गुगल व्हर्टेक्स एआय म्हणजे काय?

जर तुम्ही एआय टूल्सचा शोध घेतला असेल आणि विचार केला असेल की खरा एंड-टू-एंड जादू कुठे होतो - त्वरित छेडछाडीपासून ते उत्पादनासह देखरेखीपर्यंत - तर तुम्ही या साधनाबद्दल ऐकत राहता. गुगलचे व्हर्टेक्स एआय मॉडेल प्लेग्राउंड्स, एमएलओपीएस, डेटा हुकअप्स आणि व्हेक्टर सर्चला एकाच, एंटरप्राइझ-ग्रेड ठिकाणी एकत्रित करते. स्क्रॅपी सुरू करा, नंतर स्केल करा. एकाच छताखाली दोन्ही मिळणे आश्चर्यकारकपणे दुर्मिळ आहे.

खाली एक साधा आणि सोपा टूर आहे. आपण गुगल व्हर्टेक्स एआय म्हणजे काय? - आणि ते तुमच्या स्टॅकमध्ये कसे बसते, प्रथम काय प्रयत्न करावे, खर्च कसा येतो आणि पर्याय कधी अधिक अर्थपूर्ण ठरतात हे देखील दाखवू. स्वतःला बांधा. इथे बरेच काही आहे, पण मार्ग दिसतो त्यापेक्षा सोपा आहे. 🙂

या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:

🔗 एआय ट्रेनर म्हणजे काय?
मानवी अभिप्राय आणि लेबलिंगद्वारे एआय प्रशिक्षक मॉडेल्सना कसे परिष्कृत करतात हे स्पष्ट करते.

🔗 एआय आर्बिट्रेज म्हणजे काय: या लोकप्रिय शब्दामागील सत्य
एआय आर्बिट्रेज, त्याचे व्यवसाय मॉडेल आणि बाजारातील परिणाम यांचे विश्लेषण करते.

🔗 प्रतीकात्मक एआय म्हणजे काय: तुम्हाला फक्त हे माहित असणे आवश्यक आहे
प्रतीकात्मक एआयचे तर्क-आधारित तर्क आणि ते मशीन लर्निंगपेक्षा कसे वेगळे आहे हे समाविष्ट करते.

🔗 एआय साठी कोणती प्रोग्रामिंग भाषा वापरली जाते?
एआय विकास आणि संशोधनासाठी पायथॉन, आर आणि इतर भाषांची तुलना करते.

🔗 सेवा म्हणून एआय म्हणजे काय?
AIaaS प्लॅटफॉर्म, फायदे आणि व्यवसाय क्लाउड-आधारित AI टूल्सचा वापर कसा करतात हे स्पष्ट करते.

गुगल व्हर्टेक्स एआय म्हणजे काय? 🚀

गुगल व्हर्टेक्स एआय हे गुगल क्लाउडवरील एआय सिस्टीम तयार करण्यासाठी, चाचणी करण्यासाठी, तैनात करण्यासाठी आणि नियंत्रित करण्यासाठी पूर्णपणे व्यवस्थापित, एकत्रित प्लॅटफॉर्म आहे - ज्यामध्ये क्लासिक एमएल आणि आधुनिक जनरेटिव्ह एआय दोन्ही समाविष्ट आहेत. हे मॉडेल स्टुडिओ, एजंट टूलिंग, पाइपलाइन, नोटबुक, रजिस्ट्री, मॉनिटरिंग, व्हेक्टर सर्च आणि गुगल क्लाउड डेटा सेवांसह घट्ट एकत्रीकरण एकत्र करते [1].

सोप्या भाषेत सांगायचे तर, इथे तुम्ही फाउंडेशन मॉडेल्ससह प्रोटोटाइप करता, त्यांना ट्यून करता, सुरक्षित एंडपॉइंट्सवर तैनात करता, पाइपलाइनसह स्वयंचलित करता आणि सर्वकाही नियंत्रित आणि नियंत्रित ठेवता. महत्त्वाचे म्हणजे, ते हे एकाच ठिकाणी करते - जे पहिल्या दिवशी दिसते त्यापेक्षा जास्त महत्त्वाचे आहे [1].

जलद वास्तविक जगाचा नमुना: टीम्स अनेकदा स्टुडिओमध्ये प्रॉम्प्ट स्केच करतात, वास्तविक डेटा विरुद्ध I/O चाचणी करण्यासाठी एक किमान नोटबुक वायर अप करतात, नंतर त्या मालमत्तांना नोंदणीकृत मॉडेल, एंडपॉइंट आणि एका साध्या पाइपलाइनमध्ये प्रमोट करतात. दुसरा आठवडा सहसा देखरेख आणि अलर्ट असतो. मुद्दा वीरता नाही - तो पुनरावृत्तीक्षमतेचा आहे.

गुगल व्हर्टेक्स एआय ला काय अद्भुत बनवते ✅

जीवनचक्रासाठी एकच छप्पर - स्टुडिओमध्ये प्रोटोटाइप, आवृत्त्या नोंदणीकृत करा, बॅच किंवा रिअल-टाइमसाठी तैनात करा, नंतर ड्रिफ्ट आणि समस्यांसाठी निरीक्षण करा. कमी ग्लू कोड. कमी टॅब. जास्त झोप [1].
मॉडेल गार्डन + जेमिनी मॉडेल्स - मजकूर आणि मल्टीमॉडल कामासाठी नवीनतम जेमिनी कुटुंबासह, Google आणि भागीदारांकडून मॉडेल्स शोधा, कस्टमाइझ करा आणि तैनात करा [1].
एजंट बिल्डर - कार्य-केंद्रित, बहु-चरण एजंट तयार करा जे मूल्यांकन समर्थन आणि व्यवस्थापित रनटाइमसह साधने आणि डेटा ऑर्केस्ट्रेट करू शकतात [2].
विश्वासार्हतेसाठी पाइपलाइन - पुनरावृत्ती करण्यायोग्य प्रशिक्षण, मूल्यांकन, ट्यूनिंग आणि तैनातीसाठी सर्व्हरलेस ऑर्केस्ट्रेशन. जेव्हा तिसरे रिट्रेन सुरू होईल तेव्हा तुम्ही स्वतःचे आभार मानाल [1].
स्केलवर वेक्टर शोध - RAG, शिफारसी आणि अर्थपूर्ण शोधासाठी उच्च-प्रमाणात, कमी-विलंब व्हेक्टर पुनर्प्राप्ती, Google च्या उत्पादन-ग्रेड पायाभूत सुविधांवर आधारित [3].
बिगक्वेरीसह फीचर मॅनेजमेंट - बिगक्वेरीमध्ये तुमचा फीचर डेटा राखा आणि ऑफलाइन स्टोअरची डुप्लिकेट न करता व्हर्टेक्स एआय फीचर स्टोअरद्वारे ऑनलाइन फीचर्स सर्व्ह करा [4].
वर्कबेंच नोटबुक - गुगल क्लाउड सेवांशी जोडलेले व्यवस्थापित ज्युपिटर वातावरण (बिगक्वेरी, क्लाउड स्टोरेज, इ.) [1].
जबाबदार एआय पर्याय - जनरेटिव्ह वर्कलोड्ससाठी शून्य-डेटा-रिटेंशन

तुम्ही प्रत्यक्षात स्पर्श कराल असे मुख्य भाग 🧩

१) व्हर्टेक्स एआय स्टुडिओ - जिथे मोठे होण्याचे संकेत मिळतात 🌱

UI मध्ये फाउंडेशन मॉडेल्स प्ले करा, मूल्यांकन करा आणि ट्यून करा. जलद पुनरावृत्ती, पुन्हा वापरता येण्याजोग्या प्रॉम्प्ट आणि काहीतरी "क्लिक" झाल्यावर उत्पादनासाठी हँडऑफसाठी उत्तम [1].

२) मॉडेल गार्डन - तुमचा मॉडेल कॅटलॉग 🍃

गुगल आणि पार्टनर मॉडेल्सची एक केंद्रीकृत लायब्ररी. काही क्लिक्समध्ये ब्राउझ करा, कस्टमाइझ करा आणि तैनात करा - स्कॅव्हेंजर हंटऐवजी प्रत्यक्ष सुरुवातीचा बिंदू [1].

३) एजंट बिल्डर - विश्वासार्ह ऑटोमेशनसाठी 🤝

एजंट डेमोमधून प्रत्यक्ष कामात विकसित होत असताना, तुम्हाला साधने, ग्राउंडिंग आणि ऑर्केस्ट्रेशनची आवश्यकता असते. एजंट बिल्डर स्कॅफोल्डिंग (सत्र, मेमरी बँक, बिल्ट-इन टूल्स, मूल्यांकन) प्रदान करतो जेणेकरून मल्टी-एजंट अनुभव वास्तविक जगातील गोंधळामुळे कोसळत नाहीत [2].

४) पाईपलाईन्स - कारण तुम्ही स्वतःला कसेही पुनरावृत्ती कराल 🔁

सर्व्हरलेस ऑर्केस्ट्रेटरसह ML आणि gen-AI वर्कफ्लो स्वयंचलित करा. आर्टिफॅक्ट ट्रॅकिंग आणि पुनरुत्पादनयोग्य रनला समर्थन देते - तुमच्या मॉडेल्ससाठी ते CI म्हणून विचारात घ्या [1].

५) वर्कबेंच - याक शेव्हशिवाय व्यवस्थापित नोटबुक 📓

बिगक्वेरी, क्लाउड स्टोरेज आणि इतर गोष्टींमध्ये सहज प्रवेश मिळवून सुरक्षित ज्युपिटरलॅब वातावरण तयार करा. एक्सप्लोरेशन, फीचर इंजिनिअरिंग आणि नियंत्रित प्रयोगांसाठी उपयुक्त [1].

६) मॉडेल रजिस्ट्री - टिकणारी आवृत्ती 🗃️

मॉडेल्स, आवृत्त्या, वंशावळ ट्रॅक करा आणि थेट एंडपॉइंट्सवर तैनात करा. रजिस्ट्री अभियांत्रिकीसाठी हँडऑफ खूपच कमी स्क्विशी बनवते [1].

७) वेक्टर सर्च - न अडखळणारा आरएजी 🧭

गुगलच्या प्रोडक्शन वेक्टर इन्फ्रास्ट्रक्चरसह सिमेंटिक रिट्रीव्हल स्केल करा - चॅट, सिमेंटिक सर्च आणि शिफारसींसाठी उपयुक्त जिथे लेटेन्सी वापरकर्त्याला दिसते [3].

८) फीचर स्टोअर - बिगक्वेरीला सत्याचा स्रोत म्हणून ठेवा 🗂️

BigQuery मध्ये असलेल्या डेटावरून ऑनलाइन वैशिष्ट्ये व्यवस्थापित करा आणि सर्व्ह करा. कमी कॉपी करणे, कमी सिंक जॉब्स, अधिक अचूकता [4].

९) मॉडेल मॉनिटरिंग - विश्वास ठेवा, पण पडताळणी करा 📈

ड्रिफ्ट तपासणीचे वेळापत्रक तयार करा, अलर्ट सेट करा आणि उत्पादन गुणवत्तेवर लक्ष ठेवा. ट्रॅफिक बदलताच, तुम्हाला हे [1] हवे असेल.

ते तुमच्या डेटा स्टॅकमध्ये कसे बसते 🧵

बिगक्वेरी - तेथे डेटासह प्रशिक्षित करा, बॅच अंदाजांना पुन्हा टेबलवर ढकलून द्या आणि अंदाजांना विश्लेषणात किंवा डाउनस्ट्रीम सक्रियकरणात जोडा [1][4].
क्लाउड स्टोरेज - ब्लॉब लेयर पुन्हा शोधल्याशिवाय डेटासेट, आर्टिफॅक्ट्स आणि मॉडेल आउटपुट साठवा [1].
डेटाफ्लो आणि मित्र - प्रीप्रोसेसिंग, समृद्धीकरण किंवा स्ट्रीमिंग अनुमानासाठी पाइपलाइनमध्ये व्यवस्थापित डेटा प्रोसेसिंग चालवा [1].
एंडपॉइंट्स किंवा बॅच - अॅप्स आणि एजंट्ससाठी रिअल-टाइम एंडपॉइंट्स तैनात करा किंवा संपूर्ण टेबल्स स्कोअर करण्यासाठी बॅच जॉब चालवा - तुम्ही कदाचित दोन्ही वापराल [1].

प्रत्यक्षात काम करणारे सामान्य वापराचे प्रकार 🎯

चॅट, को-पायलट आणि एजंट - तुमच्या डेटाचे ग्राउंडिंग, टूल वापर आणि मल्टी-स्टेप फ्लोसह. एजंट बिल्डर केवळ नवीनतेसाठी नाही तर विश्वासार्हतेसाठी डिझाइन केलेले आहे [2].
RAG आणि सिमेंटिक सर्च - तुमच्या मालकीच्या कंटेंटचा वापर करून प्रश्नांची उत्तरे देण्यासाठी जेमिनीसह वेक्टर सर्च एकत्र करा. आम्ही जे सांगतो त्यापेक्षा वेग जास्त महत्त्वाचा आहे [3].
प्रेडिक्टिव एमएल - टॅब्युलर किंवा इमेज मॉडेल्सना प्रशिक्षित करा, एंडपॉइंटवर तैनात करा, ड्रिफ्टचे निरीक्षण करा, थ्रेशोल्ड ओलांडल्यावर पाइपलाइनसह पुन्हा प्रशिक्षित करा. क्लासिक, परंतु गंभीर [1].
विश्लेषण सक्रियकरण - BigQuery वर अंदाज लिहा, प्रेक्षक तयार करा आणि मोहिमा किंवा उत्पादन निर्णय फीड करा. मार्केटिंग डेटा सायन्सला भेटते तेव्हा एक छान लूप [1][4].

तुलना सारणी - व्हर्टेक्स एआय विरुद्ध लोकप्रिय पर्याय 📊

जलद झलक. सौम्य मत. लक्षात ठेवा की अचूक क्षमता आणि किंमत सेवा आणि प्रदेशानुसार बदलते.

प्लॅटफॉर्म	सर्वोत्तम प्रेक्षक	ते का काम करते
व्हर्टेक्स एआय	गुगल क्लाउडवरील टीम्स, जेन-एआय + एमएल मिश्रण	एकत्रित स्टुडिओ, पाइपलाइन, रजिस्ट्री, व्हेक्टर शोध आणि मजबूत बिगक्वेरी संबंध [1].
AWS सेजमेकर	AWS-first संस्थांना सखोल ML टूलिंगची आवश्यकता आहे	व्यापक प्रशिक्षण आणि तैनाती पर्यायांसह परिपक्व, पूर्ण-जीवनचक्र एमएल सेवा.
अझ्युर एमएल	मायक्रोसॉफ्ट-संलग्न एंटरप्राइझ आयटी	एकात्मिक एमएल जीवनचक्र, डिझायनर यूआय आणि अझ्युरवरील प्रशासन.
डेटाब्रिक्स एमएल	लेकहाऊस टीम्स, नोटबुकचा प्रचंड प्रवाह	मजबूत डेटा-नेटिव्ह वर्कफ्लो आणि उत्पादन एमएल क्षमता.

हो, वाक्यरचना असमान आहे - वास्तविक सारण्या कधीकधी असमान असतात.

साध्या इंग्रजीत खर्च 💸

तुम्हाला बहुतेकदा तीन गोष्टींसाठी पैसे द्यावे लागतात:

मॉडेल वापर - वर्कलोड आणि वापर वर्गानुसार किंमत.
कस्टम प्रशिक्षण आणि ट्यूनिंग जॉबसाठी गणना करा
ऑनलाइन एंडपॉइंट्स किंवा बॅच जॉबसाठी सेवा देणे

अचूक संख्या आणि नवीनतम बदलांसाठी, व्हर्टेक्स एआय आणि त्याच्या जनरेटिव्ह ऑफरिंगसाठी अधिकृत किंमत पृष्ठे तपासा. नंतर तुम्ही स्वतःचे आभार मानाल अशी टीप: तुम्ही काहीही जड पाठवण्यापूर्वी स्टुडिओ विरुद्ध उत्पादन एंडपॉइंट्ससाठी प्रोव्हिजनिंग पर्याय आणि कोटा तपासा [1][5].

सुरक्षा, प्रशासन आणि जबाबदार एआय 🛡️

व्हर्टेक्स एआय जबाबदार-एआय मार्गदर्शन आणि सुरक्षा टूलिंग प्रदान करते, तसेच शून्य डेटा धारणा साध्य प्रदान करते (उदाहरणार्थ, डेटा कॅशिंग अक्षम करून आणि लागू असल्यास विशिष्ट लॉगमधून बाहेर पडून) [5]. अनुपालन-अनुकूल बिल्डसाठी भूमिका-आधारित प्रवेश, खाजगी नेटवर्किंग आणि ऑडिट लॉगसह ते जोडा [1].

जेव्हा व्हर्टेक्स एआय परिपूर्ण असते - आणि जेव्हा ते अतिरेकी असते 🧠

हे परिपूर्ण आहे . जर तुमची टीम डेटा सायन्स आणि अॅप्लिकेशन इंजिनिअरिंगमध्ये काम करत असेल, तर शेअर्ड सर्फेस मदत करेल.
ओव्हरकिल करा . अशा परिस्थितीत, सध्यासाठी एक सोपा API पृष्ठभाग पुरेसा असू शकतो.

प्रामाणिकपणे सांगायचे तर: बहुतेक प्रोटोटाइप एकतर मरतात किंवा फॅन्ग वाढतात. व्हर्टेक्स एआय दुसरे प्रकरण हाताळते.

जलद सुरुवात - १० मिनिटांची चव चाचणी ⏱️

मॉडेलसह प्रोटोटाइप करण्यासाठी व्हर्टेक्स एआय स्टुडिओ उघडा
वर्कबेंच मधील एका किमान अॅप किंवा नोटबुकमध्ये वायर करा . छान आणि स्क्रॅपी [1].
मॉडेल रजिस्ट्रीमध्ये अॅपचे बॅकिंग मॉडेल किंवा ट्यून केलेले अॅसेट नोंदवा जेणेकरून तुम्ही अनामित कलाकृती [1] मध्ये फेकून देणार नाही.
डेटा लोड करणारी, आउटपुटचे मूल्यांकन करणारी आणि उपनामामागे नवीन आवृत्ती तैनात करणारी पाइपलाइन तयार करा
मॉनिटरिंग जोडा आणि मूलभूत सूचना सेट करा. तुमचा भविष्यकाळ यासाठी तुम्हाला कॉफी खरेदी करेल [1].

पर्यायी पण स्मार्ट: जर तुमचा वापर केस शोधक किंवा गप्पा मारणारा असेल, तर व्हेक्टर सर्च आणि ग्राउंडिंग जोडा. हा छान आणि आश्चर्यकारकपणे उपयुक्त [3] मधील फरक आहे.

गुगल व्हर्टेक्स एआय म्हणजे काय? - लघु आवृत्ती 🧾

गुगल व्हर्टेक्स एआय म्हणजे काय? हे गुगल क्लाउडचे ऑल-इन-वन प्लॅटफॉर्म आहे जे एआय सिस्टम डिझाइन, तैनात आणि नियंत्रित करते - प्रॉम्प्टपासून उत्पादनापर्यंत - एजंट्स, पाइपलाइन, व्हेक्टर सर्च, नोटबुक, रजिस्ट्री आणि मॉनिटरिंगसाठी बिल्ट-इन टूलिंगसह. हे अशा प्रकारे मत मांडले आहे जे संघांना पाठवण्यास मदत करतात [1].

एका दृष्टीक्षेपात पर्याय - योग्य लेन निवडणे 🛣️

जर तुम्ही आधीच AWS मध्ये खोलवर असाल, तर SageMaker तुम्हाला स्थानिक वाटेल. Azure दुकाने बहुतेकदा Azure ML . जर तुमचा संघ नोटबुक आणि लेकहाऊसमध्ये राहत असेल, तर Databricks ML उत्कृष्ट आहे. यापैकी काहीही चुकीचे नाही - तुमच्या डेटा गुरुत्वाकर्षण आणि प्रशासन आवश्यकता सहसा निर्णय घेतात.

वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न - रॅपिड फायर 🧨

व्हर्टेक्स एआय फक्त जनरेटिव्ह एआयसाठी आहे का? नो-व्हर्टेक्स एआयमध्ये डेटा सायंटिस्ट आणि एमएल अभियंत्यांसाठी क्लासिक एमएल प्रशिक्षण आणि एमएलओपीएस वैशिष्ट्यांसह सेवा देखील समाविष्ट आहे [1].
मी BigQuery ला माझे मुख्य स्टोअर म्हणून ठेवू शकतो का? हो - BigQuery मध्ये फीचर डेटा राखण्यासाठी फीचर स्टोअर वापरा आणि ऑफलाइन स्टोअरची डुप्लिकेट न करता तो ऑनलाइन सर्व्ह करा [4].
व्हर्टेक्स एआय आरएजीमध्ये मदत करते का? हो-वेक्टर सर्च त्यासाठी तयार केले आहे आणि उर्वरित स्टॅकसह एकत्रित होते [3].
मी खर्च कसे नियंत्रित करू? स्केलिंग करण्यापूर्वी लहान सुरुवात करा, कोटा/तरतुदी आणि वर्कलोड-क्लास किंमती मोजा आणि पुनरावलोकन करा [1][5].

संदर्भ

[1] गुगल क्लाउड - व्हर्टेक्स एआयचा परिचय (युनिफाइड प्लॅटफॉर्म ओव्हरव्यू) - अधिक वाचा

[2] गुगल क्लाउड - व्हर्टेक्स एआय एजंट बिल्डरचा आढावा - अधिक वाचा

[3] गुगल क्लाउड - व्हर्टेक्स एआय आरएजी इंजिनसह व्हर्टेक्स एआय वेक्टर सर्च वापरा - अधिक वाचा

[4] गुगल क्लाउड - व्हर्टेक्स एआय मधील वैशिष्ट्य व्यवस्थापनाचा परिचय - अधिक वाचा

[5] गुगल क्लाउड - व्हर्टेक्स एआय मध्ये ग्राहक डेटा रिटेंशन आणि शून्य-डेटा-रिटेंशन - अधिक वाचा

अधिकृत एआय असिस्टंट स्टोअरमध्ये नवीनतम एआय शोधा.

आमच्याबद्दल

ब्लॉगवर परत

देश/प्रदेश