Szóval – beírtad a keresőmezőbe, hogy „mi az a Vertex AI?” (vagy talán motyogtad az okoshangszóródba), és most itt vagy. Tökéletes. Csomagold ki a lényeget sallangmentesen, de annyi valós árnyalattal, hogy tényleg értelmet nyerjen.
A legegyszerűbb megfogalmazásban a Vertex AI platformja gépi tanulási modellek építésére, betanítására, telepítésére és kezelésére . De ez a leírás aligha kapargatja a felszínt. Kevésbé egy eszköz, inkább egy ökoszisztéma , amelyet azoknak terveztek, akiknek egy ötlettől – „automatizáljuk ezt” – egy éles környezetben használható, monitorozott, magyarázható MI-folyamatig kell eljutniuk. És gyorsan.
Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:
🔗 A legjobb mesterséges intelligencián alapuló felhőalapú üzleti menedzsment platformeszközök – Válasszon a legjobbak közül
Fedezze fel a vezető mesterséges intelligencián alapuló felhőplatformokat, amelyek korszerűsítik a működést, skálázzák a növekedést és egyszerűsítik a menedzsmentet.
🔗 Milyen technológiáknak kell rendelkezésre állniuk a nagyléptékű generatív mesterséges intelligencia üzleti alkalmazásához?
A nagyléptékű generatív mesterséges intelligencia bevezetéséhez szükséges alapvető infrastruktúra és eszközök lebontása.
🔗 RunPod AI felhőtárhely – A legjobb választás AI-munkaterhelésekhez
Tudja meg, miért válik a RunPod a fejlesztők elsődleges infrastruktúrájává, akik nagy mennyiségű AI-munkaterhelést hatékonyan futtatnak.
🧠 Szóval... Mi is pontosan a Vertex AI?
Íme a nem marketing jellegű verzió: a Vertex AI egy helyre gyűjti össze a Google Cloud összes mesterséges intelligencia eszközét , így nem kell szolgáltatások között ugrálnod, vagy szkripteket és jegyzetfüzeteket összekuszálnod négy irányítópulton.
A 2021-ben indult Vertex AI olyan eszközök konszolidációjaként, mint az AutoML és az AI Platform, és mind alacsony kódú felületeket (például drag-and-drop AutoML modellépítőket), mind pedig hardcore fejlesztői eszközöket (például hosztolt Jupyter notebookokat, Docker-alapú betanítási feladatokat és egyéni folyamat-vezérelt vezérlést) kínál.
Röviden: Minden, amire szükséged van ahhoz, hogy okos dolgokat építs adatokból – leszámítva a kódolást és az infrastrukturális többletköltségeket.
🔧 Mit lehet valójában csinálni a Vertex AI-val?
Itt kezdenek érdekessé – vagy éppen túlterhelővé – válni a dolgok, a koffeinbeviteltől függően. A Vertex AI lehetővé teszi:
-
Egyéni modelleket taníthat be , mint a TensorFlow, a PyTorch, az XGBoost és a Scikit-learn.
-
Az AutoML segítségével táblázatos adatokból, képekből, szövegből vagy videókból építhet modelleket anélkül, hogy egyetlen sornyi kódot kellene írnia.
-
Valós idejű API-kat üzemeltethet előrejelzésekhez, automatikus skálázással és monitorozással kiegészítve.
-
Kötegelt előrejelzési feladatok telepítése több millió sor egyidejű pontozásához.
-
Figyelje a modell eltolódását , a teljesítménymutatókat és a kiugró értékeket a beépített irányítópultok segítségével.
-
Olyan folyamatokat futtathat , amelyek automatizálják az újraképzést, a tesztelést és az újbóli telepítést az adatai fejlődésével párhuzamosan.
-
Csatlakozz közvetlenül a BigQuery-hez , a Dataproc-hoz és a Lookerhez , hogy az analitika és a mesterséges intelligencia közös agyat használhasson.
🔍 Táblázat: A Vertex AI funkciói (összefoglalva, félig hasznos kommentárokkal)
| 🧩 Jellemző | Mit csinál | Miért hasznos (őszintén) |
|---|---|---|
| AutoML | Modelleket épít az adataidból nulla kóddal. | Nagyszerű nem kódolóknak vagy gyors MVP-knek. |
| Egyéni képzés | Írd meg saját modelllogikádat Jupyter és konténerek használatával. | Maximális rugalmasság, de hozd magaddal a saját hibakeresődet. |
| Csővezetékek | Automatizálja az olyan lépéseket, mint az előfeldolgozás - betanítás - telepítés. | Kevesebb kézi babrálás, kevesebb „várjunk csak, átképeztük magunkat?” pillanat. |
| Jóslási szolgáltatások | Modellek telepítése egyetlen kattintással. Valós időben vagy kötegelve. | Modelleket juttat el az alkalmazásokba bébiszitter szerverek nélkül. |
| Modellfigyelés | Nyomon követi, ha a modelled elkezd szemét válaszokat adni. | A mesterséges intelligenciád nem fog csendben elrohadni, amíg senki sem figyel. |
| Kiemelt áruház | Kezeli és újra felhasználja az ML-funkciókat a modellek között. | Elkerüli az Excel-táblázat szintű káoszt a betanítási adatokkal. |
| Magyarázható MI eszközök | Megmutatja, hogy egy modell miért hozott döntést (valahogy). | Szabályozási arany, különösen a pénzügy vagy az egészségügy területén. |
📈 Ki használja a Vertex AI-t?
A Vertex AI nem csak a Szilícium-völgy gépi tanulási mérnökeinek szól. Globálisan, több szektorban is használják:
-
kiskereskedelmi vállalatok a kereslet előrejelzésére, az árak módosítására és a személyre szabott ajánlások készítésére használják.
-
A bankok csalásfelderítésre, hitelminősítésre és az ügyfél-visszajelzések hangulatelemzésére használják.
-
Az egészségügyi szervezetek radiológiai képeket és betegtörténeteket használnak fel prediktív modellek építéséhez (egyébként HIPAA-kompatibilis).
-
A gyártócsapatok anomáliaészlelést végeznek az érzékelőadatokon, hogy előre jelezzék a gép meghibásodását, mielőtt az bekövetkezne.
-
Azok a startupok , amelyeknek nincsenek dedikált gépi tanulási műveleti csapataik, az AutoML-t használják a működő prototípusok gyors éles rendszerbe juttatásához.
És igen, a Google maga is ugyanazt az infrastruktúrát használja a YouTube-hoz, a kereséshez és a hirdetésekhez – tehát a méretarány adott.
💰 Hogyan működik a Vertex AI árazása?
A Google Cloud több dimenzióban számlázza a Vertex AI használatát – és bár ez bonyolulttá válhat, az alapok a következők:
-
Modell betanítása : Számítási típus (CPU, GPU, TPU) és felhasznált idő alapján számítva.
-
Jóslatok : 1000 jóslat után vagy számítási másodpercenként fizet.
-
AutoML : Az ár tartalmazza a modell betanítási idejét, a tárhelyet és a telepítési időt.
-
Folyamat-végrehajtás : Árazás a lépések időtartama és a virtuális gép használata alapján.
-
Notebookok : Géptípus és futási környezet szerint számlázva.
🧠 Profi tipp: Az árak régiónként eltérőek, és a preemptible (más néven spot) példányok sokkal olcsóbbak, ha nem bánod a megszakítást.
szeretik a fejlesztők és az adattudósok a Vertex AI-t?
-
Nem kell Kubernetes klasztereket felügyelned (kivéve, ha akarod).
-
Támogatja a nyílt forráskódú ML könyvtárakat ahelyett, hogy valamilyen saját DSL-hez kötne.
-
Attól függően válthatsz kód nélküli és teljes kódú módok között, hogy ki épít.
-
Integrált naplózás, verziókezelés, modell-származás és visszagörgetési támogatás áll rendelkezésre.
-
Valódi MLOps eszközökkel rendelkezik - nem ragasztószalaggal leragasztott cron feladatokkal.
Továbbá: a felhasználói felület letisztultabb, mint amire számítanál. De még mindig egy Google termék, ezért számíts arra, hogy időnként egy beállításpanel egy másik beállításpanelre vezet.
🧾 Mi az a Vertex AI?
A Vertex AI a Google Cloud egységes mesterséges intelligencia platformja, amely adatokat előrejelzésekké alakít, olyan eszközökkel, amelyek a kezdőket és a szakértőket egyaránt támogatják. Úgy tervezték, hogy a gépi tanulás fejlesztése ne csak skálázható, hanem ténylegesen kezelhető is legyen – az első modell betanításától kezdve egészen a hat hónappal későbbi éles környezetben történő monitorozásáig.
Ha MI-funkciókat építesz alkalmazásokba, műszerfalakba, belső eszközökbe vagy bármi másba, ami tanul, a Vertex AI valószínűleg a legtisztább, végponttól végpontig terjedő környezet ehhez.