər - düzgün zolağı seçmək 🛣️
Əgər siz artıq AWS ilə dərindən tanışsınızsa, SageMaker özünü doğma hiss edəcək. Azure mağazaları tez-tez Azure ML-ə . Komandanız noutbuklarda və göl evlərində yaşayırsa, Databricks ML əladır. Bunların heç biri səhv deyil - məlumatların çəkisi və idarəetmə tələbləriniz adətən qərar verir.
Tez-tez verilən suallar - sürətli yanğın 🧨
-
Vertex AI yalnız generativ AI üçündür? No-Vertex AI həmçinin klassik ML təlimini və məlumat alimləri və ML mühəndisləri üçün MLOps xüsusiyyətləri ilə xidmət göstərməyi əhatə edir [1].
-
BigQuery-ni əsas mağazam kimi saxlaya bilərəmmi? Bəli-BigQuery-də xüsusiyyət məlumatlarını saxlamaq və oflayn mağazanın nüsxəsini çıxarmadan onlayn xidmət göstərmək üçün Xüsusiyyət Mağazasından istifadə edin [4].
-
Vertex AI RAG ilə kömək edirmi? Bəli-Vektor Axtarışı bunun üçün qurulmuşdur və yığının qalan hissəsi ilə inteqrasiya olunur [3].
-
Xərclərə necə nəzarət edə bilərəm? Kiçik başlayın, ölçün və kvota/təminat və iş yükü sinfi qiymətlərini nəzərdən keçirin [1][5].
İstinadlar
[1] Google Bulud - Vertex AI-yə giriş (Vahid platformaya baxış) - daha çox oxu
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder icmalı - daha çox oxuyun
[3] Google Bulud - Vertex AI RAG Mühərriki ilə Vertex AI Vektor Axtarışından istifadə edin - daha ətraflı oxuyun
[4] Google Bulud - Vertex AI-də funksiyaların idarə edilməsinə giriş - daha ətraflı oxuyun
[5] Google Bulud - Vertex AI-də müştəri məlumatlarının saxlanması və sıfır məlumatın saxlanması - ətraflı oxu