?מה זה Vertex AI הגדרה, שימושים, ועוד [2025]
קיימים כל כך הרבה כלים ללמידת מכונה (AI) בשוק, שקשה להבחין איזה אחד אתה באמת זקוק אליו. אנו יכולים לעזור לך להקל על ההחלטה הזו על ידי היכרותך עם Vertex AI, פלטפורמת הענן האיכותית המשויכת ל-Google.

הפירוץ האחרון בדגמי AI והתקדמויות טכנולוגיות מחדש את אופן הפעולה של הרבה עסקים; הבעיה היחידה היא שקיימות יותר מדי פתרונות לבחירה מבינה. אך נוכל לעזור.
כדי להקל על בניית דגמי למידת מכונה (ML), יצרה Google את Vertex AI, פלטפורמה המבצעת את כל ההצעות של Google בענן אחת.
אך מה זו בדיוק Vertex AI? האם כדאי לשים לב אליה או היא פשוט מילה שגו? גלה את התשובה במדריך זה, כשנבחן למה כל כך חשוב הוא לעסקים ולדברים רבים אחרים.
המשך מעקב!
מהו Vertex AI?
Vertex AI היא פלטפורמה מרכזית שנוצרה על ידי Google Cloud ומטרתה להכשיר דגמי ML ויישומי AI ולפרסם אותם בקנייה. בנוסף, תוכל להתאים דגמים שפה גדולים (LLMs) לשימוש ביישומי AI שלך.
באמצעות תכונות כגון הכשרת דגמים מותאמת אישית, AutoML, ויכולות מתקדמות אחרות, תוכל לשפר משמעותית את היעילות והגמישות שלך ולעשות שימוש בכלי product linki מוצלחות AI.
בנוסף, Vertex AI מספק את כל שירותי ענן Google בכלי אחד, עוזר לך עם הנתונים שלך, פרסום דגמים, ועוד. כולל, Vertex AI מספק את כל שירותי הענן של Google בכלי אחד, מעזר לך עם הנתונים שלך, פרסום דגמים, ועוד.
בקיצור, Vertex AI כאן כדי לשפר את תהליך העבודה שלך עם ML ולהפשיט את מחזור החיים של הנתונים שלך.
זו פתרון אידיאלי לכל המפתחים וצוותי הML, במיוחד מאחר והוא כה ידידותי למתחילים.
אבל למה הכלי הזה חשוב כל כך לעסקים?
שוק AI המפיק נפחים מתמיד. למשל, מספר פרויקטים AI gen פעילים על Vertex AI גדל ביותר מ-7 פעמים; אך מה בדיוק הופך את Vertex כל כך חשוב?
אם כן, בוא נראה מה הוא עושה:
- פיתוח ממוקם: פתרון AI זה מאפשר אוטומציה של תהליך הפיתוח במלואו. פתרון AI זה לכן, כל אחד — בלי קשר לנסיונם עם כלים כאלה — יכול לשחרר מודלים באיכות גבוהה.
- מהירות גבוהה: מאחר שהמודל פיתוח מתואם, תכשיט והטווח שלך אל ערוצי השיחה תוך זמן מהיר יותר. כתוצאה מכך, זה קל ומהיר יותר ליצור אפליקציות AI.
- עקביות: הקרינות טובות בדבר אחד: שמירה על עקביות בכל הלוחות. למעשה, בנוסף לספק תוצאה באיכות זהה, תמעיט גם בשגיאות.
- קשיבות: ניתן לעצב כל הסוגים של אפליקציות AI עם ורטקס, מאפליקציות בקנה מידה קטן ועד פתרונות ברמה המופעלת. ללא קשר לקנה מידה של הארגון שלך, אפשר להשתמש בו לשימושים שונים.
כפי שניתן לראות, Vertex AI מספק בבירור מגוון רב של יתרונות, אך מהם מאפייני הAI שסייעים לו להיות כל כך מצוין?
מצא את התשובה בקטע הבא.
מהם מאפייני המפתח של Google Cloud Vertex AI?
על מנת להבין מה גורם לפלטפורמת Google Cloud זו להיות כה טובה בפרסום ובבנייה של מודלי AI, בואו נסתכל על התכונות שלה:
- AutoML: תכונה זו מיועדת למפתחים שאינם מפותחים בעקבות ML, אך רוצים לבנות מודלי ML מותאמים אישית. זה עובד עבור מגוון אפליקציות של Google, כולל Vertex AI, AutoML Tabular, ו-AutoML Image.
- צנתר AI של Vertex: עם התכונה השימושית הזו, ניתן לאוטומציה, לניטור, וליצירת תהליכי עבודת ML שלמים המעלים את היעילות שלך ומבצעים אותך ממשימות חוזרות.
- APIs מוקדמות: עם Vertex AI, אינטגרציה של סרטונים, תרגום, ועיבוד שפה טבעי היא קלה. כתוצאה מכך, המודלים שהופעלו יעמדו בדרישות העסקיות אפילו אם המהנדסים והמפתחים אינם מכירים מראש.
- אינטגרציה של נתונים וAI: Vertex AI עשוי לשחק בצורה מוצלחת עם כלי מספר, כמו BigQuery ML, Dataproc, או Dataflow. לכן, ניתן לבנות או לייצא נתונים מ-BigQuery ישירות דרך סדנת העבודה של Vertex AI. לעומת זאת, הוא משתלב עם מסגרות תוכנה פתוחה כמו PyTorch ו-SensorFlow.
- רישות ומעקב אחרי מודלים: איבדתי את עקבותי? עם Vertex AI, זה לעולם לא יקרה שוב בקלות אחרת אם לא תשמר על הגרסאות של המודל. בנוסף, Vertex AI צם לסקור ביצועיהם דרך מדדי הערכה שימושים כדי שתוכל לזהות באופן פרואקטיבי בעיות.
לכן, ל Vertex AI יש הרבה יכולות משתמש; הבעיה היחידה היא, למה אתה תשתמש בהן?
זו שאלה שננסה לענות עליה בקטע הבא.
למה משתמשים ב- Vertex AI?
בדרך כלל, אנשים משתמשים בכלי בינה מלאכותית במגוון רחב של תחומים, ההפופולרי ביותר היה ונשאר בשירות לקוחות (56%) וניהול הונאה (51%). אך יש לו המון שימושים אחרים, כגון המלצות על מוצרים, ייצור תוכן, וכו'.
לפי המובן הזה, האם Vertex AI מצוין במשהו? בהחלט; הנה תוכנים השימושים הנפוצים ביותר שלה:
- חידוש התחזוקה: השתמש ב- Vertex AI כדי לשפר את דיוק הניבויים שלך בזמן אמת, שכל כלי זה יכול לנתח ולפרשנ את המטא נתונים בקלות ומהירות.
- ניטור מתוחכם: Vertex AI מפעיל ניטור על ביצועי המודל, מהדר ועד המוצר הסופי, אז תוכל לקצץ בקצה התהליך ולקבל תוצאות טובות יותר.
- תכונות ML משותפות: דרך מחסן תכונות של Vertex AI, תוכל לנהל ולכמות מחדש את תכונות ה- ML שצריך. בנוסף, אין צורך בידע מעמוק בML כדי להשתמש בהם.
- תהליך פיתוח משופר: עם Vertex AI, קל ליישר, להגדיר ולאוטומט זרימות עבודה של למידת מכונה כך שניתן להאיץ את תהליך הפיתוח.
כפי שניתן לראות, ל-Vertex AI יש מספר שימושים שהופכים אותו להוספה מושלמת לעסק שלך.
לפני שנלמד כיצד להשתמש בו, נבדוק אילו שירותי Google Cloud עובדים בסנכרון עם Vertex AI.
אילו שירותי Google Cloud עובדים בסינכרון עם Vertex AI?
Vertex AI אף פעם לא עובד לבד — הוא בסינכרון עם שירותי Google Cloud אחרים שעוזרים לשדרג את מחזור החיים שלך בלמידת מכונה ולשפר את היעילות שלך. אך מהן בדיוק שירותי Google Cloud?
בעצם, זו קופסת כלים של שירותי חישוב בענן, כמו ניתוח נתונים, אחסון בענן, רשתות, חישוב חסר שרתים, כלים לפיתוח אינטרנט ועוד. כל מגרזונים אלו עובדים בסינכרון עם Vertex AI כדי ליצור זרימות עבודה בלמידת מכונה יעילות.
למשל, באחסון הענן של Google, ניתן לאחסן את כל הנתונים הגולמיים שבהמשך יכול Vertex לגשת אליהם על מנת לאמן מודלים. BigQuery הוא כלי דומה ששומר על קבצי מידע גדולים שבהם משתמש Vertex AI לצורך הדרכה בתוך המערכת.
כפי שניתן לראות, הכול מקושר עם Vertex AI לעזור לך ליצור ולפרסם את הפתרונות לבינה מלאכותית הטובים ביותר.
נותר דבר אחד לדון בו: כיצד להשתמש ב-Vertex AI בפועל כדי להתחיל בבנייה.
כיצד להשתמש ב-Vertex AI ובזרימות העבודה למידת מכונה?
אתה מקפיד להשתמש ב-Vertex AI כדי לישר את זרימות העבודה למידת המכונה שלך — זה נהדר! לך נראה כמה קל לשלב אותו שלב אחרי שלב:
1. הכנת נתונים
להתחיל, התחל בחילוץ וניקוי האוסף שלך.
לאחר שתעשה זאת, עליך לבצע ניתוח נתונים חקרי. למה? להבין את הנתונים שמצופים מהמודל למידה מעלית. חזותי וצפה בנתונים שלך בעזרת Vertex AI Workbench.
מה צפוי בהמשך? יישום המרת נתונים והנדסת תכונות למודל, כמו גם פיצול הנתונים לסטים אימון, אימות ובדיקה.
2. אימון המודל
עכשיו מתחיל הכיף. כאן מדובר בבחירת שיטת אימון בהתאם לצרכי העסק שלך. ניתן ללמד את מודלי הלמידה המתוחכמים בדרכים שונות:
- שימוש בסקירת AutoML, שמאמנת את המודלים שלך ללא כתיבת קוד. היא תומכת בתמיכה בתמונות, טקסט ונתונים טבלאיים.
- שימוש במסגרת מידע מועדפת שלך, שמשמעו כתיבת קוד משלך ואימון המודלים שלך בעצמך.
- שימוש בניסויי Vertex AI, שבודקת את המודלים שלך באמצעות שיטות שונות ורואה איזו אחת מבצעת הטוב ביותר.
- שימוש ב-Nובש Vertex AI Vizier או במשרות ההגדרה המותאמות, אשר מתמקדות בכיוון היפרפרמטרים כדי לאמן מודלים מורכבים מותאמים.
3. הערכת המודל ושָׁלֵילַתוֹת
השלב השלישי מחייב אתכם להעריך את ביצועי המודל שלכם ולעשות תיקונים על פי התוצאות. דבר זה מסייע לך למצוא באופן פעיל בעיות ולפתור אותן לפני פרסום המודל.
באמצעות מדדים כגון דיוק ושיחזור, באפשרותך להשוות ולמדוד את ביצועי המודלים שלך, ולראות איזה אחד מבצע הכי טוב בכלל.
4. הפעלת המודל
לאחר בדיקת הביצועים של המודל ואישורם, הגיע הזמן לפרסומו.
שוב, יש לך שיטות שונות לעשות זאת:
- שימוש בתוכניות קונטיינרים מוכנות או בהתאמה אישית
- שימוש ב-BigQuery ML
- שימוש בזמן ריצה של TensorFlow
- שימוש בגרסת אפי Vertex AI Feature Store
- שימוש ב-Vertex Explainable AI
5. ניטור המודל
עדיין אינך סיימת, שכן תמיד יש מקום לשיפור. השלב הסופי בכל תהליך פרסום מודל הוא לנטר את ביצועיו. עם ניטור מודלי AI של Vertex, אתה יכול לשמור עין על המודלים שלך ולשפר את ביצועיהם אם המידע נבלע רחוק מדי מהאימון שלהם. וְאַף, ל-Vertex AI יש התראות והודעות שמעדיפות לך מתי משהו אינו בסדר, כך שתוכל לאמן מחדש את המודל שלך כדי שיענה על התקן.
עם מדריך זה הקצר והפשוט, אתה מוכן לנסות את Vertex AI.
גישה אליך
עם Vertex AI, קל לנהל את תהליכי הלמידת מכונה ולהבטיח את יעילותם, דיוקם, ועקביותם. עכשיו שאתה יודע את התשובה לשאלה "מה היא Vertex AI?" אתה צעד אחד קרוב יותר להפוך את תהליכי העסק שלך ליעילים במיוחד.
אבל כדי להגיע לרמות חדשות של יעילות, אתה צריך את גורו.
זהו כלי לניהול ידע המחבר בין כל היישומים והמסמכים שלך במקום אחד. עם גורו, אתה יכול לחפש בכל היישומים שלך ולקבל תשובות מידיות לכל שאלה, מבלי להחליף הקשר.
ראה את עוצמת ה-Guru על ידי הירשמות היום.
Key takeaways 🔑🥡🍕
?עבור מה משמש Vertex AI
Vertex AI משמש לבניית, פרסום, והרחבת מודלים למידת מכונה ב-Google Cloud, מפשט את תהליכי הלמידה המכונה על ידי שילוב שירותי Google Cloud שונים לפלטפורמת AI מאוחדת.
?האם Vertex AI של גוגל חינמית
Google Vertex AI מציעה צפיה חינמית עם שימוש מוגבל, אך תכונות מתקדמות ורמות שימוש גבוהות מחייבות מינוי בתשלום.
?אם Vertex AI שווה את זה
Vertex AI שווה לעסקים ולפיתוחנים שמחפשים פתרון AI מקיף, נפחי, ומשולב כדי לגשר פעולות למידת המכונה ולהשתמש בתשתיות הכוח של Google Cloud.
?השוני בין Google AI ל-Vertex AI
טווח ה- AI של Google כולל מגוון רחב של מחקר ומוצרי AI של Google, בעוד ש- Vertex AI הוא פלטפורמה ספציפית כלפי הן ענף של Google Cloud מעוצבת לניהול מחזור החיים של הלמידה המכונה במלואה.
?למה אנו משתמשים ב- Vertex AI
אנו משתמשים ב- Vertex AI כדי לפשוט ולהאיץ את פיתוח, ההטמעה והניהול של מודלי למידת מכונה, תוך מניעת השימוש בבניית תשתיות הענן והכלים המשולבים של Google.
?האם Vertex AI שווה את זה
כן, Vertex AI מספק תמריץ חשוב על ידי הצעת פתרון קווי ונמשך לפעולות של למידת מכונה, בעיקר לסדנאות שהוקצו למערכת האקולוגיה של Google Cloud.
?אילו שפות תכנות וגבישים נתמכים על ידי Vertex AI
פלטפורמת Vertex AI תומכת בשפות תכנות שונות, כגון C, Java, ו-Python, אך גם בשפות לצד הלקוח כמו HTML ו-CSS.
לגבי הגבישים, Vertex תומך בכלים לאימון מותאם, כולל PyTorch, TensorFlow, XGBoost, ו-scikit-learn.
?איך לגשת ל- Google Vertex AI
כדי להתחיל עם Google Vertex AI, עקוב אחרי השלבים האלו:
- צור חשבון
- בחר או בנה פרויקט חדש ב- Google Cloud console
- הפעל את ממשק ה- Vertex AI
- התקן את Google Cloud CLI והרץ את הפקודה הזו: gcloud init
- התקן ועדכן רכיבי gcloud דרך הפקודות האלו: gcloud components update וגם gcloud components install beta
?איזה תמיכה לקוחותית זמינה למשתמשי Vertex AI
Vertex AI מציעה מדרגות שונות של תמיכה, תלוי בסולם הטיפול של הלקוח שאתה רוצה.
עבור תמיכה סטנדרטית, תקבל גישה בלתי מוגבלת לתמיכה טכנית, עם זמן תגובה של 4 שעות. הגרסה משופרת מציעה תמיכה ללא הגבלה ברחבות 24/7 בשפות רבות וערוצים. תמיכה פרימיאלית, בנוסף, כוללת מנהל חשבון טכני מוקצה.
ניתן גם להתעסק עם קהילת Google Cloud לשאול שאלות על Vertex AI.