Եթե դուք ուսումնասիրել եք արհեստական բանականության գործիքները և մտածել եք, թե որտեղ է տեղի ունենում իրական ամբողջական կախարդանքը՝ արագ մշակումից մինչև արտադրություն և մոնիթորինգ, ապա սա այն գործիքն է, որի մասին անընդհատ լսում եք: Google-ի Vertex AI-ը միավորում է մոդելավորման հարթակները, MLO-ները, տվյալների միացումները և վեկտորային որոնումը մեկ, ձեռնարկության մակարդակի տարածքում: Սկսեք արագ, ապա մասշտաբավորեք: Զարմանալիորեն հազվադեպ է երկուսն էլ մեկ տանիքի տակ ունենալը:
Ստորև ներկայացված է պարզ շրջագայությունը։ Մենք կպատասխանենք պարզ հարցին՝ ի՞նչ է Google Vertex AI-ը, ինչպես նաև կցույց տանք, թե ինչպես է այն համապատասխանում ձեր պահանջներին, ինչ փորձել առաջինը, ինչպես են գործում ծախսերը և երբ են այլընտրանքներն ավելի իմաստալից։ Կապվեք։ Այստեղ շատ բան կա, բայց ճանապարհն ավելի պարզ է, քան թվում է։ 🙂
Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո.
🔗 Ի՞նչ է արհեստական բանականության մարզիչը
Բացատրում է, թե ինչպես են արհեստական բանականության մարզիչները կատարելագործում մոդելները մարդկային հետադարձ կապի և պիտակավորման միջոցով։
🔗 Ի՞նչ է արհեստական բանականության արբիտրաժը. այս տարածված բառի հետևում կանգնած ճշմարտությունը
Բացահայտում է արհեստական բանականության արբիտրաժը, դրա բիզնես մոդելը և շուկայական հետևանքները։
🔗 Ի՞նչ է խորհրդանշական արհեստական բանականությունը. Ամեն ինչ, ինչ դուք պետք է իմանաք
Ներառում է խորհրդանշական արհեստական բանականության տրամաբանության վրա հիմնված դատողությունը և թե ինչպես է այն տարբերվում մեքենայական ուսուցումից։
🔗 Ի՞նչ ծրագրավորման լեզու է օգտագործվում արհեստական բանականության համար
Համեմատում է Python-ը, R-ը և այլ լեզուներ արհեստական բանականության մշակման և հետազոտության համար։
🔗 Ի՞նչ է արհեստական բանականությունը որպես ծառայություն
Բացատրում է AIaaS հարթակները, առավելությունները և այն, թե ինչպես են բիզնեսները օգտագործում ամպային արհեստական բանականության գործիքները։
Ի՞նչ է Google Vertex արհեստական բանականությունը։ 🚀
Google Vertex AI-ը Google Cloud-ում արհեստական բանականության համակարգերի կառուցման, փորձարկման, տեղակայման և կառավարման համար նախատեսված լիովին կառավարվող, միասնական հարթակ է՝ ներառելով ինչպես դասական մեքենայական ուսուցման, այնպես էլ ժամանակակից գեներատիվ արհեստական բանականությունը։ Այն համատեղում է մոդելային ստուդիա, գործակալների գործիքակազմ, խողովակաշարեր, նոթատետրեր, գրանցամատյաններ, մոնիթորինգ, վեկտորային որոնում և Google Cloud տվյալների ծառայությունների հետ սերտ ինտեգրացիա [1]:
Պարզ ասած՝ այստեղ դուք նախատիպ եք ստեղծում հիմքային մոդելներով, կարգավորում դրանք, տեղակայում եք անվտանգ վերջնակետերում, ավտոմատացնում եք խողովակաշարերը և ամեն ինչ վերահսկում ու կառավարում եք։ Կարևորագույնն այն է, որ դա արվում է մեկ տեղում, ինչը ավելի կարևոր է, քան թվում է առաջին օրը [1]:
Արագ իրական աշխարհի օրինաչափություն. թիմերը հաճախ ստուդիայում ուրվագծում են հրահանգները, միացնում են նվազագույն տետր՝ I/O-ն իրական տվյալների հետ համեմատելու համար, այնուհետև այդ ակտիվները վերածում են գրանցված մոդելի, վերջնակետի և պարզ խողովակաշարի: Երկրորդ շաբաթը սովորաբար մոնիթորինգ և ահազանգեր են: Հարցը հերոսականությունը չէ, այլ կրկնելիությունը:
Ի՞նչն է Google Vertex արհեստական բանականությունը դարձնում հիանալի ✅
-
Մեկ տանիք կյանքի ցիկլի համար ՝ նախատիպ ստուդիայում, տարբերակների գրանցում, խմբային կամ իրական ժամանակում տեղակայում, ապա շեղումների և խնդիրների մոնիթորինգ: Ավելի քիչ սոսնձման կոդ: Ավելի քիչ ներդիրներ: Ավելի շատ քուն [1]:
-
Model Garden + Gemini մոդելներ - հայտնաբերեք, հարմարեցրեք և տեղակայեք Google-ի և գործընկերների մոդելները, ներառյալ Gemini ընտանիքի վերջին մոդելները, տեքստային և բազմամոդալ աշխատանքի համար [1]:
-
Գործակալների կառուցող - կառուցեք առաջադրանքների վրա կենտրոնացած, բազմաքայլ գործակալներ, որոնք կարող են համակարգել գործիքներն ու տվյալները՝ գնահատման աջակցությամբ և կառավարվող աշխատանքային ժամանակով [2]:
-
Հուսալիության համար նախատեսված խողովակաշարեր ՝ սերվերից զերծ համակարգ՝ կրկնվող ուսուցման, գնահատման, կարգավորման և տեղակայման համար: Դուք ինքներդ ձեզ շնորհակալ կլինեք, երբ երրորդ վերապատրաստումը տեղի ունենա [1]:
-
Վեկտորային որոնում մասշտաբով - բարձր մասշտաբի, ցածր լատենտությամբ վեկտորային որոնում RAG-ի, առաջարկությունների և սեմանտիկ որոնման համար, որը կառուցված է Google-ի արտադրական մակարդակի ենթակառուցվածքի վրա [3]:
-
Հատկանիշների կառավարում BigQuery-ի միջոցով . պահպանեք ձեր հատկանիշների տվյալները BigQuery-ում և ցուցադրեք հատկանիշները առցանց Vertex AI Feature Store-ի միջոցով՝ առանց օֆլայն խանութը կրկնօրինակելու [4]:
-
Workbench տետրեր - կառավարվող Jupyter միջավայրեր, որոնք միացված են Google Cloud ծառայություններին (BigQuery, Cloud Storage և այլն) [1]:
-
Պատասխանատու արհեստական բանականության տարբերակներ ՝ անվտանգության գործիքակազմ գումարած տվյալների զրոյական պահպանման կառավարման միջոցներ (եթե դրանք համապատասխան կերպով կարգավորված են) գեներատիվ աշխատանքային բեռների համար [5]:
Հիմնական մասերը, որոնց դուք իրականում կդիպչեք 🧩
1) Vertex AI Studio - որտեղ հուշումները մեծանում են 🌱
Նվագարկել, գնահատել և կարգաբերել հիմքային մոդելները UI-ում: Հիանալի է արագ կրկնությունների, վերաօգտագործելի հուշումների և արտադրությանը փոխանցելու համար, երբ ինչ-որ բան «կտտացվի» [1]:
2) Մոդելային այգի - ձեր մոդելների կատալոգը 🍃
Google-ի և գործընկերների մոդելների կենտրոնացված գրադարան։ Զննեք, հարմարեցրեք և տեղադրեք մի քանի սեղմումով՝ իրական մեկնարկային կետ, այլ ոչ թե գանձերի որոնում [1]:
3) Agent Builder - հուսալի ավտոմատացումների համար 🤝
Քանի որ գործակալները զարգանում են ցուցադրական տարբերակներից դեպի իրական աշխատանք, ձեզ անհրաժեշտ են գործիքներ, հիմք և կազմակերպում: Agent Builder-ը տրամադրում է կառուցվածքներ (սեսիաներ, հիշողության բանկ, ներկառուցված գործիքներ, գնահատումներ), որպեսզի բազմա-գործակալային փորձը չփլուզվի իրական աշխարհի խառնաշփոթի պատճառով [2]:
4) Խողովակաշարեր - որովհետև դուք միևնույն է կկրկնվեք 🔁
Ավտոմատացրեք մեքենայական ուսուցման և արհեստական բանականության (AI) աշխատանքային հոսքերը սերվեր չպարունակող գործիքակազմի միջոցով: Աջակցում է արտեֆակտների հետևմանը և վերարտադրելի գործարկումներին. պատկերացրեք դա որպես ձեր մոդելների համար CI [1]:
5) Աշխատանքային սեղան - կառավարվող նոթատետրեր առանց յակի սափրվելու 📓
Ստեղծեք JupyterLab-ի անվտանգ միջավայրեր՝ BigQuery-ին, ամպային պահեստին և այլնին հեշտ հասանելիությամբ: Հարմար է ուսումնասիրությունների, գործառույթների ճարտարագիտության և վերահսկվող փորձերի համար [1]:
6) Մոդելային գրանցամատյան - տարբերակում, որը մնում է 🗃️
Հետևեք մոդելներին, տարբերակներին, տոհմային կառուցվածքին և անմիջապես տեղակայեք վերջնակետերին։ Գրանցամատյանը շատ ավելի հեշտ է դարձնում ինժեներական համակարգերին փոխանցումը [1]:
7) Վեկտորային որոնում - RAG, որը չի կակազում 🧭
Սեմանտիկ որոնման մասշտաբավորում Google-ի արտադրական վեկտորային ենթակառուցվածքի միջոցով՝ օգտակար է զրուցարանի, սեմանտիկ որոնման և առաջարկությունների համար, որտեղ լատենտությունը տեսանելի է օգտատիրոջ համար [3]:
8) Feature Store - պահպանեք BigQuery-ն որպես ճշմարտության աղբյուր 🗂️
Կառավարեք և մատուցեք գործառույթները առցանց՝ օգտագործելով BigQuery-ում առկա տվյալները: Ավելի քիչ պատճենում, ավելի քիչ համաժամեցման աշխատանքներ, ավելի մեծ ճշգրտություն [4]:
9) Մոդելի մոնիթորինգ - վստահիր, բայց ստուգիր 📈
Պլանավորեք տեղաշարժի ստուգումներ, սահմանեք ահազանգեր և հետևեք արտադրության որակին: Ամեն րոպե երթևեկության փոփոխությունը ձեզ անհրաժեշտ կլինի [1]:
Ինչպես է այն տեղավորվում ձեր տվյալների կույտի մեջ 🧵
-
BigQuery - մարզվեք այնտեղի տվյալներով, ուղարկեք խմբաքանակային կանխատեսումները աղյուսակներ և փոխանցեք կանխատեսումները վերլուծական կամ ակտիվացման գործընթացին [1][4]:
-
Ամպային պահեստավորում - պահեք տվյալների հավաքածուներ, արտեֆակտներ և մոդելի արդյունքներ՝ առանց blob շերտը վերափոխելու [1]:
-
Տվյալների հոսք և ընկերներ - գործարկել կառավարվող տվյալների մշակում խողովակաշարերի ներսում՝ նախնական մշակման, հարստացման կամ հոսքային եզրակացության համար [1]:
-
Վերջնակետեր կամ խմբաքանակային - տեղակայեք իրական ժամանակի վերջնակետեր հավելվածների և գործակալների համար կամ կատարեք խմբաքանակային աշխատանքներ՝ ամբողջ աղյուսակները գնահատելու համար. դուք, հավանաբար, կօգտագործեք երկուսն էլ [1]:
Հաճախակի օգտագործման դեպքեր, որոնք իրականում հաջողության են հասնում 🎯
-
Զրուցարան, օգնականներ և գործակալներ ՝ ձեր տվյալների, գործիքների օգտագործման և բազմափուլ հոսքերի հիմնավորմամբ: Agent Builder-ը նախատեսված է հուսալիության, այլ ոչ թե միայն նորարարության համար [2]:
-
RAG և սեմանտիկ որոնում - համատեղեք Vector Search-ը Gemini-ի հետ՝ ձեր սեփական բովանդակությունը օգտագործելով հարցերին պատասխանելու համար: Արագությունն ավելի կարևոր է, քան մենք ձևացնում ենք [3]:
-
Կանխատեսող մեքենայական ուսուցում - աղյուսակային կամ պատկերային մոդելների մարզում, վերջնակետում տեղակայում, շեղման մոնիթորինգ, շեմերի հատման դեպքում խողովակաշարերի միջոցով վերապատրաստում: Դասական, բայց կարևոր [1]:
-
Վերլուծությունների ակտիվացում - գրեք կանխատեսումներ BigQuery-ի համար, կառուցեք լսարան և վայելեք արշավների կամ ապրանքի վերաբերյալ որոշումների կայացման գործընթացը: Հաճելի ցիկլ, երբ մարքեթինգը հանդիպում է տվյալագիտությանը [1][4]:
Համեմատական աղյուսակ - Vertex AI vs հայտնի այլընտրանքներ 📊
Կարճ ամփոփում։ Մի փոքր կարծիքի եմ։ Հիշե՛ք, որ ճշգրիտ հնարավորություններն ու գները տարբերվում են ծառայությունից և տարածաշրջանից կախված։
| Հարթակ | Լավագույն լսարանը | Ինչու է այն աշխատում |
|---|---|---|
| Vertex AI | Google Cloud-ի թիմեր, արհեստական բանականության և մեքենայական ուսուցման սերնդի համադրություն | Միասնական ստուդիա, խողովակաշարեր, գրանցամատյան, վեկտորային որոնում և BigQuery-ի ամուր կապեր [1]: |
| AWS SageMaker | AWS-first կազմակերպություններին անհրաժեշտ է խորը ML գործիքակազմ | Հզոր, լիարժեք կյանքի ցիկլի մեքենայական ուսուցման ծառայություն՝ լայնածավալ ուսուցման և տեղակայման տարբերակներով։ |
| Azure ML | Microsoft-ի հետ համատեղ ձեռնարկությունների ՏՏ | Azure-ում ինտեգրված ML կյանքի ցիկլ, դիզայների UI և կառավարում։ |
| Databricks ML | Lakehouse թիմեր, նոութբուքերով ծանրաբեռնված հոսքեր | Հզոր տվյալների վրա հիմնված աշխատանքային հոսքեր և արտադրական մեքենայական ուսուցման հնարավորություններ։ |
Այո, արտահայտությունն անհավասար է. իրական աղյուսակները երբեմն անհավասար են։
Արժեքները պարզ անգլերենով 💸
Դուք հիմնականում վճարում եք երեք բանի համար.
-
Գեներատիվ զանգերի մոդելի օգտագործումը
-
Հաշվարկներ կատարեք անհատական ուսուցման և կարգաբերման աշխատանքների համար:
-
Ծառայում է առցանց վերջնակետերի կամ խմբային աշխատանքների համար։
Ճշգրիտ թվերի և վերջին փոփոխությունների համար ստուգեք Vertex AI-ի պաշտոնական գների էջերը և դրա գեներատիվ առաջարկները: Խորհուրդ, որի համար հետագայում շնորհակալ կլինեք. նախքան որևէ ծանրակշիռ բան ուղարկելը, վերանայեք Studio-ի և արտադրական վերջնակետերի մատակարարման տարբերակները և քվոտաները [1][5]:
Անվտանգություն, կառավարում և պատասխանատու արհեստական բանականություն 🛡️
Vertex AI-ը տրամադրում է պատասխանատու AI ուղեցույց և անվտանգության գործիքակազմ, գումարած կարգավորման ուղիներ՝ տվյալների զրոյական պահպանման հասնելու (օրինակ՝ անջատելով տվյալների քեշավորումը և հրաժարվելով որոշակի գրանցամատյաններից, որտեղ դա կիրառելի է) [5]: Համատեղեք դա դերերի վրա հիմնված մուտքի, մասնավոր ցանցերի և աուդիտի գրանցամատյանների հետ՝ համապատասխանության համար հարմար կառուցվածքներ ստեղծելու համար [1]:
Երբ Vertex արհեստական բանականությունը կատարյալ է, և երբ այն չափազանցված է 🧠
-
Հիանալի է , եթե ցանկանում եք մեկ միջավայր սերնդի արհեստական բանականության և մեքենայական ուսուցման համար, BigQuery-ի սերտ ինտեգրում և արտադրական ուղի, որը ներառում է խողովակաշարեր, գրանցամատյան և մոնիթորինգ: Եթե ձեր թիմը ընդգրկում է տվյալների գիտություն և կիրառական ճարտարագիտություն, համատեղ օգտագործվող մակերեսը կօգնի:
-
Չափազանց շատ, եթե ձեզ անհրաժեշտ է միայն թեթև մոդելի կանչ կամ միանման նախատիպ, որը չի պահանջի կառավարում, վերապատրաստում կամ մոնիթորինգ: Այդ դեպքերում, առայժմ ավելի պարզ API մակերեսը կարող է բավարար լինել:
Անկեղծ լինենք. նախատիպերի մեծ մասը կամ մեռնում է, կամ ժանիքներ է աճեցնում: Vertex AI-ն է զբաղվում երկրորդ դեպքով:
Արագ մեկնարկ՝ 10 րոպեանոց համտես ⏱️
-
Բացեք Vertex AI Studio-ն ՝ մոդելով նախատիպ ստեղծելու համար և պահպանեք ձեզ դուր եկող մի քանի հուշումներ: Զարմացրեք ձեզ իրական տեքստով և պատկերներով [1]:
-
Workbench- ի մինիմալիստական հավելվածում կամ տետրում ։ Գեղեցիկ և ոճային [1]:
-
Գրանցեք հավելվածի հենարանային մոդելը կամ կարգավորված ակտիվը մոդելների գրանցամատյանում , որպեսզի անանուն արտեֆակտներ չշփոթեք [1]:
-
Ստեղծեք խողովակաշար , որը բեռնում է տվյալներ, գնահատում է արդյունքները և տեղակայում է նոր տարբերակ կեղծանվան հետևում: Կրկնելիությունը գերազանցում է հերոսական գործողություններին [1]:
-
Ավելացրեք մոնիթորինգ ՝ շեղումը նկատելու և հիմնական ազդանշաններ սահմանելու համար: Ձեր ապագա «ես»-ը ձեզ սուրճ կգնի դրա դիմաց [1]:
Ըստ ցանկության, բայց խելացի. եթե ձեր օգտագործման դեպքը որոնողական կամ զրուցարանային է, ավելացրեք վեկտորային որոնումը և առաջին օրվանից հիմնավորումը: Սա է տարբերությունը հաճելիի և զարմանալիորեն օգտակարի միջև [3]:
Ի՞նչ է Google Vertex AI-ը։ Կարճ տարբերակը 🧾
Ի՞նչ է Google Vertex AI-ը: Այն Google Cloud-ի բազմաֆունկցիոնալ հարթակն է՝ AI համակարգերը նախագծելու, տեղակայելու և կառավարելու համար՝ սկսած հուշումից մինչև արտադրություն՝ գործակալների, խողովակաշարերի, վեկտորային որոնման, տետրերի, գրանցամատյանների և մոնիթորինգի համար ներկառուցված գործիքակազմով: Այն կարծիք է հայտնում այնպիսի ձևերով, որոնք օգնում են թիմերին արդյունավետ աշխատել [1]:
Այլընտրանքները մեկ հայացքով՝ ճիշտ գոտի ընտրելը 🛣️
Եթե դուք արդեն խորը ծանոթ եք AWS-ին, SageMaker-ը ձեզ համար բնիկ կթվա։ Azure խանութները հաճախ նախընտրում են Azure ML-ը ։ Եթե ձեր թիմը ապրում է նոութբուքերում և լճային տներում, Databricks ML-ը հիանալի է։ Այս երկուսից ոչ մեկը սխալ չէ. սովորաբար որոշիչ դեր են խաղում ձեր տվյալների լրջությունը և կառավարման պահանջները։
Հաճախակի տրվող հարցեր - արագ կրակ 🧨
-
Vertex AI-ը միայն գեներատիվ AI-ի համար է՞ նախատեսված: No-Vertex AI-ը նաև ներառում է դասական մեքենայական ուսուցման ուսուցում և սպասարկում՝ տվյալների գիտնականների և մեքենայական ուսուցման ինժեներների համար MLOps գործառույթներով [1]:
-
Կարո՞ղ եմ BigQuery-ն պահել որպես իմ հիմնական խանութ։ Այո՝ օգտագործեք Feature Store-ը՝ BigQuery-ում feature տվյալները պահպանելու և դրանք առցանց մատուցելու համար՝ առանց օֆլայն խանութը կրկնօրինակելու [4]:
-
Vertex AI-ը օգնո՞ւմ է RAG-ի հետ։ Yes-Vector Search-ը կառուցված է դրա համար և ինտեգրվում է մնացած մասի հետ [3]:
-
Ինչպե՞ս վերահսկել ծախսերը։ Սկսեք փոքրից, չափեք և վերանայեք քվոտաները/մատակարարումը և աշխատանքային ծանրաբեռնվածության դասի գնագոյացումը՝ նախքան մասշտաբավորումը [1][5]:
Հղումներ
[1] Google Cloud - Vertex AI-ի ներածություն (միասնական հարթակի ակնարկ) - կարդալ ավելին
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder-ի ակնարկ - կարդալ ավելին
[3] Google Cloud - Օգտագործեք Vertex AI վեկտորային որոնումը Vertex AI RAG Engine-ի հետ - կարդալ ավելին
[4] Google Cloud - Vertex AI-ում գործառույթների կառավարման ներածություն - կարդալ ավելին
[5] Google Cloud - Հաճախորդների տվյալների պահպանում և տվյալների զրոյական պահպանում Vertex AI-ում - կարդալ ավելին