Агар шумо ба асбобҳои AI шитоб карда бошед ва дар ҳайрат бошед, ки ҷодуи воқеии ниҳоӣ дар куҷо рух медиҳад - аз коркарди фаврӣ то истеҳсол бо мониторинг - ин ҳамон чизест, ки шумо ҳамеша дар бораи он мешунавед. Google Vertex AI маҷмӯаҳои модели майдончаҳои бозӣ, MLOps, пайвастҳои додаҳо ва ҷустуҷӯи векториро ба як макони сатҳи корпоративӣ меорад. Srappy оғоз кунед, сипас миқёс кунед. Тааҷҷубовар аст, ки ҳарду зери як бом гирифта шаванд.
Дар зер сафари бе-сафед аст. Мо ба саволи оддӣ ҷавоб хоҳем дод - Google Vertex AI чист? -ва инчунин нишон диҳед, ки он чӣ гуна ба стеки шумо мувофиқ аст, аввал чиро санҷед, хароҷот чӣ гуна рафтор мекунад ва кай алтернативаҳо бештар маъно доранд. Бастан. Дар ин ҷо бисёр чизҳо ҳаст, аммо роҳ назар ба он соддатар аст. 🙂
Мақолаҳоеро, ки пас аз ин мақола хондан мехоҳед:
🔗 Тренери AI чист
Мефаҳмонад, ки чӣ гуна тренерҳои AI моделҳоро тавассути фикру мулоҳиза ва тамғагузории одамон такмил медиҳанд.
🔗 Арбитражи AI чист: Ҳақиқат дар паси калимаи шӯхӣ
Арбитражи AI, модели тиҷоратии он ва оқибатҳои бозорро тақсим мекунад.
🔗 AI рамзӣ чист: Ҳама чизеро, ки шумо бояд донед
Тафаккури рамзӣ дар асоси мантиқи AI ва чӣ фарқияти он аз омӯзиши мошинро фаро мегирад.
🔗 Кадом забони барномасозӣ барои AI истифода мешавад
Python, R ва забонҳои дигарро барои таҳия ва таҳқиқоти AI муқоиса мекунад.
🔗 AI ҳамчун хидмат чист
Платформаҳои AIaaS, манфиатҳо ва чӣ гуна корхонаҳо аз абзорҳои AI-и абрӣ истифодашавандаро мефаҳмонад.
Google Vertex AI чист? 🚀
Google Vertex AI як платформаи комилан идорашаванда ва муттаҳидшуда дар Google Cloud барои сохтан, озмоиш, ҷойгиркунӣ ва идоракунии системаҳои AI мебошад, ки ҳам МТ-и классикӣ ва ҳам AI тавлидкунандаи муосирро дар бар мегирад. Он як студияи моделӣ, асбобҳои агентӣ, қубурҳо, ноутбукҳо, реестрҳо, мониторинг, ҷустуҷӯи векторӣ ва ҳамгироии қатъии Google Cloud-ро бо хидматҳои додаҳои Google Cloud муттаҳид мекунад [1].
Оддӣ карда гӯед: он ҷоест, ки шумо бо моделҳои таҳкурсӣ прототип мекунед, онҳоро танзим мекунед, барои бехатарии нуқтаҳои ниҳоӣ ҷойгир мекунед, бо қубурҳо автоматӣ мекунед ва ҳама чизро назорат ва идора мекунед. Муҳимтар аз ҳама, он ин корро дар як ҷо иҷро мекунад, ки муҳимтар аз он аст, ки дар рӯзи аввал ба назар мерасад [1].
Намунаи зуд дар ҷаҳони воқеӣ: Дастаҳо аксар вақт дар Студия нақшаҳои дархостро таҳия мекунанд, ноутбуки ҳадди аққалро барои санҷиши воридот / баромад дар муқоиса бо додаҳои воқеӣ васл мекунанд, сипас он дороиҳоро ба модели бақайдгирифташуда, нуқтаи ниҳоӣ ва қубури оддӣ пешбарӣ мекунанд. Ҳафтаи дуюм одатан мониторинг ва огоҳӣ мебошад. Гап дар он аст, ки қаҳрамонӣ нест, он такроршаванда аст.
Чӣ Google Vertex AI-ро олиҷаноб мекунад ✅
-
Як сақф барои давраи ҳаёт - прототип дар студия, ба қайд гирифтани версияҳо, барои гурӯҳӣ ё дар вақти воқеӣ ҷойгир кардан, пас дрифт ва мушкилотро назорат кунед. Рамзи ширеш камтар. Варақаҳои камтар. Хоби бештар [1].
-
Моделҳои Боғи + Моделҳои Gemini - кашф, танзим ва ҷойгир кардани моделҳои Google ва шарикон, аз ҷумла охирин оилаи Gemini, барои кори матнӣ ва мултимодалӣ [1].
-
Agent Builder - сохтани агентҳои ба вазифа нигаронидашуда ва бисёрқадам, ки метавонанд асбобҳо ва маълумотро бо дастгирии арзёбӣ ва вақти идорашаванда ташкил кунанд [2].
-
Қубурҳо барои эътимоднокӣ - оркестри бе сервер барои омӯзиши такроршаванда, арзёбӣ, танзим ва ҷойгиркунӣ. Вақте ки бозомӯзии сеюм дар атрофи он мегузарад, шумо ба худ ташаккур мегӯед [1].
-
Ҷустуҷӯи векторӣ дар миқёс - ҷустуҷӯи вектори миқёси баланд, бо таъхири паст барои RAG, тавсияҳо ва ҷустуҷӯи семантикӣ, ки дар инфрасохтори сатҳи истеҳсолии Google сохта шудааст [3].
-
Идоракунии хусусиятҳо бо BigQuery - маълумоти хусусияти худро дар BigQuery нигоҳ доред ва хусусиятҳоро тавассути мағозаи Vertex AI Feature онлайн бидуни такрори мағозаи офлайнӣ хидмат кунед [4].
-
Ноутбукҳои Workbench - муҳитҳои идорашавандаи Jupyter, ки ба хидматҳои Google Cloud пайваст шудаанд (BigQuery, Cloud Storage ва ғайра) [1].
-
Вариантҳои масъули AI - асбобҳои бехатарӣ ва инчунин нигоҳдории сифрӣ (вақте ки ба таври мувофиқ танзим карда шудаанд) барои сарбории тавлидӣ [5].
Қисмҳои аслӣ, ки шумо воқеан ламс мекунед 🧩
1) Vertex AI Studio - дар он ҷо дархостҳо ба воя мерасанд 🌱
Моделҳои таҳкурсиро дар UI бозӣ кунед, арзёбӣ кунед ва танзим кунед. Беҳтарин барои такрори зуд, дархостҳои такрорӣ ва интиқол ба истеҳсол вақте ки чизе "клик мекунад" [1].
2) Боғи намунавӣ - каталоги намунавии шумо 🍃
Китобхонаи мутамаркази Google ва моделҳои шарик. Бо чанд клик паймоиш кунед, танзим кунед ва ҷойгир кунед - нуқтаи воқеии ибтидоӣ ба ҷои шикори партовгар [1].
3) Agent Builder - барои автоматизатсияи боэътимод 🤝
Вақте ки агентҳо аз намоишҳо ба кори воқеӣ табдил меёбанд, ба шумо асбобҳо, заминсозӣ ва оркестр лозим аст. Agent Builder таҳкурсиро таъмин мекунад (Иҷлосияҳо, Бонки хотира, абзорҳои дарунсохт, арзёбӣ) то таҷрибаҳои бисёр-агентӣ дар зери бесарусомонии воқеии ҷаҳон вайрон нашаванд [2].
4) Қубурҳо - зеро шумо ба ҳар ҳол худатонро такрор хоҳед кард 🔁
Ҷараёни кории ML ва gen-AI бо оркестри бе сервер автоматӣ кунед. Дастгирии пайгирии артефакт ва дави такроршаванда - онро ҳамчун CI барои моделҳои худ фикр кунед [1].
5) Дастгоҳи корӣ - дафтарҳои идорашаванда бидуни риши қутос 📓
Муҳитҳои бехатари JupyterLab -ро бо дастрасии осон ба BigQuery, Стори абрӣ ва ғайра чарх занед. Барои иктишоф, муҳандисии хусусият ва таҷрибаҳои назоратшаванда муфид аст [1].
6) Феҳристи намунавӣ - нусхабардорӣ, ки часпида 🗃️
Моделҳо, версияҳо, наслҳоро пайгирӣ кунед ва мустақиман ба нуқтаҳои ниҳоӣ ҷойгир кунед. Феҳрист интиқолро ба муҳандисӣ хеле камтар мекунад [1].
7) Ҷустуҷӯи векторӣ - RAG, ки дуто намекунад 🧭
Ҷустуҷӯи семантикиро бо инфрасохтори вектории истеҳсолии Google миқёс кунед - барои чат, ҷустуҷӯи семантикӣ ва тавсияҳо муфид аст, ки дар он лаҳзаи таъхир барои корбар намоён аст [3].
8) Store Feature - BigQuery -ро ҳамчун манбаи ҳақиқат нигоҳ доред 🗂️
Аз маълумоте, ки дар BigQuery зиндагӣ мекунанд, хусусиятҳоро онлайн идора ва хидмат кунед. Камтар нусхабардорӣ, кори ҳамоҳангсозии камтар, дақиқии бештар [4].
9) Мониторинги намунавӣ - эътимод кунед, аммо тафтиш кунед 📈
Санҷишҳои дрейфро ба нақша гиред, огоҳиҳо таъин кунед ва дар бораи сифати истеҳсол ҷадвалҳо нигоҳ доред. Трафики дақиқа тағир меёбад, шумо инро мехоҳед [1].
Чӣ тавр он ба стек маълумоти шумо мувофиқат мекунад 🧵
-
BigQuery - бо маълумот дар он ҷо омӯзед, пешгӯиҳои партияро ба ҷадвалҳо бармегардонед ва пешгӯиҳо ба таҳлил ё фаъолсозӣ дар поёноб [1][4].
-
Анбори абрӣ - нигоҳ доштани маҷмӯаҳои додаҳо, артефактҳо ва натиҷаҳои модел бидуни ихтироъ кардани қабати blob [1].
-
Ҷараёни додаҳо ва дӯстон - коркарди идорашавандаи додаҳоро дар дохили қубурҳо барои коркарди пешакӣ, ғанисозӣ ё хулосаи ҷараён иҷро кунед [1].
-
Нуқтаҳои ниҳоӣ ё партия - нуқтаҳои ниҳоӣ барои барномаҳо ва агентҳо дар вақти воқеӣ ҷойгир кунед ё кори дастаҷамъиро иҷро кунед, то тамоми ҷадвалҳоро ба даст оред - шумо эҳтимол ҳардуро истифода хоҳед кард [1].
Ҳолатҳои истифодаи умумӣ, ки воқеан ба замин меафтанд 🎯
-
Чат, пилотҳо ва агентҳо - бо асоснок кардани маълумоти шумо, истифодаи асбобҳо ва ҷараёнҳои бисёрқадам. Agent Builder барои эътимод тарҳрезӣ шудааст, на танҳо навоварӣ [2].
-
RAG ва ҷустуҷӯи семантикӣ - Ҷустуҷӯи векториро бо Gemini якҷоя кунед, то ба саволҳо бо истифода аз мундариҷаи хусусии худ ҷавоб диҳед. Суръат муҳимтар аз он аст, ки мо вонамуд мекунем [3].
-
Пешгӯии ML - моделҳои ҷадвалӣ ё тасвириро омӯзонед, ба нуқтаи ниҳоӣ ҷойгир кунед, дрейфро назорат кунед, ҳангоми убури остонаҳо бо қубурҳо такрор кунед. Классикӣ, вале муҳим [1].
-
Фаъолсозии таҳлил - ба BigQuery пешгӯиҳо нависед, аудитория эҷод кунед ва маъракаҳо ё қарорҳои маҳсулотро таҳия кунед. Як ҳалқаи хуб, вақте ки маркетинг бо илми маълумот мувофиқат мекунад [1][4].
Ҷадвали муқоиса - Vertex AI против алтернативаҳои маъмул 📊
Сурати зуд. Андешаи мулоим. Дар хотир доред, ки қобилиятҳо ва нархгузории дақиқ вобаста ба хидмат ва минтақа фарқ мекунанд.
| Платформа | Беҳтарин тамошобин | Чаро он кор мекунад |
|---|---|---|
| Vertex AI | Дастаҳо дар Google Cloud, gen-AI + ML омехта | Студияи ягона, қубурҳо, феҳрист, ҷустуҷӯи векторҳо ва робитаҳои мустаҳками BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-аввалин ташкилотҳое, ки ба асбобҳои амиқи ML ниёз доранд | Хидмати баркамол ва мукаммали ML бо имконоти васеъи омӯзиш ва ҷойгиркунӣ. |
| Azure ML | IT корхонаи ба Microsoft мутобиқшуда | Давраи ҳамгирошудаи ML, интерфейси тарроҳӣ ва идоракунӣ дар Azure. |
| Databricks ML | Дастаҳои Lakehouse, дафтар-вазнин ҷараёнҳои | Ҷараёни кории қавии додаҳо ва қобилиятҳои истеҳсолии ML. |
Бале, ибораҳо нобаробаранд-воқеӣ ҷадвалҳо баъзан.
Нархҳо бо забони оддӣ 💸
Шумо асосан барои се чиз пардохт мекунед:
-
Истифодаи модел барои зангҳои тавлидӣ - аз рӯи сарбории корӣ ва синфи истифода нархгузорӣ шудааст.
-
Ҳисоб кунед , ки барои омӯзиши фармоишӣ ва танзими кор.
-
Хизматрасонӣ барои нуқтаҳои охирини онлайн ё ҷойҳои корӣ.
Барои рақамҳои дақиқ ва тағйироти охирин, саҳифаҳои расмии нархгузории Vertex AI ва пешниҳодҳои тавлидии онро санҷед. Маслиҳат барои дертар ба худ ташаккур гӯед: пеш аз фиристодани ягон чизи вазнин [1][5] имконоти таъминот ва квотаҳоро барои Studio ва нуқтаи ниҳоии истеҳсолот баррасӣ кунед.
Амният, идоракунӣ ва AI масъул 🛡️
Vertex AI дастури масъули AI ва асбобҳои бехатариро таъмин мекунад ва инчунин роҳҳои конфигуратсияро барои ноил шудан ба сифр нигоҳдории маълумот барои сарбории генеративии муайян таъмин мекунад (масалан, тавассути хомӯш кардани кэшкунии маълумот ва даст кашидан аз гузоришҳои мушаххас дар ҳолати имконпазир) [5]. Онро бо дастрасии нақш, шабакаи хусусӣ ва гузоришҳои аудит барои сохтани мутобиқат мувофиқ пайваст кунед [1].
Вақте ки Vertex AI комил аст ва вақте ки он аз ҳад зиёд аст 🧠
-
Комил агар шумо хоҳед, ки як муҳити ген-AI ва ML, ҳамгироии қатъии BigQuery ва роҳи истеҳсолӣ, ки қубурҳо, феҳрист ва мониторингро дар бар мегирад. Агар дастаи шумо илми маълумот ва муҳандисии барномаҳоро фаро гирад, сатҳи муштарак кӯмак мекунад.
-
Агар ба шумо танҳо занги модели сабук ё прототипи якмақсад лозим бошад, ки ба идоракунӣ, бозомӯзӣ ё назорат ниёз надоред, аз ҳад зиёд Дар ин ҳолатҳо, сатҳи соддатари API метавонад ҳоло кофӣ бошад.
Биёед ростқавл бошем: аксари прототипҳо ё мемиранд ё дандон мерӯянд. Vertex AI парвандаи дуюмро ҳал мекунад.
Оғози зуд - санҷиши таъми 10 дақиқа ⏱️
-
Vertex AI Studio -ро кушоед , то бо модел прототип созед ва чанд дастури ба шумо маъқулро захира кунед. Шинаҳоро бо матн ва тасвирҳои воқеии худ пахш кунед [1].
-
Беҳтарин дархости худро ба як барнома ё дафтари ҳадди ақал аз Workbench . Зебо ва нозук [1].
-
Модели пуштибонии барнома ё дороии танзимшударо дар Реестри модел , то шумо дар гирду атрофи артефактҳои беном напартоед [1].
-
Қубуре созед , ки маълумотро бор мекунад, натиҷаҳоро арзёбӣ мекунад ва версияи навро дар паси тахаллус ҷойгир мекунад. Такрорпазирӣ қаҳрамониро мезанад [1].
-
Мониторингро илова кунед, то дрифт гиред ва огоҳиҳои асосӣ муқаррар кунед. Худи ояндаи шумо барои ин ба шумо қаҳва мехарад [1].
Ихтиёрӣ, вале оқилона: агар ҳолати истифодаи шумо ҷустуҷӯӣ ё сӯҳбатҷӯӣ бошад, аз рӯзи аввал Ҷустуҷӯи Векторӣ Ин фарқи байни хуб ва тааҷҷубовар муфид аст [3].
Google Vertex AI чист? - версияи кӯтоҳ 🧾
Google Vertex AI чист? Ин платформаи ҳамаҷонибаи Google Cloud барои тарҳрезӣ, ҷойгиркунӣ ва идоракунии системаҳои AI - аз фаврӣ то истеҳсол - бо асбобҳои дарунсохт барои агентҳо, қубурҳо, ҷустуҷӯи векторҳо, ноутбукҳо, реестрҳо ва мониторинг мебошад. Он бо тарзе, ки ба дастаҳо дар интиқол кӯмак мекунад, фикру ақида дорад [1].
Алтернативаҳо дар як нигоҳ - интихоби хати рост 🛣️
Агар шумо аллакай дар AWS амиқ бошед, SageMaker худро модарӣ ҳис мекунад. Дӯконҳои Azure аксар вақт Azure ML-ро . Агар дастаи шумо дар дафтарҳо ва кӯлҳо зиндагӣ кунад, Databricks ML аъло аст. Ҳеҷ кадоме аз инҳо нодуруст нестанд - талаботҳои вазнинии маълумот ва идоракунии шумо одатан қарор қабул мекунанд.
FAQ - оташи зуд 🧨
-
Оё Vertex AI танҳо барои AI тавлидкунанда? No-Vertex AI инчунин омӯзиши классикии ML ва хидматрасониро бо хусусиятҳои MLOps барои олимони маълумот ва муҳандисони ML фаро мегирад [1].
-
Оё ман метавонам BigQuery-ро ҳамчун мағозаи асосии худ нигоҳ дорам? Бале-Дӯкони Функсияро барои нигоҳ доштани маълумоти хусусият дар BigQuery истифода баред ва бидуни такрори мағозаи офлайнӣ ба он онлайн хидмат кунед [4].
-
Оё Vertex AI бо RAG кӯмак мекунад? Ҷустуҷӯи Yes-Vector барои он сохта шудааст ва бо боқимондаи стек ҳамгиро мешавад [3].
-
Чӣ тавр ман хароҷотро назорат мекунам? Пеш аз васеъ кардани миқёс, квотаҳо/таъминкунӣ ва нархгузории сарбории корро аз хурд оғоз кунед, чен кунед ва баррасӣ кунед [1][5].
Иқтибосҳо
[1] Google Cloud - Муқаддима ба Vertex AI (Шарҳи платформаи ягона) - бештар хонед
[2] Google Cloud - Шарҳи Vertex AI Agent Builder - бештар хонед
[3] Google Cloud - Истифодаи Vertex AI Vector Search бо Engine Vertex AI RAG - бештар хонед
[4] Google Cloud - Муқаддима ба идоракунии хусусият дар Vertex AI - бештар хонед
[5] Google Cloud - Нигоҳ доштани маълумоти муштарӣ ва сифр нигоҳ доштани маълумот дар Vertex AI - бештар хонед