Yapay zeka araçlarını incelediyseniz ve gerçek uçtan uca sihrin nerede gerçekleştiğini merak ettiyseniz - anında müdahaleden izlemeli üretime kadar - bu, sürekli duyduğunuz bir şey. Google'ın Vertex AI'sı, model oyun alanlarını, MLOps'u, veri bağlantılarını ve vektör aramasını tek bir kurumsal düzeyde bir platformda bir araya getiriyor. Önce küçük adımlarla başlayın, sonra ölçeklendirin. Her ikisini de aynı çatı altında toplamak şaşırtıcı derecede nadirdir.
Aşağıda, sade bir tur var. Basit bir soruya cevap vereceğiz: Google Vertex AI nedir? Ayrıca, yığınınıza nasıl uyduğunu, önce neyi denemeniz gerektiğini, maliyetlerin nasıl davrandığını ve alternatiflerin ne zaman daha mantıklı olduğunu göstereceğiz. Emniyet kemerlerinizi bağlayın. Burada çok şey var, ancak yol göründüğünden daha basit. 🙂
Bu yazıdan sonra okumak isteyebileceğiniz yazılar:
🔗 Yapay zeka eğitmeni nedir?
Yapay zeka eğitmenlerinin insan geri bildirimi ve etiketleme yoluyla modelleri nasıl iyileştirdiğini açıklıyor.
🔗 Yapay zeka arbitrajı nedir: Moda kavramının ardındaki gerçek
Yapay zeka arbitrajını, iş modelini ve piyasa etkilerini açıklıyor.
🔗 Sembolik yapay zeka nedir: Bilmeniz gereken her şey
Sembolik yapay zekanın mantığa dayalı akıl yürütmesini ve makine öğrenmesinden farkını ele alıyor.
🔗 Yapay zeka için hangi programlama dili kullanılıyor?
Yapay zeka geliştirme ve araştırmaları için Python, R ve diğer dilleri karşılaştırır.
🔗 Hizmet olarak yapay zeka nedir?
AIaaS platformlarını, avantajlarını ve işletmelerin bulut tabanlı AI araçlarından nasıl yararlandığını açıklıyor.
Google Vertex AI nedir? 🚀
Google Vertex AI, hem klasik makine öğrenimi hem de modern üretken yapay zekayı kapsayan yapay zeka sistemlerini oluşturmak, test etmek, dağıtmak ve yönetmek için Google Cloud üzerinde tamamen yönetilen, birleşik bir platformdur. Bir model stüdyosu, aracı araçları, işlem hatları, not defterleri, kayıt defterleri, izleme, vektör arama ve Google Cloud veri hizmetleriyle sıkı entegrasyonları bir araya getirir [1].
Basitçe söylemek gerekirse: Temel modellerle prototip oluşturduğunuz, bunları ayarladığınız, güvenli uç noktalara dağıttığınız, boru hatlarıyla otomasyon sağladığınız ve her şeyin izlenip yönetildiği yerdir. En önemlisi, tüm bunları tek bir yerde yapar; bu da ilk günden göründüğünden daha önemlidir [1].
Hızlı gerçek dünya modeli: Ekipler genellikle Stüdyo'da komut istemleri çizer, G/Ç'yi gerçek verilerle karşılaştırmak için basit bir not defteri oluşturur ve ardından bu varlıkları kayıtlı bir modele, bir uç noktaya ve basit bir işlem hattına dönüştürür. İkinci hafta genellikle izleme ve uyarılarla geçer. Önemli olan kahramanlık değil, tekrarlanabilirliktir.
Google Vertex AI'yı harika yapan nedir? ✅
-
Yaşam döngüsü için tek bir çatı - bir stüdyoda prototip oluşturun, sürümleri kaydedin, toplu veya gerçek zamanlı olarak dağıtın, ardından sapmaları ve sorunları izleyin. Daha az yapıştırıcı kod. Daha az sekme. Daha fazla uyku [1].
-
Model Bahçesi + Gemini modelleri - metin ve çok modlu çalışmalar için en son Gemini ailesi de dahil olmak üzere Google ve ortaklarından modelleri keşfedin, özelleştirin ve dağıtın [1].
-
Aracı Oluşturucu - araçları ve verileri değerlendirme desteği ve yönetilen bir çalışma zamanı ile düzenleyebilen görev odaklı, çok adımlı aracılar oluşturun [2].
-
Güvenilirlik için boru hatları - tekrarlanabilir eğitim, değerlendirme, ayarlama ve dağıtım için sunucusuz orkestrasyon. Üçüncü yeniden eğitim geldiğinde kendinize teşekkür edeceksiniz [1].
-
Ölçekte Vektör Arama - Google'ın üretim düzeyindeki altyapısı üzerine inşa edilmiş, RAG, öneriler ve anlamsal arama için yüksek ölçekli, düşük gecikmeli vektör alma [3].
-
BigQuery ile özellik yönetimi - özellik verilerinizi BigQuery'de koruyun ve çevrimdışı bir depolama alanını kopyalamadan Vertex AI Özellik Deposu aracılığıyla özellikleri çevrimiçi olarak sunun [4].
-
Workbench not defterleri - Google Cloud hizmetlerine (BigQuery, Cloud Storage, vb.) bağlı yönetilen Jupyter ortamları [1].
-
Sorumlu AI seçenekleri - üretken iş yükleri için güvenlik araçları artı sıfır veri tutma kontrolleri (uygun şekilde yapılandırıldığında) [5].
Gerçekten dokunacağınız temel parçalar 🧩
1) Vertex AI Studio - komutların büyüdüğü yer 🌱
Bir kullanıcı arayüzündeki temel modelleri oynatın, değerlendirin ve ayarlayın. Hızlı yinelemeler, yeniden kullanılabilir komutlar ve bir şey "tık"ladığında üretime geçiş için idealdir [1].
2) Model Bahçe - model kataloğunuz 🍃
Google ve iş ortağı modellerinin merkezi bir kütüphanesi. Birkaç tıklamayla göz atın, özelleştirin ve dağıtın; bir hazine avı yerine gerçek bir başlangıç noktası [1].
3) Agent Builder - güvenilir otomasyonlar için 🤝
Temsilciler demolardan gerçek işe doğru evrilirken araçlara, temellendirmeye ve orkestrasyona ihtiyaç duyarsınız. Temsilci Oluşturucu, çoklu temsilci deneyimlerinin gerçek dünyanın karmaşası altında çökmemesi için iskele (Oturumlar, Bellek Bankası, yerleşik araçlar, değerlendirmeler) sağlar [2].
4) Boru hatları - çünkü zaten kendinizi tekrarlayacaksınız 🔁
Sunucusuz bir düzenleyiciyle ML ve gen-AI iş akışlarını otomatikleştirin. Eser takibini ve yeniden üretilebilir çalıştırmaları destekler; bunu modelleriniz için bir CI olarak düşünün [1].
5) Workbench - zahmetsizce yönetilen not defterleri 📓
BigQuery, Cloud Storage ve daha fazlasına kolay erişim sağlayan güvenli JupyterLab ortamları oluşturun. Keşif, özellik mühendisliği ve kontrollü deneyler için kullanışlıdır [1].
6) Model Kayıt Defteri - kalıcı sürüm yönetimi 🗃️
Modelleri, sürümleri ve soyağacını takip edin ve doğrudan uç noktalara dağıtın. Kayıt defteri, mühendisliğe geçişleri çok daha az zahmetli hale getirir [1].
7) Vektör Arama - Takılmayan RAG 🧭
Google'ın üretim vektörü altyapısıyla ölçeklenebilir anlamsal alma; sohbet, anlamsal arama ve gecikmenin kullanıcı tarafından görülebildiği öneriler için kullanışlıdır [3].
8) Özellik Mağazası - BigQuery'yi gerçeğin kaynağı olarak tutun 🗂️
BigQuery'de bulunan verilerden özellikleri çevrimiçi olarak yönetin ve sunun. Daha az kopyalama, daha az senkronizasyon işi, daha fazla doğruluk [4].
9) Model İzleme - güvenin, ancak doğrulayın 📈
Kayma kontrollerini planlayın, uyarılar ayarlayın ve üretim kalitesini takip edin. Trafik değiştiğinde bunu isteyeceksiniz [1].
Veri yığınınıza nasıl uyuyor 🧵
-
BigQuery - oradaki verilerle eğitim yapın, toplu tahminleri tablolara geri gönderin ve tahminleri analitiğe veya aktivasyona iletin [1][4].
-
Bulut Depolama - blob katmanını yeniden icat etmeden veri kümelerini, eserleri ve model çıktılarını depolayın [1].
-
Veri akışı ve arkadaşları - ön işleme, zenginleştirme veya akış çıkarımı için veri hatlarının içinde yönetilen veri işlemeyi çalıştırın [1].
-
Uç Noktalar veya Toplu İşlem - Uygulamalar ve aracılar için gerçek zamanlı uç noktaları dağıtın veya tüm tabloları puanlamak için toplu işler çalıştırın; muhtemelen her ikisini de kullanacaksınız [1].
Gerçekten işe yarayan yaygın kullanım durumları 🎯
-
Sohbet, yardımcı pilotlar ve aracılar - verilerinize, araç kullanımınıza ve çok adımlı akışlarınıza temel oluşturur. Aracı Oluşturucu, yalnızca yenilik için değil, güvenilirlik için de tasarlanmıştır [2].
-
RAG ve anlamsal arama - Soruları, özel içeriğinizi kullanarak yanıtlamak için Vector Search'ü Gemini ile birleştirin. Hız, iddia ettiğimizden daha önemli [3].
-
Tahmine Dayalı Makine Öğrenmesi - tablo veya görüntü modelleri eğitin, bir uç noktaya dağıtın, kaymayı izleyin, eşikler aşıldığında boru hatlarıyla yeniden eğitin. Klasik, ancak kritik [1].
-
Analitik aktivasyonu - BigQuery'ye tahminler yazın, hedef kitleler oluşturun ve kampanyaları veya ürün kararlarını iletin. Pazarlamanın veri bilimiyle buluştuğu güzel bir döngü [1][4].
Karşılaştırma tablosu - Vertex AI ve popüler alternatifler 📊
Hızlı bir bakış. Hafif bir görüş. Kesin özelliklerin ve fiyatların hizmete ve bölgeye göre değiştiğini unutmayın.
| Platform | En iyi izleyici kitlesi | Neden işe yarıyor? |
|---|---|---|
| Vertex AI | Google Cloud'daki ekipler, gen-AI + ML karışımı | Birleşik stüdyo, boru hatları, kayıt defteri, vektör araması ve güçlü BigQuery bağları [1]. |
| AWS SageMaker | Derin ML araçlarına ihtiyaç duyan AWS odaklı kuruluşlar | Geniş eğitim ve dağıtım seçeneklerine sahip, olgun, tam yaşam döngüsü ML hizmeti. |
| Azure ML | Microsoft uyumlu kurumsal BT | Azure'da entegre ML yaşam döngüsü, tasarımcı kullanıcı arayüzü ve yönetim. |
| Databricks ML | Lakehouse ekipleri, not defteri ağırlıklı akışlar | Güçlü veri tabanlı iş akışları ve üretim ML yetenekleri. |
Evet, ifadeler düzensizdir; gerçek tablolar bazen öyledir.
Basit İngilizceyle maliyetler 💸
Çoğunlukla üç şeye ödeme yaparsınız:
-
model kullanımı - iş yükü ve kullanım sınıfına göre fiyatlandırılır.
-
Özel eğitim ve ayarlama işleri için hesaplama yapın
-
Çevrimiçi uç noktalara veya toplu işlere hizmet eder
Kesin rakamlar ve en son değişiklikler için Vertex AI ve üretken tekliflerinin resmi fiyatlandırma sayfalarını kontrol edin. Daha sonra kendinize teşekkür edeceğiniz bir ipucu: Ağır bir şey sunmadan önce Studio ve üretim uç noktaları için provizyon seçeneklerini ve kotalarını inceleyin [1][5].
Güvenlik, yönetişim ve sorumlu yapay zeka 🛡️
sıfır veri saklamayı başarmak üzere sorumlu yapay zeka rehberliği ve güvenlik araçlarının yanı sıra yapılandırma yolları da sağlar (örneğin, veri önbelleğini devre dışı bırakarak ve uygun durumlarda belirli günlükleri devre dışı bırakarak) [5]. Uyumluluğa uygun yapılar için bunları rol tabanlı erişim, özel ağ ve denetim günlükleriyle eşleştirin [1].
Vertex AI mükemmel olduğunda ve aşırıya kaçtığında 🧠
-
Yapay zeka ve makine öğrenimi için tek bir ortam, sıkı BigQuery entegrasyonu ve işlem hatları, kayıt defteri ve izlemeyi içeren bir üretim yolu istiyorsanız mükemmeldir
-
Yalnızca hafif bir model çağrısına veya yönetişim, yeniden eğitim veya izleme gerektirmeyen tek amaçlı bir prototipe ihtiyacınız varsa, aşırıya kaçmayın
Dürüst olalım: prototiplerin çoğu ya ölür ya da dişleri çıkar. Vertex AI ikinci durumu ele alıyor.
Hızlı başlangıç - 10 dakikalık tat testi ⏱️
-
Vertex AI Studio'yu açın . Gerçek metin ve görsellerinizle heyecan yaratın [1].
-
En iyi komutunuzu Workbench'ten . Güzel ve derli toplu [1].
-
Uygulamanın destekleyici modelini veya ayarlanmış varlığını Model Kaydına , böylece isimsiz eserleri etrafa atmazsınız [1].
-
Verileri yükleyen, çıktıları değerlendiren ve bir takma adın arkasına yeni bir sürüm dağıtan Boru Hattı oluşturun
-
İzleme özelliğini ekleyin . Gelecekteki benliğiniz bunun karşılığında size kahve ısmarlayacaktır [1].
İsteğe bağlı ama akıllıca: Kullanım senaryonuz arama odaklı veya sohbet odaklıysa, Vektör Arama ve temellendirme ekleyin. Bu, güzel ile şaşırtıcı derecede kullanışlı arasındaki farktır [3].
Google Vertex AI nedir? - kısa versiyon 🧾
Google Vertex AI nedir? Google Cloud'un, aracılar, işlem hatları, vektör arama, not defterleri, kayıt defterleri ve izleme için yerleşik araçlarla yapay zeka sistemlerini anında üretime kadar tasarlamak, dağıtmak ve yönetmek için sunduğu hepsi bir arada platformudur. Ekiplerin ilerlemesine yardımcı olacak şekilde fikir sahibidir [1].
Alternatiflere genel bakış - doğru şeridi seçmek 🛣️
Zaten AWS'ye derinlemesine hakimseniz, SageMaker size doğal gelecektir. Azure mağazaları genellikle Azure ML'i . Ekibiniz dizüstü bilgisayarlarda ve göl evlerinde yaşıyorsa, Databricks ML mükemmeldir. Bunların hiçbiri yanlış değil; genellikle veri ağırlığınız ve yönetişim gereksinimleriniz karar verir.
SSS - hızlı ateş 🧨
-
Vertex AI yalnızca üretken AI için mi? No-Vertex AI ayrıca veri bilimcileri ve ML mühendisleri için klasik ML eğitimini ve MLOps özellikleriyle hizmet vermeyi de kapsar [1].
-
BigQuery'yi ana depom olarak tutabilir miyim? Evet, BigQuery'de özellik verilerini korumak ve çevrimdışı bir depoyu kopyalamadan çevrimiçi olarak sunmak için Özellik Deposunu kullanın [4].
-
Vertex AI, RAG'a yardımcı oluyor mu? Evet-Vector Search bunun için oluşturulmuştur ve yığının geri kalanıyla entegre olur [3].
-
Maliyetleri nasıl kontrol edebilirim? Ölçeklendirmeden önce küçük başlayın, ölçün ve kotaları/tedarikleri ve iş yükü sınıfı fiyatlandırmasını inceleyin [1][5].
Referanslar
[1] Google Cloud - Vertex AI'ya Giriş (Birleşik platform genel bakışı) - daha fazlasını okuyun
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder genel bakışı - daha fazlasını okuyun
[3] Google Cloud - Vertex AI RAG Engine ile Vertex AI Vektör Aramasını kullanın - daha fazlasını okuyun
[4] Google Cloud - Vertex AI'da özellik yönetimine giriş - daha fazlasını okuyun
[5] Google Cloud - Vertex AI'da müşteri verisi saklama ve sıfır veri saklama - daha fazlasını okuyun