Ако сте се икада бавили алатима вештачке интелигенције и питали се где се дешава права магија од почетка до краја - од брзог петљања до продукције са праћењем - ово је оно о чему стално слушате. Гуглов Vertex AI обједињује моделска игралишта, MLO-ове, повезивање података и векторску претрагу на једном месту пословног нивоа. Почните лагано, па скалирајте. Изненађујуће је ретко добити оба под једним кровом.
Испод је практичан водич. Одговорићемо на једноставно питање - Шта је Google Vertex AI? - и такође ћемо показати како се уклапа у ваш стек, шта прво покушати, како се понашају трошкови и када алтернативе имају више смисла. Вежите се. Има много тога овде, али пут је једноставнији него што изгледа. 🙂
Чланци које бисте можда желели да прочитате након овог:
🔗 Шта је тренер за вештачку интелигенцију
Објашњава како тренери вештачке интелигенције усавршавају моделе путем људских повратних информација и означавања.
🔗 Шта је вештачка интелигенција (AI) арбитража: Истина која стоји иза популарне речи
Разлаже вештачку интелигенцију (AI) арбитражу, њен пословни модел и тржишне импликације.
🔗 Шта је симболичка вештачка интелигенција: Све што треба да знате
Покрива логичко резоновање симболичке вештачке интелигенције и како се оно разликује од машинског учења.
🔗 Који програмски језик се користи за вештачку интелигенцију
Упоређује Пајтон, Р и друге језике за развој и истраживање вештачке интелигенције.
🔗 Шта је вештачка интелигенција као услуга
Објашњава AIaaS платформе, предности и како предузећа користе AI алате засноване на облаку.
Шта је Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI је потпуно управљана, обједињена платформа на Google Cloud-у за изградњу, тестирање, имплементацију и управљање AI системима - покривајући и класично машинско учење и модерну генеративну AI. Комбинује модел студио, алате за агенте, цевоводе, свеске, регистре, праћење, векторску претрагу и тесне интеграције са Google Cloud сервисима података [1].
Једноставно речено: то је место где се прототипира са основним моделима, подешава их, имплементира се на безбедне крајње тачке, аутоматизује се помоћу цевовода и све се надгледа и контролише. Кључно је да се све то ради на једном месту - што је важније него што се чини првог дана [1].
Брзи образац из стварног света: Тимови често скицирају упутства у Студију, повезују минималну свеску за тестирање У/И операција у односу на стварне податке, а затим унапређују те ресурсе у регистровани модел, крајњу тачку и једноставан цевовод. Друга недеља је обично праћење и упозорења. Поента није херојство - већ поновљивост.
Шта чини Google Vertex AI сјајним ✅
-
Један кров за животни циклус - прототип у студију, регистрација верзија, имплементација за групну или реално-временску обраду, а затим праћење померања и проблема. Мање „лепљивог“ кода. Мање табова. Више спавања [1].
-
Модели Model Garden + Gemini - откријте, прилагодите и примените моделе од компаније Google и партнера, укључујући најновију породицу Gemini, за текстуални и мултимодални рад [1].
-
Конструктор агента - креирајте агенте фокусиране на задатке, вишестепене агенте који могу да оркестрирају алате и податке уз подршку за евалуацију и управљано време извршавања [2].
-
Цевоводи за поузданост - оркестрација без сервера за поновљиву обуку, евалуацију, подешавање и имплементацију. Захвалићете себи када дође трећа поновна обука [1].
-
Векторска претрага у великим размерама - претраживање вектора великих размера са ниском латенцијом за RAG, препоруке и семантичку претрагу, изграђено на Google-овој инфраструктури продукцијског нивоа [3].
-
Управљање функцијама помоћу BigQuery-ја - одржавајте податке о функцијама у BigQuery-ју и приказујте функције онлајн путем Vertex AI Feature Store-а без дуплирања офлајн продавнице [4].
-
Workbench свеске - управљана Jupyter окружења повезана са Google Cloud сервисима (BigQuery, Cloud Storage, итд.) [1].
-
Одговорне опције вештачке интелигенције - безбедносни алати плус задржавања нултих података (када су правилно конфигурисане) за генеративна радна оптерећења [5].
Главни делови које ћете заиста додирнути 🧩
1) Vertex AI Studio - где упити одрастају 🌱
Репродукујте, процењујте и подешавајте основне моделе у корисничком интерфејсу. Одлично за брзе итерације, вишекратну употребу упита и предају у продукцију када нешто „кликне“ [1].
2) Модел Гарден - ваш каталог модела 🍃
Централизована библиотека Google-ових и партнерских модела. Прегледајте, прилагодите и имплементирајте у неколико кликова - стварна почетна тачка уместо потраге за благом [1].
3) Конструктор агента - за поуздане аутоматизације 🤝
Како агенти еволуирају од демо верзија до стварног рада, потребни су вам алати, припрема и оркестрација. Agent Builder пружа скелу (сесије, банку меморије, уграђене алате, евалуације) тако да се искуства са више агената не уруше под утицајем нереда у стварном свету [2].
4) Цевоводи - јер ћеш се ионако понављати 🔁
Аутоматизујте токове рада машинског учења и генерисане вештачке интелигенције помоћу оркестратора без сервера. Подржава праћење артефаката и репродуцибилна извршавања - замислите то као непрекидну интеграцију за ваше моделе [1].
5) Workbench - управљане свеске без муке 📓
Покрените безбедна JupyterLab окружења са лаким приступом BigQuery-ју, складиштењу у облаку и још много чему. Практично за истраживање, инжењеринг функција и контролисане експерименте [1].
6) Регистар модела - верзирање које се задржава 🗃️
Пратите моделе, верзије, порекло и директно имплементирајте на крајње тачке. Регистар чини предају инжењерима много лакшом [1].
7) Векторска претрага - RAG који не застаје 🧭
Скалирај семантичко претраживање помоћу Google-ове инфраструктуре продукционог вектора - корисно за ћаскање, семантичку претрагу и препоруке где је латенција видљива кориснику [3].
8) Feature Store - задржите BigQuery као извор истине 🗂️
Управљајте и пружајте функције онлајн из података који се налазе у BigQuery-ју. Мање копирања, мање задатака синхронизације, већа тачност [4].
9) Праћење модела - веруј, али провери 📈
Закажите провере одступања, подесите упозорења и пратите квалитет производње. Чим се саобраћај промени, ово ће вам требати [1].
Како се уклапа у ваш стек података 🧵
-
BigQuery - тренирање са подацима тамо, враћање групних предвиђања у табеле и повезивање предвиђања са аналитиком или активацијом низводно [1][4].
-
Складиштење у облаку - складиштење скупова података, артефаката и излаза модела без поновног измишљања блоб слоја [1].
-
Проток података и пријатељи - покрените управљану обраду података унутар цевовода за претходну обраду, обогаћивање или стримовање инференције [1].
-
Крајње тачке или пакетно управљање - распоредите крајње тачке у реалном времену за апликације и агенте или покрените пакетне задатке за оцењивање целих табела - вероватно ћете користити оба [1].
Уобичајени случајеви употребе који се заиста постижу 🎯
-
Ћаскање, копилоти и агенти - уз утемељење ваших података, коришћење алата и вишестепене токове. Agent Builder је дизајниран за поузданост, а не само за новост [2].
-
RAG и семантичка претрага - комбинујте векторску претрагу са Gemini-јем да бисте одговорили на питања користећи ваш власнички садржај. Брзина је важнија него што се претварамо [3].
-
Предиктивно машинско учење - тренирање табеларних или сликовних модела, распоређивање на крајњу тачку, праћење померања, поновно тренирање са цевоводима када се пређу прагови. Класично, али критично [1].
-
Активација аналитике - пишите предвиђања у BigQuery, креирајте публику и додајте податке у кампање или одлуке о производу. Лепа петља када се маркетинг сусреће са науком о подацима [1][4].
Табела поређења - Vertex AI наспрам популарних алтернатива 📊
Брзи преглед. Благо тврдоглав. Имајте на уму да се тачне могућности и цене разликују у зависности од услуге и региона.
| Платформа | Најбоља публика | Зашто то функционише |
|---|---|---|
| Вертекс вештачка интелигенција | Тимови на Google Cloud-у, комбинација генерацијске вештачке интелигенције и машинског учења | Уједињени студио, цевоводи, регистар, претрага вектора и јаке везе са BigQuery-јем [1]. |
| AWS SageMaker | Организације које прво користе AWS и којима је потребан дубински алат за машинско учење | Зрела, ML услуга пуног животног циклуса са широким могућностима обуке и имплементације. |
| Azure ML | ИТ пословних система усклађених са Мајкрософтом | Интегрисани животни циклус машинског учења, дизајнерски кориснички интерфејс и управљање на Azure-у. |
| Датабрикс машинско учење | Тимови из Лејкхауса, токови са пуно бележница | Јаки токови рада засновани на подацима и могућности машинског учења у производњи. |
Да, формулација је неуједначена - стварне табеле понекад јесу.
Трошкови на једноставном енглеском 💸
Углавном плаћате за три ствари:
-
Модел употребе за генеративне позиве - цена одређена радним оптерећењем и класом употребе.
-
Рачунајте за прилагођене послове обуке и подешавања.
-
Служи за онлајн крајње тачке или групне послове.
За тачне бројке и најновије промене, проверите званичне странице са ценама за Vertex AI и његове генеративне понуде. Савет за који ћете касније бити захвални: прегледајте опције обезбеђивања и квоте за Studio у односу на продукцијске крајње тачке пре него што понудите нешто тешко [1][5].
Безбедност, управљање и одговорна вештачка интелигенција 🛡️
Vertex AI пружа смернице и алате за безбедност у вези са одговорном AI, плус конфигурационе путеве за постизање нултог задржавања података за одређена генеративна радна оптерећења (на пример, онемогућавањем кеширања података и искључивањем одређених логова где је то применљиво) [5]. Упарите то са приступом заснованим на улогама, приватним умрежавањем и логовима ревизије за израде које су прилагођене усклађености [1].
Када је Vertex AI савршен - а када је претеран 🧠
-
Идеално ако желите једно окружење за генерацију вештачке интелигенције и машинско учење, чврсту BigQuery интеграцију и производни пут који укључује цевоводе, регистар и праћење. Ако ваш тим обухвата науку о подацима и инжењерство апликација, заједничка површина помаже.
-
Претеривање ако вам је потребан само лаган позив модела или прототип за једну намену који неће захтевати управљање, преобуку или праћење. У тим случајевима, једноставнија API површина би за сада могла бити довољна.
Будимо искрени: већина прототипова или угине или им нарасту очњаци. Vertex AI се бави другим случајем.
Брзи почетак - тест укуса од 10 минута ⏱️
-
Отворите Vertex AI Studio да бисте направили прототип са моделом и сачували неколико жељених задатака. Занимите се својим правим текстом и сликама [1].
-
Спојите свој најбољи задатак у минималистичку апликацију или свеску из Workbench-а . Лепо и елегантно [1].
-
Региструјте пратећи модел апликације или подешену имовину у Регистру модела како не бисте бацали неименоване артефакте [1].
-
Направите цевовод који учитава податке, процењује излазе и имплементира нову верзију иза алијаса. Поновљивост побеђује херојство [1].
-
Додајте праћење да бисте ухватили заношење и подесили основна упозорења. Ваше будуће ја ће вам за ово купити кафу [1].
Опционо, али паметно: ако је ваш случај употребе претраживачки или брбљив, додајте векторску претрагу и уземљење од првог дана. То је разлика између лепог и изненађујуће корисног [3].
Шта је Google Vertex AI? - кратка верзија 🧾
Шта је Google Vertex AI? То је свеобухватна платформа компаније Google Cloud за дизајнирање, имплементацију и управљање AI системима - од промпта до продукције - са уграђеним алатима за агенте, цевоводе, претрагу вектора, свеске, регистре и праћење. Развијена је на начин који помаже тимовима да се снађу [1].
Алтернативе на први поглед - бирање праве траке 🛣️
Ако сте већ дубоко упознати са AWS-ом, SageMaker ће вам деловати као изворни софтвер. Azure продавнице често преферирају Azure ML . Ако ваш тим живи у свескама и кућама на језеру, Databricks ML је одличан. Ништа од овога није погрешно - ваша тежина података и захтеви за управљање обично одлучују.
Најчешћа питања - брза паљба 🧨
-
Да ли је Vertex AI само за генеративну AI? No-Vertex AI такође покрива класичну машинску обуку и пружа MLOps функције за научнике података и ML инжењере [1].
-
Могу ли задржати BigQuery као своју главну продавницу? Да - користите Feature Store за одржавање података о функцијама у BigQuery-ју и њихово приказивање онлајн без дуплирања офлајн продавнице [4].
-
Да ли Vertex AI помаже са RAG-ом? Да - Vector Search је направљен за то и интегрише се са остатком стека [3].
-
Како да контролишем трошкове? Почните са малим трошковима, измерите и прегледајте квоте/обезбеђивање и цене по класи радног оптерећења пре скалирања [1][5].
Референце
[1] Google Cloud - Увод у Vertex AI (Преглед уједињене платформе) - прочитајте више
[2] Google Cloud - преглед Vertex AI Agent Builder-а - прочитајте више
[3] Google Cloud - Користите Vertex AI векторску претрагу са Vertex AI RAG Engine-ом - прочитајте више
[4] Google Cloud - Увод у управљање функцијама у Vertex AI - прочитајте више
[5] Google Cloud - Задржавање података купаца и задржавање нултих података у Vertex AI - прочитајте више