As jy al na KI-gereedskap gekyk het en gewonder het waar die ware end-tot-end-magie gebeur – van vinnige gepeuter tot produksie met monitering – is dit die een waarvan jy aanhoudend hoor. Google se Vertex KI bundel modelspeelgronde, MLOps, data-aansluitings en vektorsoektog in 'n enkele, ondernemingsvlak-plek. Begin skraps, skaal dan. Dis verbasend skaars om albei onder een dak te kry.
Hieronder is die praktiese toer. Ons sal die eenvoudige vraag beantwoord - Wat is Google Vertex KI? - en ook wys hoe dit by jou stapel pas, wat om eerste te probeer, hoe koste optree, en wanneer alternatiewe meer sin maak. Maak jou gordel reg. Daar is baie hier, maar die pad is eenvoudiger as wat dit lyk. 🙂
Artikels wat jy dalk na hierdie een wil lees:
🔗 Wat is 'n KI-afrigter
Verduidelik hoe KI-opleiers modelle verfyn deur menslike terugvoer en etikettering.
🔗 Wat is KI-arbitrage: Die waarheid agter die modewoord
Ontleed KI-arbitrage, die sakemodel en markimplikasies daarvan.
🔗 Wat is simboliese KI: Alles wat jy moet weet
Dek simboliese KI se logika-gebaseerde redenasie en hoe dit van masjienleer verskil.
🔗 Watter programmeertaal word vir KI gebruik
Vergelyk Python, R en ander tale vir KI-ontwikkeling en -navorsing.
🔗 Wat is KI as 'n diens
Verduidelik AIaaS-platforms, voordele en hoe besighede wolkgebaseerde KI-gereedskap benut.
Wat is Google Vertex KI? 🚀
Google Vertex KI is 'n volledig bestuurde, verenigde platform op Google Cloud vir die bou, toetsing, ontplooiing en beheer van KI-stelsels – wat beide klassieke ML en moderne generatiewe KI dek. Dit kombineer 'n modelateljee, agentgereedskap, pyplyne, notaboeke, registers, monitering, vektorsoektog en noue integrasies met Google Cloud-datadienste [1].
Eenvoudig gestel: dis waar jy prototipes met fondamentmodelle skep, hulle instel, na veilige eindpunte ontplooi, met pyplyne outomatiseer, en alles gemonitor en beheer hou. Die belangrikste is dat dit op een plek gedoen word – wat meer saak maak as wat dit op dag een lyk [1].
Vinnige werklike patroon: Spanne skets dikwels aanwysings in die Studio, bedraad 'n minimale notaboek om I/O teen werklike data te toets, en bevorder dan daardie bates in 'n geregistreerde model, 'n eindpunt en 'n eenvoudige pyplyn. Week twee is gewoonlik monitering en waarskuwings. Die punt is nie heldedade nie - dit is herhaalbaarheid.
Wat maak Google Vertex KI wonderlik ✅
-
Een dak vir die lewensiklus - prototipe in 'n ateljee, registreer weergawes, ontplooi vir bondel of intyds, en monitor dan vir drywing en probleme. Minder gomkode. Minder oortjies. Meer slaap [1].
-
Model Garden + Gemini-modelle - ontdek, pasmaak en ontplooi modelle van Google en vennote, insluitend die nuutste Gemini-familie, vir teks- en multimodale werk [1].
-
Agentbouer - bou taakgefokusde, multistap-agente wat gereedskap en data kan orkestreer met evalueringsondersteuning en 'n bestuurde looptyd [2].
-
Pyplyne vir betroubaarheid - bedienerlose orkestrering vir herhaalbare opleiding, evaluering, afstemming en ontplooiing. Jy sal jouself bedank wanneer die derde heropleiding aanbreek [1].
-
Vektorsoektog op skaal - hoëskaalse, lae-latensie vektorherwinning vir RAG, aanbevelings en semantiese soektog, gebou op Google se produksiegraad-infrastruktuur [3].
-
Funksiebestuur met BigQuery - onderhou jou funksiedata in BigQuery en bedien funksies aanlyn via Vertex AI Feature Store sonder om 'n vanlyn winkel te dupliseer [4].
-
Werkbanknotaboeke - bestuurde Jupyter-omgewings gekoppel aan Google Cloud-dienste (BigQuery, Cloud Storage, ens.) [1].
-
Verantwoordelike KI-opsies - veiligheidsgereedskap plus nul-data-retensie- kontroles (wanneer dit behoorlik gekonfigureer is) vir generatiewe werkladings [5].
Die kernstukke wat jy eintlik sal aanraak 🧩
1) Vertex AI Studio - waar aanwysings grootword 🌱
Speel, evalueer en stem fondamentmodelle in 'n gebruikerskoppelvlak af. Ideaal vir vinnige iterasies, herbruikbare aanwysings en oordrag na produksie sodra iets "klik" [1].
2) Modeltuin - jou modelkatalogus 🍃
'n Gesentraliseerde biblioteek van Google- en vennootmodelle. Blaai, pasmaak en ontplooi met 'n paar kliks - 'n werklike beginpunt in plaas van 'n skattejag [1].
3) Agentbouer - vir betroubare outomatisasies 🤝
Soos agente van demonstrasies na werklike werk ontwikkel, benodig jy gereedskap, grondslag en orkestrering. Agent Builder bied steierwerk (Sessies, Geheuebank, ingeboude gereedskap, evaluasies) sodat multi-agent ervarings nie onder werklike gemors ineenstort nie [2].
4) Pyplyne - want jy sal jouself in elk geval herhaal 🔁
Outomatiseer ML- en gen-KI-werkvloeie met 'n bedienerlose orkestrator. Ondersteun artefakopsporing en reproduceerbare lopies - dink daaraan as KI vir jou modelle [1].
5) Werkbank - bestuurde notaboeke sonder die yak-skeer 📓
Skep veilige JupyterLab-omgewings met maklike toegang tot BigQuery, Cloud Storage en meer. Gerieflik vir verkenning, kenmerkingenieurswese en beheerde eksperimente [1].
6) Modelregister - weergawes wat bly staan 🗃️
Spoor modelle, weergawes, afstamming na en ontplooi direk na eindpunte. Die register maak oordragte aan ingenieurswese baie minder ingewikkeld [1].
7) Vektorsoektog - RAG wat nie hakkel nie 🧭
Skaal semantiese herwinning met Google se produksievektorinfrastruktuur – nuttig vir klets, semantiese soektog en aanbevelings waar latensie vir die gebruiker sigbaar is [3].
8) Funksiewinkel - hou BigQuery as die bron van waarheid 🗂️
Bestuur en bedien funksies aanlyn vanaf data wat in BigQuery woon. Minder kopiëring, minder sinkronisasietake, meer akkuraatheid [4].
9) Modelmonitering - vertrou, maar verifieer 📈
Beplan dryfkontroles, stel waarskuwings en hou produksiekwaliteit dop. Die oomblik as verkeer verander, sal jy dit wil hê [1].
Hoe dit in jou datastapel pas 🧵
-
BigQuery - oefen met data daar, stoot bondelvoorspellings terug na tabelle, en koppel voorspellings aan analise of aktivering stroomaf [1][4].
-
Wolkberging - stoor datastelle, artefakte en modeluitsette sonder om 'n bloblaag te herontwerp [1].
-
Dataflow & vriende - voer bestuurde dataverwerking binne pyplyne uit vir voorverwerking, verryking of stroominferensie [1].
-
Eindpunte of Bondelwerk - ontplooi intydse eindpunte vir toepassings en agente, of voer bondelwerk uit om hele tabelle te beoordeel - jy sal waarskynlik albei gebruik [1].
Algemene gebruiksgevalle wat eintlik land 🎯
-
Klets, ko-pilote en agente - met grondslag vir jou data, gereedskapgebruik en veelstap-vloei. Agent Builder is ontwerp vir betroubaarheid, nie net nuwigheid nie [2].
-
RAG en semantiese soektog - kombineer Vector Search met Gemini om vrae te beantwoord deur jou eie inhoud te gebruik. Spoed is belangriker as wat ons voorgee [3].
-
Voorspellende ML - lei tabel- of beeldmodelle op, ontplooi na 'n eindpunt, monitor drywing, heroplei met pyplyne wanneer drempels oorskry word. Klassiek, maar krities [1].
-
Analise-aktivering - skryf voorspellings vir BigQuery, bou gehore en voer veldtogte of produkbesluite. 'n Lekker lus wanneer bemarking datawetenskap ontmoet [1][4].
Vergelykingstabel - Vertex KI vs gewilde alternatiewe 📊
Vinnige oorsig. Liggies eiesinnig. Hou in gedagte dat presiese vermoëns en pryse per diens en streek verskil.
| Platform | Beste gehoor | Hoekom dit werk |
|---|---|---|
| Vertex KI | Spanne op Google Cloud, generasie KI + ML-mengsel | Verenigde ateljee, pyplyne, register, vektorsoektog en sterk BigQuery-bande [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-eerste organisasies wat diep ML-gereedskap benodig | Volwasse, volledige lewensiklus ML-diens met breë opleidings- en implementeringsopsies. |
| Azure ML | Microsoft-gerigte ondernemings-IT | Geïntegreerde ML-lewensiklus, ontwerper-UI en bestuur op Azure. |
| Databricks ML | Lakehouse-spanne, notaboek-swaar vloei | Sterk data-inheemse werkvloeie en produksie-masjienleervermoëns. |
Ja, die frasering is oneweredig - regte tafels is soms.
Koste in gewone Afrikaans 💸
Jy betaal meestal vir drie dinge:
-
Modelgebruik vir generatiewe oproepe - geprys volgens werklas en gebruiksklas.
-
Bereken vir pasgemaakte opleidings- en afstemmingswerk.
-
Bedien vir aanlyn eindpunte of bondeltake.
Vir presiese syfers en die nuutste veranderinge, kyk na die amptelike prysbladsye vir Vertex KI en vir sy generatiewe aanbiedinge. Wenk waarvoor jy jouself later sal bedank: hersien voorsieningsopsies en kwotas vir Studio teenoor produksie-eindpunte voordat jy enigiets swaar versend [1][5].
Sekuriteit, bestuur en verantwoordelike KI 🛡️
Vertex KI bied verantwoordelike KI-leiding en veiligheidsinstrumente, plus konfigurasiepaaie om nul dataretensie vir sekere generatiewe werkladings te bereik (byvoorbeeld deur data-kasgeheue te deaktiveer en spesifieke logboeke uit te skakel waar van toepassing) [5]. Koppel dit met rolgebaseerde toegang, privaat netwerke en ouditlogboeke vir voldoeningsvriendelike bouwerk [1].
Wanneer Vertex KI perfek is - en wanneer dit oordrewe is 🧠
-
Perfek as jy een omgewing vir gener-KI en ML wil hê, noue BigQuery-integrasie, en 'n produksiepad wat pyplyne, register en monitering insluit. As jou span datawetenskap en toepassingsingenieurswese omvat, help die gedeelde oppervlak.
-
Oordrewe as jy slegs 'n liggewig modeloproep of 'n enkeldoelprototipe benodig wat nie bestuur, heropleiding of monitering benodig nie. In daardie gevalle kan 'n eenvoudiger API-oppervlak vir eers genoeg wees.
Kom ons wees eerlik: die meeste prototipes sterf of kry slagtande. Vertex KI hanteer die tweede geval.
Vinnige begin - die 10-minuut smaaktoets ⏱️
-
Maak Vertex AI Studio om 'n prototipe met 'n model te skep en stoor 'n paar aanwysings waarvan jy hou. Skop die bande met jou regte teks en beelde [1].
-
Koppel jou beste prompt na 'n minimale toepassing of notaboek vanaf Workbench . Lekker en eenvoudig [1].
-
Registreer die toepassing se rugsteunmodel of geafstemde bate in die Modelregister sodat jy nie met naamlose artefakte rondgooi nie [1].
-
Skep 'n pyplyn wat data laai, uitsette evalueer en 'n nuwe weergawe agter 'n alias ontplooi. Herhaalbaarheid klop heldedade [1].
-
Voeg Monitering om drywing vas te stel en basiese waarskuwings te stel. Jou toekomstige self sal vir jou koffie koop hiervoor [1].
Opsioneel maar slim: as jou gebruiksgeval soekend of geselserig is, voeg Vektorsoektog en aarding van dag een af by. Dis die verskil tussen lekker en verbasend nuttig [3].
Wat is Google Vertex KI? - die kort weergawe 🧾
Wat is Google Vertex KI? Dit is Google Cloud se alles-in-een platform om KI-stelsels te ontwerp, te ontplooi en te beheer – van prompt tot produksie – met ingeboude gereedskap vir agente, pyplyne, vektorsoektogte, notaboeke, registers en monitering. Dit is opiniegerig op maniere wat spanne help om te verskeep [1].
Alternatiewe in 'n oogopslag - kies die regte baan 🛣️
As jy reeds diep in AWS is, SageMaker inheems voel. Azure-winkels verkies dikwels Azure ML . As jou span in notaboeke en meerhuise woon, Databricks ML uitstekend. Nie een van hierdie is verkeerd nie - jou data-swaartekrag en bestuursvereistes bepaal gewoonlik.
Gereelde vrae - vinnige vuur 🧨
-
Is Vertex KI slegs vir generatiewe KI? No-Vertex KI dek ook klassieke ML-opleiding en -bediening met MLOps-funksies vir datawetenskaplikes en ML-ingenieurs [1].
-
Kan ek BigQuery as my hoofwinkel hou? Ja - gebruik Feature Store om kenmerkdata in BigQuery te onderhou en dit aanlyn te bedien sonder om 'n vanlynwinkel te dupliseer [4].
-
Help Vertex KI met RAG? Yes-Vector Search is daarvoor gebou en integreer met die res van die stapel [3].
-
Hoe beheer ek koste? Begin klein, meet en hersien kwotas/voorsiening en werklas-klas pryse voor opskaal [1][5].
Verwysings
[1] Google Cloud - Inleiding tot Vertex KI (Oorsig van die verenigde platform) - lees meer
[2] Google Cloud - Vertex KI Agent Builder oorsig - lees meer
[3] Google Cloud - Gebruik Vertex KI Vektorsoektog met Vertex KI RAG-enjin - lees meer
[4] Google Cloud - Inleiding tot funksiebestuur in Vertex KI - lees meer
[5] Google Cloud - Kliëntdata-retensie en nul-data-retensie in Vertex AI - lees meer