ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI എന്താണ്?

നിങ്ങൾ AI ടൂളുകളിൽ കണ്ണോടിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, യഥാർത്ഥ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് മാജിക് എവിടെയാണ് സംഭവിക്കുന്നതെന്ന് ചിന്തിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ - പ്രോംപ്റ്റ് ടിങ്കറിംഗ് മുതൽ മോണിറ്ററിംഗ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള പ്രൊഡക്ഷൻ വരെ - ഇതാണ് നിങ്ങൾ നിരന്തരം കേൾക്കുന്നത്. ഗൂഗിളിന്റെ വെർട്ടെക്സ് AI മോഡൽ പ്ലേഗ്രൗണ്ടുകൾ, MLOps, ഡാറ്റ ഹുക്കപ്പുകൾ, വെക്റ്റർ തിരയൽ എന്നിവ ഒരൊറ്റ, എന്റർപ്രൈസ്-ഗ്രേഡ് സ്ഥലത്തേക്ക് കൂട്ടിച്ചേർക്കുന്നു. സ്ക്രാപ്പി ആയി തുടങ്ങി സ്കെയിൽ ചെയ്യുക. രണ്ടും ഒരു മേൽക്കൂരയ്ക്ക് കീഴിൽ ലഭിക്കുന്നത് അതിശയകരമാംവിധം അപൂർവമാണ്.

ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI എന്താണ് എന്ന ലളിതമായ ചോദ്യത്തിന് ഞങ്ങൾ ഉത്തരം നൽകും - കൂടാതെ അത് നിങ്ങളുടെ സ്റ്റാക്കിന് എങ്ങനെ യോജിക്കുന്നു, ആദ്യം എന്താണ് പരീക്ഷിക്കേണ്ടത്, ചെലവുകൾ എങ്ങനെ പെരുമാറുന്നു, ഇതരമാർഗങ്ങൾ എപ്പോൾ കൂടുതൽ അർത്ഥവത്താകുന്നു എന്നും കാണിക്കും. ബക്കിൾ അപ്പ് ചെയ്യുക. ഇവിടെ ധാരാളം കാര്യങ്ങളുണ്ട്, പക്ഷേ വഴി കാണുന്നതിനേക്കാൾ ലളിതമാണ്. 🙂

ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:

🔗 ഒരു AI പരിശീലകൻ എന്താണ്?
മനുഷ്യ ഫീഡ്‌ബാക്കിലൂടെയും ലേബലിംഗിലൂടെയും AI പരിശീലകർ മോഡലുകളെ എങ്ങനെ പരിഷ്കരിക്കുന്നുവെന്ന് വിശദീകരിക്കുന്നു.

🔗 എന്താണ് AI ആർബിട്രേജ്: ആ പരസ്യവാക്കിന് പിന്നിലെ സത്യം
AI ആർബിട്രേജ്, അതിന്റെ ബിസിനസ് മോഡൽ, വിപണി പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ എന്നിവ വിശദീകരിക്കുന്നു.

🔗 പ്രതീകാത്മക AI എന്താണ്: നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതെല്ലാം
പ്രതീകാത്മക AI-യുടെ ലോജിക് അധിഷ്ഠിത യുക്തിയും മെഷീൻ ലേണിംഗിൽ നിന്ന് അത് എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്നും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

🔗 AI-ക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ ഏതാണ്?
AI വികസനത്തിനും ഗവേഷണത്തിനുമായി പൈത്തൺ, ആർ, മറ്റ് ഭാഷകൾ എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നു.

🔗 ഒരു സേവനമെന്ന നിലയിൽ AI എന്താണ്?
AIaaS പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ, നേട്ടങ്ങൾ, ബിസിനസുകൾ ക്ലൗഡ് അധിഷ്ഠിത AI ഉപകരണങ്ങൾ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു എന്നിവ വിശദീകരിക്കുന്നു.

ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI എന്താണ്? 🚀

Google Vertex AI . ഇത് ഒരു മോഡൽ സ്റ്റുഡിയോ, ഏജന്റ് ടൂളിംഗ്, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, നോട്ട്ബുക്കുകൾ, രജിസ്ട്രികൾ, മോണിറ്ററിംഗ്, വെക്റ്റർ തിരയൽ, Google ക്ലൗഡ് ഡാറ്റ സേവനങ്ങളുമായുള്ള കർശനമായ സംയോജനങ്ങൾ എന്നിവ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു [1].

ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ: ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോട്ടോടൈപ്പ് നിർമ്മിക്കുന്നതും, അവയെ ട്യൂൺ ചെയ്യുന്നതും, എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ സുരക്ഷിതമാക്കാൻ വിന്യസിക്കുന്നതും, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതും, എല്ലാം നിരീക്ഷിക്കുന്നതും നിയന്ത്രിക്കുന്നതും ഇവിടെയാണ്. നിർണായകമായി, ഇത് ഇത് ഒരു സ്ഥലത്ത് ചെയ്യുന്നു - ആദ്യ ദിവസം തോന്നുന്നതിനേക്കാൾ പ്രധാനമാണ് [1].

ദ്രുത യഥാർത്ഥ ലോക പാറ്റേൺ: ടീമുകൾ പലപ്പോഴും സ്റ്റുഡിയോയിൽ പ്രോംപ്റ്റുകൾ വരയ്ക്കുന്നു, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി I/O പരിശോധിക്കുന്നതിനായി ഒരു മിനിമം നോട്ട്ബുക്ക് തയ്യാറാക്കുന്നു, തുടർന്ന് ആ അസറ്റുകളെ ഒരു രജിസ്റ്റർ ചെയ്ത മോഡലായും, ഒരു എൻഡ്‌പോയിന്റായും, ഒരു ലളിതമായ പൈപ്പ്‌ലൈനായും പ്രമോട്ട് ചെയ്യുന്നു. രണ്ടാമത്തെ ആഴ്ച സാധാരണയായി നിരീക്ഷണവും മുന്നറിയിപ്പുകളുമാണ്. പ്രധാന കാര്യം വീരകൃത്യമല്ല - അത് ആവർത്തനക്ഷമതയാണ്.

ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI-യെ അതിശയകരമാക്കുന്നത് എന്താണ് ✅

ജീവിതചക്രത്തിന് ഒരു മേൽക്കൂര - ഒരു സ്റ്റുഡിയോയിൽ പ്രോട്ടോടൈപ്പ്, പതിപ്പുകൾ രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുക, ബാച്ചിനോ തത്സമയത്തിനോ വേണ്ടി വിന്യസിക്കുക, തുടർന്ന് ഡ്രിഫ്റ്റിനും പ്രശ്നങ്ങൾക്കും വേണ്ടി നിരീക്ഷിക്കുക. കുറവ് ഗ്ലൂ കോഡ്. കുറവ് ടാബുകൾ. കൂടുതൽ ഉറക്കം [1].
മോഡൽ ഗാർഡൻ + ജെമിനി മോഡലുകൾ - ടെക്സ്റ്റ്, മൾട്ടിമോഡൽ ജോലികൾക്കായി Google-ൽ നിന്നും ഏറ്റവും പുതിയ ജെമിനി കുടുംബം ഉൾപ്പെടെയുള്ള പങ്കാളികളിൽ നിന്നും മോഡലുകൾ കണ്ടെത്തുക, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുക, വിന്യസിക്കുക [1].
ഏജന്റ് ബിൽഡർ - മൂല്യനിർണ്ണയ പിന്തുണയും നിയന്ത്രിത റൺടൈമും ഉപയോഗിച്ച് ഉപകരണങ്ങളും ഡാറ്റയും ക്രമീകരിക്കാൻ കഴിയുന്ന ടാസ്‌ക്-ഫോക്കസ്ഡ്, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഏജന്റുകൾ നിർമ്മിക്കുക [2].
വിശ്വാസ്യതയ്ക്കുള്ള പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ - ആവർത്തിക്കാവുന്ന പരിശീലനം, വിലയിരുത്തൽ, ട്യൂണിംഗ്, വിന്യാസം എന്നിവയ്‌ക്കുള്ള സെർവർലെസ് ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ. മൂന്നാമത്തെ റീട്രെയിൻ [1] വരുമ്പോൾ നിങ്ങൾ സ്വയം നന്ദി പറയും.
സ്കെയിലിൽ വെക്റ്റർ തിരയൽ - RAG, ശുപാർശകൾ, സെമാന്റിക് തിരയൽ എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള ഉയർന്ന സ്‌കെയിൽ, കുറഞ്ഞ ലേറ്റൻസി വെക്റ്റർ വീണ്ടെടുക്കൽ, ഗൂഗിളിന്റെ പ്രൊഡക്ഷൻ-ഗ്രേഡ് ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിൽ നിർമ്മിച്ചത് [3].
BigQuery ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഫീച്ചർ മാനേജ്മെന്റ് - BigQuery-യിൽ നിങ്ങളുടെ ഫീച്ചർ ഡാറ്റ നിലനിർത്തുകയും ഓഫ്‌ലൈൻ സ്റ്റോർ ഡ്യൂപ്ലിക്കേറ്റ് ചെയ്യാതെ വെർടെക്സ് AI ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ വഴി ഓൺലൈനായി ഫീച്ചറുകൾ നൽകുകയും ചെയ്യുക [4].
വർക്ക്ബെഞ്ച് നോട്ട്ബുക്കുകൾ - ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് സേവനങ്ങളുമായി (ബിഗ്ക്വറി, ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ് മുതലായവ) ബന്ധിപ്പിച്ചിരിക്കുന്ന മാനേജ്ഡ് ജൂപ്പിറ്റർ പരിതസ്ഥിതികൾ [1].
ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI ഓപ്ഷനുകൾ ജനറേറ്റീവ് വർക്ക്‌ലോഡുകൾക്കായി സുരക്ഷാ ടൂളിംഗും സീറോ-ഡാറ്റ-റിറ്റൻഷൻ

നിങ്ങൾ സ്പർശിക്കുന്ന പ്രധാന ഭാഗങ്ങൾ 🧩

1) വെർട്ടെക്സ് AI സ്റ്റുഡിയോ - വളരുന്ന പ്രോംപ്റ്റുകൾ എവിടെയാണ് 🌱

ഒരു UI-യിൽ ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾ പ്ലേ ചെയ്യുക, വിലയിരുത്തുക, ട്യൂൺ ചെയ്യുക. ദ്രുത ആവർത്തനങ്ങൾ, പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ, എന്തെങ്കിലും "ക്ലിക്ക്" ചെയ്തുകഴിഞ്ഞാൽ പ്രൊഡക്ഷനിലേക്ക് കൈമാറൽ എന്നിവയ്ക്ക് മികച്ചതാണ് [1].

2) മോഡൽ ഗാർഡൻ - നിങ്ങളുടെ മോഡൽ കാറ്റലോഗ് 🍃

ഗൂഗിളിന്റെയും പങ്കാളി മോഡലുകളുടെയും ഒരു കേന്ദ്രീകൃത ലൈബ്രറി. കുറച്ച് ക്ലിക്കുകളിലൂടെ ബ്രൗസ് ചെയ്യുക, ഇഷ്ടാനുസൃതമാക്കുക, വിന്യസിക്കുക - ഒരു തോട്ടിപ്പണി വേട്ടയ്ക്ക് പകരം ഒരു യഥാർത്ഥ ആരംഭ പോയിന്റ് [1].

3) ഏജന്റ് ബിൽഡർ - ആശ്രയിക്കാവുന്ന ഓട്ടോമേഷനുകൾക്കായി 🤝

ഡെമോകളിൽ നിന്ന് യഥാർത്ഥ ജോലികളിലേക്ക് ഏജന്റുമാർ പരിണമിക്കുമ്പോൾ, നിങ്ങൾക്ക് ഉപകരണങ്ങൾ, ഗ്രൗണ്ടിംഗ്, ഓർക്കസ്ട്രേഷൻ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്. ഏജന്റ് ബിൽഡർ സ്കാഫോൾഡിംഗ് (സെഷനുകൾ, മെമ്മറി ബാങ്ക്, ബിൽറ്റ്-ഇൻ ടൂളുകൾ, വിലയിരുത്തലുകൾ) നൽകുന്നു, അതിനാൽ മൾട്ടി-ഏജന്റ് അനുഭവങ്ങൾ യഥാർത്ഥ ലോകത്തിലെ കുഴപ്പങ്ങളിൽ തകരുന്നില്ല [2].

4) പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ - കാരണം നിങ്ങൾ എന്തായാലും സ്വയം ആവർത്തിക്കും 🔁

സെർവർലെസ് ഓർക്കസ്ട്രേറ്റർ ഉപയോഗിച്ച് ML, gen-AI വർക്ക്ഫ്ലോകൾ ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുക. ആർട്ടിഫാക്റ്റ് ട്രാക്കിംഗിനെയും പുനരുൽപ്പാദിപ്പിക്കാവുന്ന റണ്ണുകളെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു - നിങ്ങളുടെ മോഡലുകൾക്ക് ഇത് CI ആയി കരുതുക [1].

5) വർക്ക് ബെഞ്ച് - യാക്ക് ഷേവ് ചെയ്യാതെ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്ന നോട്ട്ബുക്കുകൾ 📓

BigQuery, ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ് എന്നിവയിലേക്കും മറ്റും എളുപ്പത്തിൽ ആക്‌സസ് ചെയ്യാവുന്ന സുരക്ഷിത JupyterLab പരിതസ്ഥിതികൾ വികസിപ്പിക്കുക. പര്യവേക്ഷണം, ഫീച്ചർ എഞ്ചിനീയറിംഗ്, നിയന്ത്രിത പരീക്ഷണങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് സൗകര്യപ്രദമാണ് [1].

6) മോഡൽ രജിസ്ട്രി - വേർഷനിംഗ് പറ്റിനിൽക്കുന്നു 🗃️

മോഡലുകൾ, പതിപ്പുകൾ, വംശപരമ്പര എന്നിവ ട്രാക്ക് ചെയ്യുക, എൻഡ്‌പോയിന്റുകളിലേക്ക് നേരിട്ട് വിന്യസിക്കുക. എഞ്ചിനീയറിംഗിനുള്ള കൈമാറ്റങ്ങൾ രജിസ്ട്രി വളരെ കുറച്ച് സ്ക്വിഷി ആക്കുന്നു [1].

7) വെക്റ്റർ തിരയൽ - ഇടറാത്ത RAG 🧭

ഗൂഗിളിന്റെ പ്രൊഡക്ഷൻ വെക്റ്റർ ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചർ ഉപയോഗിച്ച് സെമാന്റിക് വീണ്ടെടുക്കൽ സ്കെയിൽ ചെയ്യുക - ചാറ്റ്, സെമാന്റിക് തിരയൽ, ലേറ്റൻസി ഉപയോക്താവിന് ദൃശ്യമാകുന്ന ശുപാർശകൾ എന്നിവയ്ക്ക് ഉപയോഗപ്രദമാണ് [3].

8) ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ - സത്യത്തിന്റെ ഉറവിടമായി BigQuery നിലനിർത്തുക 🗂️

BigQuery-യിൽ നിലനിൽക്കുന്ന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സവിശേഷതകൾ ഓൺലൈനായി കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും സെർവ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. പകർത്തൽ കുറവ്, സമന്വയ ജോലികൾ കുറവ്, കൃത്യത കൂടുതൽ [4].

9) മോഡൽ മോണിറ്ററിംഗ് - വിശ്വസിക്കുക, പക്ഷേ സ്ഥിരീകരിക്കുക 📈

ഡ്രിഫ്റ്റ് പരിശോധനകൾ ഷെഡ്യൂൾ ചെയ്യുക, അലേർട്ടുകൾ സജ്ജമാക്കുക, ഉൽപ്പാദന നിലവാരം നിരീക്ഷിക്കുക. ട്രാഫിക് മാറുന്ന നിമിഷം മുതൽ, നിങ്ങൾക്ക് ഇത് [1] ആവശ്യമായി വരും.

നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ സ്റ്റാക്കിൽ ഇത് എങ്ങനെ യോജിക്കുന്നു 🧵

BigQuery - അവിടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശീലിപ്പിക്കുക, ബാച്ച് പ്രവചനങ്ങളെ പട്ടികകളിലേക്ക് തിരികെ തള്ളുക, പ്രവചനങ്ങളെ അനലിറ്റിക്സിലേക്കോ ആക്ടിവേഷനിലേക്കോ വയർ ചെയ്യുക [1][4].
ക്ലൗഡ് സ്റ്റോറേജ് - ഒരു ബ്ലോബ് ലെയർ പുനർനിർമ്മിക്കാതെ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ, ആർട്ടിഫാക്റ്റുകൾ, മോഡൽ ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ സംഭരിക്കുക [1].
ഡാറ്റാഫ്ലോ & ഫ്രണ്ട്‌സ് - പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ്, സമ്പുഷ്ടീകരണം അല്ലെങ്കിൽ സ്ട്രീമിംഗ് അനുമാനത്തിനായി പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾക്കുള്ളിൽ മാനേജ്ഡ് ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക [1].
എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ബാച്ച് - ആപ്പുകൾക്കും ഏജന്റുകൾക്കുമായി തത്സമയ എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾ വിന്യസിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ മുഴുവൻ ടേബിളുകളും സ്കോർ ചെയ്യുന്നതിന് ബാച്ച് ജോലികൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക - നിങ്ങൾ രണ്ടും [1] ഉപയോഗിക്കും.

സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന കേസുകൾ 🎯

ചാറ്റ്, കോപൈലറ്റുകൾ, ഏജന്റുമാർ - നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ, ടൂൾ ഉപയോഗം, മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് ഫ്ലോകൾ എന്നിവയിലേക്കുള്ള അടിസ്ഥാനം ഉൾപ്പെടെ. ഏജന്റ് ബിൽഡർ പുതുമയ്ക്കായി മാത്രമല്ല, വിശ്വാസ്യതയ്ക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു [2].
RAG ഉം സെമാന്റിക് തിരയലും - നിങ്ങളുടെ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിച്ച് ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നതിന് വെക്റ്റർ തിരയലിനെ ജെമിനിയുമായി സംയോജിപ്പിക്കുക. നമ്മൾ നടിക്കുന്നതിനേക്കാൾ വേഗത പ്രധാനമാണ് [3].
പ്രെഡിക്റ്റീവ് എംഎൽ - ടാബുലാർ അല്ലെങ്കിൽ ഇമേജ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുക, ഒരു എൻഡ്‌പോയിന്റിലേക്ക് വിന്യസിക്കുക, ഡ്രിഫ്റ്റ് നിരീക്ഷിക്കുക, പരിധികൾ കടക്കുമ്പോൾ പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് വീണ്ടും പരിശീലിപ്പിക്കുക. ക്ലാസിക്, പക്ഷേ നിർണായകം [1].
അനലിറ്റിക്സ് ആക്ടിവേഷൻ - BigQuery-യിലേക്ക് പ്രവചനങ്ങൾ എഴുതുക, പ്രേക്ഷകരെ സൃഷ്ടിക്കുക, കാമ്പെയ്‌നുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഉൽപ്പന്ന തീരുമാനങ്ങൾ ഫീഡ് ചെയ്യുക. മാർക്കറ്റിംഗ് ഡാറ്റാ സയൻസുമായി പൊരുത്തപ്പെടുമ്പോൾ ഒരു നല്ല ലൂപ്പ് [1][4].

താരതമ്യ പട്ടിക - വെർട്ടെക്സ് AI vs ജനപ്രിയ ഇതരമാർഗങ്ങൾ 📊

ഒരു ദ്രുത ചിത്രം. നേരിയ അഭിപ്രായമേയുള്ളൂ. സേവനത്തിനും പ്രദേശത്തിനും അനുസരിച്ച് കൃത്യമായ കഴിവുകളും വിലയും വ്യത്യാസപ്പെടുമെന്ന് ഓർമ്മിക്കുക.

പ്ലാറ്റ്‌ഫോം	മികച്ച പ്രേക്ഷകർ	എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു
വെർട്ടെക്സ് AI	ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡിലെ ടീമുകൾ, gen-AI + ML മിശ്രിതം	ഏകീകൃത സ്റ്റുഡിയോ, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, രജിസ്ട്രി, വെക്റ്റർ തിരയൽ, ശക്തമായ BigQuery ബന്ധങ്ങൾ [1].
AWS സേജ് മേക്കർ	ആഴത്തിലുള്ള ML ടൂളിംഗ് ആവശ്യമുള്ള AWS-ഫസ്റ്റ് ഓർഗനൈസേഷനുകൾ	മുതിർന്നവർക്കുള്ളതും പൂർണ്ണ ജീവിതചക്രം ഉള്ളതുമായ ML സേവനം, വിശാലമായ പരിശീലനത്തിനും വിന്യാസ ഓപ്ഷനുകൾക്കുമൊപ്പം.
അസൂർ എംഎൽ	മൈക്രോസോഫ്റ്റ്-അലൈൻഡ് എന്റർപ്രൈസ് ഐടി	Azure-ലെ ഇന്റഗ്രേറ്റഡ് ML ലൈഫ് സൈക്കിൾ, ഡിസൈനർ UI, ഗവേണൻസ്.
ഡാറ്റാബ്രിക്സ് എംഎൽ	ലേക്ഹൗസ് ടീമുകൾ, നോട്ട്ബുക്ക്-ഹെവി ഫ്ലോകൾ	ശക്തമായ ഡാറ്റ-നേറ്റീവ് വർക്ക്ഫ്ലോകളും പ്രൊഡക്ഷൻ ML കഴിവുകളും.

അതെ, പദസമുച്ചയം അസമമാണ് - ചിലപ്പോഴൊക്കെ പട്ടികകൾ യഥാർത്ഥമാണ്.

ചെലവ് ലളിതമായ ഇംഗ്ലീഷിൽ 💸

നിങ്ങൾ പ്രധാനമായും മൂന്ന് കാര്യങ്ങൾക്കാണ് പണം നൽകുന്നത്:

ജനറേറ്റീവ് കോളുകൾക്കായുള്ള മോഡൽ ഉപയോഗം
ഇഷ്ടാനുസൃത പരിശീലനത്തിനും ട്യൂണിംഗ് ജോലികൾക്കുമായി കമ്പ്യൂട്ട് ചെയ്യുക
ഓൺലൈൻ എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾക്കോ ബാച്ച് ജോലികൾക്കോ വേണ്ടി സേവനം നൽകുന്നു

കൃത്യമായ സംഖ്യകൾക്കും ഏറ്റവും പുതിയ മാറ്റങ്ങൾക്കും, വെർട്ടെക്സ് AI-യുടെയും അതിന്റെ ജനറേറ്റീവ് ഓഫറുകളുടെയും ഔദ്യോഗിക വിലനിർണ്ണയ പേജുകൾ പരിശോധിക്കുക. പിന്നീട് നിങ്ങൾ സ്വയം നന്ദി പറയുമെന്ന നുറുങ്ങ്: ഭാരമേറിയ എന്തെങ്കിലും ഷിപ്പ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് സ്റ്റുഡിയോ vs പ്രൊഡക്ഷൻ എൻഡ്‌പോയിന്റുകൾക്കുള്ള പ്രൊവിഷനിംഗ് ഓപ്ഷനുകളും ക്വാട്ടകളും അവലോകനം ചെയ്യുക [1][5].

സുരക്ഷ, ഭരണം, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള AI 🛡️

വെർട്ടെക്സ് AI ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള-AI മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും സുരക്ഷാ ഉപകരണങ്ങളും നൽകുന്നു, കൂടാതെ പൂജ്യം ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ നേടുന്നതിനുള്ള നൽകുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന്, ഡാറ്റ കാഷിംഗ് പ്രവർത്തനരഹിതമാക്കുന്നതിലൂടെയും ബാധകമാകുന്നിടത്ത് നിർദ്ദിഷ്ട ലോഗുകൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിലൂടെയും) [5]. അനുസരണ-സൗഹൃദ ബിൽഡുകൾക്കായി റോൾ-അധിഷ്ഠിത ആക്‌സസ്, സ്വകാര്യ നെറ്റ്‌വർക്കിംഗ്, ഓഡിറ്റ് ലോഗുകൾ എന്നിവയുമായി ഇത് ജോടിയാക്കുക [1].

വെർട്ടെക്സ് AI പെർഫെക്റ്റ് ആകുമ്പോൾ - അത് അമിതമാകുമ്പോൾ 🧠

അത് മികച്ചതാണ് . നിങ്ങളുടെ ടീം ഡാറ്റാ സയൻസിലും ആപ്ലിക്കേഷൻ എഞ്ചിനീയറിംഗിലും വ്യാപിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, പങ്കിട്ട ഉപരിതലം സഹായിക്കും.
ഗവേണൻസ്, റീട്രെയിനിംഗ്, മോണിറ്ററിംഗ് എന്നിവ ആവശ്യമില്ലാത്ത ഒരു ലൈറ്റ്‌വെയ്റ്റ് മോഡൽ കോൾ അല്ലെങ്കിൽ സിംഗിൾ-പർപ്പസ് പ്രോട്ടോടൈപ്പ് മാത്രമേ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ളൂവെങ്കിൽ അത് അമിതമാണ്

സത്യം പറഞ്ഞാൽ: മിക്ക പ്രോട്ടോടൈപ്പുകളും ഒന്നുകിൽ മരിക്കുകയോ അല്ലെങ്കിൽ കൊമ്പുകൾ വളരുകയോ ചെയ്യും. വെർട്ടെക്സ് AI രണ്ടാമത്തെ കേസ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു.

പെട്ടെന്ന് തുടങ്ങാം - 10 മിനിറ്റ് ടേസ്റ്റ് ടെസ്റ്റ് ⏱️

വെർട്ടെക്സ് AI സ്റ്റുഡിയോ തുറന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഇഷ്ടമുള്ള കുറച്ച് പ്രോംപ്റ്റുകൾ സേവ് ചെയ്യുക. നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ ടെക്സ്റ്റും ചിത്രങ്ങളും ഉപയോഗിച്ച് ടയറുകൾ കിക്ക് ചെയ്യുക [1].
വർക്ക്ബെഞ്ചിൽ നിന്നുള്ള ഒരു മിനിമൽ ആപ്പിലേക്കോ നോട്ട്ബുക്കിലേക്കോ വയർ ചെയ്യുക . നല്ലതും സ്ക്രാപ്പിയുമാണ് [1].
പേരില്ലാത്ത ആർട്ടിഫാക്റ്റുകളുടെ ചുറ്റും നിങ്ങൾ അലഞ്ഞുനടക്കാതിരിക്കാൻ, ആപ്പിന്റെ ബാക്കിംഗ് മോഡൽ അല്ലെങ്കിൽ ട്യൂൺ ചെയ്ത അസറ്റ് മോഡൽ രജിസ്ട്രിയിൽ
ഡാറ്റ ലോഡ് ചെയ്യുന്നതും, ഔട്ട്‌പുട്ടുകൾ വിലയിരുത്തുന്നതും, ഒരു അപരനാമത്തിന് പിന്നിൽ ഒരു പുതിയ പതിപ്പ് വിന്യസിക്കുന്നതുമായ പൈപ്പ്‌ലൈൻ സൃഷ്ടിക്കുക
ഡ്രിഫ്റ്റ് പിടിക്കാനും അടിസ്ഥാന അലേർട്ടുകൾ സജ്ജമാക്കാനും മോണിറ്ററിംഗ് ചേർക്കുക

ഓപ്ഷണൽ എന്നാൽ സ്മാർട്ട്: നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ സാഹചര്യം തിരയുന്നതോ സംസാരിക്കുന്നതോ ആണെങ്കിൽ, വെക്റ്റർ തിരയലും ഗ്രൗണ്ടിംഗും ചേർക്കുക. നല്ലതും അതിശയകരമാംവിധം ഉപയോഗപ്രദവുമായത് തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസമാണിത് [3].

ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI എന്താണ്? - ഹ്രസ്വ പതിപ്പ് 🧾

ഗൂഗിൾ വെർട്ടെക്സ് AI എന്താണ്? ഏജന്റുമാർ, പൈപ്പ്‌ലൈനുകൾ, വെക്റ്റർ തിരയൽ, നോട്ട്ബുക്കുകൾ, രജിസ്ട്രികൾ, മോണിറ്ററിംഗ് എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള ബിൽറ്റ്-ഇൻ ടൂളിംഗ് ഉപയോഗിച്ച്, പ്രോംപ്റ്റ് മുതൽ പ്രൊഡക്ഷൻ വരെയുള്ള AI സിസ്റ്റങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യാനും വിന്യസിക്കാനും നിയന്ത്രിക്കാനുമുള്ള ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡിന്റെ ഓൾ-ഇൻ-വൺ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമാണിത്. ടീമുകളെ [1] ഷിപ്പ് ചെയ്യാൻ സഹായിക്കുന്ന വിധത്തിൽ ഇത് അഭിപ്രായപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

ഇതരമാർഗങ്ങൾ ഒറ്റനോട്ടത്തിൽ - ശരിയായ പാത തിരഞ്ഞെടുക്കൽ 🛣️

നിങ്ങൾ ഇതിനകം തന്നെ AWS-ൽ ആഴത്തിൽ മുഴുകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, SageMaker-ന് നേറ്റീവ് ആയി തോന്നും. Azure ഷോപ്പുകൾ പലപ്പോഴും Azure ML-നെയാണ് . നിങ്ങളുടെ ടീം നോട്ട്ബുക്കുകളിലും ലേക്ക്ഹൗസുകളിലുമാണ് താമസിക്കുന്നതെങ്കിൽ, Databricks ML മികച്ചതാണ്. ഇവയൊന്നും തെറ്റല്ല - നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ഗ്രാവിറ്റിയും ഗവേണൻസ് ആവശ്യകതകളും സാധാരണയായി തീരുമാനിക്കും.

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ - റാപ്പിഡ് ഫയർ 🧨

വെർട്ടെക്സ് AI ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് മാത്രമാണോ? നോ-വെർട്ടെക്സ് AI, ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്കും ML എഞ്ചിനീയർമാർക്കും വേണ്ടിയുള്ള ക്ലാസിക് ML പരിശീലനവും MLOps സവിശേഷതകളുള്ള സേവനവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു [1].
എനിക്ക് BigQuery എന്റെ പ്രധാന സ്റ്റോറായി നിലനിർത്താൻ കഴിയുമോ? അതെ - BigQuery-യിൽ ഫീച്ചർ ഡാറ്റ നിലനിർത്താനും ഓഫ്‌ലൈൻ സ്റ്റോർ പകർത്താതെ ഓൺലൈനായി നൽകാനും ഫീച്ചർ സ്റ്റോർ ഉപയോഗിക്കുക [4].
വെർട്ടെക്സ് AI RAG-നെ സഹായിക്കുമോ? യെസ്-വെക്ടർ തിരയൽ അതിനായി നിർമ്മിച്ചതാണ്, കൂടാതെ സ്റ്റാക്കിന്റെ ബാക്കി ഭാഗങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു [3].
ചെലവുകൾ എങ്ങനെ നിയന്ത്രിക്കാം? സ്കെയിൽ ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ചെറുതായി തുടങ്ങുക, ക്വാട്ടകൾ/പ്രൊവിഷനിംഗ്, വർക്ക്‌ലോഡ്-ക്ലാസ് വിലനിർണ്ണയം എന്നിവ അളക്കുക, അവലോകനം ചെയ്യുക [1][5].

അവലംബം

[1] ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - വെർട്ടെക്സ് AI-യുടെ ആമുഖം (ഏകീകൃത പ്ലാറ്റ്‌ഫോം അവലോകനം) - കൂടുതൽ വായിക്കുക

[2] Google Cloud - Vertex AI ഏജന്റ് ബിൽഡർ അവലോകനം - കൂടുതൽ വായിക്കുക

[3] ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - വെർട്ടെക്സ് AI RAG എഞ്ചിനോടൊപ്പം വെർട്ടെക്സ് AI വെക്റ്റർ തിരയൽ ഉപയോഗിക്കുക - കൂടുതൽ വായിക്കുക

[4] ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - വെർട്ടെക്സ് AI-യിലെ ഫീച്ചർ മാനേജ്‌മെന്റിനുള്ള ആമുഖം - കൂടുതൽ വായിക്കുക

[5] ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് - വെർട്ടെക്സ് AI-യിൽ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ നിലനിർത്തലും പൂജ്യം ഡാറ്റ നിലനിർത്തലും - കൂടുതൽ വായിക്കുക

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്

ബ്ലോഗിലേക്ക് മടങ്ങുക

രാജ്യം / പ്രദേശം