google vertex ai гэж юу вэ

Google Vertex AI гэж юу вэ?

Хэрэв та хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдтэй танилцаж, цаг алдалгүй хийхээс эхлээд хяналт тавих хүртэл жинхэнэ ид шид хаана тохиолддогийг гайхаж байгаа бол энэ бол таны байнга сонсдог зүйл юм. Google-ийн Vertex AI нь загвар тоглоомын талбай, MLOps, өгөгдлийн холболтууд болон вектор хайлтуудыг нэг аж ахуйн нэгжийн түвшинд нэгтгэдэг. Хагархайг эхлүүлээд дараа нь масштаблана. Хоёулаа нэг дээвэр дор орох нь гайхалтай ховор.

Доорх нь утгагүй аялал юм. Бид энгийн асуултанд хариулах болно - Google Vertex AI гэж юу вэ? -мөн түүнчлэн энэ нь таны стект хэрхэн тохирох, юуг түрүүлж туршиж үзэх, зардал хэрхэн ажилладаг, өөр хувилбарууд хэзээ илүү утга учиртай болохыг харуулах. Хүлээлгэ. Энд маш их зүйл бий, гэхдээ зам нь харагдахаас хамаагүй хялбар юм. 🙂

Үүний дараа унших дуртай нийтлэлүүд:

🔗 AI дасгалжуулагч гэж юу вэ
AI-ийн сургагч нар хүний ​​санал хүсэлт, шошгололтоор загвараа хэрхэн сайжруулдаг болохыг тайлбарладаг.

🔗 AI арбитраж гэж юу вэ: Энэ алдартай үгийн цаад үнэн
AI арбитраж, түүний бизнесийн загвар, зах зээлийн үр нөлөөг задалсан.

🔗 Билэгдлийн хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ: Таны мэдэх ёстой бүх зүйл
Билэгдлийн хиймэл оюун ухааны логикт суурилсан үндэслэл, энэ нь машин сурахаас юугаараа ялгаатай болохыг тусгасан.

🔗 AI-д ямар програмчлалын хэл ашигладаг вэ
AI хөгжүүлэлт, судалгаанд зориулж Python, R болон бусад хэлийг харьцуулдаг.

🔗 AI нь үйлчилгээ гэж юу вэ
AIaaS платформууд, ашиг тус, бизнесүүд үүлд суурилсан AI хэрэгслийг хэрхэн ашигладаг талаар тайлбарладаг.

Google Vertex AI гэж юу вэ? 🚀

Google Vertex AI нь сонгодог ML болон орчин үеийн хиймэл оюун ухааныг хамарсан хиймэл оюун ухааны системийг бий болгох, турших, ашиглах, удирдахад зориулагдсан Google Cloud дээрх бүрэн удирддаг, нэгдсэн платформ юм. Энэ нь загвар студи, агент хэрэгсэл, дамжуулах хоолой, тэмдэглэлийн дэвтэр, бүртгэл, хяналт, вектор хайлт, Google Cloud мэдээллийн үйлчилгээтэй нягт уялдаа холбоог хослуулсан [1].

Энгийнээр хэлэхэд, энд та суурь загваруудыг загварчилж, тааруулж, төгсгөлийн цэгүүдийг аюулгүй болгохын тулд байрлуулж, дамжуулах хоолойгоор автоматжуулж, бүх зүйлийг хянаж, удирддаг. Хамгийн чухал нь, энэ нь нэг газар үүнийг хийдэг бөгөөд энэ нь эхний өдөр харагдахаас илүү чухал юм [1].

Бодит ертөнцийн хурдан загвар: Багууд ихэвчлэн Студиод зааварчилгааг зурж, I/O-г бодит өгөгдөлтэй харьцуулан шалгахын тулд хамгийн бага тэмдэглэлийн дэвтэр холбож, дараа нь эдгээр хөрөнгийг бүртгэлтэй загвар, төгсгөлийн цэг, энгийн дамжуулах хоолой болгон сурталчилдаг. Хоёр дахь долоо хоногт ихэвчлэн хяналт, сэрэмжлүүлэг байдаг. Гол нь баатарлаг байдал биш, дахин давтагдах явдал юм.

Google Vertex AI-г юу гайхалтай болгодог ✅

  • Амьдралын мөчлөгийн нэг дээвэр - прототипийг студид хийж, хувилбаруудыг бүртгэж, багцаар эсвэл бодит цаг хугацаанд байрлуулж, дараа нь зөрөх болон асуудлыг хянах. Цавууны код бага. Цөөн таб. Илүү их унтдаг [1].

  • Загвар цэцэрлэг + Gemini загварууд - Google болон түншүүдээс хамгийн сүүлийн үеийн Gemini гэр бүлийг оруулан текст болон олон талт ажилд ашиглах загваруудыг олж, өөрчлөх, ашиглах боломжтой [1].

  • Agent Builder - үнэлгээний дэмжлэг, удирддаг ажиллах цаг [2] бүхий багаж хэрэгсэл, өгөгдлийг зохицуулах боломжтой, даалгаварт төвлөрсөн, олон шатлалт агентуудыг бүтээх.

  • Найдвартай байдлын шугам хоолой - давтагдах сургалт, үнэлгээ, тааруулах, байршуулах сервергүй зохион байгуулалт. Гурав дахь давтан сургах үед та өөртөө талархах болно [1].

  • Вектор хайлт нь масштабаар - Google-ийн үйлдвэрлэлийн түвшний дэд бүтцэд суурилагдсан RAG, зөвлөмж, семантик хайлтад зориулсан өндөр масштабтай, хоцролт багатай вектор хайлт [3].

  • BigQuery-н онцлогийн менежмент - BigQuery-д өөрийн онцлог шинж чанаруудын өгөгдлөө хадгалж, офлайн дэлгүүрийг хуулбарлахгүйгээр Vertex AI Feature Store-оор онлайнаар үйлчилгээ үзүүлнэ [4].

  • Workbench notebooks - Google Cloud үйлчилгээнд (BigQuery, Cloud Storage гэх мэт) холбогдсон удирддаг Jupyter орчин [1].

  • Хариуцлагатай хиймэл оюун ухааны сонголтууд - аюулгүй байдлын хэрэгсэл ба тэг өгөгдөл хадгалах хяналт (зохихтой тохируулагдсан үед) [5].

Таны хүрэх гол хэсгүүд 🧩

1) Vertex AI Studio - сануулгууд өсдөг 🌱

UI дээр суурь загваруудыг тоглуулж, үнэлж, тааруулна уу. Хурдан давталт хийх, дахин ашиглах боломжтой сануулга, ямар нэг зүйл "товших" үед үйлдвэрлэлд шилжүүлэхэд тохиромжтой [1].

2) Model Garden - таны загварын каталог 🍃

Google болон түнш загваруудын төвлөрсөн номын сан. Хэдхэн товшилтоор хайж, тохируулж, байрлуулж болно - энэ нь хог хаягдлын агнуурын оронд жинхэнэ эхлэлийн цэг юм [1].

3) Agent Builder - найдвартай автоматжуулалтад зориулагдсан 🤝

Агентууд үзүүлэнгээс бодит ажил болж хувирах тусам танд багаж хэрэгсэл, газардуулга, зохион байгуулалт хэрэгтэй. Agent Builder нь шат дамжлага (Sessions, Memory Bank, суурилагдсан хэрэгслүүд, үнэлгээнүүд) -ээр хангадаг тул олон агентын туршлагууд бодит ертөнцийн эмх замбараагүй байдлын дор сүйрэхгүй [2].

4) Дамжуулах хоолой - учир нь та ямар ч байсан өөрийгөө давтах болно 🔁

ML болон ген-AI ажлын урсгалыг сервергүй зохион байгуулагчаар автоматжуулна уу. Олдворыг хянах, давтагдах гүйлтийг дэмждэг - үүнийг загварынхаа CI гэж бодоорой [1].

5) Ажлын ширээ - сарлагийн сахлаа хусаагүй удирддаг дэвтэр 📓

BigQuery, Cloud Storage болон бусад зүйлд хялбар хандах замаар аюулгүй JupyterLab орчинг бий болго. Хайгуул, техникийн инженерчлэл, хяналттай туршилт хийхэд тохиромжтой [1].

6) Загварын бүртгэл - наалддаг хувилбар 🗃️

Загвар, хувилбар, удам угсааг хянах, эцсийн цэгүүдэд шууд байршуулах. Бүртгэл нь инженерчлэлд шилжүүлэх ажлыг хамаагүй бага нялцгай болгодог [1].

7) Вектор хайлт - гацдаггүй RAG 🧭

Google-ийн үйлдвэрлэлийн векторын дэд бүтцээр семантик хайлтыг масштабаар нэмэгдүүлэх нь хоцролт нь хэрэглэгчдэд харагдахуйц чат, семантик хайлт, зөвлөмж өгөхөд тустай [3].

8) Онцлогын дэлгүүр - BigQuery-г үнэний эх сурвалж болгон хадгалаарай 🗂️

BigQuery-д байгаа өгөгдлөөс онцлог шинж чанаруудыг онлайнаар удирдаж, үйлчилгээ үзүүлээрэй. Хуулбар бага, синк хийх ажил бага, илүү нарийвчлалтай [4].

9) Загварын хяналт - итгэ, гэхдээ баталгаажуул 📈

Зориулалтын шалгалтыг төлөвлөх, сэрэмжлүүлэг өгөх, үйлдвэрлэлийн чанарыг хянах. Замын хөдөлгөөний минут өөрчлөгдөхөд та үүнийг хүсэх болно [1].

Энэ нь таны өгөгдлийн стект хэрхэн тохирох вэ 🧵

  • BigQuery - өгөгдлөөр сургах, багцын таамаглалыг хүснэгтүүд рүү буцаан түлхэх, таамаглалыг аналитик эсвэл идэвхжүүлэлт рүү залгах [1][4].

  • Cloud Storage - blob давхаргыг дахин зохион бүтээхгүйгээр өгөгдлийн багц, олдвор, загварын гаралтыг хадгалах.

  • Өгөгдлийн урсгал ба найзууд - урьдчилсан боловсруулалт, баяжуулалт эсвэл дамжуулалтын дүгнэлтийг дамжуулах шугамын дотор удирддаг өгөгдөл боловсруулалтыг ажиллуулна.

  • Төгсгөлийн цэгүүд эсвэл Багц - програмууд болон агентуудад зориулсан бодит цагийн төгсгөлийн цэгүүдийг байршуулах, эсвэл хүснэгтийг бүхэлд нь оноохын тулд багц ажлыг гүйцэтгэх - та хоёуланг нь ашиглах магадлалтай [1].

Бодит газардсан нийтлэг хэрэглээний тохиолдлууд 🎯

  • Чат, туслах нисгэгчид болон агентууд - таны өгөгдөл, багаж хэрэгслийн ашиглалт, олон шатлалт урсгалтай холбоотой. Agent Builder нь зөвхөн шинэлэг зүйл биш, найдвартай байдалд зориулагдсан [2].

  • RAG болон семантик хайлт - Вектор хайлтыг Gemini-тэй хослуулж, өөрийн өмчийн агуулгыг ашиглан асуултуудад хариулна уу. Хурд бидний дүр эсгэхээс илүү чухал [3].

  • Урьдчилан таамаглах ML - хүснэгт эсвэл зургийн загваруудыг сургах, эцсийн цэгт байрлуулах, шилжилт хөдөлгөөнийг хянах, босго давсан үед дамжуулах хоолойгоор дахин сургах. Сонгодог, гэхдээ шүүмжлэлтэй [1].

  • Аналитик идэвхжүүлэлт - BigQuery-д таамаглал бичих, үзэгчдийг бий болгох, кампанит ажил эсвэл бүтээгдэхүүний шийдвэр гаргах. Маркетингийн өгөгдлийн шинжлэх ухаанд нийцсэн сайхан давталт [1][4].

Харьцуулалтын хүснэгт - Vertex AI ба алдартай хувилбарууд 📊

Шуурхай агшин зураг. Бага зэргийн үзэл бодолтой. Тодорхой чадавхи, үнэ нь үйлчилгээ болон бүс нутгаас хамаарч өөр өөр байдаг гэдгийг санаарай.

Платформ Шилдэг үзэгчид Яагаад ажилладаг вэ
Vertex AI Google Cloud дээрх багууд, ген-AI + ML холимог Нэгдсэн студи, дамжуулах хоолой, бүртгэл, вектор хайлт, хүчтэй BigQuery холболт [1].
AWS SageMaker AWS-Анхны байгууллагуудад гүн гүнзгий ML хэрэгсэл шаардлагатай Насанд хүрсэн, бүрэн ашиглалтын хугацаатай ML үйлчилгээ, сургалт, байршуулалтын өргөн сонголттой.
Azure ML Майкрософтод нийцсэн байгууллагын мэдээллийн технологи Azure дээрх ML-ийн нэгдсэн амьдралын мөчлөг, дизайнерын UI, засаглал.
Databricks ML Lakehouse баг, дэвтэр-хүнд урсгал Хүчтэй өгөгдөлд суурилсан ажлын урсгал ба үйлдвэрлэлийн ML чадвар.

Тийм ээ, хэллэг нь тэгш бус байдаг-бодит хүснэгтүүд заримдаа байдаг.

Зардал нь энгийн англи хэлээр 💸

Та ихэвчлэн гурван зүйлд төлбөр төлдөг:

  1. Ачаалал болон ашиглалтын ангиллаар үнэлэгдсэн дуудлагын загвар ашиглалт

  2. Захиалгат сургалт, тааруулах ажлыг тооцоолох

  3. Онлайн төгсгөлийн цэгүүд эсвэл багц ажилд үйлчлэх

Нарийвчилсан тоо болон хамгийн сүүлийн үеийн өөрчлөлтүүдийн талаар Vertex AI-ийн албан ёсны үнийн хуудсууд болон түүний үүсгэсэн саналуудыг шалгана уу. Дараа нь өөртөө баярлалаа гэж хэлэх зөвлөгөө: Хүнд зүйл тээвэрлэхээсээ өмнө Studio болон үйлдвэрлэлийн эцсийн цэгүүдийн нөөцийн сонголтууд болон квотуудыг шалгана уу [1][5].

Аюулгүй байдал, засаглал, хариуцлагатай AI 🛡️

Vertex AI нь хариуцлагатай AI зааварчилгаа, аюулгүй байдлын багаж хэрэгсэл, түүнчлэн өгөгдөл хадгалахгүй байх (жишээлбэл, өгөгдлийг кэш хийхийг идэвхгүй болгож, шаардлагатай бол тусгай бүртгэлээс татгалзах гэх мэт) өгдөг [5]. Үүнийг дүрд суурилсан хандалт, хувийн сүлжээ, аудитын бүртгэлтэй хослуулж, дагаж мөрдөхөд ээлтэй бүтээцүүд [1].

Vertex AI төгс төгөлдөр, хэт их байх үед 🧠

  • Хэрэв та AI болон ML-д зориулсан нэг орчин, нягт BigQuery интеграцчлал, дамжуулах хоолой, бүртгэл, хяналт зэргийг багтаасан үйлдвэрлэлийн замыг хүсч байвал төгс төгөлдөр юм Хэрэв танай баг мэдээллийн шинжлэх ухаан, хэрэглээний инженерчлэлийг хамардаг бол хуваалцсан гадаргуу нь тусалдаг.

  • Хэрэв танд зөвхөн хөнгөн жинтэй загвар дуудлага эсвэл засаглал, давтан сургах, хяналт шаардлагагүй нэг зориулалттай загвар хэрэгтэй бол хэтрүүлээрэй Ийм тохиолдолд API илүү энгийн гадаргуу нь одоогоор хангалттай байж болох юм.

Шударга байцгаая: ихэнх прототипүүд үхдэг эсвэл соёо ургадаг. Vertex AI хоёр дахь тохиолдлыг зохицуулдаг.

Хурдан эхлэл - 10 минутын амтлах тест ⏱️

  1. Vertex AI Studio-г нээгээд загвараа гаргаж, дуртай хэдэн сануулгыг хадгалаарай. Бодит текст болон зургаар дугуйг өшиглөөрэй [1].

  2. Workbench- ээс хамгийн бага програм эсвэл тэмдэглэлийн дэвтэрт хамгийн сайн сануулгыг холбоно уу . Сайхан, хачирхалтай [1].

  3. Нэргүй олдворуудыг [1] хаяхгүйн тулд програмын арын загвар эсвэл тохируулсан хөрөнгийг Загварын бүртгэлд

  4. Өгөгдлийг ачаалж, гаралтыг үнэлж, шинэ хувилбарыг өөр нэрийн ард байршуулдаг дамжуулах шугам үүсгэ Дахин давтагдах чадвар нь баатарлаг үйлсийг давдаг [1].

  5. Дрифтийг барьж, үндсэн сэрэмжлүүлгийг тохируулахын тулд Мониторинг нэмнэ үү Чиний ирээдүйн өөрийгөө үүнийхээ төлөө кофе худалдаж авах болно [1].

Нэмэлт боловч ухаалаг: хэрэв таны хэрэглээ хайлттай эсвэл яриа хөөрөөтэй байвал эхний өдрөөс Вектор хайлт Энэ нь сайхан, гайхалтай ашигтай хоёрын ялгаа юм [3].

Google Vertex AI гэж юу вэ? - богино хувилбар 🧾

Google Vertex AI гэж юу вэ? Энэ нь агент, дамжуулах хоолой, вектор хайлт, тэмдэглэлийн дэвтэр, бүртгэл, хяналт зэрэгт суурилуулсан хэрэглүүртэй, шуурхайгаас эхлээд үйлдвэрлэл хүртэл хиймэл оюун ухааны системийг зохион бүтээх, байршуулах, удирдахад зориулагдсан Google Cloud-ийн нэгдмэл платформ юм. Энэ нь багуудыг тээвэрлэхэд тус болохуйц үзэл бодолтой байдаг [1].

Нэг дороос өөр сонголтууд - зөв эгнээ сонгох 🛣️

Хэрэв та AWS-д аль хэдийн гүнзгий нэвтэрсэн бол SageMaker эх орон гэдгээ мэдрэх болно. Azure дэлгүүрүүд ихэвчлэн Azure ML-ийг . Хэрэв танай баг дэвтэр, нуурын байшинд амьдардаг бол Databricks ML маш сайн. Эдгээрийн аль нь ч буруу биш - таны мэдээллийн таталцал болон засаглалын шаардлагууд ихэвчлэн шийддэг.

Асуулт - хурдан гал 🧨

  • Vertex AI нь зөвхөн хиймэл оюун ухаанд зориулагдсан уу? No-Vertex AI нь өгөгдөл судлаачид болон ML инженерүүдэд зориулсан сонгодог ML сургалт, MLOps функцээр үйлчлэхийг хамардаг [1].

  • Би BigQuery-г үндсэн дэлгүүрээ хадгалж чадах уу? Тиймээ, BigQuery-д онцлог мэдээллийг хадгалахын тулд офлайн дэлгүүрийг олшруулахгүйгээр онлайнаар үйлчлэхийн тулд Feature Store-г ашиглаарай [4].

  • Vertex AI нь RAG-д тусалдаг уу? Yes-Vector Search нь үүнд зориулагдсан бөгөөд бусад стектэй нэгддэг [3].

  • Би зардлыг хэрхэн хянах вэ? Томруулахын өмнө бага багаар эхэлж, хэмжилт хийж, квот/нөхцөл байдал, ажлын ачааллын ангиллын үнийг нягталж үзээрэй [1][5].

Лавлагаа

[1] Google Cloud - Vertex AI-ийн танилцуулга (Нэгдсэн платформын тойм) - дэлгэрэнгүй

[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder-ийн тойм - дэлгэрэнгүй уншина уу

[3] Google Cloud - Vertex AI RAG хөдөлгүүртэй Vertex AI вектор хайлтыг ашиглах - дэлгэрэнгүй уншина уу

[4] Google Cloud - Vertex AI дахь функцийн менежментийн танилцуулга - дэлгэрэнгүй уншина уу

[5] Google Cloud - Vertex AI-д хэрэглэгчийн өгөгдлийг хадгалах ба тэг өгөгдөл хадгалах - дэлгэрэнгүй

Албан ёсны AI Assistant дэлгүүрээс хамгийн сүүлийн үеийн хиймэл оюун ухааныг олоорой

Бидний тухай

Блог руу буцах