Iwapo umechunguza zana za AI na ukashangaa ni wapi uchawi halisi wa kutoka-mwisho hadi mwisho hutokea-kutoka kuchezea mara moja hadi uzalishaji kwa ufuatiliaji-huu ndio unaendelea kusikia kuuhusu. Google Vertex AI hukusanya viwanja vya michezo vya mfano, MLOps, miunganisho ya data, na utafutaji wa vekta katika sehemu moja, ya kiwango cha biashara. Anza scrappy, kisha kipimo. Inashangaza nadra kupata zote mbili chini ya paa moja.
Chini ni ziara isiyo na maana. Tutajibu swali la wazi- Google Vertex AI ni nini? -na pia onyesha jinsi inavyolingana na rafu yako, nini cha kujaribu kwanza, jinsi gharama zinavyofanya kazi, na wakati mbadala zinapokuwa na maana zaidi. Funga kamba. Kuna mengi hapa, lakini njia ni rahisi kuliko inavyoonekana. 🙂
Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:
🔗 Mkufunzi wa akili bandia ni nini?
Inafafanua jinsi wakufunzi wa AI huboresha miundo kupitia maoni ya kibinadamu na lebo.
🔗 Arbitrage ya AI ni nini: Ukweli ulio nyuma ya neno gumzo
Huvunja usuluhishi wa AI, mtindo wake wa biashara, na athari za soko.
🔗 Akili bandia ya mfano ni nini: Yote unayohitaji kujua
Inashughulikia hoja za kimantiki za AI na jinsi inavyotofautiana na kujifunza kwa mashine.
🔗 Lugha gani ya programu inatumika kwa AI
Inalinganisha Python, R, na lugha zingine kwa ukuzaji na utafiti wa AI.
🔗 AI ni nini kama huduma
Inafafanua majukwaa ya AIaaS, manufaa, na jinsi biashara zinavyotumia zana za AI zinazotegemea wingu.
Google Vertex AI ni nini? 🚀
Google Vertex AI ni jukwaa linalosimamiwa kikamilifu, lililounganishwa kwenye Wingu la Google kwa ajili ya kujenga, kujaribu, kusambaza na kusimamia mifumo ya AI inayojumuisha ML ya kawaida na AI ya kisasa ya kuzalisha. Inachanganya studio ya kielelezo, zana za mawakala, mabomba, madaftari, sajili, ufuatiliaji, utafutaji wa vekta, na miunganisho mikali na huduma za data za Wingu la Google [1].
Kwa ufupi: ni pale ambapo unaigiza kwa kutumia miundo ya msingi, kuirekebisha, kupeleka hadi sehemu salama za mwisho, kuweka mabomba kiotomatiki na kuweka kila kitu kikifuatiliwa na kusimamiwa. Kwa kweli, hufanya hivi katika sehemu moja - ambayo ni muhimu zaidi kuliko inavyoonekana siku ya kwanza [1].
Mchoro wa haraka wa ulimwengu halisi: Timu mara nyingi huchora vidokezo kwenye Studio, huweka daftari ndogo ili kujaribu I/O dhidi ya data halisi, kisha kukuza vipengee hivyo kuwa muundo uliosajiliwa, mwisho na njia rahisi. Wiki ya pili kwa kawaida ni ufuatiliaji na arifa. Jambo sio ushujaa - ni kujirudia.
Ni nini hufanya Google Vertex AI kuwa ya kupendeza ✅
-
Paa moja ya mzunguko wa maisha - mfano katika studio, matoleo ya rejista, peleka kwa kundi au kwa wakati halisi, kisha ufuatilie utelezi na matatizo. Nambari ndogo ya gundi. Vichupo vichache. Usingizi zaidi [1].
-
Miundo ya Muundo ya Bustani + Gemini - gundua, geuza kukufaa, na utumie miundo kutoka kwa Google na washirika, ikiwa ni pamoja na familia ya hivi punde ya Gemini, kwa maandishi na kazi nyingi za muundo [1].
-
Mjenzi wa Wakala - tengeneza mawakala wanaolenga kazi, wa hatua nyingi ambao wanaweza kupanga zana na data kwa usaidizi wa tathmini na muda wa utekelezaji unaodhibitiwa [2].
-
Mabomba ya kutegemewa - ochestration isiyo na seva kwa mafunzo yanayorudiwa, tathmini, urekebishaji, na upelekaji. Utajishukuru wakati mafunzo upya ya tatu yanapoanza [1].
-
Utafutaji wa Vekta kwa kiwango - urejeshaji wa vekta ya hali ya juu, isiyochelewa kusubiri kwa RAG, mapendekezo, na utafutaji wa kimaana, uliojengwa kwenye miundombinu ya kiwango cha uzalishaji cha Google [3].
-
Udhibiti wa kipengele kwa BigQuery - tunza data ya kipengele chako katika BigQuery na utumie vipengele mtandaoni kupitia Duka la Vipengee vya Vertex AI bila kunakili duka la nje ya mtandao [4].
-
Madaftari ya Workbench - mazingira ya Jupyter yanayodhibitiwa yaliyounganishwa na huduma za Wingu la Google (BigQuery, Hifadhi ya Wingu, n.k.) [1].
-
Chaguzi zinazowajibika za AI - zana za usalama pamoja na uhifadhi wa data-sifuri (zinaposanidiwa ipasavyo) kwa mzigo wa kazi mzalishaji [5].
Vipande vya msingi utavigusa 🧩
1) Studio ya Vertex AI - ambapo vidokezo hukua 🌱
Cheza, tathmini na urekebishe miundo ya msingi katika kiolesura. Inafaa kwa marudio ya haraka, vidokezo vinavyoweza kutumika tena, na kukabidhiwa kwa uzalishaji mara kitu "kibofyo" [1].
2) Bustani ya Mfano - katalogi yako ya kielelezo 🍃
Maktaba ya kati ya Google na miundo ya washirika. Vinjari, geuza kukufaa, na utumie kwa kubofya mara chache-mahali halisi pa kuanzia badala ya kuwinda mlaji [1].
3) Mjenzi wa Wakala - kwa mitambo inayotegemewa 🤝
Kadiri mawakala wanavyobadilika kutoka onyesho hadi kazi halisi, unahitaji zana, uwekaji msingi, na uimbaji. Mjenzi wa Wakala hutoa kiunzi (Vipindi, Benki ya Kumbukumbu, zana zilizojengewa ndani, tathmini) ili hali ya matumizi ya mawakala mbalimbali isiporomoke chini ya machafuko ya ulimwengu halisi [2].
4) Mabomba - kwa sababu utajirudia hata hivyo 🔁
Otosha utiririshaji wa kazi wa ML na gen-AI ukitumia orchestrata isiyo na seva. Inaauni ufuatiliaji wa vizalia vya programu na uendeshaji unaoweza kuzalishwa-fikiria kama CI kwa miundo yako [1].
5) Workbench - madaftari yanayosimamiwa bila yak kunyoa 📓
Sogeza mazingira salama ya JupyterLab na ufikiaji rahisi wa BigQuery, Hifadhi ya Wingu, na zaidi. Inafaa kwa uchunguzi, uhandisi wa vipengele, na majaribio yaliyodhibitiwa [1].
6) Sajili ya Muundo - toleo linaloshikamana 🗃️
Fuatilia miundo, matoleo, ukoo na upeleke moja kwa moja hadi sehemu za mwisho. Sajili hufanya mikononi mwa uhandisi kuwa na hali ya chini sana [1].
7) Utaftaji wa Vekta - RAG ambayo haina kigugumizi 🧭
Ongeza urejeshaji wa kisemantiki ukitumia miundombinu ya vekta ya uzalishaji ya Google-muhimu kwa gumzo, utafutaji wa kimaana na mapendekezo ambapo muda wa kusubiri unaonekana na mtumiaji [3].
8) Duka la Vipengele - weka BigQuery kama chanzo cha ukweli 🗂️
Dhibiti na upe vipengele mtandaoni kutoka kwa data inayoishi BigQuery. Kunakili kidogo, kazi chache za kusawazisha, usahihi zaidi [4].
9) Ufuatiliaji wa Muundo - amini, lakini thibitisha 📈
Ratibu ukaguzi wa drift, weka arifa na ufuatilie ubora wa uzalishaji. Dakika ya trafiki inabadilika, utataka hii [1].
Jinsi inavyoingia kwenye rafu yako ya data 🧵
-
BigQuery - treni na data huko, sukuma ubashiri wa kundi kurudi kwenye majedwali, na ubashiri kwa njia ya waya kwenye uchanganuzi au kuwezesha mkondo wa chini [1][4].
-
Hifadhi ya Wingu - hifadhi data, vizalia vya programu, na matokeo ya muundo bila kuunda upya safu ya blob [1].
-
Utiririshaji wa data na marafiki - endesha uchakataji wa data unaodhibitiwa ndani ya njia za kuchakata, uboreshaji, au utiririshaji wa makisio [1].
-
Pointi za Mwisho au Kundi - tumia vidokezo vya wakati halisi kwa programu na mawakala, au endesha kazi za kundi ili kupata alama kwenye jedwali zima-unaweza kutumia zote mbili [1].
Kesi za matumizi ya kawaida ambazo zinatua 🎯
-
Gumzo, waendeshaji nakala, na mawakala - kwa kuzingatia data yako, matumizi ya zana na mtiririko wa hatua nyingi. Kijenzi cha Wakala kimeundwa kwa ajili ya kutegemewa, si tu mambo mapya [2].
-
Utafutaji wa RAG na kisemantiki - unganisha Utafutaji wa Vekta na Gemini ili kujibu maswali kwa kutumia maudhui yako ya umiliki. Kasi ni muhimu zaidi kuliko tunavyojifanya [3].
-
ML ya kubashiri - jedwali la treni au miundo ya picha, peleka hadi mwisho, fuatilia mteremko, fanya mazoezi tena na bomba wakati vizingiti vinavuka. Classic, lakini muhimu [1].
-
Uwezeshaji wa uchanganuzi - andika ubashiri kwa BigQuery, jenga hadhira, na kampeni za mipasho au maamuzi ya bidhaa. Kitanzi kizuri wakati uuzaji unakutana na sayansi ya data [1][4].
Jedwali la kulinganisha - Vertex AI dhidi ya mbadala maarufu 📊
Picha ya haraka. Maoni ya upole. Kumbuka kwamba uwezo na bei halisi hutofautiana kulingana na huduma na eneo.
| Jukwaa | Watazamaji bora | Kwa nini inafanya kazi |
|---|---|---|
| Vertex AI | Timu kwenye Wingu la Google, mchanganyiko wa gen-AI + ML | Studio iliyounganishwa, mabomba, usajili, utafutaji wa vekta, na uhusiano thabiti wa BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Mashirika ya kwanza ya AWS yanayohitaji zana za kina za ML | Huduma ya ML iliyokomaa, yenye maisha kamili yenye mafunzo mapana na chaguzi za kusambaza. |
| Azure ML | IT ya biashara inayolingana na Microsoft | Mzunguko wa maisha wa ML uliojumuishwa, UI ya wabunifu, na utawala kwenye Azure. |
| Databricks ML | Timu za Lakehouse, mtiririko mzito wa daftari | Mitiririko thabiti ya data asilia na uwezo wa uzalishaji wa ML. |
Ndiyo, maneno ni kutofautiana-halisi meza wakati mwingine ni.
Gharama kwa Kiingereza cha kawaida 💸
Mara nyingi unalipia vitu vitatu:
-
Muundo wa matumizi kwa simu wasilianifu-bei ya mzigo wa kazi na darasa la matumizi.
-
Kokotoa kwa mafunzo maalum na kazi za kurekebisha.
-
Kutumikia kwa vituo vya mwisho vya mtandaoni au kazi za kundi.
Kwa nambari kamili na mabadiliko ya hivi punde, angalia kurasa rasmi za bei za Vertex AI na matoleo yake ya uzalishaji. Kidokezo ambacho utajishukuru kwa nacho baadaye: kagua chaguo za utoaji na nafasi za Studio dhidi ya vituo vya uzalishaji kabla ya kusafirisha chochote kizito [1][5].
Usalama, utawala na AI inayowajibika 🛡️
Vertex AI hutoa mwongozo wa AI unaowajibika na zana za usalama, pamoja na njia za usanidi ili kufikia uhifadhi sifuri wa data kwa mizigo fulani ya uzalishaji (kwa mfano, kwa kuzima uhifadhi wa data na kuchagua kutoka kwenye kumbukumbu mahususi inapohitajika) [5]. Oanisha hiyo na ufikiaji wa msingi wa dhima, mitandao ya kibinafsi, na kumbukumbu za ukaguzi kwa miundo inayofaa kufuata [1].
Wakati Vertex AI ni kamili-na inapozidi kupita kiasi 🧠
-
Ni kamili ikiwa unataka mazingira moja ya gen-AI na ML, uunganishaji thabiti wa BigQuery, na njia ya uzalishaji inayojumuisha mabomba, usajili na ufuatiliaji. Ikiwa timu yako inachukua sayansi ya data na uhandisi wa programu, uso ulioshirikiwa husaidia.
-
Fanya kupita kiasi ikiwa unahitaji tu simu ya modeli nyepesi au mfano wa kusudi moja ambao hautahitaji utawala, mafunzo upya au ufuatiliaji. Katika hali hizo, uso rahisi wa API unaweza kutosha kwa sasa.
Wacha tuwe waaminifu: prototypes nyingi hufa au kukua fangs. Vertex AI inashughulikia kesi ya pili.
Anza haraka - jaribio la ladha la dakika 10 ⏱️
-
Fungua Vertex AI Studio ili kutoa mfano na modeli na uhifadhi vidokezo vichache unavyopenda. Piga matairi kwa maandishi na picha zako halisi [1].
-
Tumia kidokezo chako bora zaidi kwenye programu au daftari ndogo kutoka Workbench . Nzuri na mbaya [1].
-
Sajili muundo unaoungwa mkono na programu au kipengee kilichoratibiwa katika Usajili wa Muundo ili usitembee karibu na vizalia vya programu visivyo na jina [1].
-
Unda Bomba linalopakia data, kutathmini matokeo, na kutumia toleo jipya nyuma ya lakabu. Kurudiwa kunashinda ushujaa [1].
-
Ongeza Ufuatiliaji ili kupata kuteleza na kuweka arifa za kimsingi. Ubinafsi wako wa baadaye utakununulia kahawa kwa hili [1].
Hiari lakini ni mahiri: ikiwa kipochi chako cha utumiaji ni cha utafutaji au gumzo, ongeza Utafutaji wa Vekta na uanzishaji kuanzia siku ya kwanza. Ni tofauti kati ya nzuri na ya kushangaza [3].
Google Vertex AI ni nini? - toleo fupi 🧾
Google Vertex AI ni nini? Ni mfumo wa kila kitu wa Google Cloud wa kubuni, kusambaza na kudhibiti mifumo ya AI-kutoka haraka hadi uzalishaji kwa kutumia zana zilizojengewa ndani za mawakala, mabomba, utafutaji wa vekta, madaftari, sajili na ufuatiliaji. Imetolewa maoni kwa njia zinazosaidia timu kusafirisha [1].
Njia mbadala kwa kutazama - kuchagua njia sahihi 🛣️
Ikiwa tayari uko ndani kabisa ya AWS, SageMaker itahisi asili. Maduka ya Azure mara nyingi hupendelea Azure ML . Ikiwa timu yako inaishi katika daftari na nyumba za maziwa, Databricks ML ni bora. Hakuna kati ya haya ambayo si sahihi- uzito wa data yako na mahitaji ya utawala kawaida huamua.
Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara - moto wa haraka 🧨
-
Je, Vertex AI ni kwa AI generative pekee? No-Vertex AI pia inashughulikia mafunzo ya kawaida ya ML na kutumikia kwa vipengele vya MLOps kwa wanasayansi wa data na wahandisi wa ML [1].
-
Je, ninaweza kuweka BigQuery kama duka langu kuu? Ndiyo, tumia Duka la Vipengee ili kudumisha data ya vipengele katika BigQuery na kuitumikia mtandaoni bila kunakili duka la nje ya mtandao [4].
-
Je, Vertex AI inasaidia na RAG? Utafutaji wa Ndiyo-Vekta umeundwa kwa ajili yake na inaunganishwa na safu nyingine [3].
-
Je, ninawezaje kudhibiti gharama? Anza kwa udogo, pima, na ukague viwango/utoaji na bei ya kiwango cha kazi kabla ya kuongeza [1][5].
Marejeleo
[1] Google Cloud - Utangulizi wa Vertex AI (Muhtasari wa mfumo Uliounganishwa) - soma zaidi
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder muhtasari - soma zaidi
[3] Google Cloud - Tumia Vertex AI Vector Search na Vertex AI RAG Engine - soma zaidi
[4] Google Cloud - Utangulizi wa usimamizi wa vipengele katika Vertex AI - soma zaidi
[5] Wingu la Google - Uhifadhi wa data ya Wateja na uhifadhi-data sifuri katika Vertex AI - soma zaidi