Егер сіз AI құралдарымен танысып, нақты сиқырдың қайда болатынын білсеңіз - жылдам өңдеуден бастап бақылау арқылы өндіруге дейін - бұл сіз туралы үнемі еститін нәрсе. Google Vertex AI моделі ойын алаңдарын, MLOps, деректерді қосу және векторлық іздеуді бір кәсіпорын деңгейіндегі орынға біріктіреді. Scrapy бастаңыз, содан кейін масштабтаңыз. Екеуін бір шаңырақтың астына алу таңқаларлық.
Төменде мағынасыз тур болып табылады. Біз қарапайым сұраққа жауап береміз - Google Vertex AI дегеніміз не? -сондай-ақ оның стекке қалай сәйкес келетінін, алдымен нені қолданып көру керектігін, шығындар қалай әрекет ететінін және балама нұсқалардың қашан мағынасы бар екенін көрсетіңіз. Бекіту. Мұнда көп нәрсе бар, бірақ жол көрінгеннен оңайырақ. 🙂
Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:
🔗 AI жаттықтырушы дегеніміз не
Жасанды интеллект жаттықтырушылары адам кері байланысы және таңбалау арқылы модельдерді қалай нақтылайтынын түсіндіреді.
🔗 AI арбитраж дегеніміз не: бұл сөздің артындағы шындық
AI арбитражын, оның бизнес үлгісін және нарықтық салдарын бөледі.
🔗 Символдық AI дегеніміз не: білуіңіз керек барлық нәрсе
Символдық AI логикаға негізделген пайымдауын және оның машиналық оқытудан айырмашылығын қамтиды.
🔗 AI үшін қандай бағдарламалау тілі қолданылады
AI әзірлеу және зерттеу үшін Python, R және басқа тілдерді салыстырады.
🔗 Қызмет ретінде AI дегеніміз не
AIaaS платформаларын, артықшылықтарын және бизнес бұлтқа негізделген AI құралдарын қалай пайдаланатынын түсіндіреді.
Google Vertex AI дегеніміз не? 🚀
Google Vertex AI – классикалық ML және заманауи генеративті AI жүйелерін қамтитын AI жүйелерін құруға, сынауға, орналастыруға және басқаруға арналған Google Cloud жүйесіндегі толық басқарылатын, бірыңғай платформа. Ол модельдік студияны, агент құралдарын, құбырларды, жазу кітапшаларын, тізілімдерді, мониторингті, векторлық іздеуді және Google Cloud деректер қызметтерімен тығыз интеграцияларды біріктіреді [1].
Қарапайым тілмен айтқанда: мұнда сіз іргетас үлгілерімен прототип жасайсыз, оларды баптайсыз, соңғы нүктелерді қауіпсіздендіру үшін орналастырасыз, құбырлармен автоматтандырасыз және барлығын бақылап, басқарасыз. Ең бастысы, ол мұны бір жерде жасайды - бұл бірінші күні көрінгеннен де маңыздырақ [1].
Жылдам нақты әлем үлгісі: командалар жиі Studio бағдарламасында сұраулардың эскизін жасайды, енгізу/шығаруды нақты деректерге қарсы тексеру үшін минималды жазу кітапшасын қосады, содан кейін сол активтерді тіркелген үлгіге, соңғы нүктеге және қарапайым құбырға жылжытады. Екінші апта әдетте бақылау және ескерту болып табылады. Мәселе батырлық емес, қайталану.
Google Vertex AI несімен керемет ✅
-
Өмірлік циклге арналған бір шатыр – студияда прототип жасау, нұсқаларды тіркеу, пакеттік немесе нақты уақытта орналастыру, содан кейін дрейф пен мәселелерді бақылау. Желім коды аз. Азырақ қойындылар. Көбірек ұйқы [1].
-
Модель Garden + Gemini үлгілері - мәтіндік және мультимодальды жұмыс үшін Google және серіктестер, соның ішінде соңғы Gemini отбасы үлгілерін табу, теңшеу және орналастыру [1].
-
Agent Builder – бағалау қолдауымен және басқарылатын орындалу уақытымен құралдар мен деректерді реттей алатын тапсырмаға бағытталған, көп сатылы агенттерді құрастыру [2].
-
Сенімділікке арналған құбырлар – қайталанатын оқыту, бағалау, реттеу және орналастыру үшін серверсіз оркестрлеу. Үшінші қайта оқыту [1] айналып келгенде, өзіңізге алғыс айтасыз.
-
Масштаб бойынша векторлық іздеу – Google-дың өндірістік деңгейдегі инфрақұрылымында құрастырылған RAG, ұсыныстар және семантикалық іздеу үшін жоғары масштабты, аз кідіріспен векторлық іздеу [3].
-
BigQuery арқылы мүмкіндіктерді басқару - BigQuery-де мүмкіндік деректерін сақтаңыз және офлайн дүкенді көшірмей Vertex AI мүмкіндіктері дүкені арқылы онлайн мүмкіндіктерге қызмет көрсетіңіз [4].
-
Workbench жазу кітапшалары – Google Cloud қызметтеріне (BigQuery, Cloud Storage және т.б.) қосылған басқарылатын Jupyter орталары [1].
-
Жауапты AI опциялары - қауіпсіздік құралдары және генеративті жұмыс жүктемелері үшін нөлдік деректерді сақтауды
Сіз шынымен қол тигізетін негізгі бөліктер 🧩
1) Vertex AI Studio - шақырулар өсетін жерде 🌱
UI интерфейсінде негіз үлгілерін ойнатыңыз, бағалаңыз және баптаңыз. Жылдам итерациялар, қайта пайдалануға болатын нұсқаулар және бірдеңе «шерткенде» өндіріске жіберу үшін тамаша [1].
2) Модельдік бақ - сіздің үлгі каталогыңыз 🍃
Google және серіктес үлгілерінің орталықтандырылған кітапханасы. Бірнеше рет басу арқылы шолу, теңшеу және орналастыру – қоқыс іздеудің орнына нақты бастапқы нүкте [1].
3) Agent Builder - сенімді автоматтандыруға арналған 🤝
Агенттер демонстрациялардан нақты жұмысқа ауысқанда, сізге құралдар, жерге қосу және оркестр қажет. Agent Builder тіректерді (сессиялар, жад банкі, кірістірілген құралдар, бағалаулар) қамтамасыз етеді, сондықтан мульти-агенттік тәжірибелер нақты әлемдегі тәртіпсіздіктер кезінде құлап кетпейді [2].
4) Құбырлар - өйткені бәрібір өзіңізді қайталайсыз 🔁
Серверсіз оркестрмен ML және gen-AI жұмыс процестерін автоматтандырыңыз. Артефакттарды қадағалауды және қайталанатын жүгірістерді қолдайды - оны үлгілеріңіз үшін CI ретінде қарастырыңыз [1].
5) Жұмыс үстелі - сарғыш қырынбайтын басқарылатын дәптер 📓
BigQuery, Cloud Storage және т.б. оңай қол жеткізу арқылы қауіпсіз JupyterLab орталарын айналдырыңыз. Барлау, мүмкіндіктерді жасау және басқарылатын эксперименттер үшін ыңғайлы [1].
6) Үлгі тізілімі - жабысатын нұсқалар 🗃️
Модельдерді, нұсқаларды, ұрпақты қадағалаңыз және соңғы нүктелерге тікелей орналастырыңыз. Тіркеу инженерияға өтуді әлдеқайда жеңіл етеді [1].
7) Векторлық іздеу - кекірмейтін RAG 🧭
Google компаниясының өндірістік векторлық инфрақұрылымымен семантикалық іздеуді масштабтаңыз - кідіріс пайдаланушыға көрінетін чат, семантикалық іздеу және ұсыныстар үшін пайдалы [3].
8) Функциялар дүкені - BigQuery-ді шындықтың көзі ретінде сақтаңыз 🗂️
BigQuery ішінде орналасқан деректерден мүмкіндіктерді онлайн режимінде басқарыңыз және қызмет етіңіз. Көшіру аз, синхрондау жұмыстары аз, дәлдік жоғарырақ [4].
9) Модельдік мониторинг - сену, бірақ тексеру 📈
Дрейфті тексеруді жоспарлаңыз, ескертулер орнатыңыз және өндіріс сапасы туралы қойындыларды сақтаңыз. Минуттық трафик өзгереді, сіз мұны қалайсыз [1].
Ол сіздің деректер стекке қалай сәйкес келеді 🧵
-
BigQuery - сол жерде деректермен жаттығу, пакеттік болжамдарды кестелерге қайтару және болжамдарды талдауға немесе төменгі ағындағы белсендіруге жіберу [1][4].
-
Cloud Storage - деректер жиынын, артефактілерді және үлгі шығыстарын блоб қабатын қайта ойлап таппай сақтау [1].
-
Деректер ағыны және достар - алдын ала өңдеу, байыту немесе ағынды қорытынды [1] үшін конвейерлер ішінде басқарылатын деректерді өңдеуді іске қосыңыз.
-
Endpoints немесе Batch – қолданбалар мен агенттер үшін нақты уақыттағы соңғы нүктелерді орналастырыңыз немесе бүкіл кестелерді бағалау үшін пакеттік тапсырмаларды орындаңыз – екеуін де пайдаланасыз [1].
Іс жүзінде қонатын жалпы пайдалану жағдайлары 🎯
-
Чат, екінші ұшқыштар және агенттер – деректеріңізге, құралды пайдалануыңызға және көп сатылы ағындарға негізделген. Agent Builder тек жаңалық емес, сенімділік үшін жасалған [2].
-
RAG және семантикалық іздеу - меншікті мазмұнды пайдаланып сұрақтарға жауап беру үшін Векторлық іздеуді Gemini-мен біріктіріңіз. Жылдамдық біз ойлағаннан да маңыздырақ [3].
-
Болжалды ML - кестелік немесе кескін үлгілерін жаттықтырыңыз, соңғы нүктеге орналастырыңыз, дрейфті бақылаңыз, табалдырықтар асқан кезде құбырлармен қайта жаттықтыру. Классикалық, бірақ сыни [1].
-
Analytics белсендіру - BigQuery-ге болжамдар жазу, аудитория құру және науқандарды немесе өнім шешімдерін беру. Маркетинг деректер ғылымына сәйкес келетін жақсы цикл [1][4].
Салыстыру кестесі - Vertex AI және танымал баламалар 📊
Жылдам сурет. Жұмсақ пікір. Нақты мүмкіндіктер мен бағалар қызмет пен аймаққа байланысты өзгеретінін есте сақтаңыз.
| Платформа | Үздік аудитория | Неліктен жұмыс істейді |
|---|---|---|
| Vertex AI | Google Cloud-тағы командалар, ген-AI + ML қоспасы | Бірыңғай студия, құбыр желілері, тізілім, векторлық іздеу және күшті BigQuery байланыстары [1]. |
| AWS SageMaker | AWS - терең ML құралдарын қажет ететін бірінші ұйымдар | Кең оқыту және орналастыру опциялары бар жетілген, толық өмірлік циклді ML қызметі. |
| Azure ML | Майкрософтпен теңестірілген кәсіпорын АТ | Біріктірілген ML өмірлік циклі, дизайнерлік пайдаланушы интерфейсі және Azure жүйесіндегі басқару. |
| Databricks ML | Лейкхаус командалары, дәптер-ауыр ағындар | Күшті деректерге негізделген жұмыс процестері және өндірістік ML мүмкіндіктері. |
Иә, фразалар біркелкі емес, кестелер кейде нақты емес.
Бағалары қарапайым ағылшын тілінде 💸
Сіз негізінен үш нәрсе үшін төлейсіз:
-
пайдалану үлгісі - жұмыс жүктемесі мен пайдалану класы бойынша бағаланады.
-
Таңдамалы оқыту және баптау тапсырмаларын есептеңіз
-
Желідегі соңғы нүктелерге немесе пакеттік тапсырмаларға қызмет көрсету
Нақты сандар мен соңғы өзгерістер үшін Vertex AI және оның генеративті ұсыныстарына арналған ресми баға беттерін тексеріңіз. Кейінірек алғыс айтатын кеңес: ауыр кез келген нәрсені жөнелтпес бұрын Studio және өндірістің соңғы нүктелері үшін дайындау опциялары мен квоталарды қарап шығыңыз [1][5].
Қауіпсіздік, басқару және жауапты AI 🛡️
Vertex AI жауапты AI нұсқауларын және қауіпсіздік құралдарын, сонымен қатар деректерді нөлдік сақтауға қол жеткізу (мысалы, деректерді кэштеуді өшіру және қажет болған жағдайда арнайы журналдардан бас тарту арқылы) [5]. Оны рөлге негізделген қатынаспен, жеке желімен және сәйкестікке қолайлы құрылымдар үшін аудит журналдарымен жұптаңыз [1].
Vertex AI мінсіз болғанда және ол шамадан тыс болғанда 🧠
-
Gen-AI және ML үшін бір ортаны, тығыз BigQuery интеграциясын және құбырларды, тізілімді және бақылауды қамтитын өндіріс жолын қаласаңыз тамаша Егер сіздің командаңыз деректер ғылымы мен қолданбалы инженерияны қамтитын болса, ортақ бет көмектеседі.
-
Жеңіл үлгіні шақыру немесе басқаруды, қайта даярлауды немесе бақылауды қажет етпейтін бір мақсатты прототип қажет болса, артық орындаңыз Мұндай жағдайларда қарапайым API беті әзірше жеткілікті болуы мүмкін.
Шынын айтайық: прототиптердің көпшілігі өледі немесе тістері өседі. Vertex AI екінші жағдайды өңдейді.
Жылдам бастау - 10 минуттық дәм сынағы ⏱️
-
Үлгімен прототип жасау және өзіңізге ұнайтын бірнеше сұрауларды сақтау үшін Vertex AI Studio бағдарламасын ашыңыз Шынайы мәтініңіз бен кескіндеріңізбен шиналарды соққылаңыз [1].
-
Workbench қолданбасынан минималды қолданбаға немесе жазу кітапшасына қосыңыз . Әдемі және сыпайы [1].
-
Қолданбаның қолдау үлгісін немесе бапталған активін Үлгілер тізілімінде , осылайша атаусыз артефактілерді айналып өтпеу үшін [1].
-
Деректерді жүктейтін, шығыстарды бағалайтын және бүркеншік аттың артында жаңа нұсқаны орналастыратын Құбырды жасаңыз Қайталану ерліктерді жеңеді [1].
-
Дрейфті ұстау және негізгі ескертулерді орнату үшін Мониторинг қосыңыз Сіздің болашақ өзіңіз бұл үшін сізге кофе сатып алады [1].
Қосымша, бірақ ақылды: егер сіздің пайдалану жағдайыңыз іздеуші немесе әңгімелесуші болса, бірінші күннен бастап Векторлық іздеуді Бұл жақсы және таңқаларлық пайдалы [3] арасындағы айырмашылық.
Google Vertex AI дегеніміз не? - қысқа нұсқасы 🧾
Google Vertex AI дегеніміз не? Бұл агенттерге, конвейерлерге, векторлық іздеуге, жазу кітапшаларына, тізілімдерге және бақылауға арналған кірістірілген құралдары бар жеделден өндіріске дейінгі AI жүйелерін жобалауға, орналастыруға және басқаруға арналған Google Cloud-тың барлығы бір платформасы. Ол командаларға жеткізуге көмектесетін тәсілдермен негізделген [1].
Бір қарағанда балама – дұрыс жолды таңдау 🛣️
Егер сіз қазірдің өзінде AWS жүйесіне терең бойлаған болсаңыз, SageMaker өзін туған жер ретінде сезінеді. Azure дүкендері көбінесе Azure ML-ді . Егер сіздің командаңыз жазу кітапшалары мен көлдер қоймаларында тұрса, Databricks ML өте жақсы. Бұлардың ешқайсысы қате емес – әдетте деректердің ауырлығы мен басқару талаптары шешеді.
Жиі қойылатын сұрақтар - жылдам өрт 🧨
-
Vertex AI тек генеративті AI үшін ме? No-Vertex AI сонымен қатар классикалық ML оқытуды және деректерді зерттеушілер мен ML инженерлеріне арналған MLOps мүмкіндіктерімен қызмет көрсетуді қамтиды [1].
-
BigQuery-ді негізгі дүкенім ретінде сақтай аламын ба? Иә, BigQuery-де мүмкіндік деректерін сақтау және желіден тыс дүкенді қайталамай онлайн қызмет көрсету үшін мүмкіндіктер дүкенін пайдаланыңыз [4].
-
Vertex AI RAG-ге көмектеседі ме? Yes-Vector Search ол үшін құрастырылған және стектің қалған бөлігімен біріктірілген [3].
-
Шығындарды қалай басқарамын? Шағын өлшемнен бастаңыз, квоталарды/қамтамасыз етуді және жұмыс жүктемесі бойынша бағаны өлшеңіз және қарап шығыңыз [1][5].
Анықтамалар
[1] Google Cloud - Vertex AI-ге кіріспе (Бірыңғай платформаға шолу) - толығырақ оқу
[2] Google Cloud - Vertex AI агент құрастырушысына шолу - толығырақ оқу
[3] Google Cloud - Vertex AI RAG қозғалтқышымен Vertex AI векторлық іздеуді пайдаланыңыз - толығырақ оқыңыз
[4] Google Cloud - Vertex AI жүйесіндегі мүмкіндіктерді басқаруға кіріспе - толығырақ оқыңыз
[5] Google Cloud - Vertex AI жүйесінде тұтынушы деректерін сақтау және нөлдік деректерді сақтау - толығырақ оқу