Այսպիսով, դուք որոնման դաշտում մուտքագրել եք «ի՞նչ է Vertex AI-ը» (կամ գուցե այն մռմռացրել եք ձեր խելացի բարձրախոսի միջոցով), և հիմա այստեղ եք։ Հիանալի է։ Եկեք բացատրենք առանց ավելորդ բաների, բայց իրական աշխարհին համապատասխանող բավականաչափ նրբերանգներով, որպեսզի այն իրականում իմաստ ունենա։.
Ամենապարզ ձևով, Vertex AI-ը է մեքենայական ուսուցման մոդելներ կառուցելու, մարզելու, տեղակայելու և կառավարելու համար: Սակայն այս նկարագրությունը հազիվ թե մակերեսային լինի: Այն ավելի շատ գործիք է, քան էկոհամակարգ, որը նախատեսված է այն մարդկանց համար, ովքեր պետք է անցնեն «եկեք ավտոմատացնենք սա» գաղափարից դեպի արտադրական մակարդակի, վերահսկվող, բացատրելի AI խողովակաշար: Եվ արագ:
Հոդվածներ, որոնք կարող են ձեզ դուր գալ կարդալ սրանից հետո
🔗 Արհեստական բանականության վրա հիմնված ամպային բիզնեսի կառավարման լավագույն հարթակային գործիքներ - Ընտրեք լավագույններից։
Ուսումնասիրեք առաջատար արհեստական բանականության վրա հիմնված ամպային հարթակները, որոնք հեշտացնում են գործողությունները, մասշտաբավորում աճը և պարզեցնում կառավարումը։
🔗 Ի՞նչ տեխնոլոգիաներ պետք է լինեն բիզնեսի համար լայնածավալ գեներատիվ արհեստական բանականությունը կիրառելու համար:
Հիմնական ենթակառուցվածքների և գործիքների վերլուծություն, որոնք անհրաժեշտ են բարձրածավալ գեներատիվ արհեստական բանականության տեղակայումը ապահովելու համար:
🔗 RunPod AI ամպային հոսթինգ - լավագույն ընտրությունը արհեստական ինտելեկտի աշխատանքային ծանրաբեռնվածության համար։
Իմացեք, թե ինչու է RunPod-ը դառնում առաջատար ենթակառուցվածք մշակողների համար, որոնք արդյունավետորեն իրականացնում են արհեստական ինտելեկտի ծանր աշխատանքային ծանրաբեռնվածություն։
🧠 Ուրեմն... Ի՞նչ է իրականում Vertex AI-ը։
Ահա ոչ մարքեթինգային տարբերակը. Vertex AI-ը միավորում է Google Cloud-ի բոլոր արհեստական բանականության գործիքները մեկ տեղում, այնպես որ դուք ստիպված չեք լինի անվերջ անցնել մի ծառայությունից մյուսին կամ միացնել սկրիպտներ և նոթատետրեր չորս վահանակների վրա։
2021 թվականին թողարկված որպես AutoML-ի և AI Platform-ի նման գործիքների համախմբում, Vertex AI-ը ձեզ տրամադրում է ինչպես ցածր կոդով ինտերֆեյսներ (ինչպիսիք են AutoML մոդելների կառուցման գործիքները քաշելու և թողնելու միջոցով), այնպես էլ մշակողների համար նախատեսված գործիքներ (ինչպիսիք են Jupyter-ի հյուրընկալված նոթբուքերը, Docker-ի վրա հիմնված ուսումնական աշխատանքները և անհատականացված խողովակաշարային կազմակերպումը):
Կարճ ասած՝ սա ամեն ինչ է, ինչ ձեզ անհրաժեշտ է տվյալներով խելացի բաներ կառուցելու համար՝ բացառությամբ սոսնձվող կոդի և ենթակառուցվածքային ծախսերի։.
🔧 Ի՞նչ կարող եք իրականում անել Vertex AI-ով։
Ահա թե որտեղ է ամեն ինչ դառնում հետաքրքիր կամ ճնշող՝ կախված ձեր կոֆեինի ընդունումից: Vertex AI-ը թույլ է տալիս ձեզ՝
-
Մարզեք ձեր սեփական մոդելները TensorFlow, PyTorch, XGBoost և Scikit-learn જેવી framework-ներով։
-
Օգտագործեք AutoML-ը՝ աղյուսակային տվյալներից, պատկերներից, տեքստից կամ տեսանյութերից մոդելներ կառուցելու համար՝ առանց կոդի մեկ տող գրելու։
-
Հյուրընկալեք իրական ժամանակի API-ներ կանխատեսումների համար՝ ավտոմատ մասշտաբավորման և մոնիթորինգի հնարավորությամբ։
-
Տեղակայեք խմբաքանակային կանխատեսման աշխատանքներ՝ միաժամանակ միլիոնավոր տողեր գնահատելու համար։
-
Վերահսկեք մոդելի շեղումը, կատարողականի չափանիշները և արտառոց ցուցանիշները ներկառուցված վահանակների միջոցով։
-
Գործարկեք խողովակաշարեր , որոնք ավտոմատացնում են վերապատրաստումը, փորձարկումը և վերաբաշխումը՝ ձեր տվյալների զարգացմանը զուգընթաց։
-
Միացեք անմիջապես BigQuery-ին, Dataproc-ինև Looker-ին, որպեսզի ձեր վերլուծությունները և արհեստական բանականությունը կարողանան համատեղ օգտագործել մեկ ուղեղ։
🔍 Աղյուսակ՝ Vertex AI-ի առանձնահատկությունները (ամփոփված կիսաօգտակար մեկնաբանություններով)
| 🧩 Հատկանիշ | Ինչ է անում | Ինչու է դա օգտակար (անկեղծորեն) |
|---|---|---|
| AutoML | Կառուցում է մոդելներ ձեր տվյալներից՝ զրոյական կոդով։. | Հիանալի է ոչ կոդավորողների կամ արագ MVP-ների համար։. |
| Անհատականացված ուսուցում | Գրեք ձեր սեփական մոդելային տրամաբանությունը՝ օգտագործելով Jupyter-ը և կոնտեյներները։. | Առավելագույն ճկունություն, բայց բերեք ձեր սեփական վրիպազերծիչը։. |
| Խողովակաշարեր | Ավտոմատացրեք նախնական մշակում - ուսուցում - տեղակայում այնպիսի քայլեր, ինչպիսիք են։. | Ավելի քիչ ձեռքով նվագել, ավելի քիչ «սպասե՛ք, վերավարժեցրե՞լ ենք» պահեր։. |
| Կանխատեսման ծառայություններ | Տեղակայեք մոդելները մեկ սեղմումով։ Իրական ժամանակում կամ խմբաքանակով։. | Մոդելները մտնում են հավելվածներ՝ առանց սերվերների խնամքի։. |
| Մոդելի մոնիթորինգ | Հետևում է, եթե ձեր մոդելը սկսում է անիմաստ պատասխաններ տալ։. | Ձեր արհեստական բանականությունը չի փչի, երբ ոչ ոք չի նայում։. |
| Հատկանիշների խանութ | Կառավարում և վերօգտագործում է ձեր ML գործառույթները տարբեր մոդելներում։. | Խուսափում է Excel աղյուսակի մակարդակի քաոսից՝ մարզման տվյալների հետ կապված։. |
| Բացատրելի արհեստական բանականության գործիքներ | Ցույց է տալիս, թե ինչու է մոդելը որոշում կայացրել (մոտավորապես):. | Կարգավորող ոսկի, հատկապես ֆինանսների կամ առողջապահության ոլորտում։. |
📈 Ո՞վ է օգտագործում Vertex AI-ը։
Vertex AI-ը նախատեսված չէ միայն Սիլիկոնյան հովտի մեքենայական ուսուցման ինժեներների համար։ Այն օգտագործվում է ամբողջ աշխարհում՝ տարբեր ոլորտներում։
-
Մանրածախ առևտրով զբաղվող ընկերություններն այն օգտագործում են պահանջարկը կանխատեսելու, գնագոյացումը ճշգրտելու և առաջարկությունները անհատականացնելու համար։
-
Բանկերը այն կիրառում են խարդախության հայտնաբերման, վարկային գնահատման և հաճախորդների արձագանքների տրամադրության վերլուծության համար։
-
Առողջապահական կազմակերպությունները տրամադրում են այն ռենտգենաբանական պատկերներ և հիվանդների պատմություններ՝ կանխատեսողական մոդելներ կառուցելու համար (ի դեպ, համապատասխան HIPAA-ի պահանջներին):
-
Արտադրական թիմերը սենսորային տվյալների վրա անոմալիաներ են հայտնաբերում՝ մեքենայի խափանումը կանխատեսելու համար, նախքան դրա տեղի ունենալը։
-
Ստարտափները, որոնք չունեն նվիրված ML գործողությունների թիմեր, օգտագործում են AutoML՝ աշխատանքային նախատիպերը արագ արտադրության մեջ դնելու համար։
Եվ այո, Google-ն ինքն է օգտագործում նույն ենթակառուցվածքը YouTube-ի, որոնման և գովազդի համար, այնպես որ մասշտաբը այստեղ է։.
💰 Ինչպե՞ս է աշխատում Vertex AI գնագոյացումը։
Google Cloud-ը Vertex-ի արհեստական բանականության օգտագործումը ներկայացնում է մի քանի չափանիշներով, և չնայած այն կարող է բարդ լինել, հիմունքները հետևյալն են
-
Մոդելի ուսուցում. լիցքավորվում է հաշվարկման տեսակի (CPU, GPU, TPU) և օգտագործված ժամանակի համաձայն։
-
Կանխատեսումներ. Դուք վճարում եք յուրաքանչյուր 1000 կանխատեսման կամ հաշվարկի յուրաքանչյուր վայրկյանի համար։
-
AutoML: Գինը ներառում է մոդելի ուսուցման ժամանակը, պահեստավորման և տեղակայման ժամանակը:
-
Խողովակաշարի իրականացում. գինը որոշվում է քայլի տևողությամբ և վիրտուալ մեքենայի օգտագործմամբ։
-
Նոութբուքեր. Հաշվարկվում է մեքենայի տեսակի և աշխատանքային ժամանակի համաձայն։
🧠 Մասնագիտական խորհուրդ. Գները տարբերվում են տարածաշրջանից տարածաշրջան, իսկ նախապես հասանելի (այսինքն՝ տեղում) տարբերակները շատ ավելի էժան են, եթե չեք դեմ ընդհատումներին։.
🌐 Ինչու են մշակողները և տվյալագետները իրականում սիրում Vertex AI-ը
-
Դուք կարիք չունեք Kubernetes կլաստերներին խնամելու (եթե դուք չեք ցանկանում):.
-
Այն աջակցում է բաց կոդով ML գրադարաններին՝ ձեզ որևէ սեփական DSL-ի մեջ փակելու փոխարեն։.
-
Դուք կարող եք անցնել առանց կոդի և լրիվ կոդի ռեժիմների միջև՝ կախված նրանից, թե ով է կառուցում։.
-
Կա ինտեգրված գրանցում, տարբերակների կառավարում, մոդելի տոհմածառ և հետադարձման աջակցություն։.
-
Այն ունի իսկական MLOps գործիքակազմ, այլ ոչ թե ժապավենով կպցրած cron աշխատանքներ։.
Նաև՝ ինտերֆեյսն ավելի մաքուր է, քան կարող էիք պատկերացնել։ Այնուամենայնիվ, այն դեռևս Google-ի արտադրանք է, ուստի սպասեք, որ երբեմն կարող է լինել կարգավորումների վահանակ, որը տանում է դեպի այլ կարգավորումների վահանակ։.
🧾 Ի՞նչ է Vertex AI-ը։
Vertex AI-ը Google Cloud-ի միասնական AI հարթակն է տվյալները կանխատեսումների վերածելու համար՝ գործիքներով, որոնք աջակցում են թե՛ սկսնակներին, թե՛ փորձագետներին: Այն նախագծված է մեքենայական ուսուցման մշակումը ոչ միայն մասշտաբելի, այլև կառավարելի դարձնելու համար՝ սկսած ձեր առաջին մոդելի վերապատրաստումից մինչև դրա մոնիթորինգը արտադրության մեջ վեց ամիս անց:
Եթե դուք ներկառուցում եք արհեստական բանականության գործառույթներ հավելվածների, վահանակների, ներքին գործիքների կամ ցանկացած այլ բանի մեջ, որը սովորում է, Vertex AI-ը, հավանաբար, ամենամաքուր ամբողջական միջավայրն է դա անելու համար։.