Ако сте се заинтересирале за алатки за вештачка интелигенција и се прашувавте каде се случува вистинската магија од почеток до крај - од брзо дотерување до производство со мониторинг - ова е она за кое постојано слушате. Vertex AI на Google ги спојува моделирачките игралишта, MLO-ата, поврзувањата со податоци и векторски пребарувања во едно место за претпријатија. Започнете еластично, а потоа скалирајте. Изненадувачки е ретко да се добијат и двете под еден покрив.
Подолу е едноставна обиколка. Ќе одговориме на едноставното прашање - Што е Google Vertex AI? - а исто така ќе покажеме како одговара на вашиот стек, што прво да пробате, како се однесуваат трошоците и кога алтернативите имаат повеќе смисла. Подгответе се. Има многу овде, но патот е поедноставен отколку што изгледа. 🙂
Статии што можеби ќе ве интересираат по оваа:
🔗 Што е тренер за вештачка интелигенција
Објаснува како интелигентните тренери ги усовршуваат моделите преку човечки повратни информации и етикетирање.
🔗 Што е арбитража со вештачка интелигенција: Вистината зад популарен збор
Ги анализира арбитражите со вештачка интелигенција, нејзиниот бизнис модел и импликациите на пазарот.
🔗 Што е симболична вештачка интелигенција: Сè што треба да знаете
Опфаќа логичко-базирано расудување на симболичната вештачка интелигенција и како таа се разликува од машинското учење.
🔗 Кој програмски јазик се користи за вештачка интелигенција
Споредува Python, R и други јазици за развој и истражување на вештачката интелигенција.
🔗 Што е вештачката интелигенција како услуга
Ги објаснува AIaaS платформите, придобивките и како бизнисите ги користат алатките за вештачка интелигенција базирани на облак.
Што е вештачка интелигенција на Google Vertex? 🚀
Google Vertex AI е целосно управувана, унифицирана платформа на Google Cloud за градење, тестирање, распоредување и управување со системи за AI - опфаќајќи и класичен ML и модерен генеративен AI. Комбинира модел студио, алатки за агенти, цевководи, бележници, регистри, мониторинг, векторски пребарување и тесни интеграции со услугите за податоци на Google Cloud [1].
Едноставно кажано: тоа е местото каде што правите прототип со основни модели, ги прилагодувате, распоредувате на безбедни крајни точки, автоматизирате со цевководи и сè го следите и управувате. Клучно е што ова го прави на едно место - што е поважно отколку што изгледа на првиот ден [1].
Брз образец од реалниот свет: Тимовите често скицираат инструкции во Студиото, поврзуваат минимален бележник за да тестираат влезно/излезни податоци во однос на реални податоци, а потоа ги промовираат тие средства во регистриран модел, крајна точка и едноставен цевковод. Втората недела обично е мониторинг и известувања. Поентата не е херојство - туку повторување.
Што ја прави вештачката интелигенција на Google Vertex одлична ✅
-
Еден покрив за животниот циклус - прототип во студио, регистрирање верзии, распоредување за сериско или реално време, потоа следење за отстапувања и проблеми. Помалку леплив код. Помалку табови. Повеќе спиење [1].
-
Модел Гарден + модели на Gemini - откривање, прилагодување и распоредување модели од Google и партнерите, вклучувајќи го и најновото семејство Gemini, за текстуална и мултимодална работа [1].
-
Агент Креатор - креирајте агенти фокусирани на задачи, со повеќе чекори кои можат да оркестрираат алатки и податоци со поддршка за евалуација и управувано време на извршување [2].
-
Цевководи за сигурност - оркестрација без сервер за повторувачка обука, евалуација, подесување и распоредување. Ќе си бидете благодарни кога ќе се случи третата преквалификација [1].
-
Векторско пребарување во голем обем - пребарување на вектори во голем обем и со мала латенција за RAG, препораки и семантичко пребарување, изградено врз инфраструктурата на Google за производствена класа [3].
-
Управување со функции со BigQuery - одржувајте ги вашите податоци за функциите во BigQuery и прикажувајте ги функциите онлајн преку Vertex AI Feature Store без да дуплирате офлајн продавница [4].
-
Работни бележници - управувани Jupyter средини поврзани со услугите на Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, итн.) [1].
-
Одговорни опции за вештачка интелигенција - безбедносни алатки плус со нула задржување на податоци (кога се конфигурирани соодветно) за генеративни работни оптоварувања [5].
Основните парчиња што всушност ќе ги допрете 🧩
1) Vertex AI Studio - каде што растат потсетниците 🌱
Репродуцирајте, оценувајте и подесувајте основни модели во кориснички интерфејс. Одлично за брзи итерации, повеќекратни инструкции и предавање на продукција откако нешто ќе „кликне“ [1].
2) Моделска градина - вашиот каталог на модели 🍃
Централизирана библиотека од модели на Google и партнери. Прелистувајте, прилагодувајте и распоредувајте со неколку кликања - вистинска почетна точка наместо лов на богатство [1].
3) Агент Создавач - за сигурни автоматизации 🤝
Како што агентите еволуираат од демонстрации до реална работа, потребни ви се алатки, основа и оркестрација. Agent Builder обезбедува поддршка (сесии, мемориска банка, вградени алатки, евалуации) за да не се уништат искуствата со повеќе агенти под нередот од реалниот свет [2].
4) Цевководи - затоа што секако ќе се повторите 🔁
Автоматизирајте ги работните процеси за машинско учење и генерациски вештачка интелигенција со оркестратор без сервер. Поддржува следење на артефакти и репродуцибилни извршувања - замислете го тоа како CI за вашите модели [1].
5) Работна маса - управувани тетратки без бричење на јака 📓
Создадете безбедни средини на JupyterLab со лесен пристап до BigQuery, складирање во облак и друго. Практично за истражување, инженерство на функции и контролирани експерименти [1].
6) Регистар на модели - верзии што остануваат 🗃️
Следете ги моделите, верзиите, лозата и распоредете ги директно до крајните точки. Регистарот го прави предавањето на инженерството многу помалку меко [1].
7) Пребарување на вектори - RAG што не затреперува 🧭
Скалирајте го семантичкото пребарување со продукциската векторска инфраструктура на Google - корисно за разговор, семантичко пребарување и препораки каде што латентноста е видлива за корисникот [3].
8) Продавница за функции - задржете го BigQuery како извор на вистината 🗂️
Управувајте и прикажувајте функции онлајн од податоци што се наоѓаат во BigQuery. Помалку копирање, помалку задачи за синхронизација, поголема точност [4].
9) Мониторинг на моделот - верувај, но проверувај 📈
Закажете проверки на движењето, поставете известувања и следете го квалитетот на производството. Штом сообраќајот се промени, ќе ви треба ова [1].
Како се вклопува во вашиот стек на податоци 🧵
-
BigQuery - обука со податоци таму, префрлање на групни предвидувања назад во табелите и поврзување на предвидувањата во аналитика или активирање надолу по процесот [1][4].
-
Складирање во облак - складирајте множества податоци, артефакти и излезни податоци од модели без повторно измислување на слој со точки [1].
-
Dataflow & friends - извршувајте управувана обработка на податоци во рамките на цевководи за претходна обработка, збогатување или стриминг инференција [1].
-
Крајни точки или групно - распоредувајте крајни точки во реално време за апликации и агенти или извршувајте групни задачи за да ги бодувате целите табели - веројатно ќе ги користите и двете [1].
Чести случаи на употреба што всушност завршуваат 🎯
-
Разговор, копилоти и агенти - со заземјување на вашите податоци, употреба на алатки и повеќечекорни текови. Agent Builder е дизајниран за сигурност, а не само за новина [2].
-
RAG и семантичко пребарување - комбинирајте го Vector Search со Gemini за да одговорите на прашања користејќи ја вашата сопствена содржина. Брзината е поважна отколку што се преправаме [3].
-
Предвидливо ML - обука на табеларни или сликовни модели, распоредување до крајна точка, следење на дрифтот, преобучување со цевководи кога се преминуваат праговите. Класично, но критично [1].
-
Активирање на аналитика - пишувајте предвидувања за BigQuery, градете публика и генерирајте кампањи или одлуки за производи. Убава јамка кога маркетингот се среќава со науката за податоци [1][4].
Табела за споредба - Vertex AI наспроти популарни алтернативи 📊
Кратка слика. Благо сум настроен. Имајте предвид дека точните можности и цени варираат во зависност од услугата и регионот.
| Платформа | Најдобра публика | Зошто функционира |
|---|---|---|
| Вертекс вештачка интелигенција | Тимови на Google Cloud, мешавина од генерација на вештачка интелигенција + машинско учење | Унифициран студио, цевководи, регистар, векторски пребарување и силни врски со BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-first организации на кои им е потребна длабока алатка за ML | Зрела, ML услуга со целосен животен циклус со широки опции за обука и распоредување. |
| Azure ML | ИТ за претпријатија усогласен со Microsoft | Интегриран животен циклус на ML, дизајнерски кориснички интерфејс и управување на Azure. |
| Databricks ML | Тимови од Lakehouse, текови со големи количини на лаптопи | Силни работни процеси базирани на податоци и можности за продукциско машинско учење. |
Да, формулацијата е нееднаква - реалните табели понекогаш се.
Трошоци на едноставен англиски јазик 💸
Најчесто плаќате за три работи:
-
Употреба на модел за генеративни повици - цена според работното оптоварување и класата на употреба.
-
Пресметајте за задачи за обука и подесување по нарачка.
-
Се служи за онлајн крајни точки или групни задачи.
За точни бројки и најнови промени, проверете ги официјалните страници за цени за Vertex AI и за неговите генеративни понуди. Совет за кој ќе си бидете благодарни подоцна: прегледајте ги опциите за обезбедување и квотите за Studio наспроти продукциските крајни точки пред да испорачате нешто тешко [1][5].
Безбедност, управување и одговорна вештачка интелигенција 🛡️
Vertex AI обезбедува насоки и алатки за безбедност од одговорна вештачка интелигенција, плус патеки за конфигурација за да се постигне нула задржување на податоци за одредени генеративни работни оптоварувања (на пример, со оневозможување на кеширањето на податоци и откажување од одредени логови каде што е применливо) [5]. Спојте го тоа со пристап базиран на улоги, приватно вмрежување и логови за ревизија за градби погодни за усогласеност [1].
Кога вештачката интелигенција на Vertex е совршена - а кога е претерано 🧠
-
Идеално ако сакате една средина за генерациски вештачка интелигенција и машинско учење, тесна интеграција со BigQuery и производствен пат што вклучува цевководи, регистар и мониторинг. Ако вашиот тим опфаќа наука за податоци и инженерство на апликации, споделената површина помага.
-
Претерувајте ако ви треба само лесен модел или прототип со една намена кој нема да бара управување, преквалификација или следење. Во тие случаи, поедноставна API површина можеби ќе биде доволна засега.
Да бидеме искрени: повеќето прототипови или умираат или им растат заби. Vertex AI се справува со вториот случај.
Брз почеток - 10-минутен тест за вкус ⏱️
-
Отворете го Vertex AI Studio за да направите прототип со модел и зачувајте неколку инструкции што ви се допаѓаат. Разбудете се со вашиот вистински текст и слики [1].
-
Спојте го вашиот најдобар потсетник во минималистичка апликација или тетратка од Workbench . Убаво и елегантно [1].
-
Регистрирајте го моделот за поддршка на апликацијата или подесениот атрибут во Регистарот на модели за да не се мачите со неименувани артефакти [1].
-
Креирај цевковод кој вчитува податоци, ги оценува резултатите и распоредува нова верзија зад псевдоним. Повторливоста ги победува херојствата [1].
-
Додајте Мониторинг за да го забележите движењето и да поставите основни известувања. Вашето идно јас ќе ви купи кафе за ова [1].
Опционално, но паметно: ако вашиот случај на употреба е пребарувачки или разговорлив, додадете векторски пребарувач и заземјување од првиот ден. Тоа е разликата помеѓу убаво и изненадувачки корисно [3].
Што е Google Vertex AI? - скратена верзија 🧾
Што е Google Vertex AI? Тоа е платформата „сè-во-едно“ на Google Cloud за дизајнирање, распоредување и управување со системи со AI - од известување до производство - со вградени алатки за агенти, цевководи, векторски пребарување, бележници, регистри и следење. Има ставови на начини што им помагаат на тимовите да работат [1].
Алтернативи на прв поглед - избор на вистинската лента 🛣️
Ако веќе сте длабоко запознаени со AWS, SageMaker ќе ви се допадне како мајчин јазик. Продавниците на Azure често го претпочитаат Azure ML . Ако вашиот тим живее во преносни компјутери и куќи на езеро, Databricks ML е одличен. Ништо од ова не е погрешно - вашите барања за гравитација на податоци и управување обично одлучуваат.
Најчесто поставувани прашања - брз оган 🧨
-
Дали Vertex AI е само за генеративна AI? No-Vertex AI исто така опфаќа класична ML обука и сервисирање со MLOps функции за научници за податоци и ML инженери [1].
-
Може ли да го задржам BigQuery како моја главна продавница? Да - користете Feature Store за да ги одржувате податоците за функциите во BigQuery и да ги прикажувате онлајн без да дуплирате офлајн продавница [4].
-
Дали Vertex AI помага со RAG? Yes-Vector Search е изграден за него и се интегрира со остатокот од стекот [3].
-
Како да ги контролирам трошоците? Започнете со мали трошоци, мерете и прегледајте квоти/обезбедување и цени по класа на работно оптоварување пред скалирање [1][5].
Референци
[1] Google Cloud - Вовед во Vertex AI (преглед на унифицирана платформа) - прочитај повеќе
[2] Google Cloud - Преглед на Vertex AI Agent Builder - прочитај повеќе
[3] Google Cloud - Користете Vertex AI Vector Search со Vertex AI RAG Engine - прочитајте повеќе
[4] Google Cloud - Вовед во управувањето со функции во Vertex AI - прочитај повеќе
[5] Google Cloud - Задржување на податоци за клиентите и нула задржување на податоци во Vertex AI - прочитај повеќе