Če ste se kdaj lotili orodij umetne inteligence in se spraševali, kje se zgodi prava celovita čarovnija – od hitrega popravljanja do produkcije s spremljanjem – je to tisto, o čemer nenehno slišite. Googlov Vertex AI združuje igralna polja za modele, MLO-e, povezave podatkov in iskanje vektorjev na enem mestu, primernem za podjetja. Začnite z nekaj preprostimi koraki, nato pa jih razširite. Presenetljivo redko je dobiti oboje pod eno streho.
Spodaj je preprost ogled. Odgovorili bomo na preprosto vprašanje – kaj je Google Vertex AI? – in pokazali, kako se prilega vašemu skladu, kaj najprej poskusiti, kako se obnašajo stroški in kdaj so alternative bolj smiselne. Pripnite se. Tukaj je veliko možnosti, a pot je preprostejša, kot je videti. 🙂
Članki, ki jih boste morda želeli prebrati po tem:
🔗 Kaj je trener umetne inteligence
Pojasnjuje, kako trenerji umetne inteligence izpopolnjujejo modele s človeškimi povratnimi informacijami in označevanjem.
🔗 Kaj je arbitraža umetne inteligence: Resnica za to modno besedo
Razčlenjuje arbitražo umetne inteligence, njen poslovni model in tržne posledice.
🔗 Kaj je simbolna umetna inteligenca: Vse, kar morate vedeti
Zajema logično sklepanje simbolične umetne inteligence in kako se razlikuje od strojnega učenja.
🔗 Kateri programski jezik se uporablja za umetno inteligenco
Primerja Python, R in druge jezike za razvoj in raziskave umetne inteligence.
🔗 Kaj je umetna inteligenca kot storitev
Pojasnjuje platforme AIaaS, prednosti in kako podjetja izkoriščajo orodja umetne inteligence v oblaku.
Kaj je Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI je popolnoma upravljana, enotna platforma v storitvi Google Cloud za gradnjo, testiranje, uvajanje in upravljanje sistemov umetne inteligence, ki zajema tako klasično strojno učenje kot sodobno generativno umetno inteligenco. Združuje modelni studio, orodja za agente, cevovode, zvezke, registre, spremljanje, iskanje vektorjev in tesne integracije s podatkovnimi storitvami Google Cloud [1].
Preprosto povedano: to je kraj, kjer se izdelujejo prototipi s temeljnimi modeli, se jih uglašuje, se nameščajo na varne končne točke, se avtomatizira s cevovodi in se vse spremlja in upravlja. Ključno je, da se to počne na enem mestu – kar je pomembnejše, kot se zdi na prvi dan [1].
Hiter vzorec iz resničnega sveta: Ekipe pogosto skicirajo pozive v Studiu, vzpostavijo minimalen zvezek za testiranje V/I z resničnimi podatki, nato pa ta sredstva pretvorijo v registriran model, končno točko in preprost cevovod. Drugi teden je običajno namenjen spremljanju in opozarjanju. Bistvo ni junaštvo – gre za ponovljivost.
Kaj dela Google Vertex AI odlično ✅
-
Ena streha za celoten življenjski cikel - prototip v studiu, registracija različic, uvajanje za paketno ali v realnem času, nato spremljanje zamika in težav. Manj kode za lepljenje. Manj zavihkov. Več spanja [1].
-
Modeli Model Garden + Gemini – odkrijte, prilagodite in uvedite modele Googla in partnerjev, vključno z najnovejšo družino Gemini, za besedilno in večmodalno delo [1].
-
Graditelj agentov – zgradite na naloge osredotočene, večstopenjske agente, ki lahko orkestrirajo orodja in podatke s podporo za vrednotenje in upravljanim okoljem izvajanja [2].
-
Cevovodi za zanesljivost - orkestracija brez strežnika za ponovljivo učenje, evalvacijo, uglaševanje in uvajanje. Zahvalili se boste, ko bo prišlo do tretjega ponovnega usposabljanja [1].
-
Vektorsko iskanje v velikem obsegu - visokokakovostno vektorsko iskanje z nizko zakasnitvijo za RAG, priporočila in semantično iskanje, zgrajeno na Googlovi produkcijski infrastrukturi [3].
-
Upravljanje funkcij z BigQuery – vzdržujte podatke o svojih funkcijah v BigQueryju in jih ponujajte na spletu prek Vertex AI Feature Store brez podvajanja splete trgovine [4].
-
Delovni prenosniki - upravljana okolja Jupyter, povezana s storitvami Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage itd.) [1].
-
Odgovorne možnosti umetne inteligence – varnostna orodja in za ničelno hrambo podatkov (če so ustrezno konfigurirane) za generativne delovne obremenitve [5].
Osrednji deli, ki se jih boste dejansko dotaknili 🧩
1) Vertex AI Studio - kjer pozivi odraščajo 🌱
Predvajajte, ocenjujte in uglašujte osnovne modele v uporabniškem vmesniku. Odlično za hitre iteracije, ponovno uporabne pozive in predajo v produkcijo, ko nekaj »klikne« [1].
2) Model Garden - vaš katalog modelov 🍃
Centralizirana knjižnica Googlovih in partnerskih modelov. Brskajte, prilagajajte in uvajajte z nekaj kliki – dejansko izhodišče namesto lova na zaklad [1].
3) Graditelj agentov - za zanesljive avtomatizacije 🤝
Ko se agenti razvijajo od predstavitev do resničnega dela, potrebujete orodja, osnovo in orkestracijo. Agent Builder zagotavlja ogrodje (seje, pomnilniško banko, vgrajena orodja, evalvacije), da se izkušnje z več agenti ne sesujejo zaradi neurejenosti v resničnem svetu [2].
4) Cevovodi - ker se boš tako ali tako ponavljal/a 🔁
Avtomatizirajte delovne procese strojnega učenja in umetne inteligence z orkestratorjem brez strežnika. Podpira sledenje artefaktov in ponovljive zagone – predstavljajte si to kot CI za svoje modele [1].
5) Delovna miza - upravljani zvezki brez nepotrebnega truda 📓
Zaženite varna okolja JupyterLab z enostavnim dostopom do BigQueryja, shrambe v oblaku in še več. Priročno za raziskovanje, inženiring funkcij in nadzorovane poskuse [1].
6) Register modelov - različice, ki se ohranijo 🗃️
Spremljajte modele, različice, rodovnik in jih neposredno uvajajte na končne točke. Register precej olajša prenos nalog na inženiring [1].
7) Vektorsko iskanje - RAG, ki se ne zatika 🧭
Prilagoditev semantičnega iskanja z Googlovo infrastrukturo produkcijskih vektorjev – uporabno za klepet, semantično iskanje in priporočila, kjer je zakasnitev vidna uporabniku [3].
8) Trgovina s funkcijami – naj BigQuery ostane vir resnice 🗂️
Upravljajte in ponujajte funkcije na spletu iz podatkov, ki so shranjeni v BigQueryju. Manj kopiranja, manj sinhronizacijskih opravil, večja natančnost [4].
9) Spremljanje modelov - zaupaj, a preveri 📈
Načrtujte preverjanja zamikov, nastavite opozorila in spremljajte kakovost proizvodnje. To boste želeli vsakič, ko se promet spremeni [1].
Kako se prilega vašemu podatkovnemu skladu 🧵
-
BigQuery - učenje s tamkajšnjimi podatki, pošiljanje paketnih napovedi nazaj v tabele in povezovanje napovedi z analitiko ali aktivacijo v nadaljnjem toku [1][4].
-
Shranjevanje v oblaku – shranjevanje naborov podatkov, artefaktov in izhodov modelov brez ponovnega izumljanja sloja blobov [1].
-
Tok podatkov in prijatelji - izvajajte upravljano obdelavo podatkov znotraj cevovodov za predobdelavo, obogatitev ali pretakanje sklepanja [1].
-
Končne točke ali paketno upravljanje – uvedite končne točke v realnem času za aplikacije in agente ali zaženite paketna opravila za ocenjevanje celotnih tabel – verjetno boste uporabili oboje [1].
Pogosti primeri uporabe, ki dejansko pristanejo 🎯
-
Klepet, kopiloti in agenti – z osredotočanjem na vaše podatke, uporabo orodij in večstopenjske poteke. Graditelj agentov je zasnovan za zanesljivost, ne le za novost [2].
-
Iskanje z različnimi astrološkimi in gemini funkcijami (RAG) in semantično iskanje – združite vektorsko iskanje z Gemini, da boste z uporabo lastne vsebine lahko odgovorili na vprašanja. Hitrost je pomembnejša, kot si mislimo [3].
-
Prediktivno strojno učenje - učenje tabelaričnih ali slikovnih modelov, uvajanje na končno točko, spremljanje premika, ponovno učenje s cevovodi, ko so preseženi pragovi. Klasično, a ključno [1].
-
Aktivacija analitike – pisanje napovedi v BigQuery, ustvarjanje ciljnih skupin in vnašanje podatkov v kampanje ali odločitve o izdelkih. Lepa zanka, ko se trženje sreča z znanostjo podatkov [1][4].
Primerjalna tabela - Vertex AI v primerjavi s priljubljenimi alternativami 📊
Hiter pregled. Nekoliko neodvisen. Upoštevajte, da se natančne zmogljivosti in cene razlikujejo glede na storitev in regijo.
| Platforma | Najboljše občinstvo | Zakaj deluje |
|---|---|---|
| Vertex AI | Ekipe v storitvi Google Cloud, kombinacija umetne inteligence in strojnega učenja | Poenoten studio, cevovodi, register, iskanje vektorjev in močne povezave z BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizacije, ki so prve na področju AWS in potrebujejo poglobljeno orodje za strojno učenje | Zrela storitev strojnega učenja s celotnim življenjskim ciklom in širokimi možnostmi usposabljanja in uvajanja. |
| Azure ML | Microsoftovo usklajena poslovna IT | Integriran življenjski cikel strojnega učenja, uporabniški vmesnik za oblikovalce in upravljanje v platformi Azure. |
| Podatkovne opeke ML | Ekipe Lakehouse, tokovi, ki temeljijo na zvezkih | Močni delovni tokovi, ki temeljijo na podatkih, in zmogljivosti strojnega učenja v produkciji. |
Da, besedna zveza je neenakomerna – prave mize včasih so.
Stroški v preprostem jeziku 💸
Večinoma plačujete za tri stvari:
-
Model uporabe za generativne klice, cene katerih so določene glede na delovno obremenitev in razred uporabe.
-
Izračunajte za prilagojena usposabljanja in uglaševanja.
-
Storitve za spletne končne točke ali paketna opravila.
Za natančne številke in najnovejše spremembe preverite uradne strani s cenami za Vertex AI in njegove generativne ponudbe. Nasvet, za katerega se boste kasneje zahvalili: preden pošljete kaj obsežnega, preglejte možnosti zagotavljanja in kvote za končne točke Studio v primerjavi s produkcijskimi [1][5].
Varnost, upravljanje in odgovorna umetna inteligenca 🛡️
Vertex AI ponuja smernice in orodja za varnost pri odgovorni uporabi umetne inteligence ter konfiguracijske poti za doseganje ničelnega zadrževanja podatkov za določene generativne delovne obremenitve (na primer z onemogočanjem predpomnjenja podatkov in izključitvijo določenih dnevnikov, kjer je to primerno) [5]. To združite z dostopom na podlagi vlog, zasebnim omrežjem in dnevniki spremljanja za gradnje, ki so prijazne do skladnosti s predpisi [1].
Kdaj je Vertex AI popolna in kdaj pretirana 🧠
-
Popolno, če želite eno okolje za gen-AI in ML, tesno integracijo BigQuery in produkcijsko pot, ki vključuje cevovode, register in spremljanje. Če vaša ekipa združuje podatkovno znanost in aplikacijsko inženirstvo, vam skupna površina pomaga.
-
Pretiravanje , če potrebujete le lahek klic modela ali prototip za en sam namen, ki ne bo potreboval upravljanja, ponovnega usposabljanja ali spremljanja. V teh primerih je zaenkrat morda dovolj preprostejša površina API-ja.
Bodimo iskreni: večina prototipov bodisi umre bodisi jim zrastejo zobje. Vertex AI obravnava drugi primer.
Hiter začetek - 10-minutni test okusa ⏱️
-
Odprite Vertex AI Studio za izdelavo prototipa z modelom in shranite nekaj pozivov, ki so vam všeč. Preizkusite svoje pravo besedilo in slike [1].
-
Vključite svoj najboljši poziv v minimalno aplikacijo ali zvezek iz programa Workbench . Lepo in jedrnato [1].
-
Registrirajte podporni model aplikacije ali uglašeno sredstvo v registru modelov , da se izognete neimenovanim artefaktom [1].
-
Ustvarite cevovod , ki nalaga podatke, ocenjuje izhode in namešča novo različico za vzdevkom. Ponovljivost premaga junaštvo [1].
-
Dodajte spremljanje , da boste lahko opazili zanašanje in nastavili osnovna opozorila. Vaš bodoči jaz vam bo za to kupil kavo [1].
Neobvezno, a pametno: če je vaš primer uporabe iskanje ali klepet, dodajte vektorsko iskanje in ozemljitev že od prvega dne. To je razlika med prijaznim in presenetljivo uporabnim [3].
Kaj je Google Vertex AI? - skrajšana različica 🧾
Kaj je Google Vertex AI? Gre za celovito platformo Google Cloud za načrtovanje, uvajanje in upravljanje sistemov umetne inteligence – od promptov do produkcije – z vgrajenimi orodji za agente, cevovode, iskanje vektorjev, zvezke, registre in spremljanje. Je zasnovana na načine, ki pomagajo ekipam pri izvedbi [1].
Alternative na prvi pogled – izbira pravega voznega pasu 🛣️
Če ste že poglobljeno obvladali AWS, SageMaker zdel kot domač. Delovne enote Azure pogosto dajejo prednost Azure ML . Če vaša ekipa živi v zvezkih in hišah ob jezeru, Databricks ML odličen. Nič od tega ni narobe – običajno odločata vaša resnost podatkov in zahteve glede upravljanja.
Pogosta vprašanja - hitri ogenj 🧨
-
Ali je Vertex AI namenjen samo generativni UI? No-Vertex UI zajema tudi klasično učenje strojnega učenja in delovanje s funkcijami MLOps za podatkovne znanstvenike in inženirje strojnega učenja [1].
-
Ali lahko obdržim BigQuery kot svojo glavno shrambo? Da – uporabite Feature Store za vzdrževanje podatkov o funkcijah v BigQueryju in njihovo spletno ponudbo brez podvajanja nespletne shrambe [4].
-
Ali Vertex AI pomaga pri RAG? Da - Vector Search je zgrajen zanj in se integrira s preostalim skladom [3].
-
Kako nadzorujem stroške? Začnite z majhnimi stroški, izmerite in pregledajte kvote/oskrbo in cene glede na delovno obremenitev, preden jih začnete skalirati [1][5].
Reference
[1] Google Cloud – Uvod v Vertex AI (pregled enotne platforme) – preberite več
[2] Google Cloud – pregled graditelja agentov Vertex AI – preberite več
[3] Google Cloud - Uporaba vektorskega iskanja Vertex AI z mehanizmom Vertex AI RAG - preberite več
[4] Google Cloud – Uvod v upravljanje funkcij v Vertex AI – preberite več
[5] Google Cloud – hramba podatkov strank in hramba brez hranjenja podatkov v Vertex AI – preberite več