מהי גוגל ורטקס בינה מלאכותית?

אם התעמקתם בכלי בינה מלאכותית ותהיתם היכן קורה הקסם האמיתי מקצה לקצה - החל משיפורים מהירים ועד לייצור עם ניטור - זה הכלי שאתם ממשיכים לשמוע עליו. כלי הבינה המלאכותית Vertex של גוגל מאגדים מודלים של משחקים, MLOps, חיבורי נתונים וחיפוש וקטורים במקום אחד ברמה ארגונית. התחילו בצורה גרועה, ואז התרחבו. באופן מפתיע, נדיר למצוא את שניהם תחת קורת גג אחת.

להלן סיור ישיר. נענה על השאלה הפשוטה - מהי Google Vertex AI? - וגם נראה כיצד היא מתאימה למערך שלך, מה לנסות קודם, כיצד עלויות מתנהגות, ומתי חלופות הגיוניות יותר. תחגרו חגורות. יש כאן הרבה, אבל הדרך פשוטה יותר ממה שהיא נראית. 🙂

מאמרים שאולי תרצו לקרוא אחרי זה:

🔗 מהו מאמן בינה מלאכותית
מסביר כיצד מאמני בינה מלאכותית משפרים מודלים באמצעות משוב ותיוג אנושיים.

🔗 מהי ארביטראז' של בינה מלאכותית: האמת מאחורי מילת הבאזז
מפרק את ארביטראז' של בינה מלאכותית, את מודל העסקי שלה ואת השלכות השוק.

🔗 מהי בינה מלאכותית סמלית: כל מה שצריך לדעת
מכסה את ההיגיון המבוסס על לוגיקה של בינה מלאכותית סימבולית וכיצד היא שונה מלמידת מכונה.

🔗 איזו שפת תכנות משמשת לבינה מלאכותית
משווה בין Python, R ושפות אחרות לפיתוח ומחקר בתחום הבינה המלאכותית.

🔗 מהי בינה מלאכותית כשירות
מסביר פלטפורמות AIaaS, יתרונותיהן וכיצד עסקים ממנפים כלי בינה מלאכותית מבוססי ענן.

מהי גוגל ורטקס בינה מלאכותית? 🚀

Google Vertex AI היא פלטפורמה מנוהלת במלואה ומאוחדת ב-Google Cloud לבנייה, בדיקה, פריסה וניהול של מערכות בינה מלאכותית - הכוללת הן למידה אלקטרונית קלאסית והן בינה מלאכותית גנרטיבית מודרנית. היא משלבת סטודיו מודלים, כלי סוכנים, צינורות, מחברות, רישומים, ניטור, חיפוש וקטורים ואינטגרציות הדוקות עם שירותי נתונים של Google Cloud [1].

במילים פשוטות: זה המקום שבו בונים אבות טיפוס עם מודלים בסיסיים, מכוונים אותם, פורסים אותם לנקודות קצה מאובטחות, מבצעים אוטומציה עם צינורות, ושומרים על כל מעקב וניהול. חשוב מכל, זה קורה במקום אחד - וזה חשוב יותר ממה שזה נראה ביום הראשון [1].

דפוס מהיר מהעולם האמיתי: צוותים משרטטים לעתים קרובות הנחיות בסטודיו, מחברים מחברת מינימלית לבדיקת קלט/פלט מול נתונים אמיתיים, ואז מקדמים את הנכסים הללו למודל רשום, נקודת קצה וצינור פשוט. שבוע שני הוא בדרך כלל ניטור והתראות. העניין אינו גבורה - אלא חזרתיות.

מה הופך את הבינה המלאכותית של גוגל ורטקס למדהימה ✅

גג אחד לכל מחזור החיים - אב טיפוס בסטודיו, רישום גרסאות, פריסה לאצווה או בזמן אמת, ולאחר מכן ניטור סחיפות ובעיות. פחות קוד הדבקה. פחות טאבים. יותר שינה [1].
מודלים של Model Garden + Gemini - גלה, התאם אישית ופרוס מודלים מגוגל ושותפים, כולל משפחת Gemini העדכנית ביותר, עבור טקסט ועבודה רב-מודאלית [1].
בונה סוכנים - בנה סוכנים מרובי שלבים ממוקדי משימות שיכולים לתזמר כלים ונתונים עם תמיכה בהערכה וזמן ריצה מנוהל [2].
צינורות לאמינות - תזמור ללא שרת לאימון, הערכה, כוונון ופריסה חוזרים. תודה לעצמך כאשר האימון החוזר השלישי יגיע [1].
חיפוש וקטורים בקנה מידה גדול - אחזור וקטורי בקנה מידה גבוה ובזמן השהייה נמוך עבור RAG, המלצות וחיפוש סמנטי, בנוי על התשתית ברמת ייצור של גוגל [3].
ניהול תכונות עם BigQuery - שמור את נתוני התכונות שלך ב-BigQuery והצג תכונות באופן מקוון דרך Vertex AI Feature Store מבלי לשכפל חנות לא מקוונת [4].
מחברות עבודה - סביבות Jupyter מנוהלות המחוברות לשירותי Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage וכו') [1].
אפשרויות בינה מלאכותית אחראיות - כלי בטיחות בתוספת ללא שמירת נתונים (כאשר מוגדרות כראוי) עבור עומסי עבודה יצירתיים [5].

החלקים המרכזיים שבאמת תיגעו בהם 🧩

1) Vertex AI Studio - המקום בו גדלות הנחיות 🌱

הפעל, הערכה וכוונון מודלים בסיסיים בממשק משתמש. מעולה לאיטרציות מהירות, הנחיות לשימוש חוזר והעברה לייצור ברגע שמשהו "לוחץ" [1].

2) גן הדגמים - קטלוג הדגמים שלך 🍃

ספרייה מרכזית של מודלים של גוגל ושותפים. עיין, התאם אישית ופרוס בכמה לחיצות - נקודת התחלה ממשית במקום חיפוש אוצרות [1].

3) בונה סוכנים - לאוטומציות אמינות 🤝

ככל שסוכנים מתפתחים מהדגמות לעבודה אמיתית, אתם זקוקים לכלים, בסיס ותזמור. Agent Builder מספק פיגומים (סשנים, בנק זיכרון, כלים מובנים, הערכות) כדי שחוויות מרובות סוכנים לא יקרסו תחת בלגן בעולם האמיתי [2].

4) צינורות - כי בכל מקרה תחזרו על עצמכם 🔁

אוטומציה של זרימות עבודה של למידה חישובית ובינה מלאכותית (ML) עם תוכנת תזמורת ללא שרת. תמיכה במעקב אחר ארטיפקטים ובהרצות ניתנות לשחזור - חשבו על זה כ-CI עבור המודלים שלכם [1].

5) שולחן עבודה - מחברות מנוהלות ללא גילוח יאק 📓

פתחו סביבות JupyterLab מאובטחות עם גישה נוחה ל-BigQuery, Cloud Storage ועוד. שימושי לחקירה, הנדסת תכונות וניסויים מבוקרים [1].

6) רישום מודלים - ניהול גרסאות שנשאר 🗃️

מעקב אחר מודלים, גרסאות, שושלת נתונים ופריסה ישירות לנקודות קצה. הרישום הופך את ההעברות להנדסה להרבה פחות רכות [1].

7) חיפוש וקטור - RAG שלא מגמגם 🧭

הגדלת קנה מידה של אחזור סמנטי בעזרת תשתית וקטור הייצור של גוגל - שימושית לצ'אט, חיפוש סמנטי והמלצות במקומות בהם זמן ההשהיה גלוי למשתמש [3].

8) חנות תכונות - שמור על BigQuery כמקור האמת 🗂️

ניהול והגשת תכונות באופן מקוון מנתונים הנמצאים ב-BigQuery. פחות העתקה, פחות עבודות סנכרון, יותר דיוק [4].

9) ניטור מודלים - סמוך עליהם, אך אימות 📈

תזמנו בדיקות סחיפה, הגדירו התראות ועקובו אחר איכות הייצור. ברגע שתשתנה התנועה, תרצו את זה [1].

איך זה משתלב במחסנית הנתונים שלך 🧵

BigQuery - אימון עם נתונים שם, דחיפה של תחזיות אצווה חזרה לטבלאות, וחיבור תחזיות לניתוח או להפעלה במורד הזרם [1][4].
אחסון ענן - אחסון מערכי נתונים, ארטיפקטים ופלט מודל מבלי להמציא מחדש שכבת בלובים [1].
זרימת נתונים וחברים - הפעלת עיבוד נתונים מנוהל בתוך צינורות לצורך עיבוד מקדים, העשרה או הסקת מסקנות סטרימינג [1].
נקודות קצה או אצווה - פריסת נקודות קצה בזמן אמת עבור אפליקציות וסוכנים, או הרצת משימות אצווה כדי לדרג טבלאות שלמות - סביר להניח שתשתמשו בשניהם [1].

מקרי שימוש נפוצים שבאמת נוחתים 🎯

צ'אט, טייסי משנה וסוכנים - עם בסיס לנתונים שלכם, שימוש בכלים וזרימות מרובות שלבים. Agent Builder נועד לאמינות, לא רק לחידוש [2].
חיפוש RAG וחיפוש סמנטי - שלבו חיפוש וקטורי עם ג'מיני כדי לענות על שאלות באמצעות התוכן הקנייני שלכם. מהירות חשובה יותר ממה שאנחנו מעמידים פנים [3].
למידת מכונה חזויה - אימון מודלים טבלאיים או תמונה, פריסה לנקודת קצה, ניטור סחיפה, אימון מחדש עם צינורות כאשר חוצים ספים. קלאסי, אך קריטי [1].
הפעלת אנליטיקס - כתיבת תחזיות ל-BigQuery, בניית קהלים והזנת קמפיינים או החלטות מוצר. לולאה נחמדה כאשר שיווק פוגש את מדעי הנתונים [1][4].

טבלת השוואה - Vertex AI לעומת חלופות פופולריות 📊

תמונה מהירה. קצת דעתנית. קחו בחשבון שהיכולות והתמחור המדויקים משתנים בהתאם לשירות ולאזור.

פּלַטפוֹרמָה	הקהל הטוב ביותר	למה זה עובד
ורטקס בינה מלאכותית	צוותים ב-Google Cloud, שילוב של בינה מלאכותית ולמידה אלקטרונית (Gen-AI)	סטודיו מאוחד, צינורות, רישום, חיפוש וקטורים וקשרים חזקים עם BigQuery [1].
AWS SageMaker	ארגונים ראשונים ב-AWS הזקוקים לכלי למידה עמוקים	שירות למידת מכונה בוגר ומלא מחזור חיים עם אפשרויות הכשרה ופריסה רחבות.
למידה אלקטרונית של תכלת	IT ארגוני המותאם למיקרוסופט	מחזור חיים משולב של למידה אלקטרונית, ממשק משתמש של מעצב וממשל ב-Azure.
Databricks ML	צוותי לייקהאוס, זרימות כבדות מחברות	זרימות עבודה חזקות המבוססות על נתונים ויכולות למידת מכונה בייצור.

כן, הניסוח לא אחיד - לפעמים שולחנות אמיתיים כאלה.

עלויות בעברית פשוטה 💸

אתם משלמים בעיקר על שלושה דברים:

שימוש במודל עבור קריאות יצירתיות - מתומחר לפי עומס עבודה ומחלקת שימוש.
חישוב עבור עבודות אימון וכוונון מותאמות אישית.
הגשה עבור נקודות קצה מקוונות או עבודות אצווה.

למספרים מדויקים ולשינויים האחרונים, בדקו את דפי התמחור הרשמיים עבור Vertex AI ועבור ההיצע היצירתי שלה. טיפ שתודו לעצמכם עליו מאוחר יותר: בדקו את אפשרויות ההקצאה והמכסות עבור נקודות קצה של Studio לעומת נקודות קצה של ייצור לפני שאתם שולחים משהו כבד [1][5].

אבטחה, משילות ובינה מלאכותית אחראית 🛡️

Vertex AI מספקת הנחיות ועזרי בטיחות ל-AI אחראיים, בנוסף למסלולי תצורה להשגת אפס שמירת נתונים עבור עומסי עבודה יצירתיים מסוימים (לדוגמה, על ידי השבתת שמירת נתונים במטמון וביטול הסכמה ליומנים ספציפיים במידת הצורך) [5]. שלבו זאת עם גישה מבוססת תפקידים, רשת פרטית ויומני ביקורת עבור בניות ידידותיות לתאימות [1].

מתי בינה מלאכותית של Vertex מושלמת - ומתי היא מוגזמת 🧠

מושלם אם אתם רוצים סביבה אחת עבור בינה מלאכותית ולמידה אלקטרונית (Gen-AI), אינטגרציה הדוקה עם BigQuery ונתיב ייצור הכולל צינורות, רישום וניטור. אם הצוות שלכם משתרע על פני מדעי נתונים והנדסת יישומים, המשטח המשותף יעזור.
זה מוגזם אם אתם צריכים רק קריאה קלת משקל למודל או אב טיפוס חד-תכליתי שלא ידרוש ניהול, אימון מחדש או ניטור. במקרים אלה, משטח API פשוט יותר עשוי להספיק לעת עתה.

בואו נהיה כנים: רוב האבות-טיפוסים מתים או צומחים להם ניבים. Vertex AI מטפל במקרה השני.

התחלה מהירה - מבחן טעימה של 10 דקות ⏱️

פתחו את Vertex AI Studio כדי ליצור אב טיפוס עם מודל ולשמור כמה הנחיות שאהבתם. השתמשו בטקסט ובתמונות האמיתיים שלכם [1].
חברו את ההנחיה הטובה ביותר שלכם לאפליקציה מינימלית או מחברת מ- Workbench . נחמד וקליל [1].
רשום את מודל הגיבוי או הנכס המכוון של האפליקציה ברישום המודלים כדי שלא תזרוק מסביב ארטיפקטים ללא שם [1].
צור Pipeline שטוען נתונים, מעריך פלטים ופורס גרסה חדשה תחת כינוי. חזרתיות גוברת על גבורה [1].
הוסף ניטור כדי לזהות סחף ולהגדיר התראות בסיסיות. העצמי העתידי שלך יקנה לך קפה בשביל זה [1].

אופציונלי אך חכם: אם מקרה השימוש שלכם הוא חיפושי או פטפטני, הוסיפו חיפוש וקטורי והקמה מהיום הראשון. זה ההבדל בין נחמד לשימושי באופן מפתיע [3].

מהי גוגל ורטקס בינה מלאכותית? - הגרסה המקוצרת 🧾

מהי Google Vertex AI? זוהי פלטפורמת הכל-באחד של Google Cloud לתכנון, פריסה וניהול מערכות בינה מלאכותית - החל משלב ההנחיות ועד לייצור - עם כלים מובנים עבור סוכנים, צינורות, חיפוש וקטורים, מחברות, רישומים וניטור. היא בעלת דעות נחרצות המסייעות לצוותים להגיע לתוצאות [1].

חלופות במבט חטוף - בחירת הנתיב הנכון 🛣️

אם אתם כבר מנוסים מאוד ב-AWS, SageMaker ירגיש טבעי. חנויות Azure מעדיפות לרוב את Azure ML . אם הצוות שלכם גר במחשבים ניידים ובתי חולים פרטיים, Databricks ML הוא מצוין. אף אחד מאלה אינו שגוי - דרישות המשילות והכשירות של הנתונים שלכם בדרך כלל קובעות.

שאלות נפוצות - אש מהירה 🧨

האם Vertex AI מיועד רק לבינה מלאכותית גנרטיבית? No-Vertex AI מכסה גם הכשרה קלאסית של למידה חישובית ומגישה תכונות MLOps עבור מדעני נתונים ומהנדסי למידה חישובית [1].
האם ניתן לשמור את BigQuery כחנות הראשית שלי? כן - השתמשו ב-Feature Store כדי לתחזק נתוני תכונות ב-BigQuery ולהגיש אותם באופן מקוון מבלי לשכפל חנות לא מקוונת [4].
האם Vertex AI עוזר עם RAG? Yes-Vector Search בנוי עבורו ומשתלב עם שאר ה-stack [3].
כיצד אוכל לשלוט בעלויות? להתחיל בקטן, למדוד ולבדוק מכסות/הקצאות ותמחור לפי מחלקת עבודה לפני הרחבה [1][5].

הפניות

[1] גוגל קלאוד - מבוא ל-Vertex AI (סקירה כללית של הפלטפורמה המאוחדת) - קרא עוד

סקירת Google Cloud - - קרא עוד

[3] גוגל קלאוד - השתמש בחיפוש וקטורי Vertex AI עם מנוע RAG של Vertex AI - קרא עוד

[4] גוגל קלאוד - מבוא לניהול תכונות ב-Vertex AI - קרא עוד

[5] גוגל קלאוד - שמירת נתוני לקוחות ואפס שמירת נתונים ב-Vertex AI - קרא עוד

מצאו את הבינה המלאכותית העדכנית ביותר בחנות הרשמית של עוזרי בינה מלאכותית

אודותינו

חזרה לבלוג

מדינה/אזור