Егер сіз жасанды интеллект құралдарын зерттеп, нақты кешенді сиқырдың қай жерде болатынын білгіңіз келсе - жедел өңдеуден бастап мониторингпен өндіріске дейін - бұл сіз үнемі еститін нәрсе. Google-дың Vertex жасанды интеллекті модельдік ойын алаңдарын, MLO-ларды, деректерді біріктіруді және векторлық іздеуді бірыңғай кәсіпорын деңгейіндегі орынға біріктіреді. Алдымен скрапинг жасаңыз, содан кейін масштабтаңыз. Екеуін де бір шатырдың астына жинау таңқаларлықтай сирек кездеседі.
Төменде қарапайым тур берілген. Біз Google Vertex AI дегеніміз не? , сонымен қатар оның сіздің жинағыңызға қалай сәйкес келетінін, алдымен нені сынап көру керектігін, бағалардың қалай жұмыс істейтінін және балама нұсқалардың қашан тиімдірек болатынын көрсетеміз. Белді байлаңыз. Мұнда көп нәрсе бар, бірақ жол көрінгеннен қарапайым. 🙂
Осыдан кейін оқуға болатын мақалалар:
🔗 Жасанды интеллект жаттықтырушысы дегеніміз не
Жасанды интеллект жаттықтырушылары адамдардың кері байланысы және таңбалау арқылы модельдерді қалай жетілдіретінін түсіндіреді.
🔗 Жасанды интеллект арбитражы дегеніміз не: танымал сөздің астарында жатқан шындық
Жасанды интеллект арбитражын, оның бизнес моделін және нарыққа әсерін талдайды.
🔗 Символдық жасанды интеллект дегеніміз не: білуіңіз керек барлық нәрсе
Символдық жасанды интеллекттің логикаға негізделген ойлауын және оның машиналық оқытудан қалай ерекшеленетінін қарастырады.
🔗 AI үшін қандай бағдарламалау тілі қолданылады
Жасанды интеллектті әзірлеу және зерттеу үшін Python, R және басқа тілдерді салыстырады.
🔗 Қызмет ретіндегі жасанды интеллект дегеніміз не
AIaaS платформаларын, артықшылықтарын және бизнестің бұлтқа негізделген жасанды интеллект құралдарын қалай пайдаланатынын түсіндіреді.
Google Vertex жасанды интеллекті дегеніміз не? 🚀
Google Vertex AI – классикалық машиналық оқыту мен заманауи генеративті AI жүйелерін қамтитын жасанды интеллект жүйелерін құру, тестілеу, орналастыру және басқару үшін Google Cloud жүйесіндегі толық басқарылатын, бірыңғай платформа. Ол модель студиясын, агент құралдарын, құбырларды, ноутбуктарды, тізілімдерді, мониторингті, векторлық іздеуді және Google Cloud деректер қызметтерімен тығыз интеграцияларды біріктіреді [1].
Қарапайым тілмен айтқанда: бұл жерде сіз негізгі модельдермен прототип жасайсыз, оларды реттейсіз, соңғы нүктелерді қауіпсіз орналастырасыз, құбырларды автоматтандырасыз және барлығын бақылап, басқарасыз. Ең бастысы, ол мұны бір жерде жасайды - бұл бірінші күнгіден гөрі маңыздырақ [1].
Нақты әлемдегі жылдам үлгі: Командалар көбінесе студияда тапсырмаларды сызып, енгізу/шығаруды нақты деректермен салыстыру үшін минималды дәптер құрастырады, содан кейін сол активтерді тіркелген модельге, соңғы нүктеге және қарапайым құбырға айналдырады. Екінші апта әдетте бақылау және ескертулерден тұрады. Мәселе батырлықта емес, қайталануда.
Google Vertex AI-ді керемет ететін нәрсе ✅
-
Өмірлік цикл үшін бір шатыр - студиядағы прототип, тіркеу нұсқалары, топтық немесе нақты уақыт режимінде орналастыру, содан кейін ауытқулар мен мәселелерді бақылау. Желім коды азырақ. Қойындылар азырақ. Ұйқы режимі көбірек [1].
-
Model Garden + Gemini модельдері - мәтіндік және мультимодальды жұмыс үшін Google және серіктестерден, соның ішінде ең соңғы Gemini отбасынан модельдерді табыңыз, теңшеңіз және орналастырыңыз [1].
-
Agent Builder - бағалау қолдауымен және басқарылатын жұмыс уақытымен құралдар мен деректерді басқара алатын тапсырмаға бағытталған, көп сатылы агенттерді құру [2].
-
Сенімділікке арналған құбырлар - қайталанатын оқыту, бағалау, баптау және орналастыру үшін серверсіз оркестрлеу. Үшінші қайта оқыту басталғанда өзіңізге алғыс айтасыз [1].
-
Масштабты векторлық іздеу - Google өндірістік деңгейдегі инфрақұрылымына негізделген RAG, ұсыныстар және семантикалық іздеу үшін жоғары масштабты, төмен кідіріспен векторлық іздеу [3].
-
BigQuery көмегімен мүмкіндіктерді басқару - мүмкіндіктер туралы деректерді BigQuery-де сақтау және офлайн дүкенді қайталамай, Vertex AI Feature Store арқылы мүмкіндіктерді онлайн режимінде ұсыну [4].
-
Workbench ноутбуктері - Google Cloud қызметтеріне (BigQuery, Cloud Storage және т.б.) қосылған басқарылатын Jupyter орталары [1].
-
Жауапты жасанды интеллект опциялары - генеративтік жұмыс жүктемелері үшін қауіпсіздік құралдары және деректерді сақтауды нөлдік басқару элементтері (тиісті түрде конфигурацияланған кезде) [5].
Сіз шынымен қол тигізетін негізгі бөліктер 🧩
1) Vertex AI Studio - тапсырмалар өсетін жер 🌱
UI-де негізгі модельдерді ойнату, бағалау және реттеу. Жылдам итерациялар, қайта пайдалануға болатын шақырулар және бірдеңе «шертілгеннен» кейін өндіріске беру үшін тамаша [1].
2) Модель бағы - сіздің модель каталогыңыз 🍃
Google және серіктес модельдердің орталықтандырылған кітапханасы. Бірнеше рет басу арқылы шолыңыз, теңшеңіз және орналастырыңыз - бұл іздеудің орнына нақты бастапқы нүкте [1].
3) Agent Builder - сенімді автоматтандыру үшін 🤝
Агенттер демонстрациялардан нақты жұмысқа ауысқан сайын, сізге құралдар, жерге қосу және оркестрлеу қажет. Agent Builder құрылымдарды (Сессиялар, Жад банкі, кіріктірілген құралдар, бағалаулар) қамтамасыз етеді, сондықтан көп агентті тәжірибелер нақты әлемдегі шатасулар кезінде құлап кетпейді [2].
4) Құбырлар - себебі сіз бәрібір өзіңізді қайталайсыз 🔁
Серверсіз оркестратормен ML және gen-AI жұмыс процестерін автоматтандырыңыз. Артефакттарды бақылауды және қайталанатын іске қосуларды қолдайды - оны модельдеріңіз үшін CI ретінде қарастырыңыз [1].
5) Workbench - як қырынусыз басқарылатын дәптерлер 📓
BigQuery, Cloud Storage және т.б. қызметтерге оңай қол жеткізу арқылы қауіпсіз JupyterLab орталарын жасаңыз. Зерттеу, мүмкіндіктерді жобалау және бақыланатын эксперименттер үшін ыңғайлы [1].
6) Модель тізілімі - сақталатын нұсқалау 🗃️
Модельдерді, нұсқаларды, шығу тегін бақылаңыз және тікелей соңғы нүктелерге орналастырыңыз. Тізілім инженерияға беруді әлдеқайда жеңілдетеді [1].
7) Векторлық іздеу - Кекештенбейтін RAG 🧭
Google өндірістік векторлық инфрақұрылымымен масштабты семантикалық іздеу - чат, семантикалық іздеу және кідіріс пайдаланушы көретін ұсыныстар үшін пайдалы [3].
8) Функциялар дүкені - BigQuery-ді шындық көзі ретінде сақтаңыз 🗂️
BigQuery-де сақталатын деректерден онлайн режимінде мүмкіндіктерді басқарыңыз және қызмет көрсетіңіз. Көшіру аз, синхрондау жұмыстары аз, дәлдік жоғары [4].
9) Модельді бақылау - сеніңіз, бірақ тексеріңіз 📈
Дрейф тексерулерін жоспарлаңыз, ескертулер орнатыңыз және өнім сапасын бақылаңыз. Трафик минут сайын өзгереді, сізге бұл қажет болады [1].
Ол сіздің деректер жинағыңыздың құрамына қалай сәйкес келеді 🧵
-
BigQuery - деректермен жұмыс істеуді үйрету, топтық болжамдарды кестелерге қайтару және болжамдарды аналитикаға немесе кейіннен белсендіруге қосу [1][4].
-
Бұлттық сақтау орны - деректер жиынтығын, артефактілерді және модель нәтижелерін блоб қабатын қайта ойлап таппай сақтайды [1].
-
Деректер ағыны және достары - алдын ала өңдеу, байыту немесе ағындық қорытынды жасау үшін құбырлар ішінде басқарылатын деректерді өңдеуді іске қосады [1].
-
Соңғы нүктелер немесе топтама - қолданбалар мен агенттер үшін нақты уақыттағы соңғы нүктелерді орналастыру немесе бүкіл кестелерді бағалау үшін топтамалық тапсырмаларды орындау - сіз екеуін де пайдаланатын шығарсыз [1].
Шын мәнінде жиі қолданылатын жағдайлар 🎯
-
Чат, қосалқы ұшқыштар және агенттер - деректеріңізге негіздеу, құралдарды пайдалану және көп сатылы ағындар. Agent Builder тек жаңалық үшін емес, сенімділік үшін жасалған [2].
-
RAG және семантикалық іздеу - векторлық іздеуді Gemini-мен біріктіріп, өзіңіздің меншікті мазмұныңызды пайдаланып сұрақтарға жауап беріңіз. Жылдамдық біз ойлағаннан да маңыздырақ [3].
-
Болжамды ML - кестелік немесе кескіндік модельдерді оқыту, соңғы нүктеге орналастыру, дрейфті бақылау, табалдырықтар өткен кезде құбырлармен қайта оқыту. Классикалық, бірақ маңызды [1].
-
Аналитиканы белсендіру - BigQuery-ге болжамдар жазу, аудитория құру және науқандарды немесе өнім туралы шешімдерді тарату. Маркетинг деректер ғылымымен кездескен кездегі жақсы цикл [1][4].
Салыстыру кестесі - Vertex AI және танымал баламалары 📊
Жылдам сурет. Аздап пікір білдірілген. Нақты мүмкіндіктер мен бағалар қызмет көрсету мен аймаққа байланысты өзгеретінін ескеріңіз.
| Платформа | Ең үздік аудитория | Неліктен жұмыс істейді |
|---|---|---|
| Vertex AI | Google Cloud жүйесіндегі командалар, жасанды интеллект + машиналық машина қоспасы | Бірыңғай студия, құбырлар, тізілім, векторлық іздеу және BigQuery-дің берік байланыстары [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-бірінші ұйымдарға терең машиналық оқыту құралдары қажет | Кең ауқымды оқыту және орналастыру нұсқалары бар жетілген, толық өмірлік циклді машиналық оқыту қызметі. |
| Azure ML | Microsoft-пен үйлесімді кәсіпорындық IT | Azure жүйесіндегі интеграцияланған ML өмірлік циклі, дизайнерлік интерфейс және басқару. |
| Databricks ML | Лейкхаус командалары, дәптерге толы ағындар | Деректерге негізделген күшті жұмыс процестері және өндірістік машиналық оқыту мүмкіндіктері. |
Иә, сөз тіркесі біркелкі емес - нақты кестелер кейде солай болады.
Қарапайым ағылшын тіліндегі бағалар 💸
Сіз көбінесе үш нәрсе үшін төлейсіз:
-
Жұмыс жүктемесі мен пайдалану класы бойынша бағаланатын генеративтік қоңыраулар үшін модельді пайдалану
-
Арнайы оқыту және баптау жұмыстарын есептеу
-
Онлайн соңғы нүктелерге немесе топтық жұмыстарға қызмет көрсету
Нақты сандар мен соңғы өзгерістер үшін Vertex AI және оның генеративтік ұсыныстары үшін ресми баға беттерін қараңыз. Кейінірек өзіңізге алғыс айтатын кеңес: ауыр өнімді жеткізбес бұрын Studio және өндірістік нүктелер үшін жабдықтау опциялары мен квоталарын қарап шығыңыз [1][5].
Қауіпсіздік, басқару және жауапты жасанды интеллект 🛡️
Vertex AI жауапты AI нұсқаулығы мен қауіпсіздік құралдарын, сондай-ақ деректердің сақталуын нөлге жеткізу (мысалы, деректерді кэштеуді өшіру және тиісті жерде белгілі бір журналдардан бас тарту арқылы) [5]. Мұны сәйкестікке ыңғайлы құрылымдар үшін рөлге негізделген кіру, жеке желі және аудит журналдарымен жұптастырыңыз [1].
Vertex AI мінсіз болған кезде және ол шамадан тыс болған кезде 🧠
-
Егер сізге жасанды интеллект және машина жасау үшін бірыңғай орта, BigQuery интеграциясы және құбырларды, тізілімді және мониторингті қамтитын өндірістік жол қажет болса, бұл өте қолайлы
-
Егер сізге тек жеңіл үлгі шақыруы немесе басқаруды, қайта даярлауды немесе бақылауды қажет етпейтін бір мақсатты прототип қажет болса, бұл артық
Шынын айтайық: көптеген прототиптер өледі немесе азу тістері өседі. Екінші істі Vertex AI шешеді.
Жылдам бастау - 10 минуттық дәм сынағы ⏱️
-
Vertex AI Studio бағдарламасын модельмен прототип жасау үшін ашыңыз
-
Workbench- тен алынған минималистік қолданбаға немесе ноутбукке қосыңыз . Жақсы және ұқыпты [1].
-
Қолданбаның қосалқы моделін немесе бапталған активін Model Registry , сонда сіз атаусыз артефактілерді шашып жүрмейсіз [1].
-
Деректерді жүктейтін, шығыстарды бағалайтын және бүркеншік аттың артында жаңа нұсқаны орналастыратын құбыр желісін жасаңыз
-
бақылауды қосыңыз . Болашақта өзіңіз сізге кофе сатып алады [1].
Қосымша, бірақ ақылды: егер сіздің пайдалану жағдайыңыз іздеуді немесе әңгімелесуді қажет етсе, векторлық іздеуді және жерге қосуды қосыңыз. Бұл жақсы және таңқаларлықтай пайдалы арасындағы айырмашылық [3].
Google Vertex AI дегеніміз не? - қысқаша нұсқасы 🧾
Google Vertex AI дегеніміз не? Бұл Google Cloud компаниясының агенттерге, құбырларға, векторлық іздеуге, жазу кітапшаларына, тізілімдерге және мониторингке арналған кіріктірілген құралдармен жасанды интеллект жүйелерін жобалауға, орналастыруға және басқаруға арналған барлығы бір платформасы [1].
Балама нұсқаларға қысқаша шолу - дұрыс жолақты таңдау 🛣️
Егер сіз AWS-ке терең үңілген болсаңыз, SageMaker өзін жергілікті сезінеді. Azure дүкендері көбінесе Azure ML-ді . Егер сіздің командаңыз ноутбуктерде және көл үйлерінде тұрса, Databricks ML тамаша. Бұлардың ешқайсысы дұрыс емес - сіздің деректеріңіздің ауырлығы мен басқару талаптары әдетте шешеді.
Жиі қойылатын сұрақтар - жылдам ату 🧨
-
Vertex AI тек генеративті AI үшін ғана ма? No-Vertex AI сонымен қатар деректер ғалымдары мен ML инженерлеріне арналған классикалық ML оқытуын және MLOps мүмкіндіктерімен қызмет көрсетуді қамтиды [1].
-
BigQuery-ді негізгі қоймам ретінде сақтай аламын ба? Иә - BigQuery-де функция деректерін сақтау және оны офлайн дүкенді қайталамай онлайн режимінде ұсыну үшін Feature Store пайдаланыңыз [4].
-
Vertex AI RAG-пен көмектеседі ме? Yes-Vector Search ол үшін жасалған және стектің қалған бөлігімен біріктірілген [3].
-
Шығындарды қалай басқарамын? Кішігірімнен бастаңыз, өлшем жасаңыз және масштабтау алдында квоталарды/қамтамасыз етуді және жұмыс жүктемесі класының бағасын қарап шығыңыз [1][5].
Сілтемелер
[1] Google Cloud - Vertex AI-ге кіріспе (Бірыңғай платформаға шолу) - толығырақ оқыңыз
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder шолуы - толығырақ оқу
[3] Google Cloud - Vertex AI RAG Engine көмегімен Vertex AI векторлық іздеуін пайдаланыңыз - толығырақ оқыңыз
[4] Google Cloud - Vertex AI жүйесіндегі мүмкіндіктерді басқаруға кіріспе - толығырақ оқыңыз
[5] Google Cloud - Vertex AI жүйесінде тұтынушы деректерін сақтау және деректерді нөлдік сақтау - толығырақ оқу