Os ydych chi wedi chwilota am offer AI ac wedi meddwl tybed ble mae'r hud go iawn o'r dechrau i'r diwedd yn digwydd - o addasu'n brydlon i gynhyrchu gyda monitro - dyma'r un rydych chi'n dal i glywed amdano. Mae Vertex AI Google yn bwndelu meysydd chwarae modelu, MLOps, cysylltiadau data, a chwiliadau fector i mewn i un lle, o safon menter. Dechreuwch yn sgrapio, yna graddiwch. Mae'n syndod o brin cael y ddau o dan yr un to.
Isod mae'r daith ddi-lol. Byddwn yn ateb y cwestiwn plaen - Beth yw Google Vertex AI? - a hefyd yn dangos sut mae'n ffitio'ch pentwr, beth i'w roi ar brawf yn gyntaf, sut mae costau'n ymddwyn, a phryd mae dewisiadau eraill yn gwneud mwy o synnwyr. Bachlwch eich cledrau. Mae llawer yma, ond mae'r llwybr yn symlach nag y mae'n edrych. 🙂
Erthyglau y gallech fod eisiau eu darllen ar ôl yr un hon:
🔗 Beth yw hyfforddwr AI
Yn egluro sut mae hyfforddwyr AI yn mireinio modelau trwy adborth a labelu dynol.
🔗 Beth yw arbitrage AI: Y gwir y tu ôl i'r gair poblogaidd
Yn dadansoddi arbitrage AI, ei fodel busnes, a goblygiadau'r farchnad.
🔗 Beth yw AI symbolaidd: Popeth sydd angen i chi ei wybod
Yn ymdrin â rhesymu seiliedig ar resymeg AI symbolaidd a sut mae'n wahanol i ddysgu peirianyddol.
🔗 Pa iaith raglennu a ddefnyddir ar gyfer AI
Yn cymharu Python, R, ac ieithoedd eraill ar gyfer datblygu ac ymchwil AI.
🔗 Beth yw AI fel gwasanaeth
Yn egluro llwyfannau AIaaS, manteision, a sut mae busnesau'n manteisio ar offer AI sy'n seiliedig ar y cwmwl.
Beth yw Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI yn blatfform unedig, wedi'i reoli'n llawn ar Google Cloud ar gyfer adeiladu, profi, defnyddio a llywodraethu systemau AI - sy'n cwmpasu ML clasurol ac AI cynhyrchiol modern. Mae'n cyfuno stiwdio model, offer asiant, piblinellau, llyfrau nodiadau, cofrestrfeydd, monitro, chwiliad fector, ac integreiddiadau tynn â gwasanaethau data Google Cloud [1].
Yn syml: dyma lle rydych chi'n creu prototeip gyda modelau sylfaen, yn eu tiwnio, yn eu defnyddio i bwyntiau terfyn diogel, yn awtomeiddio gyda phiblinellau, ac yn cadw popeth yn cael ei fonitro a'i lywodraethu. Yn hollbwysig, mae'n gwneud hyn mewn un lle - sy'n bwysicach nag y mae'n ymddangos ar y diwrnod cyntaf [1].
Patrwm byd go iawn cyflym: Yn aml, mae timau'n braslunio awgrymiadau yn y Stiwdio, yn cysylltu llyfr nodiadau lleiaf posibl i brofi Mewnbwn/Allbwn yn erbyn data go iawn, yna'n hyrwyddo'r asedau hynny i fodel cofrestredig, pwynt terfyn, a phiblinell syml. Wythnos dau fel arfer yw monitro a rhybuddion. Nid arwriaeth yw'r pwynt - ond ailadroddadwyedd.
Beth sy'n gwneud Google Vertex AI yn anhygoel ✅
-
Un to ar gyfer y cylch bywyd - prototeip mewn stiwdio, cofrestru fersiynau, defnyddio ar gyfer swp neu amser real, yna monitro am ddrifft a phroblemau. Llai o god glud. Llai o dabiau. Mwy o gwsg [1].
-
Modelau Gardd Fodelau + Gemini - darganfod, addasu a defnyddio modelau gan Google a phartneriaid, gan gynnwys y teulu Gemini diweddaraf, ar gyfer gwaith testun ac amlfoddol [1].
-
Adeiladwr Asiantau - adeiladu asiantau aml-gam sy'n canolbwyntio ar dasgau a all drefnu offer a data gyda chefnogaeth gwerthuso ac amser rhedeg a reolir [2].
-
Piblinellau ar gyfer dibynadwyedd - trefniadaeth ddi-weinydd ar gyfer hyfforddiant, gwerthuso, tiwnio a defnyddio ailadroddadwy. Byddwch yn diolch i chi'ch hun pan fydd y trydydd ailhyfforddi yn digwydd [1].
-
Chwilio Fector ar raddfa fawr - adfer fector ar raddfa uchel, oedi isel ar gyfer RAG, argymhellion, a chwiliad semantig, wedi'i adeiladu ar seilwaith gradd cynhyrchu Google [3].
-
Rheoli nodweddion gyda BigQuery - cynnal eich data nodweddion yn BigQuery a gweini nodweddion ar-lein trwy Vertex AI Feature Store heb ddyblygu storfa all-lein [4].
-
Llyfrau nodiadau mainc waith - amgylcheddau Jupyter a reolir wedi'u gwifrau i wasanaethau Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, ac ati) [1].
-
Dewisiadau AI cyfrifol - offer diogelwch ynghyd â cadw data sero (pan gânt eu ffurfweddu'n briodol) ar gyfer llwythi gwaith cynhyrchiol [5].
Y darnau craidd y byddwch chi'n eu cyffwrdd mewn gwirionedd 🧩
1) Stiwdio Vertex AI - lle mae awgrymiadau'n tyfu i fyny 🌱
Chwarae, gwerthuso, a thiwnio modelau sylfaen mewn rhyngwyneb defnyddiwr. Gwych ar gyfer iteriadau cyflym, awgrymiadau y gellir eu hailddefnyddio, a throsglwyddo i gynhyrchu unwaith y bydd rhywbeth yn "clicio" [1].
2) Gardd Fodelau - eich catalog modelau 🍃
Llyfrgell ganolog o fodelau Google a phartneriaid. Porwch, addaswch, a defnyddiwch mewn ychydig o gliciau - man cychwyn gwirioneddol yn hytrach na helfa drysor [1].
3) Adeiladwr Asiantau - ar gyfer awtomeiddio dibynadwy 🤝
Wrth i asiantau esblygu o arddangosiadau i waith go iawn, mae angen offer, sylfaen, a threfniadaeth arnoch chi. Mae Adeiladwr Asiantau yn darparu sgaffaldiau (Sesiynau, Banc Cof, offer adeiledig, gwerthusiadau) fel nad yw profiadau aml-asiant yn chwalu o dan anhrefn yn y byd go iawn [2].
4) Piblinellau - oherwydd byddwch chi'n ailadrodd eich hun beth bynnag 🔁
Awtomeiddiwch lifau gwaith ML a gen-AI gyda threfnwr di-weinydd. Yn cefnogi olrhain arteffactau a rhediadau atgynhyrchadwy - meddyliwch amdano fel CI ar gyfer eich modelau [1].
5) Mainc waith - llyfrau nodiadau wedi'u rheoli heb yr eilliad yak 📓
Creu amgylcheddau JupyterLab diogel gyda mynediad hawdd i BigQuery, Cloud Storage, a mwy. Yn ddefnyddiol ar gyfer archwilio, peirianneg nodweddion, ac arbrofion rheoledig [1].
6) Cofrestrfa Modelau - fersiynau sy'n glynu 🗃️
Tracio modelau, fersiynau, llinach, a defnyddio'n uniongyrchol i bwyntiau terfyn. Mae'r gofrestrfa'n gwneud trosglwyddiadau i beirianneg yn llawer llai meddal [1].
7) Chwilio Fector - RAG nad yw'n tagu 🧭
Graddio adfer semantig gyda seilwaith fector cynhyrchu Google - yn ddefnyddiol ar gyfer sgwrsio, chwilio semantig, ac argymhellion lle mae oedi yn weladwy i'r defnyddiwr [3].
8) Storfa Nodweddion - cadwch BigQuery fel ffynhonnell y gwirionedd 🗂️
Rheoli a gweini nodweddion ar-lein o ddata sydd yn byw yn BigQuery. Llai o gopïo, llai o swyddi cysoni, mwy o gywirdeb [4].
9) Monitro Modelau - ymddiried, ond gwirio 📈
Trefnwch wiriadau drifft, gosodwch rybuddion, a chadwch lygad ar ansawdd cynhyrchu. Y funud y bydd traffig yn newid, byddwch chi eisiau hyn [1].
Sut mae'n ffitio i mewn i'ch pentwr data 🧵
-
BigQuery - hyfforddi gyda data yno, gwthio rhagfynegiadau swp yn ôl i dablau, a gwifrau rhagfynegiadau i ddadansoddeg neu actifadu i lawr yr afon [1][4].
-
Storio Cwmwl - storio setiau data, arteffactau, ac allbynnau model heb ailddyfeisio haen blob [1].
-
Llif Data a ffrindiau - rhedeg prosesu data rheoledig y tu mewn i biblinellau ar gyfer prosesu ymlaen llaw, cyfoethogi, neu gasgliad ffrydio [1].
-
Pwyntiau Terfynol neu Swp - defnyddiwch bwyntiau terfyn amser real ar gyfer apiau ac asiantau, neu rhedeg swyddi swp i sgorio tablau cyfan - mae'n debyg y byddwch chi'n defnyddio'r ddau [1].
Achosion defnydd cyffredin sy'n glanio mewn gwirionedd 🎯
-
Sgwrsio, cyd-beilotiaid, ac asiantau - gyda sylfaen i'ch data, defnydd o offer, a llifau aml-gam. Mae Adeiladwr Asiantau wedi'i gynllunio ar gyfer dibynadwyedd, nid dim ond newydd-deb [2].
-
RAG a chwiliad semantig - cyfunwch Vector Search â Gemini i ateb cwestiynau gan ddefnyddio eich cynnwys perchnogol. Mae cyflymder yn bwysicach nag yr ydym yn honni [3].
-
ML Rhagfynegol - hyfforddi modelau tablaidd neu ddelweddau, eu defnyddio i bwynt terfynol, monitro drifft, ailhyfforddi gyda phiblinellau pan groesir trothwyon. Clasurol, ond hanfodol [1].
-
Gweithrediad dadansoddeg - ysgrifennu rhagfynegiadau i BigQuery, adeiladu cynulleidfaoedd, a bwydo ymgyrchoedd neu benderfyniadau cynnyrch. Dolen braf pan fydd marchnata yn cwrdd â gwyddor data [1][4].
Tabl cymharu - Vertex AI vs dewisiadau amgen poblogaidd 📊
Ciplun cyflym. Barn ysgafn. Cofiwch fod y galluoedd a'r prisiau union yn amrywio yn ôl gwasanaeth a rhanbarth.
| Platfform | y gynulleidfa orau | Pam mae'n gweithio |
|---|---|---|
| Vertex AI | Timau ar Google Cloud, cyfuniad o AI cenhedlaethol a dysgu meistr | Stiwdio unedig, piblinellau, cofrestrfa, chwiliad fector, a chysylltiadau cryf â BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Sefydliadau sy'n gyntaf i AWS sydd angen offer dysgu meistrolgar dwfn | Gwasanaeth ML aeddfed, cylch oes llawn gydag opsiynau hyfforddi a defnyddio eang. |
| Azure ML | TG menter wedi'i halinio â Microsoft | Cylch bywyd ML integredig, rhyngwyneb defnyddiwr dylunydd, a llywodraethu ar Azure. |
| Databricks ML | Timau Lakehouse, llifau sy'n drwm ar lyfrau nodiadau | Llifau gwaith cryf sy'n frodorol i ddata a galluoedd dysgu ar gyfer cynhyrchu. |
Ydy, mae'r ymadrodd yn anwastad - mae byrddau go iawn weithiau'n anwastad.
Costau mewn Saesneg plaen 💸
Rydych chi'n talu am dri pheth yn bennaf:
-
Defnydd model ar gyfer galwadau cynhyrchiol - wedi'i brisio yn ôl llwyth gwaith a dosbarth defnydd.
-
Cyfrifiadurwch ar gyfer swyddi hyfforddi a thiwnio personol.
-
Yn gwasanaethu ar gyfer pwyntiau terfyn ar-lein neu swyddi swp.
Am y niferoedd cywir a'r newidiadau diweddaraf, edrychwch ar y tudalennau prisio swyddogol ar gyfer Vertex AI ac am ei gynigion cynhyrchiol. Awgrym y byddwch chi'n diolch i chi'ch hun amdano yn ddiweddarach: adolygwch opsiynau darparu a chwotâu ar gyfer pwyntiau terfyn Studio vs cynhyrchu cyn i chi anfon unrhyw beth trwm [1][5].
Diogelwch, llywodraethu, a deallusrwydd artiffisial cyfrifol 🛡️
Mae Vertex AI yn darparu canllawiau ac offer diogelwch ar gyfer AI cyfrifol, ynghyd â llwybrau ffurfweddu i sicrhau nad oes unrhyw gadw data ar gyfer llwythi gwaith cynhyrchiol penodol (er enghraifft, trwy analluogi storio data yn y storfa ac optio allan o logiau penodol lle bo'n berthnasol) [5]. Parwch hynny â mynediad seiliedig ar rôl, rhwydweithio preifat, a logiau archwilio ar gyfer adeiladwaith sy'n gyfeillgar i gydymffurfiaeth [1].
Pan fydd Vertex AI yn berffaith - a phan mae'n ormodol 🧠
-
Perffaith os ydych chi eisiau un amgylchedd ar gyfer AI a ML, integreiddio BigQuery tynn, a llwybr cynhyrchu sy'n cynnwys piblinellau, cofrestrfa, a monitro. Os yw'ch tîm yn cwmpasu gwyddor data a pheirianneg cymwysiadau, mae'r arwyneb a rennir yn helpu.
-
Gormod os mai dim ond galwad model ysgafn neu brototeip un pwrpas sydd ei angen arnoch na fydd angen llywodraethu, ailhyfforddi na monitro. Yn yr achosion hynny, gallai arwyneb API symlach fod yn ddigon am y tro.
Gadewch i ni fod yn onest: mae'r rhan fwyaf o brototeipiau naill ai'n marw neu'n tyfu dannedd. Mae Vertex AI yn ymdrin â'r ail achos.
Dechrau cyflym - y prawf blasu 10 munud ⏱️
-
Agorwch Vertex AI Studio i brototeipio gyda model a chadwch ychydig o awgrymiadau rydych chi'n eu hoffi. Ciciwch y teiars gyda'ch testun a delweddau go iawn [1].
-
Gwifrwch eich awgrym gorau i mewn i ap neu lyfr nodiadau minimalaidd o Workbench . Braf a sgraplyd [1].
-
Cofrestrwch fodel cefnogol yr ap neu'r ased wedi'i diwnio yn y Gofrestrfa Fodelau fel nad ydych chi'n taflu arteffactau dienw o gwmpas [1].
-
Creu Piblinell sy'n llwytho data, yn gwerthuso allbynnau, ac yn defnyddio fersiwn newydd y tu ôl i alias. Mae ailadroddadwyedd yn curo arwriaeth [1].
-
Ychwanegwch Fonitro i ddal symudiadau a gosod rhybuddion sylfaenol. Bydd eich hunan yn y dyfodol yn prynu coffi i chi am hyn [1].
Dewisol ond call: os yw eich achos defnydd yn chwilio neu'n siaradus, ychwanegwch Chwilio Fector a sylfaen o'r diwrnod cyntaf. Dyma'r gwahaniaeth rhwng braf a defnyddiol yn syndod [3].
Beth yw Google Vertex AI? - y fersiwn fer 🧾
Beth yw Google Vertex AI? Dyma blatfform cwbl-mewn-un Google Cloud i ddylunio, defnyddio a llywodraethu systemau AI - o brydlon i gynhyrchu - gydag offer adeiledig ar gyfer asiantau, piblinellau, chwiliadau fector, llyfrau nodiadau, cofrestrfeydd a monitro. Mae'n farnllyd mewn ffyrdd sy'n helpu timau i gludo [1].
Dewisiadau eraill ar yr olwg gyntaf - dewis y lôn gywir 🛣️
Os ydych chi eisoes yn gyfarwydd iawn ag AWS, bydd SageMaker yn teimlo'n frodorol. Yn aml, mae siopau Azure yn well ganddynt Azure ML. Os yw'ch tîm yn byw mewn llyfrau nodiadau a thai llyn, mae Databricks ML yn ardderchog. Nid oes yr un o'r rhain yn anghywir - eich difrifoldeb data a'ch gofynion llywodraethu fel arfer sy'n penderfynu.
Cwestiynau Cyffredin - tân cyflym 🧨
-
Ai dim ond ar gyfer AI cynhyrchiol y mae Vertex AI? Mae No-Vertex AI hefyd yn cwmpasu hyfforddiant ML clasurol a gwasanaethu gyda nodweddion MLOps ar gyfer gwyddonwyr data a pheirianwyr ML [1].
-
A allaf gadw BigQuery fel fy mhrif storfa? Ydw - defnyddiwch y Feature Store i gynnal data nodweddion yn BigQuery a'i weini ar-lein heb ddyblygu storfa all-lein [4].
-
A yw Vertex AI yn helpu gyda RAG? Mae Yes-Vector Search wedi'i adeiladu ar ei gyfer ac yn integreiddio â gweddill y pentwr [3].
-
Sut ydw i'n rheoli costau? Dechreuwch yn fach, mesurwch, ac adolygwch gwota/darpariaeth a phrisio dosbarth llwyth gwaith cyn graddio [1][5].
Cyfeiriadau
[1] Google Cloud - Cyflwyniad i Vertex AI (Trosolwg o'r platfform Unedig) - darllen mwy
[2] Google Cloud - Trosolwg o Adeiladwr Asiant Vertex AI - darllen mwy
[3] Google Cloud - Defnyddiwch Chwilio Fector Vertex AI gyda Pheiriant RAG Vertex AI - darllen mwy
[4] Google Cloud - Cyflwyniad i reoli nodweddion yn Vertex AI - darllen mwy
[5] Google Cloud - Cadw data cwsmeriaid a dim cadw data yn Vertex AI - darllen mwy