Ha már babráltál a mesterséges intelligencia eszközeivel, és azon tűnődtél, hol történik az igazi, végponttól végpontig tartó varázslat – a gyors bütyköléstől a monitorozással egybekötött éles környezetig –, akkor ez az, amiről folyton hallani fogsz. A Google Vertex mesterséges intelligenciája egyetlen, vállalati szintű helyen egyesíti a modellezőtereket, a MLOp-okat, az adatösszeköttetéseket és a vektorkeresést. Kezdd aprólékos munkával, majd skálázd. Meglepően ritka, hogy mindkettő egy fedél alatt legyen.
Alább a lényegre törő bemutató következik. Megválaszoljuk az egyszerű kérdést – Mi a Google Vertex AI? – , és azt is megmutatjuk, hogyan illik a te rendszeredbe, mit érdemes kipróbálni először, hogyan viselkednek a költségek, és mikor jöhetnek szóba az alternatívákról. Kapaszkodj be! Sok minden van itt, de az út egyszerűbb, mint amilyennek látszik. 🙂
Cikkek, amiket esetleg ezután érdemes elolvasnod:
🔗 Mi az a mesterséges intelligencia tréner?
Elmagyarázza, hogyan finomítják a mesterséges intelligencia oktatói a modelleket emberi visszajelzések és címkézés segítségével.
🔗 Mi az AI arbitrázs: Az igazság a divatos kifejezés mögött
Lebontja a mesterséges intelligencia arbitrázsát, annak üzleti modelljét és piaci vonatkozásait.
🔗 Mi a szimbolikus mesterséges intelligencia: Minden, amit tudnod kell
A szimbolikus mesterséges intelligencia logikai alapú érvelését és a gépi tanulástól való különbségét tárgyalja.
🔗 Milyen programozási nyelvet használnak a mesterséges intelligenciához?
Összehasonlítja a Pythont, az R-t és más nyelveket a mesterséges intelligencia fejlesztéséhez és kutatásához.
🔗 Mi az a mesterséges intelligencia, mint szolgáltatás?
Elmagyarázza az AIaaS platformokat, azok előnyeit, és azt, hogy a vállalkozások hogyan használják ki a felhőalapú AI-eszközöket.
Mi az a Google Vertex mesterséges intelligencia? 🚀
A Google Vertex AI egy teljes mértékben menedzselt, egységes platform a Google Cloudon mesterséges intelligencia rendszerek építéséhez, teszteléséhez, telepítéséhez és irányításához – lefedve mind a klasszikus gépi tanulást, mind a modern generatív mesterséges intelligenciát. Egyesíti a modellstúdiót, az ágenseszközöket, a folyamatokat, a jegyzetfüzeteket, a nyilvántartásokat, a monitorozást, a vektorkeresést és a szoros integrációkat a Google Cloud adatszolgáltatásaival [1].
Egyszerűen fogalmazva: itt készíthetők prototípusok az alapmodellekkel, finomhangolhatók, biztonságos végpontokra telepíthetők, automatizálhatók a folyamatok segítségével, és mindent felügyelnek és irányítanak. Ami a legfontosabb, hogy mindezt egy helyen teszi – ami fontosabb, mint amilyennek az első napon látszik [1].
Gyors, valós minta: A csapatok gyakran vázlatokat készítenek a Studioban, bekötnek egy minimális jegyzetfüzetet az I/O valós adatokkal való teszteléséhez, majd ezeket az eszközöket egy regisztrált modellbe, egy végpontba és egy egyszerű folyamatba sorolják. A második hét általában a monitorozásról és a riasztásokról szól. A lényeg nem a hősiesség, hanem az ismételhetőség.
Mi teszi nagyszerűvé a Google Vertex mesterséges intelligenciát ✅
-
Egyetlen tető alatt fut az életciklus – prototípus stúdióban, verziók regisztrálása, kötegelt vagy valós idejű telepítés, majd az eltérések és problémák monitorozása. Kevesebb összekapcsoló kód. Kevesebb lap. Több alvás [1].
-
Model Garden + Gemini modellek – fedezze fel, szabja testre és telepítse a Google-tól és partnereitől származó modelleket, beleértve a legújabb Gemini családot is, szöveges és multimodális munkához [1].
-
Agent Builder – feladatközpontú, többlépéses ágenseket hozhat létre, amelyek kiértékelési támogatással és felügyelt futási környezettel képesek eszközöket és adatokat összehangolni [2].
-
Megbízhatóságot szolgáló folyamatok – szerver nélküli vezénylés az ismételhető betanításhoz, kiértékeléshez, hangoláshoz és telepítéshez. Hálás leszel magadnak, amikor a harmadik újratanításra sor kerül [1].
-
Létrehozott vektorkeresés – nagyléptékű, alacsony késleltetésű vektorkeresés RAG-hoz, ajánlásokhoz és szemantikus kereséshez, a Google éles környezetben használható infrastruktúrájára építve [3].
-
Jellemzőkezelés BigQuery-vel – a jellemzőadatok kezelése a BigQuery-ben, és jellemzők online kiszolgálása a Vertex AI Feature Store-on keresztül offline tároló duplikálása nélkül [4].
-
Workbench jegyzetfüzetek – felügyelt Jupyter környezetek, amelyek Google Cloud szolgáltatásokhoz (BigQuery, Cloud Storage stb.) vannak csatlakoztatva [1].
-
Felelős MI-opciók – biztonsági eszközök, valamint adatmegőrzést nem igénylő vezérlők (megfelelő konfiguráció esetén) generatív munkaterhelésekhez [5].
A legfontosabb darabok, amiket ténylegesen megérintesz 🧩
1) Vertex AI Stúdió - ahol a promptok felnőnek 🌱
Alapmodellek lejátszása, kiértékelése és finomhangolása felhasználói felületen. Nagyszerű gyors iterációkhoz, újrafelhasználható promptokhoz és az éles környezetbe való átadáshoz, ha valami „kattan” [1].
2) Modellkert - a modellkatalógusod 🍃
A Google és partnermodellek központosított könyvtára. Böngésszen, szabjon testre és telepítsen néhány kattintással – egy valódi kiindulópont a kincsvadászat helyett [1].
3) Agent Builder - megbízható automatizálásokhoz 🤝
Ahogy az ügynökök a demóktól a valódi munkáig fejlődnek, eszközökre, alapokra és vezénylésre van szükség. Az Agent Builder állványzatot biztosít (munkamenetek, memóriabank, beépített eszközök, értékelések), hogy a többügynökös élmények ne omoljanak össze a valós világ káosza alatt [2].
4) Csővezetékek - mert úgyis ismételni fogod magad 🔁
Automatizálja a gépi tanulási és a mesterséges intelligencia alapú munkafolyamatokat egy szerver nélküli orchestratorral. Támogatja az összetevők nyomon követését és a reprodukálható futtatásokat – tekintsen rá úgy, mint a modellek konfigurációs integrációjára [1].
5) Munkapad – felügyelt jegyzetfüzetek egyszerű és egyszerű megoldások 📓
Biztonságos JupyterLab környezetek létrehozása a BigQuery, a Cloud Storage és egyebek egyszerű elérésével. Hasznos a felfedezéshez, a funkciótervezéshez és a kontrollált kísérletekhez [1].
6) Modellnyilvántartás - tartós verziókezelés 🗃️
Modellek, verziók, származás nyomon követése és közvetlen telepítés a végpontokra. A beállításjegyzék sokkal egyszerűbbé teszi a mérnököknek történő átadást [1].
7) Vektorkeresés - Akadozó RAG 🧭
A szemantikus lekérés skálázása a Google termelési vektor infrastruktúrájával – hasznos csevegéshez, szemantikus kereséshez és olyan ajánlásokhoz, ahol a késleltetés látható a felhasználó számára [3].
8) Feature Store - a BigQuery-t tartsuk meg az igazság forrásaként 🗂️
Funkciók online kezelése és kiszolgálása a BigQuery-ben tárolt adatokból. Kevesebb másolás, kevesebb szinkronizálási feladat, nagyobb pontosság [4].
9) Modellmonitorozás - bízz benne, de ellenőrizz 📈
Ütemezz be eltolódás-ellenőrzéseket, állíts be riasztásokat, és kövesd nyomon a gyártási minőséget. Erre a pillanatnyi forgalomváltozásra szükséged lesz [1].
Hogyan illeszkedik az adatvermedbe 🧵
-
BigQuery – az ottani adatokkal való betanítás, a kötegelt predikciók visszaküldése a táblázatokba, majd a predikciók beépítése az analitikába vagy az aktiválásba [1][4].
-
Felhőalapú tárolás – adathalmazok, műtermékek és modellkimenetek tárolása blob réteg újragondolása nélkül [1].
-
Dataflow és barátok – felügyelt adatfeldolgozást futtatnak folyamatokon belül előfeldolgozás, dúsítás vagy streamelési következtetés céljából [1].
-
Végpontok vagy kötegelt feldolgozás – valós idejű végpontokat telepíthet alkalmazásokhoz és ügynökökhöz, vagy kötegelt feladatokat futtathat teljes táblák pontozásához – valószínűleg mindkettőt használni fogja [1].
Gyakori felhasználási esetek, amelyek valóban beválnak 🎯
-
Csevegés, másodpilóták és ügynökök – az adataidhoz, az eszközhasználathoz és a többlépéses folyamatokhoz igazodva. Az Agent Builder a megbízhatóságra, nem csak az újdonságra lett tervezve [2].
-
RAG és szemantikus keresés – a Vector Search és a Gemini kombinációjával a saját tartalmaiddal válaszolhatsz a kérdésekre. A sebesség fontosabb, mint azt hiszed [3].
-
Prediktív gépi tanulás – táblázatos vagy képalapú modellek betanítása, végpontra telepítés, eltolódás monitorozása, újratanítás folyamatokkal küszöbértékek átlépésekor. Klasszikus, de kritikus [1].
-
Analytics aktiválás – előrejelzések írása BigQuery-be, közönségek építése, kampányok vagy termékdöntések feldolgozása. Egy jó ciklus, amikor a marketing találkozik az adattudománnyal [1][4].
Összehasonlító táblázat - Vertex AI vs. népszerű alternatívák 📊
Gyors áttekintés. Enyhén véleményes. Ne feledd, hogy a pontos funkciók és az árak szolgáltatásonként és régiónként eltérőek.
| Platform | Legjobb közönség | Miért működik |
|---|---|---|
| Csúcspont mesterséges intelligencia | Teams a Google Cloudon, generációs mesterséges intelligencia és gépi tanulás ötvözete | Egységes stúdió, folyamatok, regiszter, vektorkeresés és erős BigQuery kapcsolatok [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-alapú szervezetek, amelyek mélyreható gépi tanulási eszközöket igényelnek | Kiforrott, teljes életciklusú gépi tanulási szolgáltatás széleskörű képzési és telepítési lehetőségekkel. |
| Azure gépi tanulás | Microsoft-orientált vállalati informatika | Integrált gépi tanulási életciklus, tervezői felhasználói felület és irányítás az Azure-ban. |
| Databricks gépi tanulás | Lakehouse csapatok, notebook-dús folyamatok | Erős, adatalapú munkafolyamatok és éles környezetben használható gépi tanulási (ML) képességek. |
Igen, a megfogalmazás egyenetlen – a valós táblázatok néha azok.
Költségek egyszerű angol nyelven 💸
Leginkább három dologért fizetsz:
-
Modellhasználat generatív hívásokhoz – árazás munkaterhelés és használati osztály szerint.
-
Számítson egyéni betanítási és hangolási feladatokhoz.
-
Online végpontokhoz vagy kötegelt feladatokhoz szolgál
A pontos számokért és a legfrissebb változásokért tekintse meg a Vertex AI hivatalos árképzési oldalait és generatív ajánlatait. Tipp, amiért később hálás lesz: tekintse át a Studio és az éles végpontok kiépítési lehetőségeit és kvótáit, mielőtt bármilyen nehéz dolgot kiadna [1][5].
Biztonság, irányítás és felelős mesterséges intelligencia 🛡️
A Vertex AI felelős MI-útmutatót és biztonsági eszközöket, valamint konfigurációs útvonalakat biztosít a zéró adatmegőrzés eléréséhez (például az adat-gyorsítótár letiltásával és bizonyos naplók letiltásával, ahol alkalmazható) [5]. Párosítsa ezt szerepköralapú hozzáféréssel, privát hálózatkezeléssel és auditnaplókkal a megfelelőség-barát buildek érdekében [1].
Mikor tökéletes a Vertex AI – és mikor túlzás 🧠
-
Tökéletes , ha egyetlen környezetet szeretnél a mesterséges intelligenciához és a gépi tanuláshoz, szoros BigQuery-integrációval, valamint egy olyan éles folyamatlánccal, amely magában foglalja a folyamatokat, a nyilvántartást és a monitorozást. Ha a csapatod az adattudomány és az alkalmazásfejlesztés területén is tevékenykedik, a megosztott felület segít.
-
Túlzás , ha csak egy könnyű modellhívásra vagy egycélú prototípusra van szükséged, amely nem igényel irányítást, átképzést vagy monitorozást. Ilyen esetekben egy egyszerűbb API felület egyelőre elegendő lehet.
Legyünk őszinték: a legtöbb prototípus vagy elpusztul, vagy agyarakat növeszt. A Vertex AI kezeli a második esetet.
Gyors kezdés - a 10 perces ízteszt ⏱️
-
Nyisd meg a Vertex AI Studiot , hogy prototípust készíts egy modellel, és ments el néhány tetsző promptot. Kezdj el játszani a valós szövegeiddel és képeiddel [1].
-
A legjobb promptodat illeszd be egy minimalista alkalmazásba vagy jegyzetfüzetbe a Workbench- . Szép és letisztult [1].
-
Regisztráld az alkalmazás háttérmodelljét vagy hangolt elemét a Model Registryben, hogy ne kelljen névtelen elemeket használnod [1].
-
Hozz létre egy olyan folyamatot , amely betölti az adatokat, kiértékeli a kimeneteket, és egy alias mögött telepít egy új verziót. Az ismételhetőség veri a hősiességet [1].
-
Adj hozzá Monitoring funkciót az eltolódás észleléséhez és alapvető riasztások beállításához. A jövőbeli éned ezért kávét fog neked hívni [1].
Opcionális, de okos: ha a felhasználási eseted keresésre vagy beszédre hajlamos, akkor az első naptól kezdve add hozzá a Vektorkeresést és a földelést. Ez a különbség a szép és a meglepően hasznos között [3].
Mi a Google Vertex AI? - a rövid verzió 🧾
Mi a Google Vertex AI? Ez a Google Cloud all-in-one platformja AI-rendszerek tervezéséhez, telepítéséhez és irányításához – a gyorskereséstől az éles környezetig – beépített eszközökkel az ügynökökhöz, folyamatokhoz, vektorkereséshez, jegyzetfüzetekhez, nyilvántartásokhoz és monitorozáshoz. Véleményalapú, és segíti a csapatokat a szállításban [1].
Alternatívák áttekintése - a megfelelő sáv kiválasztása 🛣️
Ha már mélyen benne vagy az AWS-ben, a SageMaker natívnak fog tűnni. Az Azure-beli üzletek gyakran az Azure ML-t . Ha a csapatod notebookokban és tóparti házakban él, a Databricks ML kiváló. Egyik sem rossz – az adatgravitációd és az irányítási követelményeid döntenek általában.
GYIK - gyorstüzelésű 🧨
-
A Vertex AI csak generatív mesterséges intelligenciára használható? A No-Vertex AI a klasszikus gépi tanulási betanítást és az MLOps funkciókkal való kiszolgálást is lefedi adatkutatók és gépi tanulási mérnökök számára [1].
-
Megtarthatom a BigQuery-t fő tárolóként? Igen, a Feature Store-t használom a BigQuery-ben tárolt jellemzőadatok karbantartásához és online kiszolgálásához offline tároló duplikálása nélkül [4].
-
Segít a Vertex AI a RAG-ban? A Yes-Vector Search erre készült, és integrálódik a verem többi részével [3].
-
Hogyan tudom kézben tartani a költségeket? Kezdjem kicsiben, mérjem meg, és tekintsem át a kvótákat/kiépítést és a munkaterhelés-osztályú árazást a skálázás előtt [1][5].
Referenciák
[1] Google Cloud - Bevezetés a Vertex AI-ba (Egységes platform áttekintése) - bővebben
[2] Google Cloud – Vertex AI Agent Builder áttekintése – bővebben
[3] Google Cloud - Vertex AI vektorkeresés használata Vertex AI RAG motorral - bővebben
[4] Google Cloud - Bevezetés a Vertex AI funkciókezelésébe - bővebben
[5] Google Cloud - Ügyféladat-megőrzés és nulla adatmegőrzés a Vertex AI-ban - bővebben