Такім чынам, вы ўвялі ў радок пошуку «што такое Vertex AI?» (ці, магчыма, прамармыталі гэта ў сваю разумную калонку), і вось вы тут. Выдатна. Давайце разгледзім гэта без лішняй мітусні, але з дастатковай колькасцю рэальных нюансаў, каб гэта сапраўды мела сэнс.
У самым простым сэнсе Vertex AI — гэта платформа Google Cloud для стварэння, навучання, разгортвання і кіравання мадэлямі машыннага навучання . Але гэта апісанне ледзь дакранаецца да паверхні. Гэта не столькі інструмент, колькі экасістэма , прызначаная для людзей, якім трэба перайсці ад ідэі — «давайце аўтаматызуем гэта» — да прадукцыйнага, кантраляванага, тлумачачага канвеера штучнага інтэлекту. І хутка.
Артыкулы, якія вам могуць спадабацца пасля гэтага:
🔗 Найлепшыя інструменты платформы кіравання бізнесам на базе штучнага інтэлекту — выбар з мноства
Азнаёмцеся з вядучымі хмарнымі платформамі на базе штучнага інтэлекту, якія аптымізуюць аперацыі, маштабуюць рост і спрашчаюць кіраванне.
🔗 Якія тэхналогіі павінны быць на месцы для выкарыстання маштабнага генератыўнага штучнага інтэлекту для бізнесу?
Падрабязны агляд асноўнай інфраструктуры і інструментаў, неабходных для падтрымкі маштабнага разгортвання генератыўнага штучнага інтэлекту.
🔗 Воблачны хостынг RunPod AI — найлепшы выбар для задач са штучным інтэлектам.
Даведайцеся, чаму RunPod становіцца найлепшай інфраструктурай для распрацоўшчыкаў, якія эфектыўна выконваюць вялікія задачы са штучным інтэлектам.
🧠 Дык што ж такое вяршынны штучны інтэлект?
Вось немаркетынгавая версія: Vertex AI аб'ядноўвае ўсе інструменты штучнага інтэлекту Google Cloud у адным месцы , таму вам не трэба пераключацца паміж сэрвісамі або збіраць сцэнарыі і нататнікі на чатырох панэлях кіравання.
Запушчаны ў 2021 годзе як аб'яднанне такіх інструментаў, як AutoML і AI Platform, Vertex AI прапануе вам як нізкакодавыя інтэрфейсы (напрыклад, канструктары мадэляў AutoML з функцыяй перацягвання), так і хардкорныя інструменты для распрацоўшчыкаў (напрыклад, размешчаныя нататнікі Jupyter, навучальныя заданні на аснове Docker і аркестрацыю карыстальніцкіх канвеераў).
Карацей кажучы: гэта ўсё, што трэба для стварэння разумных рэчаў з дапамогай дадзеных — без звязвальнага кода і накладных выдаткаў на інфраструктуру.
🔧 Што насамрэч можна зрабіць з дапамогай штучнага інтэлекту Vertex?
Вось тут і пачынаецца цікавае — ці нават неверагоднае, у залежнасці ад спажывання кафеіну. Vertex AI дазваляе вам:
-
Навучайце карыстальніцкія мадэлі з дапамогай такіх фрэймворкаў, як TensorFlow, PyTorch, XGBoost і Scikit-learn.
-
Выкарыстоўвайце AutoML для стварэння мадэляў з таблічных дадзеных, малюнкаў, тэксту або відэа без напісання ніводнага радка кода.
-
Размяшчайце API-інтэрфейсы ў рэжыме рэальнага часу для прагназавання, з аўтаматычным маштабаваннем і маніторынгам.
-
Разгортвайце пакетныя заданні прагназавання для адначасовай ацэнкі мільёнаў радкоў.
-
Кантралюйце зрух мадэлі , паказчыкі прадукцыйнасці і выкіды з дапамогай убудаваных панэляў кіравання.
-
Запускайце канвееры , якія аўтаматызуюць перанавучанне, тэставанне і пераразгортванне па меры змены вашых дадзеных.
-
Падключайцеся непасрэдна да BigQuery , Dataproc і Looker , каб ваша аналітыка і штучны інтэлект маглі сумесна выкарыстоўваць адзін мозг.
🔍 Табліца: Асаблівасці вяршынскага штучнага інтэлекту (рэзюмэ з часткова карыснымі каментарамі)
| 🧩 Асаблівасць | Што гэта робіць | Чаму гэта карысна (шчыра кажучы) |
|---|---|---|
| AutoML | Стварае мадэлі з вашых дадзеных без кода. | Выдатна падыходзіць для тых, хто не ўмее праграмаваць, або для тых, хто хутка стварае MVP. |
| Індывідуальнае навучанне | Напішыце ўласную логіку мадэлі, выкарыстоўваючы Jupyter і кантэйнеры. | Максімальная гнуткасць, але вазьміце з сабой уласны адладчык. |
| Трубаправоды | Аўтаматызуйце такія этапы, як папярэдняя апрацоўка — навучанне — разгортванне. | Менш ручной працы, менш момантаў накшталт «пачакайце, мы перавучыліся?». |
| Паслугі прагназавання | Разгортванне мадэляў адным пстрычкай мышы. У рэжыме рэальнага часу або пакетна. | Дазваляе мадэлям уваходзіць у праграмы без неабходнасці абслугоўвання сервераў-нянь. |
| Маніторынг мадэлі | Адсочвае, ці пачынае ваша мадэль даваць дрэнныя адказы. | Ваш штучны інтэлект не будзе ціха гніць, пакуль ніхто не назірае. |
| Крама функцый | Кіруе і паўторна выкарыстоўвае вашы функцыі машыннага навучання ў розных мадэлях. | Пазбягае хаосу на ўзроўні табліцы Excel з навучальнымі дадзенымі. |
| Тлумачальныя інструменты штучнага інтэлекту | Паказвае, чаму мадэль прыняла рашэнне (у пэўным сэнсе). | Рэгулятарнае золата, асабліва ў фінансах ці ахове здароўя. |
📈 Хто выкарыстоўвае Vertex AI?
Vertex AI прызначаны не толькі для інжынераў машыннага навучання ў Сіліконавай даліне. Ён выкарыстоўваецца ва ўсім свеце, ва ўсіх сектарах:
-
Рознічныя кампаніі выкарыстоўваюць яго для прагназавання попыту, карэкціроўкі цэн і персаналізацыі рэкамендацый.
-
Банкі выкарыстоўваюць яго для выяўлення махлярства, крэдытнага скорынгу і аналізу настрояў кліентаў.
-
Арганізацыі аховы здароўя перадаюць яму радыялагічныя выявы і гісторыі хвароб пацыентаў для стварэння прагнастычных мадэляў (дарэчы, у адпаведнасці з HIPAA).
-
Вытворчыя каманды выяўляюць анамаліі на дадзеных датчыкаў, каб прадказаць паломку машыны да таго, як яна адбудзецца.
-
Стартапы без спецыяльных каманд па машынным навучанні выкарыстоўваюць AutoML для хуткага запуску працоўных прататыпаў у вытворчасць.
І так, сам Google выкарыстоўвае тую ж інфраструктуру для YouTube, пошуку і рэкламы — таму маштаб ёсць.
💰 Як працуе цэнаўтварэнне Vertex AI?
Google Cloud аплачвае выкарыстанне Vertex AI па некалькіх параметрах — і хоць гэта можа быць складана, асновы выглядаюць наступным чынам:
-
Навучанне мадэлі : плата спаганяецца ў залежнасці ад тыпу вылічэнняў (працэсар, графічны працэсар, працэсарны працэсар) і выкарыстанага часу.
-
Прагнозы : Вы плаціце за 1000 прагнозаў або за секунду вылічэння.
-
AutoML : Кошт уключае час навучання мадэлі, захоўвання і разгортвання.
-
Выкананне канвеера : кошт вызначаецца ў залежнасці ад працягласці кроку і выкарыстання віртуальнай машыны.
-
Ноўтбукі : аплата па тыпу машыны і часу выканання.
🧠 Парада прафесіянала: цэны адрозніваюцца ў залежнасці ад рэгіёна, і спотавыя асобнікі значна таннейшыя, калі вы не супраць перапынкаў.
🌐 Чаму распрацоўшчыкам і спецыялістам па апрацоўцы дадзеных насамрэч падабаецца Vertex AI
-
Вам не трэба даглядаць за кластарамі Kubernetes (калі вы гэтага не хочаце).
-
Ён падтрымлівае бібліятэкі машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам замест таго, каб прывязваць вас да нейкай уласнай DSL.
-
Вы можаце пераключацца паміж рэжымамі без кода і з поўным кодам у залежнасці ад таго, хто будуе.
-
Ёсць інтэграваная падтрымка рэгістрацыі, версій, лініі мадэляў і адкату.
-
У ім ёсць сапраўдныя інструменты MLOps, а не заклееныя скотчам заданні cron.
Акрамя таго: інтэрфейс прасцейшы, чым можна было б чакаць. Тым не менш, гэта ўсё яшчэ прадукт Google, таму чакайце выпадковай панэлі налад, якая вядзе да іншай панэлі налад.
🧾 Што такое вяршынны штучны інтэлект?
Vertex AI — гэта адзіная платформа штучнага інтэлекту ад Google Cloud для пераўтварэння дадзеных у прагнозы з інструментамі, якія падтрымліваюць як пачаткоўцаў, так і экспертаў. Яна распрацавана, каб зрабіць распрацоўку машыннага навучання не толькі маштабаванай, але і кіраванай — ад навучання першай мадэлі да маніторынгу яе ў прадукцыйнай версіі праз шэсць месяцаў.
Калі вы ўбудоўваеце функцыі штучнага інтэлекту ў праграмы, панэлі кіравання, унутраныя інструменты ці што-небудзь, што навучаецца, Vertex AI, верагодна, з'яўляецца самым чыстым асяроддзем для гэтага.