Yapay zeka araçlarını incelediyseniz ve uçtan uca gerçek sihrin nerede gerçekleştiğini merak ettiyseniz -hızlı denemelerden izleme ile üretime kadar- işte sürekli duyduğunuz şey bu. Google'ın Vertex AI'ı, model oyun alanlarını, MLOps'u, veri bağlantılarını ve vektör aramayı tek bir kurumsal düzeyde yerde bir araya getiriyor. Önce küçük ölçekli başlayın, sonra ölçeklendirin. İkisini de tek bir çatı altında bulmak şaşırtıcı derecede nadir.
Aşağıda, gereksiz ayrıntılardan arındırılmış bir tur yer alıyor. Basit bir soruya cevap vereceğiz: Google Vertex AI nedir? Ayrıca, bu teknolojinin teknoloji yığınınıza nasıl uyduğunu, ilk olarak neyi denemeniz gerektiğini, maliyetlerin nasıl davrandığını ve alternatiflerin ne zaman daha mantıklı olduğunu göstereceğiz. Kemerlerinizi bağlayın. Burada çok şey var, ancak yol göründüğünden daha basit. 🙂
Bu makaleden sonra okumak isteyebileceğiniz diğer makaleler:
🔗 Yapay zekâ eğitmeni nedir?
Yapay zekâ eğitmenlerinin, insan geri bildirimi ve etiketleme yoluyla modelleri nasıl geliştirdiğini açıklar.
🔗 Yapay zeka arbitrajı nedir: Bu popüler terimin ardındaki gerçek
Yapay zekâ arbitrajını, iş modelini ve piyasa üzerindeki etkilerini ayrıntılı olarak inceliyor.
🔗 Sembolik yapay zeka nedir: Bilmeniz gereken her şey
Sembolik yapay zekanın mantık tabanlı akıl yürütmesini ve makine öğreniminden nasıl farklı olduğunu ele almaktadır.
🔗 Yapay zekâ için hangi programlama dili kullanılır?
Yapay zeka geliştirme ve araştırmalarında kullanılan Python, R ve diğer dilleri karşılaştırır.
🔗 Yapay zeka hizmeti nedir?
AIaaS platformlarını, faydalarını ve işletmelerin bulut tabanlı yapay zeka araçlarından nasıl yararlandığını açıklıyor.
Google Vertex AI nedir? 🚀
Google Vertex AI, hem klasik makine öğrenimi hem de modern üretken yapay zekayı kapsayan yapay zeka sistemlerinin oluşturulması, test edilmesi, dağıtılması ve yönetilmesi için Google Cloud üzerinde tamamen yönetilen, birleşik bir platformdur. Bir model stüdyosu, ajan 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, işlem hatlarıyla otomasyon sağladığınız ve her şeyi izleyip yönettiğiniz yerdir. En önemlisi, bunu tek bir yerde yapar - ki bu ilk gün göründüğünden daha önemlidir [1].
Hızlı bir gerçek dünya örneği: Ekipler genellikle Studio'da komut istemlerini taslak olarak oluşturur, gerçek verilere karşı G/Ç'yi test etmek için minimal bir not defteri oluşturur, ardından bu varlıkları kayıtlı bir modele, bir uç noktaya ve basit bir işlem hattına dönüştürür. İkinci hafta genellikle izleme ve uyarılarla geçer. Amaç kahramanlık değil, tekrarlanabilirliktir.
Google Vertex AI'yı harika yapan nedir? ✅
-
Yaşam döngüsü için tek çatı - stüdyoda prototip oluşturma, sürümleri kaydetme, toplu veya gerçek zamanlı dağıtım, ardından sapmaları ve sorunları izleme. Daha az yapıştırıcı kod. Daha az sekme. Daha fazla uyku [1].
-
Model Garden + Gemini modelleri - metin ve çok modlu çalışmalar için Google ve iş ortaklarından, en yeni Gemini ailesi de dahil olmak üzere modelleri keşfedin, özelleştirin ve dağıtın [1].
-
Ajan Oluşturucu - değerlendirme desteği ve yönetilen bir çalışma zamanı ile araçları ve verileri düzenleyebilen görev odaklı, çok adımlı ajanlar oluşturun [2].
-
Güvenilirlik için işlem hatları - tekrarlanabilir eğitim, değerlendirme, ayarlama ve dağıtım için sunucusuz orkestrasyon. Üçüncü yeniden eğitim geldiğinde kendinize teşekkür edeceksiniz [1].
-
Ölçekli Vektör Arama - Google'ın üretim kalitesindeki altyapısı üzerine kurulu, RAG, öneriler ve anlamsal arama için yüksek ölçekli, düşük gecikmeli vektör alma [3].
-
BigQuery ile özellik yönetimi - özellik verilerinizi BigQuery'de saklayın ve çevrimdışı bir depoyu çoğaltmadan Vertex AI Feature Store aracılığıyla özellikleri çevrimiçi olarak sunun [4].
-
Workbench not defterleri - Google Cloud hizmetlerine (BigQuery, Cloud Storage, vb.) bağlı yönetilen Jupyter ortamları [1].
-
Sorumlu yapay zeka seçenekleri - üretken iş yükleri için güvenlik araçları artı sıfır veri saklama kontrolleri (uygun şekilde yapılandırıldığında) [5].
İşte gerçekten dokunacağınız temel parçalar 🧩
1) Vertex AI Studio - komutların büyüdüğü yer 🌱
Temel modelleri bir kullanıcı arayüzünde oynayın, değerlendirin ve ayarlayın. Hızlı yinelemeler, yeniden kullanılabilir istemler ve bir şey "tıkır tıkır" olduğunda üretime geçiş için harika [1].
2) Model Bahçesi - model kataloğunuz 🍃
Google ve iş ortağı modellerinin merkezi bir kütüphanesi. Birkaç tıklamayla göz atın, özelleştirin ve dağıtın - bir av araması yerine gerçek bir başlangıç noktası [1].
3) Ajan Oluşturucu - güvenilir otomasyonlar için 🤝
Ajanlar demo aşamasından gerçek iş aşamasına doğru evrildikçe, araçlara, temele ve orkestrasyona ihtiyacınız olur. Agent Builder, çoklu ajan deneyimlerinin gerçek dünyadaki karmaşa altında çökmemesi için iskele (Oturumlar, Bellek Bankası, yerleşik araçlar, değerlendirmeler) sağlar [2].
4) İşlem hatları - çünkü zaten kendinizi tekrar edeceksiniz 🔁
Sunucusuz bir düzenleyici ile ML ve gen-AI iş akışlarını otomatikleştirin. Yapıt izlemeyi ve tekrarlanabilir çalıştırmaları destekler - bunu modelleriniz için CI olarak düşünün [1].
5) Çalışma Tezgahı - tıraş derdi olmadan yönetilen defterler 📓
BigQuery, Cloud Storage ve daha fazlasına kolay erişimle güvenli JupyterLab ortamları oluşturun. Keşif, özellik mühendisliği ve kontrollü deneyler için kullanışlıdır [1].
6) Model Kaydı - kalıcı sürümleme 🗃️
Modelleri, sürümleri, soy ağacını takip edin ve doğrudan uç noktalara dağıtın. Kayıt defteri, mühendisliğe yapılan aktarımları çok daha az karmaşık hale getirir [1].
7) Vektör Arama - Takılmayan RAG 🧭
Google'ın üretim vektörü altyapısıyla anlamsal erişimi ölçeklendirin; bu altyapı, gecikmenin kullanıcı tarafından görülebildiği sohbet, anlamsal arama ve öneriler için kullanışlıdır [3].
8) Özellik Deposu - BigQuery'yi doğruluk kaynağı olarak koruyun 🗂️
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 ama doğrulayın 📈
Zamanlama sapma kontrolleri yapın, uyarılar ayarlayın ve üretim kalitesini takip edin. Trafik değiştiği anda buna ihtiyacınız olacak [1].
Veri yığınınıza nasıl uyuyor? 🧵
-
BigQuery - oradaki verilerle eğitim yapın, toplu tahminleri tablolara geri gönderin ve tahminleri aşağı akıştaki analitik veya aktivasyona bağlayın [1][4].
-
Bulut Depolama - bir blob katmanını yeniden icat etmeden veri kümelerini, yapıtları ve model çıktılarını depolayın [1].
-
Dataflow ve arkadaşları - ön işleme, zenginleştirme veya akış çıkarımı için boru hatları içinde yönetilen veri işlemeyi yürütür [1].
-
Uç noktalar veya Toplu İşlemler - uygulamalar ve aracılar için gerçek zamanlı uç noktalar dağıtın veya tüm tabloları puanlamak için toplu işler çalıştırın - muhtemelen her ikisini de kullanacaksınız [1].
Gerçekten işe yarayan yaygın kullanım örnekleri 🎯
-
Sohbet, yardımcı pilotlar ve ajanlar - verilerinize, araç kullanımınıza ve çok adımlı akışlarınıza bağlı olarak. Agent Builder, yalnızca yenilik için değil, güvenilirlik için tasarlanmıştır [2].
-
RAG ve anlamsal arama - Vektör Aramayı Gemini ile birleştirerek, özel içeriğinizi kullanarak soruları yanıtlayın. Hız, sandığımızdan daha önemlidir [3].
-
Tahmine dayalı makine öğrenimi - tablo veya görüntü modellerini eğitin, bir uç noktaya dağıtın, sapmayı izleyin, eşikler aşıldığında işlem hatlarıyla yeniden eğitin. Klasik, ancak kritik [1].
-
Analitik aktivasyonu - tahminleri BigQuery'ye yazın, kitleler oluşturun ve kampanyaları veya ürün kararlarını besleyin. Pazarlama veri bilimiyle buluştuğunda güzel bir döngü [1][4].
Karşılaştırma tablosu - Vertex AI ve popüler alternatifleri 📊
Kısa bir özet. Hafifçe öznel. Hizmet ve bölgeye göre kesin özelliklerin ve fiyatlandırmanın değişebileceğini unutmayın.
| Platform | En iyi izleyici kitlesi | Neden işe yarıyor? |
|---|---|---|
| Vertex AI | Google Cloud üzerinde çalışan ekipler, genel yapay zeka ve makine öğreniminin birleşimi | Birleşik stüdyo, işlem hatları, kayıt defteri, vektör arama ve güçlü BigQuery bağlantıları [1]. |
| AWS SageMaker | AWS öncelikli kuruluşlar, derin makine öğrenimi araçlarına ihtiyaç duyuyor | Geniş eğitim ve dağıtım seçeneklerine sahip, olgunlaşmış, tam yaşam döngüsünü kapsayan makine öğrenimi hizmeti. |
| Azure ML | Microsoft ile uyumlu kurumsal BT | Azure üzerinde entegre makine öğrenimi yaşam döngüsü, tasarımcı arayüzü ve yönetişim. |
| Databricks ML | Göl kenarındaki ekipler, yoğun not defteri kullanımı gerektiren akışlar | Güçlü veri tabanlı iş akışları ve üretim odaklı makine öğrenimi yetenekleri. |
Evet, ifade biçimi tutarsız; gerçek tablolar bazen böyle olur.
Maliyetler sade bir dille 💸
Esas olarak üç şey için ödeme yapıyorsunuz:
-
model kullanımı - iş yüküne ve kullanım sınıfına göre fiyatlandırılmıştır.
-
Özel eğitim ve ayarlama işleri için hesaplama yapın
-
Çevrimiçi uç noktalar veya toplu işler için hizmet vermektedir
Kesin rakamlar ve en son değişiklikler için Vertex AI ve üretken tekliflerinin resmi fiyatlandırma sayfalarını kontrol edin. Daha sonra kendinize teşekkür edeceğiniz bir ipucu: Herhangi bir ağır işlem göndermeden önce Stüdyo ve üretim uç noktaları için tedarik seçeneklerini ve kotalarını gözden geçirin [1][5].
Güvenlik, yönetişim ve sorumlu yapay zeka 🛡️
Vertex AI, sorumlu yapay zeka rehberliği ve güvenlik araçlarının yanı sıra, sıfır veri saklama elde etmek (örneğin, veri önbelleklemesini devre dışı bırakarak ve uygun yerlerde belirli günlüklerden vazgeçerek) [5]. Bunu, uyumluluk dostu yapılar için rol tabanlı erişim, özel ağ oluşturma ve denetim günlükleriyle birleştirin [1].
Vertex AI'nin mükemmel olduğu zamanlar ve aşırıya kaçtığı zamanlar 🧠
-
Yapay zeka ve makine öğrenimi için tek bir ortam, sıkı BigQuery entegrasyonu ve işlem hatları, kayıt defteri ve izleme içeren bir üretim yolu istiyorsanız mükemmel bir çözüm
-
Eğer sadece hafif bir model çağrısına veya yönetim, yeniden eğitim veya izleme gerektirmeyen tek amaçlı bir prototipe ihtiyacınız varsa, bu gereksiz bir karmaşıklık olur
Dürüst olalım: prototiplerin çoğu ya ölür ya da diş çıkarır. Vertex AI ikinci durumu ele alıyor.
Hızlı başlangıç - 10 dakikalık tadım testi ⏱️
-
Vertex AI Studio'yu açın , bir modelle prototip oluşturun ve beğendiğiniz birkaç komut dosyasını kaydedin. Gerçek metin ve resimlerinizle denemeler yapın [1].
-
En iyi komut isteminizi Workbench'ten . Güzel ve derme çatma [1].
-
Uygulamanın destekleyici modelini veya ayarlanmış varlığını Model Kayıt Defterine böylece isimsiz yapıtları ortalıkta dolaştırmazsınız [1].
-
Verileri yükleyen, çıktıları değerlendiren ve bir takma adın arkasına yeni bir sürüm dağıtan İşlem Hattı oluşturun
-
İzleme ekleyin . Gelecekteki haliniz bunun için size kahve ısmarlayacak [1].
İsteğe bağlı ama akıllıca: Eğer kullanım senaryonuz arama odaklı veya sohbet odaklıysa, Vektör Arama ve temellendirme ekleyin. Bu, hoş ve şaşırtıcı derecede kullanışlı arasındaki farktır [3].
Google Vertex AI nedir? - kısa özet 🧾
Google Vertex AI nedir? Google Cloud'un, ajanlar, işlem hatları, vektör arama, not defterleri, kayıt defterleri ve izleme için yerleşik araçlarla, komut satırından üretime kadar yapay zeka sistemlerini tasarlamak, dağıtmak ve yönetmek için hepsi bir arada platformudur. Ekiplerin [1] ürünlerini piyasaya sürmelerine yardımcı olacak şekilde belirli bir yaklaşımı vardır.
Alternatiflere genel bakış - doğru yolu seçmek 🛣️
Eğer zaten AWS'ye derinlemesine hakimseniz, SageMaker size çok doğal gelecektir. Azure kullanan işletmeler genellikle Azure ML'yi . Eğer ekibiniz notebook'lar ve sanal stüdyolarla çalışıyorsa, Databricks ML mükemmel bir seçimdir. Bunların hiçbiri yanlış değil; genellikle veri çekim gücünüz ve yönetim gereksinimleriniz belirleyici olur.
Sıkça Sorulan Sorular - Hızlı Sorular 🧨
-
Vertex AI yalnızca üretken yapay zeka için mi? Hayır, Vertex AI ayrıca veri bilimcileri ve makine öğrenimi mühendisleri için MLOps özellikleriyle klasik makine öğrenimi eğitimi ve sunumunu da kapsar [1].
-
BigQuery'yi ana depom olarak tutabilir miyim? Evet - özellik verilerini BigQuery'de tutmak ve çevrimdışı bir depoyu çoğaltmadan çevrimiçi olarak sunmak için Özellik Deposu'nu kullanın [4].
-
Vertex AI, RAG'a yardımcı oluyor mu? Evet - Vektör Arama bunun için geliştirildi ve yığının geri kalanıyla entegre oluyor [3].
-
Maliyetleri nasıl kontrol ederim? Ölçeklendirmeden önce küçük başlayın, ölçün ve kotaları/tedarikleri ve iş yükü sınıfı fiyatlandırmasını gözden geçirin [1][5].
Referanslar
[1] Google Cloud - Vertex AI'ya Giriş (Birleşik platforma genel bakış) - daha fazla bilgi edinin
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder'a genel bakış - daha fazla bilgi edinin
[3] Google Cloud - Vertex AI RAG Motoru ile Vertex AI Vektör Aramasını Kullanın - daha fazla bilgi edinin
[4] Google Cloud - Vertex AI'da özellik yönetimine giriş - daha fazla bilgi edinin
[5] Google Cloud - Vertex AI'da müşteri veri saklama ve sıfır veri saklama - daha fazla bilgi edinin