Ако сте се запознавали с инструменти за изкуствен интелект и сте се чудили къде се случва истинската магия от край до край - от бързата настройка до производството с мониторинг - ето това е, за което непрекъснато чувате. Vertex AI на Google обединява площадки за модели, MLO-и, връзки с данни и векторно търсене в едно място от корпоративен клас. Започнете с елементарни решения, след това мащабирайте. Изненадващо рядко се случва и двете да се поберат под един покрив.
По-долу е представена практичната обиколка. Ще отговорим на простия въпрос - Какво е Google Vertex AI? - и ще покажем как се вписва във вашия стек, какво да опитате първо, как се държат разходите и кога алтернативите имат повече смисъл. Затегнете коланите. Има много неща тук, но пътят е по-лесен, отколкото изглежда. 🙂
Статии, които може да ви харесат след тази:
🔗 Какво е треньор по изкуствен интелект
Обяснява как обучителите на ИИ усъвършенстват моделите чрез човешка обратна връзка и етикетиране.
🔗 Какво е AI арбитраж: Истината зад модната дума
Разбива арбитража с изкуствен интелект, неговия бизнес модел и пазарните последици.
🔗 Какво е символичен изкуствен интелект: Всичко, което трябва да знаете
Обхваща логическото разсъждение на символичния изкуствен интелект и как то се различава от машинното обучение.
🔗 Какъв език за програмиране се използва за изкуствен интелект
Сравнява Python, R и други езици за разработване и изследване на изкуствен интелект.
🔗 Какво е изкуствен интелект като услуга
Обяснява AIaaS платформите, предимствата и как бизнесите използват облачни инструменти за изкуствен интелект.
Какво е Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI е напълно управлявана, унифицирана платформа в Google Cloud за изграждане, тестване, внедряване и управление на AI системи, обхващаща както класическо машинно обучение, така и съвременен генеративен AI. Тя комбинира студио за модели, инструменти за агенти, конвейери, тетрадки, регистри, мониторинг, векторно търсене и тясна интеграция с услугите за данни на Google Cloud [1].
Казано по-просто: това е мястото, където се създават прототипи с базови модели, настройват се, внедряват се за защитени крайни точки, автоматизират се с конвейери и се поддържа всичко наблюдавано и управлявано. Най-важното е, че се прави това на едно място - което е по-важно, отколкото изглежда в първия ден [1].
Бърз пример от реалния свят: Екипите често скицират задачи в Студиото, сглобяват минималистичен бележник, за да тестват входно/изходните операции спрямо реални данни, след което превръщат тези ресурси в регистриран модел, крайна точка и прост конвейер. Втората седмица обикновено е наблюдение и предупреждения. Целта не е героизъм - тя е повторяемост.
Какво прави Google Vertex AI страхотен ✅
-
Един покрив за жизнения цикъл - прототипиране в студио, регистриране на версии, внедряване за пакетна работа или в реално време, след което наблюдение за отклонения и проблеми. По-малко слепващ код. По-малко раздели. Повече сън [1].
-
Модели Model Garden + Gemini - откривайте, персонализирайте и внедрявайте модели от Google и партньори, включително най-новото семейство Gemini, за текстова и мултимодална работа [1].
-
Agent Builder - създаване на фокусирани върху задачи, многостъпкови агенти, които могат да оркестрират инструменти и данни с поддръжка на оценка и управлявана среда за изпълнение [2].
-
Канали за надеждност - безсървърна оркестрация за повтаряемо обучение, оценка, настройка и внедряване. Ще си благодарите, когато се появи третото преобучение [1].
-
Векторно търсене в голям мащаб - високомащабно, нисколатентно векторно извличане за RAG, препоръки и семантично търсене, изградено върху производствената инфраструктура на Google [3].
-
Управление на функции с BigQuery - поддържайте данните си за функции в BigQuery и предоставяйте функции онлайн чрез Vertex AI Feature Store, без да дублирате офлайн магазин [4].
-
Работни тетрадки Workbench - управлявани Jupyter среди, свързани с услуги на Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage и др.) [1].
-
Отговорни опции за ИИ - инструменти за безопасност плюс за нулево запазване на данни (когато са конфигурирани правилно) за генеративни натоварвания [5].
Основните части, до които всъщност ще се докоснете 🧩
1) Vertex AI Studio - където подканите растат 🌱
Възпроизвеждайте, оценявайте и настройвайте базови модели в потребителски интерфейс. Чудесно за бързи итерации, многократно използваеми подкани и предаване към продукция, след като нещо „щракне“ [1].
2) Моделна градина - вашият каталог с модели 🍃
Централизирана библиотека от модели на Google и партньори. Разглеждайте, персонализирайте и внедрявайте с няколко кликвания - действителна отправна точка, вместо търсене на съкровища [1].
3) Agent Builder - за надеждни автоматизации 🤝
С развитието на агентите от демонстрации към реална работа, се нуждаете от инструменти, подготовка и оркестрация. Agent Builder предоставя скеле (сесии, банка памет, вградени инструменти, оценки), така че многоагентните преживявания да не се сриват под въздействието на хаоса в реалния свят [2].
4) Тръбопроводи - защото така или иначе ще се повтаряш 🔁
Автоматизирайте работните процеси на машинно обучение и ген-ИИ с оркестратор без сървър. Поддържа проследяване на артефакти и възпроизводими изпълнения - мислете за това като за непрекъсната интеграция (CI) за вашите модели [1].
5) Workbench - управлявани тетрадки без излишни усилия 📓
Създайте сигурни среди на JupyterLab с лесен достъп до BigQuery, облачно съхранение и други. Удобно за проучване, разработване на функции и контролирани експерименти [1].
6) Регистър на модели - версии, които се запомнят 🗃️
Проследявайте модели, версии, произход и внедрявайте директно към крайни точки. Регистърът прави предаването на задачи към инженерния отдел много по-лесно [1].
7) Векторно търсене - RAG, който не заеква 🧭
Мащабирайте семантичното извличане с инфраструктурата за производствени вектори на Google - полезно за чат, семантично търсене и препоръки, където латентността е видима за потребителя [3].
8) Feature Store - запазете BigQuery като източник на истината 🗂️
Управлявайте и обслужвайте функции онлайн от данни, които се намират в BigQuery. По-малко копиране, по-малко задачи за синхронизиране, по-голяма точност [4].
9) Мониторинг на модели - доверявай се, но проверявай 📈
Планирайте проверки за отклонения, задавайте предупреждения и следете качеството на продукцията. Ще ви е нужно това [1] при всяка промяна в трафика.
Как се вписва във вашия стек от данни 🧵
-
BigQuery - обучение с данни там, изпращане на пакетни прогнози обратно към таблици и свързване на прогнозите към анализи или активиране надолу по веригата [1][4].
-
Облачно съхранение - съхранявайте набори от данни, артефакти и изходни данни от модели, без да преоткривате blob слой [1].
-
Поток от данни и приятели - изпълнявайте управлявана обработка на данни вътре в конвейери за предварителна обработка, обогатяване или стрийминг на данни [1].
-
Крайни точки или пакетна обработка - внедрете крайни точки в реално време за приложения и агенти или стартирайте пакетни задачи за оценяване на цели таблици - вероятно ще използвате и двете [1].
Често срещани случаи на употреба, които действително се осъществят 🎯
-
Чат, втори пилоти и агенти - с привързаност към вашите данни, използване на инструменти и многоетапни потоци. Agent Builder е проектиран за надеждност, а не само за новост [2].
-
RAG и семантично търсене - комбинирайте векторно търсене с Gemini, за да отговаряте на въпроси, използвайки вашето собствено съдържание. Скоростта е по-важна, отколкото си мислим [3].
-
Предсказващо машинно обучение - обучение на таблични или графични модели, внедряване към крайна точка, наблюдение на отклонението, преобучение с конвейери при преминаване на прагове. Класическо, но критично [1].
-
Активиране на анализи - пишете прогнози в BigQuery, изграждайте аудитории и захранвайте кампании или продуктови решения. Хубав цикъл, когато маркетингът среща науката за данните [1][4].
Сравнителна таблица - Vertex AI спрямо популярни алтернативи 📊
Бърз преглед. С леко неопределено мнение. Имайте предвид, че точните възможности и цени варират в зависимост от услугата и региона.
| Платформа | Най-добра публика | Защо работи |
|---|---|---|
| Vertex AI | Екипи в Google Cloud, комбинация от изкуствен интелект и машинно обучение | Унифицирано студио, конвейери, регистър, векторно търсене и силни връзки с BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Организации, използващи AWS от първа необходимост, нуждаещи се от задълбочени инструменти за машинно обучение | Зряла услуга за машинно обучение с пълен жизнен цикъл и широки възможности за обучение и внедряване. |
| Azure машинно обучение | Корпоративни ИТ решения, съобразени с Microsoft | Интегриран жизнен цикъл на машинно обучение, потребителски интерфейс за дизайнер и управление в Azure. |
| Databricks ML | Екипи от Lakehouse, потоци, претоварени с тетрадки | Мощни работни процеси, базирани на данни, и възможности за машинно обучение в производството. |
Да, формулировката е неравномерна - понякога истинските маси са такива.
Цени на разбираем английски 💸
Плащате най-вече за три неща:
-
Моделиране на използването на генеративни повиквания, ценообразувани по работно натоварване и клас на употреба.
-
Изчислявайте за персонализирани задачи за обучение и настройка.
-
Обслужване за онлайн крайни точки или пакетни задачи.
За точни числа и най-новите промени, проверете официалните страници с цени на Vertex AI и неговите генеративни предложения. Съвет, за който ще си благодарите по-късно: прегледайте опциите за осигуряване и квотите за крайни точки Studio спрямо производствените, преди да пуснете нещо тежко [1][5].
Сигурност, управление и отговорен изкуствен интелект 🛡️
Vertex AI предоставя насоки и инструменти за безопасност, свързани с отговорния изкуствен интелект, както и начини за конфигуриране, за да се постигне нулево задържане на данни за определени генеративни натоварвания (например чрез деактивиране на кеширането на данни и отказване от конкретни регистрационни файлове, където е приложимо) [5]. Комбинирайте това с достъп, базиран на роли, частни мрежи и регистрационни файлове за одит за съобразени с изискванията компилации [1].
Кога Vertex AI е перфектен - и кога е прекалено 🧠
-
Перфектно, ако искате една среда за gen-AI и ML, тясна интеграция с BigQuery и производствен път, който включва канали, регистър и мониторинг. Ако вашият екип обхваща наука за данни и приложно инженерство, споделената повърхност помага.
-
Прекалено е, ако ви е необходимо само леко извикване на модел или прототип с една цел, който няма да се нуждае от управление, преобучение или наблюдение. В тези случаи, по-проста API повърхност може да е достатъчна засега.
Нека бъдем честни: повечето прототипи или умират, или им порастват зъби. Vertex AI се справя с втория случай.
Бърз старт - 10-минутният вкусов тест ⏱️
-
Отворете Vertex AI Studio , за да създадете прототип с модел и да запазите няколко желани подкани. Разтърсете гумите с истинския си текст и изображения [1].
-
Свържете най-добрата си подкана в минималистично приложение или тетрадка от Workbench . Хубаво и щателно [1].
-
Регистрирайте резервния модел или настроения ресурс на приложението в регистъра на моделите , за да не се налага да разхвърляте неназовани артефакти [1].
-
Създайте конвейер , който зарежда данни, оценява резултатите и внедрява нова версия зад псевдоним. Повторяемостта побеждава героизма [1].
-
Добавете Мониторинг , за да уловите дрейфа и да зададете основни сигнали. Вашето бъдещо аз ще ви купи кафе за това [1].
Незадължително, но разумно: ако вашият случай на употреба е свързан с търсене или бъбривост, добавете векторно търсене и заземяване от първия ден. Това е разликата между хубаво и изненадващо полезно [3].
Какво е Google Vertex AI? - кратката версия 🧾
Какво е Google Vertex AI? Това е универсалната платформа на Google Cloud за проектиране, внедряване и управление на AI системи - от подкани до производство - с вградени инструменти за агенти, канали, векторно търсене, тетрадки, регистри и мониторинг. Тя е разработена по начини, които помагат на екипите да се справят [1].
Алтернативи с един поглед - избиране на правилната лента 🛣️
Ако вече сте дълбоко запознати с AWS, SageMaker ще ви се стори като естествен инструмент. Azure shop-овете често предпочитат Azure ML . Ако екипът ви живее в преносими компютри и езерни къщи, Databricks ML е отличен. Нищо от това не е погрешно - вашата тежест на данните и изискванията за управление обикновено решават.
ЧЗВ - бърз огън 🧨
-
Vertex AI само за генеративен AI ли е? No-Vertex AI обхваща и класическото обучение по машинно обучение и обслужване с MLOps функции за специалисти по данни и инженери по машинно обучение [1].
-
Мога ли да запазя BigQuery като основно хранилище? Да - използвайте Feature Store, за да поддържате данни за функции в BigQuery и да ги предоставяте онлайн, без да дублирате офлайн хранилище [4].
-
Помага ли Vertex AI с RAG? Yes-Vector Search е създаден за него и се интегрира с останалата част от стека [3].
-
Как да контролирам разходите? Започнете с малки разходи, измерете и прегледайте квотите/осигуряването и ценообразуването според класа на натоварване, преди да мащабирате [1][5].
Референции
[1] Google Cloud - Въведение във Vertex AI (Общ преглед на унифицираната платформа) - прочетете повече
[2] Google Cloud - Общ преглед на Vertex AI Agent Builder - прочетете повече
[3] Google Cloud - Използвайте Vertex AI Vector Search с Vertex AI RAG Engine - прочетете повече
[4] Google Cloud - Въведение в управлението на функции във Vertex AI - прочетете повече
[5] Google Cloud - Запазване на данни за клиентите и запазване на нулеви данни във Vertex AI - прочетете повече