Apakah itu google vertex ai?

Apakah itu Google Vertex AI?

Jika anda pernah mencuba alatan AI dan tertanya-tanya di mana keajaiban hujung ke hujung yang sebenar berlaku—daripada pengubahsuaian pantas kepada pengeluaran dengan pemantauan—inilah yang anda sering dengar. Vertex AI Google menggabungkan taman permainan model, MLOp, sambungan data dan carian vektor ke dalam satu tempat gred perusahaan. Mulakan secara kecil-kecilan, kemudian skala. Amat jarang untuk meletakkan kedua-duanya di bawah satu bumbung.

Di bawah ialah lawatan yang ringkas. Kami akan menjawab soalan mudah - Apakah Google Vertex AI? -dan juga menunjukkan bagaimana ia sesuai dengan susunan anda, apa yang perlu dicuba dahulu, bagaimana kos bertindak dan bila alternatif lebih masuk akal. Pakai tali pinggang keledar. Terdapat banyak di sini, tetapi laluannya lebih mudah daripada yang kelihatan. 🙂

Artikel yang mungkin anda ingin baca selepas ini:

🔗 Apakah itu jurulatih AI
Menerangkan cara jurulatih AI memperhalusi model melalui maklum balas dan pelabelan manusia.

🔗 Apakah arbitraj AI: Kebenaran di sebalik kata kunci
Menghuraikan arbitraj AI, model perniagaannya dan implikasi pasaran.

🔗 Apakah AI simbolik: Semua yang anda perlu tahu
Meliputi penaakulan berasaskan logik AI simbolik dan perbezaannya daripada pembelajaran mesin.

🔗 Bahasa pengaturcaraan apa yang digunakan untuk AI
Membandingkan Python, R dan bahasa lain untuk pembangunan dan penyelidikan AI.

🔗 Apakah AI sebagai perkhidmatan
Menerangkan platform, faedah AIaaS dan cara perniagaan memanfaatkan alatan AI berasaskan awan.

Apakah itu Google Vertex AI? 🚀

Google Vertex AI ialah platform bersepadu yang diuruskan sepenuhnya di Google Cloud untuk membina, menguji, menggunakan dan mentadbir sistem AI—meliputi kedua-dua ML klasik dan AI generatif moden. Ia menggabungkan studio model, perkakasan ejen, saluran paip, buku nota, pendaftaran, pemantauan, carian vektor dan integrasi yang ketat dengan perkhidmatan data Google Cloud [1].

Secara ringkasnya: ia adalah tempat anda membuat prototaip dengan model asas, melaraskannya, menggunakan titik akhir yang selamat, mengautomasikan dengan saluran paip dan memastikan semuanya dipantau dan ditadbir. Yang penting, ia melakukan ini di satu tempat—yang lebih penting daripada yang kelihatan pada hari pertama [1].

Corak dunia sebenar yang pantas: Pasukan sering melakar gesaan di Studio, menyediakan buku nota minimum untuk menguji I/O terhadap data sebenar, kemudian mempromosikan aset tersebut ke dalam model berdaftar, titik akhir dan saluran paip yang mudah. ​​Minggu kedua biasanya pemantauan dan amaran. Intinya bukanlah kepahlawanan—iaitu kebolehulangan.

Apa yang menjadikan Google Vertex AI hebat ✅

  • Satu bumbung untuk kitaran hayat - prototaip dalam studio, daftarkan versi, gunakan untuk kelompok atau masa nyata, kemudian pantau hanyutan dan isu. Kurang kod gam. Kurang tab. Lebih banyak tidur [1].

  • Model Taman + Gemini - temui, sesuaikan dan gunakan model daripada Google dan rakan kongsi, termasuk keluarga Gemini terkini, untuk kerja teks dan multimodal [1].

  • Pembina Ejen - bina ejen berbilang langkah yang berfokuskan tugas yang boleh mengatur alatan dan data dengan sokongan penilaian dan masa jalan yang diurus [2].

  • Saluran paip untuk kebolehpercayaan - orkestrasi tanpa pelayan untuk latihan, penilaian, penalaan dan penggunaan yang boleh diulang. Anda akan berterima kasih kepada diri sendiri apabila latihan semula yang ketiga berlaku [1].

  • Carian Vektor pada skala - pencarian vektor berskala tinggi dan latensi rendah untuk RAG, cadangan dan carian semantik, dibina di atas infrastruktur gred pengeluaran Google [3].

  • Pengurusan ciri dengan BigQuery - kekalkan data ciri anda dalam BigQuery dan layankan ciri dalam talian melalui Vertex AI Feature Store tanpa menduplikasi stor luar talian [4].

  • Buku nota meja kerja - persekitaran Jupyter terurus yang disambungkan ke perkhidmatan Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, dll.) [1].

  • Pilihan AI yang bertanggungjawab - perkakasan keselamatan serta pengekalan data sifar (apabila dikonfigurasikan dengan sewajarnya) untuk beban kerja generatif [5].

Bahagian teras yang akan anda sentuh 🧩

1) Vertex AI Studio - tempat gesaan berkembang 🌱

Mainkan, nilaikan dan tala model asas dalam UI. Sesuai untuk lelaran pantas, gesaan boleh guna semula dan penyerahan kepada pengeluaran sebaik sahaja sesuatu "klik" [1].

2) Taman Model - katalog model anda 🍃

Sebuah perpustakaan berpusat Google dan model rakan kongsi. Layari, sesuaikan dan gunakan dalam beberapa klik—titik permulaan sebenar dan bukannya pencarian harta karun [1].

3) Pembina Ejen - untuk automasi yang boleh dipercayai 🤝

Apabila ejen berkembang daripada demo kepada kerja sebenar, anda memerlukan alatan, pembumian dan orkestrasi. Pembina Ejen menyediakan perancah (Sesi, Bank Memori, alatan terbina dalam, penilaian) supaya pengalaman berbilang ejen tidak runtuh di bawah keadaan dunia sebenar yang kucar-kacir [2].

4) Saluran Paip - kerana anda akan mengulanginya juga 🔁

Automatikkan aliran kerja ML dan gen-AI dengan orkestrator tanpa pelayan. Menyokong penjejakan artifak dan larian yang boleh dihasilkan semula—anggaplah ia sebagai CI untuk model anda [1].

5) Meja kerja - buku nota terurus tanpa pencukuran yak 📓

Cipta persekitaran JupyterLab yang selamat dengan akses mudah ke BigQuery, Cloud Storage dan banyak lagi. Berguna untuk penerokaan, kejuruteraan ciri dan eksperimen terkawal [1].

6) Pendaftaran Model - versi yang kekal 🗃️

Jejaki model, versi, keturunan dan gunakan terus ke titik akhir. Pendaftaran menjadikan penyerahan kepada kejuruteraan kurang licin [1].

7) Carian Vektor - RAG yang tidak gagap 🧭

Skalakan pencarian semantik dengan infrastruktur vektor pengeluaran Google—berguna untuk sembang, carian semantik dan cadangan di mana kependaman boleh dilihat oleh pengguna [3].

8) Kedai Ciri - kekalkan BigQuery sebagai sumber kebenaran 🗂️

Urus dan layankan ciri dalam talian daripada data yang terdapat dalam BigQuery. Kurang penyalinan, kurang kerja penyegerakan, lebih ketepatan [4].

9) Pemantauan Model - percaya, tetapi sahkan 📈

Jadualkan pemeriksaan hanyutan, tetapkan amaran dan pantau kualiti pengeluaran. Sebaik sahaja trafik berubah, anda pasti memerlukan ini [1].

Bagaimana ia sesuai dengan susunan data anda 🧵

  • BigQuery - latih dengan data di sana, tolak ramalan kelompok kembali ke jadual dan pindahkan ramalan ke dalam analitik atau pengaktifan hiliran [1][4].

  • Storan Awan - menyimpan set data, artifak dan output model tanpa mencipta semula lapisan blob [1].

  • Aliran Data & rakan - jalankan pemprosesan data terurus di dalam saluran paip untuk prapemprosesan, pengayaan atau inferens penstriman [1].

  • Titik Akhir atau Kelompok - gunakan titik akhir masa nyata untuk aplikasi dan ejen, atau jalankan kerja kelompok untuk menjaringkan keseluruhan jadual—anda mungkin akan menggunakan kedua-duanya [1].

Kes penggunaan biasa yang benar-benar berkesan 🎯

  • Sembang, pembantu juruterbang dan ejen - dengan pembumian pada data anda, penggunaan alat dan aliran berbilang langkah. Pembina Ejen direka bentuk untuk kebolehpercayaan, bukan sekadar kebaharuan [2].

  • RAG dan carian semantik - gabungkan Carian Vektor dengan Gemini untuk menjawab soalan menggunakan kandungan proprietari anda. Kelajuan lebih penting daripada yang kita sangkakan [3].

  • ML Prediktif - latih model jadual atau imej, gunakan ke titik akhir, pantau hanyutan, latih semula dengan saluran paip apabila ambang dilampaui. Klasik, tetapi kritikal [1].

  • Pengaktifan analitik - tulis ramalan ke BigQuery, bina khalayak dan suapan kempen atau keputusan produk. Gelung yang bagus apabila pemasaran bertemu sains data [1][4].

Jadual perbandingan - Vertex AI vs alternatif popular 📊

Gambaran ringkas. Agak berbelah bahagi. Perlu diingat bahawa keupayaan dan harga yang tepat berbeza mengikut perkhidmatan dan wilayah.

Platform Khalayak terbaik Mengapa ia berkesan
Vertex AI Pasukan di Google Cloud, gabungan gen-AI + ML Studio bersepadu, saluran paip, pendaftaran, carian vektor dan ikatan BigQuery yang kukuh [1].
AWS SageMaker Organisasi yang mengutamakan AWS memerlukan perkakasan ML yang mendalam Perkhidmatan ML kitaran hayat penuh yang matang dengan pilihan latihan dan penggunaan yang luas.
Azure ML IT perusahaan yang selaras dengan Microsoft Kitaran hayat ML bersepadu, UI pereka bentuk dan tadbir urus pada Azure.
Databricks ML Pasukan Lakehouse, aliran yang banyak menggunakan komputer riba Aliran kerja natif data yang kukuh dan keupayaan ML pengeluaran.

Ya, ungkapannya tidak sekata—jadual sebenar kadangkala tidak sekata.

Kos dalam bahasa Inggeris yang mudah difahami 💸

Anda kebanyakannya membayar untuk tiga perkara:

  1. Penggunaan model untuk panggilan generatif - berharga mengikut beban kerja dan kelas penggunaan.

  2. Kira untuk latihan tersuai dan kerja penalaan.

  3. Berkhidmat untuk titik akhir dalam talian atau kerja kelompok.

Untuk nombor yang tepat dan perubahan terkini, semak halaman harga rasmi untuk Vertex AI dan tawaran generatifnya. Petua yang akan anda terima nanti: semak pilihan peruntukan dan kuota untuk titik akhir Studio vs pengeluaran sebelum anda menghantar apa-apa yang berat [1][5].

Keselamatan, tadbir urus dan AI yang bertanggungjawab 🛡️

Vertex AI menyediakan panduan AI yang bertanggungjawab dan perkakasan keselamatan, serta laluan konfigurasi untuk mencapai pengekalan data sifar untuk beban kerja generatif tertentu (contohnya, dengan melumpuhkan caching data dan memilih untuk tidak menggunakan log tertentu jika berkenaan) [5]. Padankannya dengan akses berasaskan peranan, rangkaian peribadi dan log audit untuk binaan mesra pematuhan [1].

Apabila Vertex AI sempurna—dan apabila ia keterlaluan 🧠

  • Sesuai jika anda mahukan satu persekitaran untuk gen-AI dan ML, integrasi BigQuery yang ketat dan laluan pengeluaran yang merangkumi saluran paip, pendaftaran dan pemantauan. Jika pasukan anda merangkumi sains data dan kejuruteraan aplikasi, permukaan yang dikongsi akan membantu.

  • Keterlaluan jika anda hanya memerlukan panggilan model ringan atau prototaip tujuan tunggal yang tidak memerlukan tadbir urus, latihan semula atau pemantauan. Dalam kes tersebut, permukaan API yang lebih ringkas mungkin mencukupi buat masa ini.

Biar kita jujur: kebanyakan prototaip sama ada mati atau tumbuh taring. Vertex AI mengendalikan kes kedua.

Permulaan pantas - ujian rasa 10 minit ⏱️

  1. Buka Vertex AI Studio untuk membuat prototaip dengan model dan simpan beberapa gesaan yang anda suka. Mulakan dengan teks dan imej sebenar anda [1].

  2. Sambungkan gesaan terbaik anda ke dalam aplikasi atau buku nota minimalis daripada Workbench . Cantik dan kemas [1].

  3. Daftarkan model sokongan aplikasi atau aset yang ditala dalam Pendaftaran Model supaya anda tidak membuang artifak yang tidak dinamakan [1].

  4. Cipta Saluran Paip yang memuatkan data, menilai output dan menggunakan versi baharu di sebalik alias. Kebolehulangan mengatasi kepahlawanan [1].

  5. Tambah Pemantauan untuk mengesan hanyutan dan tetapkan amaran asas. Diri anda pada masa hadapan akan membelikan anda kopi untuk ini [1].

Pilihan tetapi pintar: jika kes penggunaan anda mudah dicari atau sembang, tambahkan Carian Vektor dan pembumian dari hari pertama. Ia adalah perbezaan antara bagus dan berguna secara mengejutkan [3].

Apakah Google Vertex AI? - versi pendek 🧾

Apakah Google Vertex AI? Ia merupakan platform semua-dalam-satu Google Cloud untuk mereka bentuk, menggunakan dan mentadbir sistem AI—daripada gesaan hingga pengeluaran—dengan perkakasan terbina dalam untuk ejen, saluran paip, carian vektor, buku nota, pendaftaran dan pemantauan. Ia mempunyai pendapat yang mendalam dengan cara yang membantu pasukan menyampaikan idea [1].

Alternatif sepintas lalu - memilih lorong yang betul 🛣️

Jika anda sudah mendalami AWS, SageMaker akan terasa seperti orang asli. Kedai Azure selalunya lebih suka Azure ML . Jika pasukan anda tinggal di komputer riba dan rumah tasik, Databricks ML sangat baik. Tiada satu pun daripada ini yang salah - graviti data dan keperluan tadbir urus anda biasanya menentukannya.

Soalan Lazim - tembakan pantas 🧨

  • Adakah Vertex AI hanya untuk AI generatif? No-Vertex AI juga merangkumi latihan ML klasik dan perkhidmatan dengan ciri MLOps untuk saintis data dan jurutera ML [1].

  • Bolehkah saya mengekalkan BigQuery sebagai kedai utama saya? Ya - gunakan Kedai Ciri untuk mengekalkan data ciri dalam BigQuery dan menyiarkannya dalam talian tanpa menduplikasi kedai luar talian [4].

  • Adakah Vertex AI membantu dengan RAG? Yes-Vector Search dibina untuknya dan berintegrasi dengan seluruh susunan [3].

  • Bagaimanakah saya mengawal kos? Mulakan secara kecil-kecilan, ukur dan semak semula kuota/peruntukan dan penetapan harga kelas beban kerja sebelum penskalaan [1][5].

Rujukan

[1] Google Cloud - Pengenalan kepada Vertex AI (Gambaran keseluruhan platform Bersatu) - baca lebih lanjut

[2] Gambaran keseluruhan Google Cloud - Vertex AI Ejen Builder - baca lebih lanjut

[3] Google Cloud - Gunakan Carian Vektor Vertex AI dengan Enjin RAG Vertex AI - baca lebih lanjut

[4] Google Cloud - Pengenalan kepada pengurusan ciri dalam Vertex AI - baca lebih lanjut

[5] Google Cloud - Pengekalan data pelanggan & pengekalan data sifar dalam Vertex AI - baca lebih lanjut

Cari AI Terkini di Kedai Pembantu AI Rasmi

Tentang Kami

Kembali ke blog