Ako ste se ikada zagledali u AI alate i pitali se gdje se dešava prava magija od početka do kraja - od brzog petljanja do produkcije s praćenjem - ovo je ono o čemu stalno čujete. Googleov Vertex AI objedinjuje modelna igrališta, MLO-ove, povezivanje podataka i vektorsko pretraživanje na jednom mjestu poslovnog nivoa. Počnite polako, a zatim skalirajte. Iznenađujuće je rijetko dobiti oboje pod jednim krovom.
U nastavku slijedi praktičan vodič. Odgovorit ćemo na jednostavno pitanje - Šta je Google Vertex AI? - a također ćemo pokazati kako se uklapa u vaš skup opcija, šta prvo isprobati, kako se ponašaju troškovi i kada alternative imaju više smisla. Vežite se. Ima ovdje mnogo toga, ali put je jednostavniji nego što izgleda. 🙂
Članci koje biste možda željeli pročitati nakon ovog:
🔗 Šta je AI trener
Objašnjava kako treneri umjetne inteligencije usavršavaju modele putem ljudskih povratnih informacija i označavanja.
🔗 Šta je AI arbitraža: Istina iza popularne riječi
Analizira AI arbitražu, njen poslovni model i tržišne implikacije.
🔗 Šta je simbolična umjetna inteligencija: Sve što trebate znati
Obuhvata logičko zaključivanje simboličke umjetne inteligencije i kako se ono razlikuje od strojnog učenja.
🔗 Koji se programski jezik koristi za vještačku inteligenciju
Upoređuje Python, R i druge jezike za razvoj i istraživanje vještačke inteligencije.
🔗 Šta je AI kao usluga
Objašnjava AIaaS platforme, prednosti i kako preduzeća koriste AI alate zasnovane na oblaku.
Šta je Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI je potpuno upravljana, objedinjena platforma na Google Cloudu za izgradnju, testiranje, implementaciju i upravljanje AI sistemima - koja pokriva i klasično strojno učenje i modernu generativnu AI. Kombinuje model studio, alate za agente, cjevovode, bilježnice, registre, praćenje, vektorsko pretraživanje i bliske integracije sa Google Cloud servisima podataka [1].
Jednostavno rečeno: to je mjesto gdje se prototipiraju osnovni modeli, podešavaju, implementiraju na sigurne krajnje tačke, automatiziraju se pomoću cjevovoda i sve se nadgleda i upravlja. Ključno je da se sve to radi na jednom mjestu - što je važnije nego što se čini prvog dana [1].
Brzi obrazac iz stvarnog svijeta: Timovi često skiciraju upute u Studiju, povezuju minimalnu bilježnicu za testiranje I/O operacija u odnosu na stvarne podatke, a zatim promoviraju te resurse u registrirani model, krajnju tačku i jednostavan cjevovod. Druga sedmica je obično praćenje i upozorenja. Poenta nije herojstvo - to je ponovljivost.
Šta čini Google Vertex AI sjajnim ✅
-
Jedan krov za životni ciklus - prototip u studiju, registracija verzija, implementacija za serijsko ili realno vrijeme, a zatim praćenje pomjeranja i problema. Manje koda za spajanje. Manje tabova. Više sna [1].
-
Model Garden + Gemini modeli - otkrijte, prilagodite i implementirajte modele od Googlea i partnera, uključujući najnoviju Gemini porodicu, za tekstualni i multimodalni rad [1].
-
Alat za izradu agenata - izgradite agente fokusirane na zadatke, u više koraka, koji mogu orkestrirati alate i podatke uz podršku za evaluaciju i upravljano okruženje za izvršavanje [2].
-
Cjevovodi za pouzdanost - orkestracija bez servera za ponovljivu obuku, evaluaciju, podešavanje i implementaciju. Zahvalit ćete sebi kada dođe treća ponovna obuka [1].
-
Vektorska pretraga u velikim razmjerima - preuzimanje vektora velikih razmjera s niskom latencijom za RAG, preporuke i semantičku pretragu, izgrađeno na Googleovoj infrastrukturi produkcijskog razreda [3].
-
Upravljanje funkcijama pomoću BigQueryja - održavajte podatke o svojim funkcijama u BigQueryju i poslužite funkcije online putem Vertex AI Feature Store-a bez dupliranja offline trgovine [4].
-
Workbench notebookovi - upravljana Jupyter okruženja povezana s Google Cloud servisima (BigQuery, Cloud Storage, itd.) [1].
-
Odgovorne opcije umjetne inteligencije - sigurnosni alati plus zadržavanja nultih podataka (kada su pravilno konfigurirane) za generativna opterećenja [5].
Osnovni dijelovi koje ćete zaista dodirnuti 🧩
1) Vertex AI Studio - gdje upute odrastaju 🌱
Reproducirajte, procijenite i podesite osnovne modele u korisničkom interfejsu. Odlično za brze iteracije, višekratne upite i prepuštanje produkciji kada nešto "klikne" [1].
2) Model Garden - vaš katalog modela 🍃
Centralizirana biblioteka Googleovih i partnerskih modela. Pregledajte, prilagodite i implementirajte u nekoliko klikova - stvarna početna tačka umjesto potrage za blagom [1].
3) Agent Builder - za pouzdanu automatizaciju 🤝
Kako agenti evoluiraju od demonstracija do stvarnog rada, potrebni su vam alati, osnova i orkestracija. Agent Builder pruža podršku (sesije, banka memorije, ugrađeni alati, evaluacije) kako se iskustva s više agenata ne bi urušila pod utjecajem nereda u stvarnom svijetu [2].
4) Cjevovodi - jer ćeš se ionako ponavljati 🔁
Automatizirajte radne procese strojnog učenja i generiranja umjetne inteligencije pomoću orkestratora bez servera. Podržava praćenje artefakata i reproducibilne izvršavanja - zamislite to kao CI za svoje modele [1].
5) Workbench - upravljane sveske bez ikakvog dodatnog truda 📓
Pokrenite sigurna JupyterLab okruženja s jednostavnim pristupom BigQueryju, pohrani u oblaku i još mnogo čemu. Praktično za istraživanje, inženjering značajki i kontrolirane eksperimente [1].
6) Registar modela - verzioniranje koje se pamti 🗃️
Pratite modele, verzije, porijeklo i implementirajte direktno na krajnje tačke. Registar znatno olakšava primopredaju zadataka inženjerima [1].
7) Vektorska pretraga - RAG koji ne zastajkuje 🧭
Skalirajte semantičko pretraživanje pomoću Googleove infrastrukture vektora produkcije - korisno za chat, semantičko pretraživanje i preporuke gdje je latencija vidljiva korisniku [3].
8) Prodavnica funkcija - neka BigQuery bude izvor istine 🗂️
Upravljajte i pružajte funkcije online iz podataka koji se nalaze u BigQueryju. Manje kopiranja, manje sinhronizacijskih poslova, veća tačnost [4].
9) Praćenje modela - vjeruj, ali provjeri 📈
Zakažite provjere odstupanja, postavite upozorenja i pratite kvalitet proizvodnje. Čim se promet malo promijeni, ovo će vam trebati [1].
Kako se uklapa u vaš stek podataka 🧵
-
BigQuery - trenirajte s podacima tamo, vraćajte grupna predviđanja u tabele i povezujte predviđanja s analitikom ili aktivacijom nizvodno [1][4].
-
Pohrana u oblaku - pohranjujte skupove podataka, artefakte i izlaze modela bez ponovnog izmišljanja blob sloja [1].
-
Tok podataka i prijatelji - pokrećite upravljanu obradu podataka unutar cjevovoda za prethodnu obradu, obogaćivanje ili strujno zaključivanje [1].
-
Krajnje tačke ili serija - implementirajte krajnje tačke u realnom vremenu za aplikacije i agente ili pokrenite serijsku obradu zadataka za bodovanje cijelih tabela - vjerovatno ćete koristiti oboje [1].
Uobičajeni slučajevi upotrebe koji se zapravo ostvare 🎯
-
Čet, kopiloti i agenti - uz osnovu vaših podataka, korištenje alata i višekoračne tokove. Agent Builder je dizajniran za pouzdanost, a ne samo za novost [2].
-
RAG i semantičko pretraživanje - kombinirajte vektorsko pretraživanje s Geminijem kako biste odgovorili na pitanja koristeći vlastiti sadržaj. Brzina je važnija nego što se pretvaramo [3].
-
Prediktivno strojno učenje - treniranje tabelarnih ili slikovnih modela, postavljanje na krajnju tačku, praćenje pomjeranja, ponovno treniranje s protocima kada se pređu pragovi. Klasično, ali ključno [1].
-
Aktivacija analitike - pišite predviđanja u BigQuery, kreirajte publike i unosite podatke u kampanje ili odluke o proizvodima. Lijepa petlja kada se marketing susreće sa naukom o podacima [1][4].
Tabela za poređenje - Vertex AI u odnosu na popularne alternative 📊
Kratak pregled. Blago stava. Imajte na umu da se tačne mogućnosti i cijene razlikuju ovisno o usluzi i regiji.
| Platforma | Najbolja publika | Zašto to funkcioniše |
|---|---|---|
| Vertex AI | Timovi na Google Cloudu, kombinacija generičke umjetne inteligencije i strojnog učenja | Ujedinjeni studio, cjevovodi, registar, vektorska pretraga i jake BigQuery veze [1]. |
| AWS SageMaker | Organizacije koje su prve u AWS-u i kojima je potreban dubinski ML alat | Zrela, ML usluga punog životnog ciklusa sa širokim mogućnostima obuke i implementacije. |
| Azure ML | Microsoft-usklađen poslovni IT | Integrisani životni ciklus strojnog učenja, dizajnerski korisnički interfejs i upravljanje na Azureu. |
| ML za cigle podataka | Timovi iz Lakehousea, tokovi s puno bilježnica | Snažni radni tokovi zasnovani na podacima i mogućnosti strojnog učenja u produkciji. |
Da, formulacija je neujednačena - prave tablice ponekad jesu.
Troškovi na običnom engleskom 💸
Uglavnom plaćate za tri stvari:
-
Modelirajte korištenje za generativne pozive s cijenom određenom prema radnom opterećenju i klasi korištenja.
-
Izračunajte za prilagođene zadatke obuke i podešavanja.
-
Posluživanje za online krajnje tačke ili paketne poslove.
Za tačne brojke i najnovije promjene, provjerite službene stranice s cijenama za Vertex AI i njegove generativne ponude. Savjet na kojem ćete kasnije biti zahvalni: pregledajte opcije opskrbe i kvote za Studio u odnosu na produkcijske krajnje tačke prije nego što isporučite bilo šta teško [1][5].
Sigurnost, upravljanje i odgovorna umjetna inteligencija 🛡️
Vertex AI pruža smjernice i alate za sigurnost u vezi s odgovornom umjetnom inteligencijom, plus konfiguracijske puteve za postizanje nultog zadržavanja podataka za određena generativna opterećenja (na primjer, onemogućavanjem keširanja podataka i isključivanjem određenih zapisnika gdje je to primjenjivo) [5]. Uparite to s pristupom zasnovanim na ulogama, privatnim umrežavanjem i zapisnicima revizije za izradu prilagođenu usklađenosti [1].
Kada je Vertex AI savršen, a kada pretjeran 🧠
-
Savršeno ako želite jedno okruženje za generiranje umjetne inteligencije i strojnog učenja, čvrstu integraciju s BigQueryjem i produkcijski put koji uključuje cjevovode, registar i praćenje. Ako vaš tim obuhvata znanost o podacima i inženjerstvo aplikacija, dijeljena površina pomaže.
-
Pretjerano je ako vam je potreban samo lagani poziv modela ili prototip za jednu namjenu koji neće zahtijevati upravljanje, ponovnu obuku ili praćenje. U tim slučajevima, jednostavnija API površina bi za sada mogla biti dovoljna.
Budimo iskreni: većina prototipova ili ugine ili im narastu očnjaci. Vertex AI se bavi ovim drugim slučajem.
Brzi početak - test okusa od 10 minuta ⏱️
-
Otvorite Vertex AI Studio za prototipiranje s modelom i spremite nekoliko uputa koje vam se sviđaju. Isprobajte svoj stvarni tekst i slike [1].
-
Spojite svoj najbolji podsjetnik u minimalističku aplikaciju ili bilježnicu iz Workbencha . Lijepo i jednostavno [1].
-
Registrujte prateći model aplikacije ili podešenu imovinu u Registru modela kako ne biste bacali neimenovane artefakte [1].
-
Kreirajte Pipeline koji učitava podatke, evaluira izlaze i implementira novu verziju iza aliasa. Ponovljivost pobjeđuje herojstvo [1].
-
Dodajte Praćenje kako biste uhvatili zanošenje i postavili osnovna upozorenja. Vaše buduće ja će vam za ovo platiti kafu [1].
Opcionalno, ali pametno: ako je vaš slučaj upotrebe pretraživanje ili brbljanje, dodajte vektorsku pretragu i uzemljenje od prvog dana. To je razlika između lijepog i iznenađujuće korisnog [3].
Šta je Google Vertex AI? - skraćena verzija 🧾
Šta je Google Vertex AI? To je Google Cloudova sveobuhvatna platforma za dizajniranje, implementaciju i upravljanje AI sistemima - od prompta do produkcije - sa ugrađenim alatima za agente, cjevovode, vektorsko pretraživanje, bilježnice, registre i praćenje. Koncipirana je na načine koji pomažu timovima da uspješno sprovedu [1].
Alternative na prvi pogled - odabir prave trake 🛣️
Ako ste već duboko u AWS-u, SageMaker će vam se činiti kao izvorni alat. Azure trgovine često preferiraju Azure ML . Ako vaš tim živi u notebookovima i kućama na jezeru, Databricks ML je odličan. Ništa od ovoga nije pogrešno - vaša težina podataka i zahtjevi upravljanja obično odlučuju.
Često postavljana pitanja - brza paljba 🧨
-
Da li je Vertex AI samo za generativnu AI? No-Vertex AI također pokriva klasičnu ML obuku i pruža MLOps funkcije za naučnike podataka i ML inženjere [1].
-
Mogu li zadržati BigQuery kao svoju glavnu trgovinu? Da - koristite Feature Store za održavanje podataka o funkcijama u BigQueryju i njihovo posluživanje online bez dupliciranja offline trgovine [4].
-
Da li Vertex AI pomaže sa RAG-om? Da - Vector Search je napravljen za to i integriše se sa ostatkom steka [3].
-
Kako da kontrolišem troškove? Počnite s malim troškovima, izmjerite i pregledajte kvote/opskrbu i cijene prema klasi radnog opterećenja prije skaliranja [1][5].
Reference
[1] Google Cloud - Uvod u Vertex AI (Pregled ujedinjene platforme) - pročitajte više
[2] Google Cloud - Pregled Vertex AI Agent Buildera - pročitajte više
[3] Google Cloud - Koristite Vertex AI vektorsko pretraživanje sa Vertex AI RAG Engine-om - pročitajte više
[4] Google Cloud - Uvod u upravljanje funkcijama u Vertex AI - pročitajte više
[5] Google Cloud - Zadržavanje podataka o kupcima i zadržavanje nultih podataka u Vertex AI - pročitajte više