Хэрэв та хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг судалж үзээд, шуурхай засвараас эхлээд хяналттай үйлдвэрлэл хүртэл жинхэнэ төгсгөл хүртэлх ид шид хаана явагддагийг гайхаж байсан бол энэ бол таны байнга сонсдог зүйл юм. Google-ийн Vertex хиймэл оюун ухаан нь загвар тоглоомын талбай, MLOps, өгөгдлийн холболт, вектор хайлтыг нэг, байгууллагын түвшний газар болгон нэгтгэдэг. Эхлээд жижигрүүлж, дараа нь өргөжүүл. Хоёуланг нь нэг дор нэгтгэх нь гайхмаар ховор байдаг.
Доор утгагүй аялал байна. БидGoogle Vertex хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ гэсэнгадна энэ нь таны стекэд хэрхэн тохирох, юуг эхлээд туршиж үзэх, өртөг хэрхэн ажиллах, хувилбарууд хэзээ илүү утга учиртай болохыг харуулах болно. Бэхэлгээ хий. Энд маш их зүйл байгаа ч зам нь харагдаж байгаагаасаа илүү энгийн юм. 🙂
Үүний дараа таны унших дуртай нийтлэлүүд:
🔗 Хиймэл оюун ухааны сургагч гэж юу вэ
Хиймэл оюун ухааны сургагч багш нар хүний санал хүсэлт болон шошгололтоор дамжуулан загваруудыг хэрхэн сайжруулдаг талаар тайлбарладаг.
🔗 Хиймэл оюун ухааны арбитраж гэж юу вэ: Энэ үгийн цаана байгаа үнэн
Хиймэл оюун ухааны арбитраж, түүний бизнесийн загвар болон зах зээлийн үр дагаврыг задлан шинжилнэ.
🔗 Симбол хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ: Таны мэдэх ёстой бүх зүйл
Симбол хиймэл оюун ухааны логик дээр суурилсан сэтгэлгээ болон энэ нь машин сургалтаас хэрхэн ялгаатай болохыг авч үзнэ.
🔗 Хиймэл оюун ухаанд ямар програмчлалын хэл ашигладаг вэ
Хиймэл оюун ухааны хөгжил болон судалгааны Python, R болон бусад хэлнүүдийг харьцуулдаг.
🔗 Үйлчилгээний хувьд хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ
AIaaS платформууд, ашиг тус, бизнесүүд үүлэн технологид суурилсан хиймэл оюун ухааны хэрэгслүүдийг хэрхэн ашигладаг талаар тайлбарлана.
Google Vertex хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ? 🚀
Google Vertex хиймэл оюун ухаан нь сонгодог машин техник болон орчин үеийн генератив хиймэл оюун ухааныг хамарсан хиймэл оюун ухааны системийг бүтээх, турших, байршуулах, удирдахад зориулагдсан Google Cloud дээрх бүрэн удирдлагатай, нэгдсэн платформ юм. Энэ нь загвар студи, агентын хэрэгсэл, дамжуулах хоолой, тэмдэглэлийн дэвтэр, бүртгэл, хяналт, вектор хайлт болон Google Cloud өгөгдлийн үйлчилгээтэй нягт интеграцийг хослуулсан [1].
Энгийнээр хэлбэл: энэ нь та суурь загваруудтай туршилтын загвар гаргах, тэдгээрийг тохируулах, төгсгөлийн цэгүүдийг аюулгүй болгох, дамжуулах хоолойгоор автоматжуулах, бүх зүйлийг хянаж, удирдах боломжийг олгодог газар юм. Хамгийн гол нь үүнийг нэг дор хийдэг бөгөөд энэ нь эхний өдрөөсөө илүү чухал юм [1].
Бодит ертөнцийн хурдан загвар: Багууд ихэвчлэн студид асуултуудыг зурж, I/O-г бодит өгөгдөлтэй харьцуулахын тулд хамгийн бага тэмдэглэлийн дэвтэр холбож, дараа нь эдгээр хөрөнгийг бүртгэлтэй загвар, төгсгөлийн цэг, энгийн дамжуулах хоолой болгон сурталчилдаг. Хоёр дахь долоо хоног нь ихэвчлэн хяналт, сэрэмжлүүлэг байдаг. Гол нь баатарлаг байдал биш, харин давтагдах чадвар юм.
Google Vertex хиймэл оюун ухааныг гайхалтай болгодог зүйл юу вэ ✅
-
Амьдралын мөчлөгийн нэг дээвэр - студид туршилтын загвар гаргах, хувилбаруудыг бүртгүүлэх, багцаар эсвэл бодит цаг хугацаанд байршуулах, дараа нь өөрчлөлт болон асуудлуудыг хянах. Цавууны код бага. Цөөн таб. Илүү их унтах [1].
-
Model Garden + Gemini загварууд - текст болон олон горимтой ажилд зориулж Google болон түншүүд, түүний дотор хамгийн сүүлийн үеийн Gemini гэр бүлийн загваруудыг нээж, өөрчилж, байршуулна уу [1].
-
Agent Builder - үнэлгээний дэмжлэг болон удирдлагатай ажиллах хугацаатай багаж хэрэгсэл, өгөгдлийг зохион байгуулж чадах даалгаварт чиглэсэн, олон шатлалт агентуудыг бүтээх [2].
-
Найдвартай байдлын шугам хоолой - давтагдах сургалт, үнэлгээ, тохируулга, байршуулалтад зориулсан сервергүй найрал хөгжим. Гурав дахь дахин сургалт эхлэхэд та өөртөө талархах болно [1].
-
Масштабтай вектор хайлт - Google-ийн үйлдвэрлэлийн түвшний дэд бүтэц дээр суурилсан RAG, зөвлөмж, семантик хайлтын өндөр хэмжээний, бага хоцрогдолтой вектор хайлт [3].
-
BigQuery ашиглан функцын менежмент - функцын өгөгдлөө BigQuery дээр хадгалж, офлайн дэлгүүрийг хуулбарлахгүйгээр Vertex AI Feature Store-оор дамжуулан функцуудыг онлайнаар үзүүлэх [4].
-
Workbench тэмдэглэлийн дэвтэр - Google Cloud үйлчилгээнд (BigQuery, Cloud Storage гэх мэт) холбогдсон удирдлагатай Jupyter орчин [1].
-
Хариуцлагатай хиймэл оюун ухааны сонголтууд - аюулгүй байдлын багаж хэрэгсэл болон тэг өгөгдөл хадгалах хяналт (зохих ёсоор тохируулсан үед) [5].
Таны үнэхээр хүрэх гол хэсгүүд 🧩
1) Vertex AI Studio - уриалга өсөж торнидог газар 🌱
Хэрэглэгчийн интерфэйс дээр суурь загваруудыг тоглуулах, үнэлэх, тохируулах. Хурдан давталт, дахин ашиглах боломжтой зааварчилгаа, ямар нэгэн зүйл "товших" үед үйлдвэрлэлд шилжүүлэхэд маш сайн [1].
2) Загварын цэцэрлэг - таны загварын каталог 🍃
Google болон түнш загваруудын төвлөрсөн номын сан. Хэдхэн товшилтоор үзэх, өөрчлөх, байршуулах - энэ нь эрэл хайгуулын оронд бодит эхлэлийн цэг юм [1].
3) Agent Builder - найдвартай автоматжуулалтын зориулалттай 🤝
Агентууд демо хувилбараас бодит ажил руу шилжих үед танд багаж хэрэгсэл, газардуулга, найрал хөгжим хэрэгтэй болно. Agent Builder нь шат дамжлагыг (Сесс, Санах ойн банк, суурилуулсан хэрэгслүүд, үнэлгээ) хангадаг тул олон агентын туршлагууд бодит ертөнцийн замбараагүй байдлын дор нурж унахгүй [2].
4) Шугам хоолой - учир нь та ямар ч байсан өөрийгөө давтах болно 🔁
Сервергүй оркестратор ашиглан машин техник болон генийн хиймэл оюун ухааны ажлын урсгалыг автоматжуулна. Олдворын хяналт болон хуулбарлах боломжтой гүйлтийг дэмждэг - үүнийг загваруудынхаа CI гэж бодоорой [1].
5) Workbench - сарлагийн сахалгүйгээр удирддаг дэвтэр 📓
BigQuery, Cloud Storage болон бусад зүйлд хялбархан хандах боломжтой аюулгүй JupyterLab орчинг бий болгох. Судалгаа, функцын инженерчлэл, хяналттай туршилтуудад тохиромжтой [1].
6) Загварын бүртгэл - Хувьсах хувилбар 🗃️
Загвар, хувилбар, удам угсааг хянах, төгсгөлийн цэгүүд рүү шууд байршуулах. Бүртгэл нь инженерчлэлд шилжүүлэх ажлыг хамаагүй хялбар болгодог [1].
7) Вектор хайлт - Гацдаггүй RAG 🧭
Google-ийн үйлдвэрлэлийн векторын дэд бүтцийг ашиглан семантик хайлтыг масштаблах нь чат, семантик хайлт, зөвлөмжид ашигтай бөгөөд хоцрогдол нь хэрэглэгчдэд харагдахуйц байдаг [3].
8) Онцлог дэлгүүр - BigQuery-г үнэний эх сурвалж болгон хадгалах 🗂️
BigQuery-д байгаа өгөгдлөөс функцуудыг онлайнаар удирдаж, үйлчилгээ үзүүлдэг. Хуулбарлах нь бага, синхрончлолын ажил бага, нарийвчлал нь илүү өндөр [4].
9) Загварын хяналт - итгэ, гэхдээ баталгаажуул 📈
Дрифт шалгалтыг төлөвлөж, сэрэмжлүүлэг тохируулж, бүтээгдэхүүний чанарыг хянаж байгаарай. Замын хөдөлгөөн өөрчлөгдөх бүрт танд үүнийг хүсэх болно [1].
Энэ нь таны өгөгдлийн стектэй хэрхэн нийцдэг вэ 🧵
-
BigQuery - тэнд өгөгдөл ашиглан сургах, багц таамаглалыг хүснэгт рүү буцааж түлхэх, таамаглалыг аналитик эсвэл идэвхжүүлэлт рүү холбох [1][4].
-
Үүлэн хадгалалт - өгөгдлийн багц, эд өлгийн зүйлс болон загварын гаралтыг blob давхаргыг дахин зохион бүтээхгүйгээр хадгалдаг [1].
-
Өгөгдлийн урсгал ба найзууд - урьдчилан боловсруулах, баяжуулах эсвэл урсгалын дүгнэлт гаргах зорилгоор дамжуулах хоолой дотор удирддаг өгөгдөл боловсруулалтыг ажиллуулдаг [1].
-
Төгсгөлийн цэгүүд эсвэл Багц - апп болон агентуудад зориулсан бодит цагийн төгсгөлийн цэгүүдийг байршуулах эсвэл бүхэл хүснэгтүүдийг оноо авахын тулд багц ажлуудыг ажиллуулах - та хоёуланг нь ашиглах магадлалтай [1].
Үнэндээ хэрэглэгдэж буй нийтлэг тохиолдлууд 🎯
-
Чат, хамтран нисгэгч болон агентууд - таны өгөгдөлд үндэслэх, хэрэгслийн хэрэглээ болон олон шатлалт урсгалтай. Agent Builder нь зөвхөн шинэлэг зүйл биш, найдвартай байдлыг хангах зорилгоор бүтээгдсэн [2].
-
RAG болон семантик хайлт - өөрийн өмчийн контентыг ашиглан асуултанд хариулахын тулд Вектор хайлтыг Gemini-тэй хослуул. Хурд бидний дүр эсгэдэгээс илүү чухал юм [3].
-
Урьдчилан таамаглах ML - хүснэгтэн эсвэл дүрс загваруудыг сургах, төгсгөлийн цэгт байршуулах, шилжилтийг хянах, босго давсан үед дамжуулах хоолойгоор дахин сургах. Сонгодог боловч чухал [1].
-
Аналитик идэвхжүүлэлт - BigQuery дээр таамаглал бичих, үзэгчдийг бий болгох, кампанит ажил эсвэл бүтээгдэхүүний шийдвэр гаргах. Маркетинг өгөгдлийн шинжлэх ухаантай уулзах сайхан мөчлөг [1][4].
Харьцуулсан хүснэгт - Vertex хиймэл оюун ухаан ба алдартай хувилбарууд 📊
Хурдан зураг. Бага зэрэг санал бодлоо илэрхийлсэн. Тодорхой хүчин чадал болон үнэ нь үйлчилгээ болон бүс нутгаас хамаарч өөр өөр байдаг гэдгийг санаарай.
| Платформ | Шилдэг үзэгчид | Яагаад ажилладаг вэ |
|---|---|---|
| Vertex хиймэл оюун ухаан | Google Cloud дээрх багууд, хиймэл оюун ухаан + машин техник холимог | Нэгдсэн студи, дамжуулах хоолой, бүртгэл, вектор хайлт болон BigQuery-ийн хүчтэй холбоо [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-н анхдагч байгууллагуудад гүнзгий машин механизмын хэрэгсэл хэрэгтэй байна | Өргөн хүрээтэй сургалт, байршуулалтын сонголттой, бүрэн амьдралын мөчлөгтэй, боловсорсон машины менежментийн үйлчилгээ. |
| Азур ML | Майкрософттой уялдаа холбоотой байгууллагын мэдээллийн технологи | Azure дээрх нэгдсэн машин механизмын амьдралын мөчлөг, дизайнерын хэрэглэгчийн интерфэйс болон засаглал. |
| Databricks ML | Лейкхаусын багууд, тэмдэглэлийн дэвтэр ихтэй урсгалууд | Өгөгдөлд суурилсан хүчтэй ажлын урсгал болон үйлдвэрлэлийн машин механизмын чадавхи. |
Тийм ээ, хэллэг нь тэгш бус байдаг - бодит хүснэгтүүд заримдаа тэгш бус байдаг.
Үнэлгээг энгийн англи хэлээр 💸
Та ихэвчлэн гурван зүйлд мөнгө төлдөг:
-
Ажлын ачаалал болон хэрэглээний ангиллаас хамааран үнийг тооцсон үүсгэгч дуудлагын загварын хэрэглээ
-
Захиалгат сургалт болон тохируулгын ажлын тооцоолол
-
Онлайн төгсгөлийн цэгүүд эсвэл багцын ажлуудад үйлчилдэг
Нарийн тоо болон хамгийн сүүлийн үеийн өөрчлөлтүүдийн талаар Vertex AI болон түүний үүсгэгч саналуудын албан ёсны үнийн хуудсуудаас шалгана уу. Дараа нь өөртөө талархах зөвлөгөө: хүнд зүйл илгээхээсээ өмнө Studio болон үйлдвэрлэлийн төгсгөлийн цэгүүдийн хангамжийн сонголтууд болон квотыг хянаж үзээрэй [1][5].
Аюулгүй байдал, засаглал, хариуцлагатай хиймэл оюун ухаан 🛡️
Vertex AI нь хариуцлагатай AI удирдамж, аюулгүй байдлын хэрэгслүүд, мөн өгөгдөл хадгалахгүй байх (жишээлбэл, өгөгдлийн кэшийг идэвхгүй болгох, шаардлагатай бол тодорхой бүртгэлээс татгалзах замаар) [5]. Үүнийг дүрд суурилсан хандалт, хувийн сүлжээ, нийцлийг хангахуйц бүтээн байгуулалтын аудитын бүртгэлүүдтэй хослуулдаг [1].
Vertex хиймэл оюун ухаан төгс байх үед - мөн хэтрүүлэгтэй байх үед 🧠
-
Хэрэв та хиймэл оюун ухаан болон машин механизмын нэг орчин, BigQuery-ийн нягт интеграци, дамжуулах хоолой, бүртгэл, хяналт зэрэг үйлдвэрлэлийн зам хүсч байвал төгс тохирно . Хэрэв танай баг өгөгдлийн шинжлэх ухаан болон програмын инженерчлэлийг хамарсан бол хуваалцсан гадаргуу тус болно
-
Хэрэв танд зөвхөн хөнгөн загварын дуудлага эсвэл засаглал, давтан сургалт, хяналт шаардлагагүй нэг зориулалттай туршилтын загвар хэрэгтэй бол хэт их ачаалалтай байна . Эдгээр тохиолдолд илүү энгийн API гадаргуу хангалттай байж магадгүй юм
Шударгаар хэлэхэд ихэнх туршилтын загварууд үхэх эсвэл соёо ургах аль нэг нь байдаг. Хоёр дахь тохиолдлыг Vertex хиймэл оюун ухаан зохицуулдаг.
Хурдан эхлэл - 10 минутын амтлах тест ⏱️
-
Vertex AI Studio-г нээгээд загвараар туршилтын загвар бүтээгээд, хүссэн хэдэн заавраа хадгалаарай. Дугуйгаа жинхэнэ текст болон зургаараа цохино [1].
-
Хамгийн сайн санаагаа Workbench- ийн энгийн апп эсвэл тэмдэглэлийн дэвтэрт оруулна уу . Сайхан бас цэмцгэр [1].
-
Нэргүй эд өлгийн зүйлсийг тойрон эргэлдэхгүйн тулд аппликейшны арын загвар эсвэл тохируулсан хөрөнгийг Model Registry -д бүртгүүлнэ үү [1]
-
Өгөгдлийг ачаалж, гаралтыг үнэлж, шинэ хувилбарыг хуурамч нэрийн ард байршуулдаг дамжуулах хоолой үүсгэнэ үү . Давтагдах чадвар нь баатарлаг үйлдлээс илүү [1]
-
Хэвтээ урсгалыг хянах, үндсэн сэрэмжлүүлэг тохируулахын тулд Хяналт нэмнэ үү . Ирээдүйд таны бие үүнд зориулж танд кофе авч өгөх болно [1].
Заавал биш боловч ухаалаг: хэрэв таны хэрэглээний тохиолдол хайлт ихтэй эсвэл яриа хөөрөө ихтэй бол Вектор хайлт болон газардуулгыг нэмээрэй. Энэ бол сайхан ба гайхалтай ашигтай хоёрын ялгаа юм [3].
Google Vertex хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ? - товч хувилбар 🧾
Google Vertex хиймэл оюун ухаан гэж юу вэ? Энэ нь Google Cloud-ийн хиймэл оюун ухааны системийг зохион бүтээх, байршуулах, удирдах, удирдах бүх талын платформ бөгөөд агентууд, дамжуулах хоолой, вектор хайлт, тэмдэглэлийн дэвтэр, бүртгэл, хяналт зэрэгт зориулсан суурилуулсан хэрэгслүүдтэй. Энэ нь багуудад мэдээлэл дамжуулахад туслах байдлаар санал бодлоо илэрхийлдэг [1].
Хувилбаруудыг товчхон харах - Зөв эгнээ сонгох 🛣️
Хэрэв та AWS-д аль хэдийн гүнзгий суралцаж байгаа бол SageMaker уугуул мэт санагдах болно. Azure дэлгүүрүүд Azure ML-ийг илүүд үздэг . Хэрэв танай баг зөөврийн компьютер болон нуурын байшинд амьдардаг бол Databricks ML маш сайн. Эдгээрийн аль нь ч буруу биш - таны өгөгдлийн хүндийн хэмжээ болон засаглалын шаардлага ихэвчлэн шийддэг.
Түгээмэл асуултууд - хурдан гал 🧨
-
Vertex хиймэл оюун ухаан зөвхөн үүсгэгч хиймэл оюун ухаанд зориулагдсан уу? No-Vertex хиймэл оюун ухаан нь өгөгдлийн эрдэмтэд болон машин механизмын инженерүүдэд зориулсан сонгодог машин механизмын сургалт болон MLOps функцуудтай үйлчилгээг хамардаг [1].
-
Би BigQuery-г үндсэн дэлгүүрээ болгож болох уу? Тийм ээ - BigQuery дээр функцын өгөгдлийг хадгалах, офлайн дэлгүүрийг хуулбарлахгүйгээр онлайнаар үйлчлэхийн тулд Feature Store-г ашиглаарай [4].
-
Vertex хиймэл оюун ухаан нь RAG-д тусалдаг уу? Yes-Vector Search нь үүнд зориулагдсан бөгөөд стекийн бусад хэсэгтэй нэгтгэгддэг [3].
-
Зардлыг хэрхэн хянах вэ? Багаас нь эхэлж, хэмжиж, квот/хангалт болон ажлын ачааллын ангиллын үнийг хэмжихээс өмнө хянаж үзээрэй [1][5].
Лавлагаа
[1] Google Cloud - Vertex хиймэл оюун ухааны танилцуулга (Нэгдсэн платформын тойм) - дэлгэрэнгүй унших
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder-ийн тойм - дэлгэрэнгүй унших
[3] Google Cloud - Vertex AI RAG Engine ашиглан Vertex AI Вектор хайлтыг ашиглаарай - дэлгэрэнгүй унших
[4] Google Cloud - Vertex хиймэл оюун ухаанд функцын менежментийн танилцуулга - дэлгэрэнгүй унших
[5] Google Cloud - Vertex хиймэл оюун ухаанд хэрэглэгчийн өгөгдлийг хадгалах болон тэг өгөгдөл хадгалах - дэлгэрэнгүй унших