Dacă ați explorat instrumentele de inteligență artificială și v-ați întrebat unde se întâmplă adevărata magie end-to-end - de la adaptarea promptă la producție cu monitorizare - aceasta este cea despre care auziți tot timpul. Vertex AI de la Google combină zonele de joacă pentru modele, MLO-uri, conexiuni de date și căutare vectorială într-un singur loc, la nivel de întreprindere. Începeți cu brio, apoi scalați. Este surprinzător de rar să le aveți pe amândouă sub același acoperiș.
Mai jos este turul practic. Vom răspunde la întrebarea simplă - Ce este Google Vertex AI? - și vom arăta, de asemenea, cum se potrivește cu setul dvs. de aplicații, ce să încercați mai întâi, cum se comportă costurile și când alternativele au mai mult sens. Puneți-vă centura. Sunt multe aici, dar calea este mai simplă decât pare. 🙂
Articole pe care ți-ar plăcea să le citești după acesta:
🔗 Ce este un antrenor de inteligență artificială
Explică modul în care instructorii de inteligență artificială rafinează modelele prin feedback uman și etichetare.
🔗 Ce este arbitrajul IA: Adevărul din spatele cuvântului la modă
Analizează arbitrajul bazat pe inteligență artificială, modelul său de afaceri și implicațiile asupra pieței.
🔗 Ce este IA simbolică: Tot ce trebuie să știi
Acoperă raționamentul bazat pe logică al inteligenței artificiale simbolice și cum diferă acesta de învățarea automată.
🔗 Ce limbaj de programare este folosit pentru IA
Compară Python, R și alte limbaje de programare pentru dezvoltarea și cercetarea în domeniul inteligenței artificiale.
🔗 Ce este IA ca serviciu
Explică platformele AIaaS, beneficiile și modul în care companiile utilizează instrumentele AI bazate pe cloud.
Ce este Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI este o platformă unificată și complet gestionată pe Google Cloud pentru construirea, testarea, implementarea și guvernarea sistemelor de inteligență artificială, acoperind atât ML clasic, cât și IA generativă modernă. Combină un studio de modelare, instrumente pentru agenți, conducte, notebook-uri, registre, monitorizare, căutare vectorială și integrări strânse cu serviciile de date Google Cloud [1].
Simplu spus: este locul unde prototipezi cu modele de bază, le ajustezi, le implementezi pe endpoint-uri securizate, automatizezi cu pipeline-uri și menții totul monitorizat și guvernat. Esențial este că face toate acestea într-un singur loc - ceea ce contează mai mult decât pare în prima zi [1].
Model rapid din lumea reală: Echipele schițează adesea prompturi în Studio, conectează un blocnotes minim pentru a testa I/O în raport cu date reale, apoi promovează aceste resurse într-un model înregistrat, un endpoint și o conductă simplă. A doua săptămână este de obicei dedicată monitorizării și alertelor. Ideea nu este eroismul, ci repetabilitatea.
Ce face ca Google Vertex AI să fie extraordinar ✅
-
Un singur acoperiș pentru ciclul de viață - prototip într-un studio, înregistrarea versiunilor, implementare pentru lot sau timp real, apoi monitorizare pentru deviații și probleme. Mai puțin cod de tip „glue”. Mai puține tab-uri. Mai multă inactivitate [1].
-
Modele Model Garden + Gemini - descoperiți, personalizați și implementați modele de la Google și parteneri, inclusiv cea mai recentă familie Gemini, pentru lucrul cu text și multimodal [1].
-
Agent Builder - construiește agenți cu mai mulți pași, axați pe sarcini, care pot orchestra instrumente și date cu suport de evaluare și un timp de execuție gestionat [2].
-
Conducte pentru fiabilitate - orchestrare fără server pentru instruire, evaluare, reglare și implementare repetabile. Veți fi recunoscători atunci când va avea loc a treia reinstruire [1].
-
Căutare vectorială la scară largă - recuperare vectorială la scară largă și cu latență redusă pentru RAG, recomandări și căutare semantică, construită pe infrastructura de nivel de producție a Google [3].
-
Gestionarea caracteristicilor cu BigQuery - mențineți datele despre caracteristici în BigQuery și distribuiți caracteristici online prin Vertex AI Feature Store fără a duplica un depozit offline [4].
-
Notebook-uri Workbench - medii Jupyter gestionate conectate la serviciile Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage etc.) [1].
-
Opțiuni de inteligență artificială responsabile - instrumente de siguranță plus fără retenție de date (atunci când sunt configurate corespunzător) pentru sarcini de lucru generative [5].
Piesele principale pe care le vei atinge efectiv 🧩
1) Vertex AI Studio - unde solicitările cresc 🌱
Redați, evaluați și reglați modelele de fundație într-o interfață cu utilizatorul. Excelent pentru iterații rapide, solicitări reutilizabile și predare către producție odată ce ceva „face clic” [1].
2) Grădină de machete - catalogul tău de machete 🍃
O bibliotecă centralizată de modele Google și ale partenerilor. Răsfoiți, personalizați și implementați în câteva clicuri - un punct de plecare real, în loc de o vânătoare de comori [1].
3) Agent Builder - pentru automatizări fiabile 🤝
Pe măsură ce agenții evoluează de la demonstrații la muncă reală, aveți nevoie de instrumente, bază și orchestrare. Agent Builder oferă schele (sesiuni, bancă de memorie, instrumente încorporate, evaluări), astfel încât experiențele cu mai mulți agenți să nu se prăbușească din cauza dezordinii din lumea reală [2].
4) Conducte - pentru că oricum te vei repeta 🔁
Automatizați fluxurile de lucru de ML și gen-AI cu un orchestrator serverless. Acceptă urmărirea artefactelor și rulări reproductibile - gândiți-vă la asta ca la CI pentru modelele dvs. [1].
5) Workbench - gestionează caiete fără a fi nevoie să te bărbierești 📓
Creați medii JupyterLab securizate cu acces facil la BigQuery, Cloud Storage și multe altele. Utile pentru explorare, inginerie de caracteristici și experimente controlate [1].
6) Registrul de modele - versiunea care rămâne 🗃️
Urmăriți modele, versiuni, generație și implementați direct la endpoint-uri. Registrul face transferurile către inginerie mult mai puțin complicate [1].
7) Căutare vectorială - RAG care nu se bâlbâie 🧭
Scalați recuperarea semantică cu infrastructura vectorială de producție a Google - utilă pentru chat, căutare semantică și recomandări unde latența este vizibilă utilizatorului [3].
8) Magazin de caracteristici - păstrați BigQuery ca sursă de adevăr 🗂️
Gestionați și difuzați funcții online din datele care se află în BigQuery. Mai puține copii, mai puține sarcini de sincronizare, mai multă precizie [4].
9) Monitorizarea modelului - încredere, dar verificare 📈
Programați verificări ale abaterilor, setați alerte și urmăriți calitatea producției. Veți avea nevoie de acest lucru de îndată ce se schimbă traficul [1].
Cum se încadrează în stiva ta de date 🧵
-
BigQuery - antrenează cu datele de acolo, trimite predicțiile în lot înapoi în tabele și transferă predicțiile în analize sau activare în aval [1][4].
-
Stocare în cloud - stocați seturi de date, artefacte și rezultate ale modelului fără a reinventa un strat blob [1].
-
Dataflow și prieteni - rulează procesarea gestionată a datelor în interiorul conductelor pentru preprocesare, îmbogățire sau inferență de streaming [1].
-
Puncte finale sau Batch - implementați puncte finale în timp real pentru aplicații și agenți sau rulați joburi batch pentru a evalua tabele întregi - probabil veți folosi ambele [1].
Cazuri de utilizare comune care chiar funcționează 🎯
-
Chat, copiloți și agenți - cu cunoștințe de bază despre datele dvs., utilizarea instrumentelor și fluxuri cu mai mulți pași. Agent Builder este conceput pentru fiabilitate, nu doar pentru noutate [2].
-
RAG și căutare semantică - combinați Vector Search cu Gemini pentru a răspunde la întrebări folosind conținutul proprietar. Viteza contează mai mult decât pretindem [3].
-
ML predictiv - antrenarea modelelor tabelare sau de imagine, implementarea la un endpoint, monitorizarea deviației, reantrenarea cu conducte atunci când pragurile sunt depășite. Clasic, dar critic [1].
-
Activare analiză - scrieți predicții pentru BigQuery, construiți audiențe și alimentați campanii sau decizii privind produsele. O buclă frumoasă atunci când marketingul se întâlnește cu știința datelor [1][4].
Tabel comparativ - Vertex AI vs alternative populare 📊
Scurtă prezentare generală. Ușor părtinitor. Rețineți că capabilitățile și prețurile exacte variază în funcție de serviciu și regiune.
| Platformă | Cel mai bun public | De ce funcționează |
|---|---|---|
| Vertex AI | Echipe pe Google Cloud, combinație de inteligență artificială de generație și învățare automată | Studio unificat, conducte, registru, căutare vectorială și legături puternice cu BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizațiile AWS-first au nevoie de instrumente ML aprofundate | Serviciu de învățare automată matur, pe întregul ciclu de viață, cu opțiuni ample de instruire și implementare. |
| Azure ML | IT-ul întreprinderilor aliniat cu Microsoft | Ciclu de viață ML integrat, interfață utilizator pentru designeri și guvernanță pe Azure. |
| Databricks ML | Echipe Lakehouse, fluxuri cu multe blocnotesuri | Fluxuri de lucru puternice bazate pe date native și capacități de învățare automată (ML) în producție. |
Da, formularea este inegală - uneori tabelele reale sunt.
Costuri în engleză simplă 💸
În mare parte, plătești pentru trei lucruri:
-
Utilizarea modelului pentru apeluri generative - tarifate în funcție de sarcina de lucru și clasa de utilizare.
-
Calculează pentru joburi personalizate de instruire și reglare.
-
Servire pentru endpoint-uri online sau joburi în lot.
Pentru cifre exacte și cele mai recente modificări, consultați paginile oficiale de prețuri pentru Vertex AI și pentru ofertele sale generative. Sfat pentru care vă veți mulțumi mai târziu: examinați opțiunile de furnizare și cotele pentru endpoint-urile Studio față de cele de producție înainte de a lansa ceva complex [1][5].
Securitate, guvernanță și inteligență artificială responsabilă 🛡️
Vertex AI oferă îndrumări și instrumente de siguranță pentru inteligența artificială responsabilă, plus căi de configurare pentru a obține zero retenție de date pentru anumite sarcini de lucru generative (de exemplu, prin dezactivarea memorării în cache a datelor și renunțarea la anumite jurnale, acolo unde este cazul) [5]. Combinați acestea cu acces bazat pe roluri, rețele private și jurnale de audit pentru versiuni care respectă cerințele de conformitate [1].
Când Vertex AI este perfectă și când este exagerată 🧠
-
Perfect dacă doriți un singur mediu pentru inteligență artificială generată și învățare automată, o integrare strânsă cu BigQuery și o cale de producție care include canale de producție, registru și monitorizare. Dacă echipa dvs. se întinde pe domenii precum știința datelor și ingineria aplicațiilor, suprafața partajată vă ajută.
-
Exagerat dacă ai nevoie doar de un apel de model ușor sau de un prototip cu un singur scop care nu va necesita guvernanță, recalificare sau monitorizare. În aceste cazuri, o suprafață API mai simplă ar putea fi suficientă deocamdată.
Să fim sinceri: majoritatea prototipurilor fie mor, fie le cresc colți. Vertex AI se ocupă de al doilea caz.
Început rapid - testul de gust de 10 minute ⏱️
-
Deschide Vertex AI Studio pentru a crea un prototip cu un model și salvează câteva solicitări care îți plac. Dă lovitura de grație cu textul și imaginile tale reale [1].
-
Introduceți cea mai bună solicitare într-o aplicație minimalistă sau într-un caiet din Workbench . Frumos și concis [1].
-
Înregistrează modelul de bază al aplicației sau resursa optimizată în Model Registry, astfel încât să nu fii nevoit să arunci cu artefacte fără nume [1].
-
Creați un Pipeline care încarcă date, evaluează ieșirile și implementează o nouă versiune în spatele unui alias. Repetabilitatea învinge eroismul [1].
-
Adaugă Monitorizare pentru a detecta deviațiile și a seta alerte de bază. Sinele tău viitor îți va cumpăra o cafea pentru asta [1].
Opțional, dar inteligent: dacă utilizarea ta este bazată pe căutare sau conversație, adaugă Vector Search și fundamentarea încă din prima zi. Este diferența dintre plăcut și surprinzător de util [3].
Ce este Google Vertex AI? - versiunea scurtă 🧾
Ce este Google Vertex AI? Este platforma all-in-one de la Google Cloud pentru proiectarea, implementarea și guvernarea sistemelor de inteligență artificială - de la prompt până la producție - cu instrumente integrate pentru agenți, conducte, căutare vectorială, notebook-uri, registre și monitorizare. Este formulată în moduri care ajută echipele să livreze [1].
Alternative dintr-o privire - alegerea benzii corecte 🛣️
Dacă ești deja familiarizat cu AWS, SageMaker ți se va părea nativ. Magazinele Azure preferă adesea Azure ML . Dacă echipa ta locuiește în notebook-uri și case pe malul lacului, Databricks ML este excelent. Niciuna dintre acestea nu este greșită - gravitatea datelor și cerințele de guvernanță decid de obicei.
Întrebări frecvente - foc rapid 🧨
-
Este Vertex AI doar pentru IA generativă? No-Vertex AI acoperă, de asemenea, antrenamentul ML clasic și servirea cu funcții MLOps pentru oamenii de știință și inginerii ML [1].
-
Pot păstra BigQuery ca depozit principal? Da - utilizați Feature Store pentru a gestiona datele despre caracteristici în BigQuery și a le difuza online fără a duplica un depozit offline [4].
-
Vertex AI ajută cu RAG? Yes-Vector Search este construit special pentru asta și se integrează cu restul stivei [3].
-
Cum controlez costurile? Începeți cu metode mici, măsurați și revizuiți cotele/aprovizionarea și prețurile pe clase de sarcină de lucru înainte de scalare [1][5].
Referințe
[1] Google Cloud - Introducere în Vertex AI (prezentare generală a platformei unificate) - citește mai mult
[2] Google Cloud - prezentare generală a Vertex AI Agent Builder - citește mai mult
[3] Google Cloud - Utilizați căutarea vectorială Vertex AI cu motorul Vertex AI RAG - citiți mai multe
[4] Google Cloud - Introducere în gestionarea funcțiilor în Vertex AI - citește mai mult
[5] Google Cloud - Păstrarea datelor clienților și zero-reținere a datelor în Vertex AI - citește mai mult