اگر به ابزارهای هوش مصنوعی نگاهی انداختهاید و از خود پرسیدهاید که جادوی واقعی سرتاسری کجا اتفاق میافتد - از تنظیمات سریع گرفته تا تولید با نظارت - این همان چیزی است که مدام در موردش میشنوید. هوش مصنوعی Vertex گوگل، زمینهای بازی مدل، MLOps، اتصالات داده و جستجوی برداری را در یک مکان واحد و در سطح سازمانی گردآوری کرده است. با سرعت شروع کنید، سپس مقیاسبندی کنید. به طرز شگفتآوری نادر است که هر دو را زیر یک سقف داشته باشید.
در ادامه، این تور آموزشی ساده را مشاهده میکنید. ما به این سوال ساده پاسخ خواهیم داد - هوش مصنوعی گوگل ورتکس چیست؟ - و همچنین نشان میدهیم که چگونه با مجموعه شما مطابقت دارد، ابتدا چه چیزی را امتحان کنید، هزینهها چگونه تغییر میکنند و چه زمانی گزینههای جایگزین منطقیتر هستند. کمربند ایمنی خود را ببندید. چیزهای زیادی در اینجا وجود دارد، اما مسیر سادهتر از آن چیزی است که به نظر میرسد. 🙂
مقالاتی که شاید بعد از این مطلب دوست داشته باشید بخوانید:
🔗 مربی هوش مصنوعی چیست؟
توضیح میدهد که چگونه مربیان هوش مصنوعی مدلها را از طریق بازخورد و برچسبگذاری انسانی اصلاح میکنند.
🔗 آربیتراژ هوش مصنوعی چیست: حقیقت پشت این اصطلاح رایج
آربیتراژ هوش مصنوعی، مدل کسبوکار آن و پیامدهای بازار را بررسی میکند.
🔗 هوش مصنوعی نمادین چیست: هر آنچه که باید بدانید
استدلال مبتنی بر منطق در هوش مصنوعی نمادین و تفاوت آن با یادگیری ماشین را پوشش میدهد.
🔗 چه زبان برنامه نویسی برای هوش مصنوعی استفاده می شود؟
پایتون، R و سایر زبانها را برای توسعه و تحقیق هوش مصنوعی مقایسه میکند.
🔗 هوش مصنوعی به عنوان یک سرویس چیست؟
پلتفرمهای AIaaS، مزایا و نحوهی بهرهبرداری کسبوکارها از ابزارهای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر را توضیح میدهد.
هوش مصنوعی گوگل ورتکس چیست؟ 🚀
هوش مصنوعی گوگل ورتکس (Google Vertex AI) یک پلتفرم کاملاً مدیریتشده و یکپارچه در گوگل کلود (Google Cloud) برای ساخت، آزمایش، استقرار و مدیریت سیستمهای هوش مصنوعی است که هم یادگیری ماشین کلاسیک و هم هوش مصنوعی مولد مدرن را پوشش میدهد. این پلتفرم ترکیبی از یک استودیوی مدل، ابزار عامل، خطوط لوله، نوتبوکها، رجیستریها، نظارت، جستجوی برداری و ادغامهای تنگاتنگ با سرویسهای داده گوگل کلود است [1].
به عبارت ساده: جایی است که شما با مدلهای پایه، نمونه اولیه میسازید، آنها را تنظیم میکنید، برای ایمنسازی نقاط پایانی مستقر میکنید، با خطوط لوله خودکارسازی میکنید و همه چیز را تحت نظارت و مدیریت نگه میدارید. نکته مهم این است که این کار را در یک مکان انجام میدهد - که اهمیت آن بیش از آن چیزی است که در روز اول به نظر میرسد [1].
الگوی سریع دنیای واقعی: تیمها اغلب طرحهای اولیه را در استودیو ترسیم میکنند، یک دفترچه یادداشت کوچک برای آزمایش ورودی/خروجی در برابر دادههای واقعی ایجاد میکنند، سپس آن داراییها را به یک مدل ثبتشده، یک نقطه پایانی و یک خط لوله ساده تبدیل میکنند. هفته دوم معمولاً نظارت و هشدار است. نکته قهرمانبازی نیست - تکرارپذیری است.
چه چیزی هوش مصنوعی گوگل ورتکس را فوقالعاده میکند ✅
-
یک سقف برای چرخه عمر - نمونه اولیه در استودیو، ثبت نسخهها، استقرار برای دستهای یا بلادرنگ، سپس نظارت بر رانش و مشکلات. کد چسبنده کمتر. تبهای کمتر. خواب بیشتر [1].
-
مدلهای Model Garden + Gemini - کشف، سفارشیسازی و استقرار مدلهای گوگل و شرکا، از جمله جدیدترین خانواده Gemini، برای کار متنی و چندوجهی [1].
-
سازنده عامل - عاملهای چند مرحلهای و متمرکز بر وظیفه بسازید که میتوانند ابزارها و دادهها را با پشتیبانی ارزیابی و زمان اجرای مدیریتشده هماهنگ کنند [2].
-
خطوط لوله برای قابلیت اطمینان - هماهنگی بدون سرور برای آموزش، ارزیابی، تنظیم و استقرار تکرارپذیر. وقتی سومین آموزش مجدد انجام شود، از خودتان تشکر خواهید کرد [1].
-
جستجوی برداری در مقیاس بزرگ - بازیابی برداری در مقیاس بالا و با تأخیر کم برای RAG، توصیهها و جستجوی معنایی، ساخته شده بر روی زیرساخت سطح تولید گوگل [3].
-
مدیریت ویژگیها با BigQuery - دادههای ویژگی خود را در BigQuery نگهداری کنید و ویژگیها را به صورت آنلاین از طریق فروشگاه ویژگی Vertex AI بدون کپی کردن یک فروشگاه آفلاین ارائه دهید [4].
-
نوتبوکهای Workbench - محیطهای مدیریتشدهی Jupyter که به سرویسهای ابری گوگل (BigQuery، Cloud Storage و غیره) متصل هستند [1].
-
گزینههای هوش مصنوعی مسئولانه - ابزارهای ایمنی به علاوه بدون نیاز به نگهداری داده (در صورت پیکربندی مناسب) برای بارهای کاری مولد [5].
قطعات اصلی که واقعاً لمس خواهید کرد 🧩
۱) استودیوی هوش مصنوعی ورتکس - جایی که ایدهها رشد میکنند 🌱
مدلهای پایه را در یک رابط کاربری اجرا، ارزیابی و تنظیم کنید. برای تکرارهای سریع، دستورالعملهای قابل استفاده مجدد و انتقال به مرحله تولید پس از "کلیک" [1] عالی است.
۲) باغ مدل - کاتالوگ مدل شما 🍃
یک کتابخانه متمرکز از مدلهای گوگل و شرکا. مرور، سفارشیسازی و استقرار تنها با چند کلیک - یک نقطه شروع واقعی به جای جستجوی بیهدف [1].
۳) سازنده عامل - برای اتوماسیونهای قابل اعتماد 🤝
همچنان که عاملها از حالت نمایشی به حالت واقعی تکامل مییابند، به ابزار، زمینهسازی و هماهنگی نیاز دارید. سازنده عامل، چارچوبی (جلسات، بانک حافظه، ابزارهای داخلی، ارزیابیها) را فراهم میکند تا تجربیات چندعاملی تحت تأثیر آشفتگی دنیای واقعی از بین نروند [2].
۴) خطوط تولید - چون در هر صورت حرفتان را تکرار خواهید کرد 🔁
گردشهای کاری یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نسل بعدی را با یک هماهنگکننده بدون سرور خودکار کنید. از ردیابی مصنوعات و اجراهای قابل تکرار پشتیبانی میکند - آن را به عنوان CI برای مدلهای خود در نظر بگیرید [1].
۵) میز کار - دفترچههای مدیریتشده بدون نیاز به تراشیدن توسط گاومیش 📓
محیطهای امن JupyterLab را با دسترسی آسان به BigQuery، فضای ذخیرهسازی ابری و موارد دیگر راهاندازی کنید. برای کاوش، مهندسی ویژگیها و آزمایشهای کنترلشده مفید است [1].
۶) رجیستری مدل - نسخهبندی که پابرجاست 🗃️
مدلها، نسخهها، دودمان و استقرار مستقیم را در نقاط پایانی ردیابی کنید. رجیستری، انتقال به مهندسی را بسیار آسانتر میکند [1].
۷) جستجوی برداری - RAG که لکنت زبان ندارد 🧭
بازیابی معنایی را با زیرساخت بردار تولید گوگل مقیاسپذیر کنید - برای چت، جستجوی معنایی و توصیههایی که در آنها تأخیر توسط کاربر قابل مشاهده است، مفید است [3].
۸) فروشگاه ویژگیها - BigQuery را به عنوان منبع حقیقت نگه دارید 🗂️
مدیریت و ارائه ویژگیها به صورت آنلاین از دادههایی که در BigQuery وجود دارند. کپی کمتر، کارهای همگامسازی کمتر، دقت بیشتر [4].
۹) نظارت بر مدل - اعتماد کنید، اما تأیید کنید 📈
بررسیهای انحرافی را برنامهریزی کنید، هشدارها را تنظیم کنید و کیفیت تولید را زیر نظر داشته باشید. با تغییرات لحظهای ترافیک، به این [1] نیاز خواهید داشت.
چگونه در مجموعه دادههای شما جای میگیرد 🧵
-
BigQuery - با دادهها در آنجا آموزش دهید، پیشبینیهای دستهای را به جداول برگردانید، و پیشبینیها را به تجزیه و تحلیل یا فعالسازی در پاییندست منتقل کنید [1][4].
-
ذخیرهسازی ابری - مجموعه دادهها، مصنوعات و خروجیهای مدل را بدون نیاز به ایجاد مجدد یک لایه حبابی ذخیره کنید [1].
-
جریان داده و دوستان - پردازش دادههای مدیریتشده را درون خطوط لوله برای پیشپردازش، غنیسازی یا استنتاج جریانی اجرا کنید [1].
-
نقاط پایانی یا دستهای - نقاط پایانی بلادرنگ را برای برنامهها و عاملها مستقر کنید، یا کارهای دستهای را برای امتیازدهی به کل جداول اجرا کنید - احتمالاً از هر دو استفاده خواهید کرد [1].
موارد استفاده رایج که واقعاً به کار میآیند 🎯
-
چت، کمکخلبانها و عاملها - با تکیه بر دادههای شما، استفاده از ابزار و جریانهای چند مرحلهای. سازنده عامل برای قابلیت اطمینان طراحی شده است، نه فقط نوآوری [2].
-
جستجوی RAG و معنایی - جستجوی برداری را با Gemini ترکیب کنید تا با استفاده از محتوای اختصاصی خود به سؤالات پاسخ دهید. سرعت بیش از آنچه وانمود میکنیم اهمیت دارد [3].
-
یادگیری ماشین پیشبینیکننده - آموزش مدلهای جدولی یا تصویری، استقرار در یک نقطه پایانی، نظارت بر رانش، آموزش مجدد با خطوط لوله در صورت عبور از آستانهها. کلاسیک، اما حیاتی [1].
-
فعالسازی تحلیلها - نوشتن پیشبینیها در BigQuery، ایجاد مخاطب و تغذیه کمپینها یا تصمیمات مربوط به محصول. یک حلقه خوب زمانی که بازاریابی با علم داده ترکیب میشود [1][4].
جدول مقایسه - هوش مصنوعی ورتکس در مقابل جایگزینهای محبوب 📊
نگاهی گذرا. کمی هم نظر شخصی. به خاطر داشته باشید که قابلیتها و قیمت دقیق بسته به سرویس و منطقه متفاوت است.
| پلتفرم | بهترین مخاطب | چرا کار میکند؟ |
|---|---|---|
| هوش مصنوعی ورتکس | تیمهای گوگل کلود، ترکیبی از هوش مصنوعی نسل جدید و یادگیری ماشین | استودیوی یکپارچه، خطوط لوله، رجیستری، جستجوی برداری و پیوندهای قوی BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | سازمانهای AWS-first که به ابزارهای عمیق یادگیری ماشین نیاز دارند | سرویس یادگیری ماشینی بالغ و با چرخه عمر کامل با گزینههای گسترده آموزش و استقرار. |
| آژور امال | فناوری اطلاعات سازمانی همسو با مایکروسافت | چرخه عمر یکپارچه یادگیری ماشین، رابط کاربری طراح و مدیریت در Azure. |
| دیتابریکس امال | تیمهای لیکهاوس، جریانهای پر از نوتبوک | گردشهای کاری قوی مبتنی بر داده و قابلیتهای یادگیری ماشین در تولید. |
بله، عبارتبندی ناهموار است - میزهای واقعی گاهی اوقات ناهموار هستند.
هزینهها به زبان ساده 💸
شما بیشتر برای سه چیز هزینه میکنید:
-
مدلسازی میزان استفاده برای فراخوانیهای مولد - قیمتگذاری شده بر اساس حجم کار و کلاس استفاده.
-
برای آموزشهای سفارشی و کارهای تنظیم، محاسبه کنید
-
خدمت رسانی برای نقاط پایانی آنلاین یا کارهای دسته ای.
برای اطلاع از اعداد دقیق و آخرین تغییرات، صفحات قیمتگذاری رسمی Vertex AI و پیشنهادات مولد آن را بررسی کنید. نکتهای که بعداً از خودتان به خاطر آن تشکر خواهید کرد: قبل از ارسال هر چیز سنگینی، گزینههای تأمین و سهمیهها را برای نقاط پایانی Studio در مقابل Production بررسی کنید [1][5].
امنیت، حاکمیت شرکتی و هوش مصنوعی مسئولانه 🛡️
هوش مصنوعی ورتکس (Vertex AI) ابزارهای راهنمایی و ایمنی هوش مصنوعی مسئولانه، به علاوه مسیرهای پیکربندی را برای دستیابی به صفر نگهداری دادهها برای بارهای کاری تولیدی خاص (به عنوان مثال، با غیرفعال کردن ذخیرهسازی دادهها و عدم انتخاب گزارشهای خاص در صورت لزوم) ارائه میدهد [5]. آن را با دسترسی مبتنی بر نقش، شبکه خصوصی و گزارشهای حسابرسی برای ساختهای سازگار با انطباق ترکیب کنید [1].
وقتی هوش مصنوعی ورتکس بینقص است - و وقتی زیادهروی میکند 🧠
-
اگر به دنبال یک محیط برای هوش مصنوعی نسل جدید و یادگیری ماشین، یکپارچهسازی دقیق BigQuery و یک مسیر تولید شامل خطوط لوله، رجیستری و نظارت هستید، ایدهآل است
-
زیادهروی است . در این موارد، یک سطح API سادهتر ممکن است فعلاً کافی باشد.
بیایید صادق باشیم: اکثر نمونههای اولیه یا از بین میروند یا دندانهای نیششان رشد میکند. Vertex AI مورد دوم را مدیریت میکند.
شروع سریع - تست طعم ۱۰ دقیقهای ⏱️
-
Vertex AI Studio را باز کنید و چند دستورالعمل دلخواه خود را ذخیره کنید. با متن و تصاویر واقعی خود [1] شروع کنید.
-
بهترین ایدهتان را در یک برنامه یا دفترچه یادداشت مینیمال از Workbench . خوب و مختصر [1].
-
مدل پشتیبان برنامه یا دارایی تنظیمشده را در رجیستری مدل تا از مصنوعات بینام [1] بینیاز شوید.
-
یک خط لوله که دادهها را بارگذاری کند، خروجیها را ارزیابی کند و یک نسخه جدید را پشت یک نام مستعار مستقر کند. تکرارپذیری بر قهرمانبازیها غلبه میکند [1].
-
قابلیت مانیتورینگ را اضافه کنید . خودتان در آینده برای این کار برایتان قهوه میخرید [1].
اختیاری اما هوشمندانه: اگر مورد استفاده شما جستجو یا گفتگو است، جستجوی برداری و اتصال به زمین را از روز اول اضافه کنید. این تفاوت بین خوب و به طرز شگفتآوری مفید است [3].
هوش مصنوعی گوگل ورتکس چیست؟ - خلاصه 🧾
هوش مصنوعی گوگل ورتکس چیست؟ این پلتفرم همهکاره گوگل کلود برای طراحی، استقرار و مدیریت سیستمهای هوش مصنوعی - از مرحله اجرا تا تولید - با ابزارهای داخلی برای عاملها، خطوط لوله، جستجوی برداری، نوتبوکها، ثبتها و نظارت است. این پلتفرم به گونهای طراحی شده است که به تیمها در ارسال کمک میکند [1].
نگاهی اجمالی به گزینههای جایگزین - انتخاب مسیر درست 🛣️
اگر از قبل با AWS آشنایی عمیقی دارید، SageMaker حس بومی بودن را به شما میدهد. فروشگاههای Azure اغلب Azure ML را . اگر تیم شما در نوتبوکها و خانههای کوچک زندگی میکند، Databricks ML عالی است. هیچکدام از اینها اشتباه نیستند - معمولاً وزن دادهها و الزامات مدیریتی شما تصمیم میگیرند.
سوالات متداول - آتش سریع 🧨
-
آیا هوش مصنوعی ورتکس فقط برای هوش مصنوعی مولد است؟ هوش مصنوعی بدون ورتکس همچنین آموزش کلاسیک یادگیری ماشین و ارائه خدمات با ویژگیهای MLOps را برای دانشمندان داده و مهندسان یادگیری ماشین پوشش میدهد [1].
-
آیا میتوانم BigQuery را به عنوان فروشگاه اصلی خود نگه دارم؟ بله، از Feature Store برای نگهداری دادههای ویژگی در BigQuery و ارائه آنلاین آن بدون کپی کردن یک فروشگاه آفلاین استفاده کنید [4].
-
آیا هوش مصنوعی ورتکس به RAG کمک میکند؟ جستجوی برداری بله برای آن ساخته شده است و با بقیه پشته ادغام میشود [3].
-
چگونه هزینهها را کنترل کنم؟ قبل از مقیاسبندی، با مقیاس کوچک شروع کنید، سهمیهبندی/تأمین و قیمتگذاری بر اساس حجم کار را اندازهگیری و بررسی کنید [1][5].
منابع
[1] گوگل کلود - مقدمهای بر هوش مصنوعی ورتکس (مروری بر پلتفرم یکپارچه) - ادامه مطلب
[2] گوگل کلود - نمای کلی Vertex AI Agent Builder - ادامه مطلب
[3] گوگل کلود - استفاده از جستجوی برداری هوش مصنوعی ورتکس با موتور RAG هوش مصنوعی ورتکس - ادامه مطلب
[4] گوگل کلود - مقدمهای بر مدیریت ویژگیها در هوش مصنوعی ورتکس - ادامه مطلب
[5] گوگل کلود - نگهداری دادههای مشتری و نگهداری بدون داده در هوش مصنوعی ورتکس - ادامه مطلب