Якщо ви коли-небудь цікавилися інструментами штучного інтелекту та задавалися питанням, де відбувається справжня магія від початку до кінця — від швидкого налаштування до виробництва з моніторингом — то саме про це ви постійно чуєте. Vertex AI від Google об'єднує ігрові майданчики моделей, MLO, підключення даних та векторний пошук в одному місці корпоративного рівня. Почніть з фрагментарного процесу, а потім масштабуйте. Напрочуд рідко можна отримати обидва під одним дахом.
Нижче наведено практичний огляд. Ми відповімо на просте запитання: « Що таке Google Vertex AI?» , а також покажемо, як він підходить для вашого стеку, що спробувати спочатку, як поводяться витрати та коли альтернативи мають більше сенсу. Пристебніть ремені безпеки. Тут багато чого є, але шлях простіший, ніж здається. 🙂
Статті, які вам, можливо, буде цікаво прочитати після цієї:
🔗 Що таке тренер зі штучного інтелекту
Пояснює, як тренери штучного інтелекту вдосконалюють моделі за допомогою людського зворотного зв'язку та маркування.
🔗 Що таке арбітраж на основі штучного інтелекту: правда, що стоїть за модним терміном
Розбирає арбітраж штучного інтелекту, його бізнес-модель та ринкові наслідки.
🔗 Що таке символічний ШІ: все, що вам потрібно знати
Охоплює логічне мислення символічного ШІ та його відмінності від машинного навчання.
🔗 Яка мова програмування використовується для штучного інтелекту
Порівнює Python, R та інші мови програмування для розробки та дослідження штучного інтелекту.
🔗 Що таке ШІ як послуга
Пояснює платформи AIaaS, їх переваги та те, як бізнес використовує хмарні інструменти штучного інтелекту.
Що таке Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI — це повністю керована, уніфікована платформа в Google Cloud для створення, тестування, розгортання та управління системами штучного інтелекту, яка охоплює як класичне машинне навчання, так і сучасний генеративний штучний інтелект. Вона поєднує студію моделей, інструменти для роботи з агентами, конвеєри, блокноти, реєстри, моніторинг, векторний пошук та тісну інтеграцію з сервісами даних Google Cloud [1].
Простіше кажучи: це місце, де ви створюєте прототипи з базовими моделями, налаштовуєте їх, розгортаєте для захищених кінцевих точок, автоматизуєте за допомогою конвеєрів та все контролюєте та керуєте. Найголовніше, що все це робиться в одному місці, що важливіше, ніж здається на перший день [1].
Швидкий приклад з реального світу: команди часто створюють ескізи запитів у Студії, налаштовують мінімальний блокнот для тестування вводу/виводу на реальних даних, а потім перетворюють ці ресурси на зареєстровану модель, кінцеву точку та простий конвеєр. Другий тиждень зазвичай присвячений моніторингу та сповіщенням. Суть не в героїзмі, а в повторюваності.
Що робить Google Vertex AI чудовим ✅
-
Один дах для життєвого циклу — прототипування в студії, реєстрація версій, розгортання для пакетної обробки або в режимі реального часу, а потім моніторинг дрейфу та проблем. Менше зчеплення коду. Менше вкладок. Більше сну [1].
-
Моделі Model Garden + Gemini — знаходьте, налаштовуйте та розгортайте моделі від Google та партнерів, включаючи найновішу родину Gemini, для текстової та мультимодальної роботи [1].
-
Конструктор агентів — створювати орієнтовані на завдання, багатоетапні агенти, які можуть узгоджувати інструменти та дані з підтримкою оцінювання та керованим середовищем виконання [2].
-
Конвеєри для надійності — безсерверна оркестрація для повторюваного навчання, оцінки, налаштування та розгортання. Ви подякуєте собі, коли настане третє перенавчання [1].
-
Векторний пошук у великих масштабах – високомасштабне векторне вилучення з низькою затримкою для RAG, рекомендацій та семантичного пошуку, побудоване на інфраструктурі Google виробничого рівня [3].
-
Керування функціями за допомогою BigQuery — зберігайте дані про свої функції в BigQuery та надавайте функції онлайн через Vertex AI Feature Store без дублювання офлайн-сховища [4].
-
Ноутбуки Workbench – керовані середовища Jupyter, підключені до хмарних сервісів Google (BigQuery, Cloud Storage тощо) [1].
-
Відповідальні варіанти ШІ – засоби безпеки плюс з нульовим зберіганням даних (за умови належного налаштування) для генеративних робочих навантажень [5].
Основні частини, до яких ви справді торкнетеся 🧩
1) Vertex AI Studio — місце, де підказки розвиваються 🌱
Відтворюйте, оцінюйте та налаштовуйте базові моделі в інтерфейсі користувача. Чудово підходить для швидких ітерацій, повторно використовуваних підказок та передачі у виробництво, як тільки щось «клацає» [1].
2) Модельний сад - ваш каталог моделей 🍃
Централізована бібліотека моделей Google та партнерів. Переглядайте, налаштовуйте та розгортайте за кілька кліків — фактична відправна точка, а не полювання за скарбами [1].
3) Конструктор агентів — для надійної автоматизації 🤝
У міру того, як агенти переходять від демонстрацій до реальної роботи, вам потрібні інструменти, підготовка та оркестрація. Agent Builder забезпечує скам'якування (сесії, банк пам'яті, вбудовані інструменти, оцінювання), щоб багатоагентний досвід не руйнувався через безлад у реальному світі [2].
4) Трубопроводи - бо ви все одно будете повторюватися 🔁
Автоматизуйте робочі процеси машинного навчання та штучного інтелекту за допомогою безсерверного оркестратора. Підтримує відстеження артефактів та відтворювані запуску — уявіть собі це як неперервну інтеграцію (CI) для ваших моделей [1].
5) Workbench - керовані блокноти без зайвих зусиль 📓
Створіть безпечні середовища JupyterLab з легким доступом до BigQuery, хмарного сховища та інших ресурсів. Зручно для дослідження, розробки функцій та контрольованих експериментів [1].
6) Реєстр моделей – керування версіями, яке залишається актуальним 🗃️
Відстежуйте моделі, версії, походження та розгортайте безпосередньо на кінцевих точках. Реєстр значно спрощує передачу завдань інженерам [1].
7) Векторний пошук - RAG, який не заїкається 🧭
Масштабуйте семантичний пошук за допомогою інфраструктури продакшн-векторів Google — корисно для чату, семантичного пошуку та рекомендацій, де затримка помітна для користувача [3].
8) Сховище функцій – збережіть BigQuery як джерело достовірної інформації 🗂️
Керуйте та обслуговуйте функції онлайн з даних, що зберігаються в BigQuery. Менше копіювання, менше завдань синхронізації, більша точність [4].
9) Моніторинг моделі – довіряй, але перевіряй 📈
Плануйте перевірки дрейфу, встановлюйте сповіщення та слідкуйте за якістю виробництва. Щойно трафік зміниться, вам це знадобиться [1].
Як це вписується у ваш стек даних 🧵
-
BigQuery — навчання з наявними даними, відправка пакетних прогнозів назад у таблиці та зв’язок прогнозів з аналітикою або активацією нижче за течією [1][4].
-
Хмарне сховище — зберігайте набори даних, артефакти та результати моделей без перевинаходження шару блобів [1].
-
Потік даних та друзі — запускайте керовану обробку даних всередині конвеєрів для попередньої обробки, збагачення або потокового виведення [1].
-
Кінцеві точки або пакетна робота – розгортайте кінцеві точки в режимі реального часу для програм та агентів або запускайте пакетні завдання для оцінювання цілих таблиць – ви, ймовірно, використовуватимете обидва [1].
Поширені випадки використання, які дійсно працюють 🎯
-
Чат, інші пілоти та агенти — з урахуванням ваших даних, використання інструментів та багатоетапних процесів. Agent Builder розроблений для надійності, а не лише для новизни [2].
-
RAG та семантичний пошук – поєднуйте векторний пошук з Gemini, щоб відповідати на запитання, використовуючи ваш власний контент. Швидкість має більше значення, ніж ми уявляємо [3].
-
Прогнозне машинне навчання — навчання табличних або зображувальних моделей, розгортання до кінцевої точки, моніторинг дрейфу, повторне навчання за допомогою конвеєрів при перетині порогових значень. Класика, але критично важлива [1].
-
Активація аналітики — запис прогнозів у BigQuery, створення аудиторій та надання даних для кампаній чи рішень щодо продуктів. Гарний цикл, коли маркетинг зустрічається з наукою про дані [1][4].
Таблиця порівняння - Vertex AI проти популярних альтернатив 📊
Короткий огляд. Дещо категоричний. Майте на увазі, що точні можливості та ціни залежать від сервісу та регіону.
| Платформа | Найкраща аудиторія | Чому це працює |
|---|---|---|
| Вершинний ШІ | Команди в Google Cloud, поєднання штучного інтелекту та машинного навчання | Уніфікована студія, конвеєри, реєстр, векторний пошук та сильні зв'язки з BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Організації, що першими використовують AWS та потребують глибокого інструментарію машинного навчання | Зрілий сервіс машинного навчання з повним життєвим циклом та широкими можливостями навчання та розгортання. |
| Azure ML | Корпоративні ІТ-системи, адаптовані до вимог Microsoft | Інтегрований життєвий цикл машинного навчання, інтерфейс дизайнера та управління в Azure. |
| Цеглини даних ML | Команди Lakehouse, потоки з великою кількістю блокнотів | Потужні робочі процеси, що базуються на даних, та можливості машинного навчання у виробництві. |
Так, формулювання нерівне — справжні таблиці іноді такі.
Вартість простою англійською 💸
Ви здебільшого платите за три речі:
-
Моделювання використання для генеративних викликів з ціною, що визначається робочим навантаженням та класом використання.
-
Обчислюйте для індивідуальних завдань навчання та налаштування.
-
Обслуговування онлайн-кінцевих точок або пакетних завдань.
Щоб дізнатися точні цифри та останні зміни, перегляньте офіційні сторінки з цінами на Vertex AI та його генеративні пропозиції. Порада, за яку ви подякуєте собі пізніше: перегляньте варіанти виділення ресурсів та квоти для кінцевих точок Studio порівняно з виробничими, перш ніж постачати щось важке [1][5].
Безпека, управління та відповідальний штучний інтелект 🛡️
Vertex AI надає рекомендації щодо відповідального використання штучного інтелекту та інструменти безпеки, а також шляхи налаштування для досягнення нульового збереження даних для певних генеративних робочих навантажень (наприклад, шляхом вимкнення кешування даних та відмови від певних журналів, де це можливо) [5]. Поєднайте це з доступом на основі ролей, приватною мережею та журналами аудиту для збірок, що відповідають вимогам [1].
Коли Vertex AI ідеальний, а коли він надмірний 🧠
-
Ідеально, якщо вам потрібне одне середовище для штучного інтелекту (Gen-AI) та машинного навчання (ML), тісна інтеграція BigQuery та виробничий шлях, що включає конвеєри, реєстр та моніторинг. Якщо ваша команда охоплює науку про дані та прикладну інженерію, спільна поверхня стане в пригоді.
-
Зайве , якщо вам потрібен лише легкий виклик моделі або одноцільовий прототип, який не потребуватиме управління, перенавчання чи моніторингу. У таких випадках наразі може бути достатньо простішої поверхні API.
Будемо відверті: більшість прототипів або гинуть, або у них виростають ікла. Vertex AI справляється з другим випадком.
Швидкий старт – 10-хвилинна дегустація ⏱️
-
Відкрийте Vertex AI Studio для прототипу з моделлю та збережіть кілька підказок, які вам подобаються. Додайте реальний текст та зображення [1].
-
Включіть свою найкращу підказку в мінімалістичний додаток або блокнот з Workbench . Гарно та лаконічно [1].
-
Зареєструйте резервну модель програми або налаштований ресурс у Реєстрі моделей , щоб не використовувати безіменні артефакти [1].
-
Створіть конвеєр , який завантажує дані, оцінює результати та розгортає нову версію за псевдонімом. Повторюваність перемагає героїзм [1].
-
Додайте моніторинг , щоб відстежувати дрейф, та встановіть базові сповіщення. Ваше майбутнє «я» купить вам за це каву [1].
Необов'язково, але розумно: якщо ваш варіант використання пов'язаний з пошуком або балакучістю, додайте векторний пошук та заземлення з першого дня. Це різниця між приємним та напрочуд корисним [3].
Що таке Google Vertex AI? - коротка версія 🧾
Що таке Google Vertex AI? Це універсальна платформа Google Cloud для проектування, розгортання та управління системами штучного інтелекту – від запиту до виробництва – з вбудованими інструментами для агентів, конвеєрів, векторного пошуку, блокнотів, реєстрів та моніторингу. Вона розроблена таким чином, щоб допомогти командам удосконалюватися [1].
Альтернативи з першого погляду – вибір правильної смуги 🛣️
Якщо ви вже глибоко знайомі з AWS, SageMaker буде здаватися вам рідним. Сервіси Azure часто надають перевагу Azure ML . Якщо ваша команда живе в ноутбуках та будинках біля озера, Databricks ML чудово підійде. Жоден з цих варіантів не є помилковим — зазвичай вирішальним є ваша серйозність даних та вимоги до управління.
Найчастіші запитання - швидкий вогонь 🧨
-
Чи Vertex AI призначений лише для генеративного ШІ? No-Vertex AI також охоплює класичне навчання машинному навчанню та обслуговування з функціями MLOps для спеціалістів з обробки даних та інженерів машинного навчання [1].
-
Чи можу я залишити BigQuery своїм основним сховищем? Так, використовуйте Feature Store для зберігання даних функцій у BigQuery та їх розміщення онлайн без дублювання офлайн-сховища [4].
-
Чи допомагає Vertex AI з RAG? Так, векторний пошук створений для нього та інтегрується з рештою стеку [3].
-
Як контролювати витрати? Почніть з малого, виміряйте та перегляньте квоти/виділення ресурсів і ціни за класом робочого навантаження, перш ніж масштабувати [1][5].
Посилання
[1] Google Cloud – Вступ до Vertex AI (огляд єдиної платформи) – читати далі
[2] Google Cloud – огляд Vertex AI Agent Builder – читати далі
[3] Google Cloud – Використання векторного пошуку Vertex AI з Vertex AI RAG Engine – читати далі
[4] Google Cloud – Вступ до управління функціями у Vertex AI – читати далі
[5] Google Cloud – Збереження даних клієнтів та нульове зберігання даних у Vertex AI – читати далі