Ak ste sa niekedy skúšali po nástrojoch umelej inteligencie a premýšľali ste, kde sa odohráva skutočná mágia od začiatku do konca – od rýchleho experimentovania až po produkciu s monitorovaním – toto je ten, o ktorom stále počúvate. Vertex AI od spoločnosti Google spája modelové ihriská, MLO, dátové pripojenia a vektorové vyhľadávanie do jedného miesta na podnikovej úrovni. Začnite s jednoduchšími krokmi a potom škálujte. Je prekvapivo zriedkavé dostať oboje pod jednu strechu.
Nižšie nájdete praktický návod. Odpovieme na jednoduchú otázku – Čo je Google Vertex AI? – a tiež ukážeme, ako sa hodí do vášho výberu, čo vyskúšať ako prvé, ako sa správajú náklady a kedy majú väčší zmysel alternatívy. Pripútajte sa. Je toho veľa, ale cesta je jednoduchšia, ako vyzerá. 🙂
Články, ktoré by ste si mohli prečítať po tomto:
🔗 Čo je to tréner AI
Vysvetľuje, ako tréneri umelej inteligencie zdokonaľujú modely prostredníctvom ľudskej spätnej väzby a označovania.
🔗 Čo je AI arbitráž: Pravda o módnom slove
Rozoberá arbitráž umelej inteligencie, jej obchodný model a trhové dôsledky.
🔗 Čo je symbolická umelá inteligencia: Všetko, čo potrebujete vedieť
Zahŕňa logické uvažovanie symbolickej umelej inteligencie a jeho rozdiely od strojového učenia.
🔗 Aký programovací jazyk sa používa pre umelú inteligenciu
Porovnáva Python, R a ďalšie jazyky pre vývoj a výskum umelej inteligencie.
🔗 Čo je AI ako služba
Vysvetľuje platformy AIaaS, ich výhody a to, ako firmy využívajú cloudové nástroje umelej inteligencie.
Čo je to Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI je plne spravovaná, unifikovaná platforma v službe Google Cloud na vytváranie, testovanie, nasadzovanie a riadenie systémov umelej inteligencie – pokrývajúca klasické strojové učenie (ML) aj modernú generatívnu umelú inteligenciu. Kombinuje modelové štúdio, nástroje pre agentov, procesné kanály, notebooky, registre, monitorovanie, vyhľadávanie vektorov a úzku integráciu s dátovými službami Google Cloud [1].
Jednoducho povedané: je to miesto, kde sa prototypujú základné modely, ladí sa, nasadzuje sa na zabezpečené koncové body, automatizuje sa pomocou kanálov a všetko sa monitoruje a riadi. Dôležité je, že sa to robí na jednom mieste – čo je dôležitejšie, ako sa zdá na prvý deň [1].
Rýchly vzorec z reálneho sveta: Tímy často načrtnú výzvy v Štúdiu, vytvoria minimálny notebook na testovanie I/O operácií s reálnymi údajmi a potom tieto prostriedky premenia na registrovaný model, koncový bod a jednoduchý kanál. Druhý týždeň je zvyčajne monitorovanie a upozornenia. Nejde o hrdinstvo – ide o opakovateľnosť.
Čo robí z umelej inteligencie Google Vertex úžasnú ✅
-
Jedna strecha pre celý životný cyklus - prototyp v štúdiu, registrácia verzií, nasadenie pre dávkové alebo reálne použitie a následné monitorovanie posunov a problémov. Menej zlepovacieho kódu. Menej záložiek. Viac spánku [1].
-
Modely Model Garden + Gemini – objavte, prispôsobte a nasaďte modely od spoločnosti Google a partnerov, vrátane najnovšej rodiny Gemini, pre textovú a multimodálnu prácu [1].
-
Tvorca agentov – vytvárajte viackrokové agenty zamerané na úlohy, ktoré dokážu organizovať nástroje a dáta s podporou vyhodnocovania a spravovaným runtime prostredím [2].
-
Kanálové systémy pre spoľahlivosť – bezserverová orchestrácia pre opakovateľné trénovanie, hodnotenie, ladenie a nasadenie. Poďakujete si, keď sa objaví tretie preškolenie [1].
-
Vektorové vyhľadávanie vo veľkom meradle – vyhľadávanie vektorov vo veľkom meradle s nízkou latenciou pre RAG, odporúčania a sémantické vyhľadávanie, postavené na produkčnej infraštruktúre spoločnosti Google [3].
-
Správa funkcií pomocou BigQuery – uchovávajte údaje o funkciách v BigQuery a zobrazujte funkcie online prostredníctvom Vertex AI Feature Store bez duplikovania offline obchodu [4].
-
Notebooky Workbench – spravované prostredia Jupyter prepojené so službami Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage atď.) [1].
-
Zodpovedné možnosti umelej inteligencie – bezpečnostné nástroje plus s nulovým uchovávaním údajov (pri vhodnej konfigurácii) pre generatívne pracovné zaťaženia [5].
Hlavné kúsky, ktorých sa skutočne dotknete 🧩
1) Vertex AI Studio – kde výzvy rastú 🌱
Prehrávajte, vyhodnocujte a ladite základné modely v používateľskom rozhraní. Skvelé pre rýchle iterácie, opakovane použiteľné výzvy a odovzdávanie do produkcie, keď niečo „klikne“ [1].
2) Model Garden - váš katalóg modelov 🍃
Centralizovaná knižnica modelov od spoločnosti Google a partnerov. Prehliadajte, prispôsobujte a nasadzujte niekoľkými kliknutiami – skutočný východiskový bod namiesto hľadania pokladu [1].
3) Agent Builder – pre spoľahlivé automatizácie 🤝
Ako sa agenti vyvíjajú z demografických verzií do reálnej práce, potrebujete nástroje, základy a orchestráciu. Agent Builder poskytuje scaffolding (relácie, pamäťová banka, vstavané nástroje, hodnotenia), aby sa multiagentové skúsenosti nezrútili v dôsledku chaosu v reálnom svete [2].
4) Potrubia - pretože sa aj tak budeš opakovať 🔁
Automatizujte pracovné postupy strojového učenia a generovania umelej inteligencie pomocou bezserverového orchestrátora. Podporuje sledovanie artefaktov a reprodukovateľné spustenia – predstavte si to ako CI pre vaše modely [1].
5) Workbench – spravované notebooky bez zbytočného zbytočného holenia 📓
Vytvorte si bezpečné prostredia JupyterLab s jednoduchým prístupom k BigQuery, cloudovému úložisku a ďalším službám. Užitočné na prieskum, vývoj funkcií a kontrolované experimenty [1].
6) Register modelov – verziovanie, ktoré sa udrží 🗃️
Sledujte modely, verzie, pôvod a nasadzujte priamo do koncových bodov. Register značne uľahčuje odovzdávanie úloh inžinierom [1].
7) Vektorové vyhľadávanie - RAG, ktorý sa nezasekáva 🧭
Škálujte sémantické vyhľadávanie pomocou infraštruktúry produkčných vektorov od spoločnosti Google – užitočné pre chat, sémantické vyhľadávanie a odporúčania, kde je latencia viditeľná pre používateľa [3].
8) Feature Store – ponechajte BigQuery ako zdroj pravdy 🗂️
Spravujte a obsluhujte funkcie online z dát, ktoré sa nachádzajú v BigQuery. Menej kopírovania, menej synchronizačných úloh, vyššia presnosť [4].
9) Monitorovanie modelu – dôveruj, ale overuj 📈
Naplánujte si kontroly posunov, nastavte si upozornenia a sledujte kvalitu produkcie. Pri každej drobnej zmene premávky budete toto potrebovať [1].
Ako to zapadá do vášho dátového zásobníka 🧵
-
BigQuery – trénovanie s údajmi na mieste, odosielanie dávkových predpovedí späť do tabuliek a prepojenie predpovedí s analytikou alebo aktiváciou v nadväznosti na proces [1][4].
-
Cloudové úložisko – ukladajte súbory údajov, artefakty a výstupy modelov bez nutnosti opätovného vymýšľania vrstvy blobov [1].
-
Tok údajov a jeho priatelia – spúšťajte spravované spracovanie údajov v rámci kanálov na predspracovanie, obohatenie alebo streamovanie inferencie [1].
-
Koncové body alebo dávkové úlohy – nasadenie koncových bodov v reálnom čase pre aplikácie a agentov alebo spúšťanie dávkových úloh na hodnotenie celých tabuliek – pravdepodobne budete používať obe možnosti [1].
Bežné prípady použitia, ktoré skutočne pristanú 🎯
-
Chat, kopiloti a agenti – s prepojením na vaše dáta, používanie nástrojov a viackrokové postupy. Agent Builder je navrhnutý pre spoľahlivosť, nielen pre novosť [2].
-
RAG a sémantické vyhľadávanie – kombinujte vektorové vyhľadávanie s Gemini a zodpovedajte otázky pomocou vášho vlastného obsahu. Rýchlosť je dôležitejšia, než si myslíme [3].
-
Prediktívne strojové učenie – trénovanie tabuľkových alebo obrazových modelov, nasadenie do koncového bodu, monitorovanie posunu, pretrénovanie s pipeline pri prekročení prahových hodnôt. Klasické, ale kritické [1].
-
Aktivácia analytických nástrojov – zapisovanie predpovedí do BigQuery, vytváranie publika a podávanie správ o kampaniach alebo produktových rozhodnutiach. Pekný cyklus, keď sa marketing stretáva s dátovou vedou [1][4].
Porovnávacia tabuľka - Vertex AI vs. populárne alternatívy 📊
Rýchly prehľad. Mierne nesúhlasný. Majte na pamäti, že presné možnosti a ceny sa líšia v závislosti od služby a regiónu.
| Platforma | Najlepšie publikum | Prečo to funguje |
|---|---|---|
| Vertex AI | Tímy v Google Cloude, kombinácia generickej umelej inteligencie a strojového učenia | Zjednotené štúdio, pipeline, register, vyhľadávanie vektorov a silné prepojenia s BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizácie zamerané na AWS, ktoré potrebujú rozsiahle nástroje strojového učenia (ML) | Vyspelá služba strojového učenia s kompletným životným cyklom a širokými možnosťami školenia a nasadenia. |
| Azure ML | Podnikové IT v súlade s Microsoftom | Integrovaný životný cyklus strojového učenia, používateľské rozhranie pre návrhárov a riadenie v Azure. |
| Databricks ML | Tímy Lakehouse, toky plné notebookov | Silné dátovo natívne pracovné postupy a produkčné možnosti strojového učenia. |
Áno, formulácia je nepravidelná – skutočné stoly niekedy áno.
Náklady v zrozumiteľnej angličtine 💸
Platíte väčšinou za tri veci:
-
Modelovanie využitia generatívnych volaní s cenou podľa pracovnej záťaže a triedy využitia.
-
Výpočty pre úlohy školenia a ladenia na mieru.
-
Poskytovanie online koncových bodov alebo dávkových úloh.
Presné čísla a najnovšie zmeny nájdete na oficiálnych cenníkoch Vertex AI a jeho generatívnych ponúk. Tip, za ktorý si neskôr poďakujete: pred odoslaním čohokoľvek náročného si preštudujte možnosti poskytovania a kvóty pre koncové body Studio oproti produkčným [1][5].
Bezpečnosť, riadenie a zodpovedná umelá inteligencia 🛡️
Vertex AI poskytuje poradenstvo a bezpečnostné nástroje pre zodpovednú AI a konfiguračné postupy na dosiahnutie nulového uchovávania údajov pre určité generatívne pracovné zaťaženia (napríklad vypnutím ukladania údajov do vyrovnávacej pamäte a odhlásením sa z konkrétnych protokolov, kde je to relevantné) [5]. Spojte to s prístupom založeným na rolách, súkromnými sieťami a protokolmi auditu pre zostavy spĺňajúce požiadavky na dodržiavanie predpisov [1].
Kedy je Vertex AI dokonalá a kedy je prehnaná 🧠
-
Ideálne , ak chcete jedno prostredie pre generovanie umelej inteligencie a strojového učenia (ML), úzku integráciu s BigQuery a produkčnú cestu, ktorá zahŕňa kanály, register a monitorovanie. Ak váš tím pracuje v oblasti dátovej vedy a aplikačného inžinierstva, zdieľané prostredie vám pomôže.
-
Je to prehnané , ak potrebujete iba ľahké volanie modelu alebo jednoúčelový prototyp, ktorý nebude vyžadovať riadenie, preškolenie ani monitorovanie. V takýchto prípadoch by zatiaľ mohlo stačiť jednoduchšie rozhranie API.
Buďme úprimní: väčšina prototypov buď zomrie, alebo im narastú tesáky. Vertex AI sa zaoberá druhým prípadom.
Rýchly štart – 10-minútový chuťový test ⏱️
-
Otvorte Vertex AI Studio na vytvorenie prototypu s modelom a uložte si niekoľko výziev, ktoré sa vám páčia. Vylepšite si ich skutočným textom a obrázkami [1].
-
Zapojte svoju najlepšiu výzvu do minimalistickej aplikácie alebo zápisníka z Workbenchu . Pekné a úhľadné [1].
-
Zaregistrujte si podporný model aplikácie alebo vyladený assets v registri modelov , aby ste nemuseli miešať nepomenované artefakty [1].
-
Vytvorte kanál , ktorý načíta dáta, vyhodnotí výstupy a nasadí novú verziu za aliasom. Opakovateľnosť poráža hrdinstvo [1].
-
Pridajte monitorovanie na zachytenie driftu a nastavte základné upozornenia. Vaše budúce ja vám za to kúpi kávu [1].
Voliteľné, ale šikovné: ak je váš prípad použitia zameraný na vyhľadávanie alebo konverzáciu, pridajte Vektorové vyhľadávanie a uzemnenie od prvého dňa. To je rozdiel medzi pekným a prekvapivo užitočným [3].
Čo je Google Vertex AI? - skrátená verzia 🧾
Čo je Google Vertex AI? Je to komplexná platforma od spoločnosti Google Cloud na návrh, nasadenie a správu systémov umelej inteligencie – od výzvy až po produkciu – so vstavanými nástrojmi pre agentov, kanály, vyhľadávanie vektorov, poznámkové bloky, registre a monitorovanie. Je navrhnutá tak, aby pomohla tímom dosiahnuť úspech [1].
Alternatívy v skratke – výber správneho jazdného pruhu 🛣️
Ak už máte hlboké skúsenosti s AWS, SageMaker sa vám bude zdať ako natívny. Obchody Azure často uprednostňujú Azure ML . Ak váš tím žije v notebookoch a chatkách pri jazere, Databricks ML je vynikajúci. Nič z toho nie je nesprávne – zvyčajne rozhoduje vaša závažnosť dát a požiadavky na riadenie.
Často kladené otázky - rýchla paľba 🧨
-
Je Vertex AI len pre generatívnu AI? No-Vertex AI pokrýva aj klasické ML tréningy a obsluhu s funkciami MLOps pre dátových vedcov a ML inžinierov [1].
-
Môžem si ponechať BigQuery ako svoj hlavný úložný priestor? Áno – použite Feature Store na uchovávanie údajov o funkciách v BigQuery a ich poskytovanie online bez duplikovania offline úložiska [4].
-
Pomáha Vertex AI s RAG? Áno – Vector Search je preň vytvorený a integruje sa so zvyškom stacku [3].
-
Ako mám kontrolovať náklady? Začnite v malom, zmerajte a skontrolujte kvóty/prideľovanie a ceny podľa triedy pracovných záťaží pred škálovaním [1][5].
Referencie
[1] Google Cloud – Úvod do Vertex AI (Prehľad zjednotenej platformy) – čítajte viac
[2] Google Cloud – prehľad nástroja Vertex AI Agent Builder – čítajte viac
[3] Google Cloud – Použitie vektorového vyhľadávania Vertex AI s Vertex AI RAG Engine – čítajte viac
[4] Google Cloud – Úvod do správy funkcií vo Vertex AI – čítajte viac
[5] Google Cloud – Uchovávanie údajov zákazníkov a nulové uchovávanie údajov vo Vertex AI – čítajte viac