गूगल वर्टेक्स एआई क्या है?

अगर आपने AI टूल्स को आज़माया है और यह जानने की कोशिश की है कि शुरुआती प्रयोग से लेकर मॉनिटरिंग के साथ प्रोडक्शन तक, असली कमाल कहाँ होता है, तो यही वो टूल है जिसके बारे में आप बार-बार सुन रहे होंगे। Google का Vertex AI मॉडल प्लेग्राउंड, MLOps, डेटा कनेक्शन और वेक्टर सर्च को एक ही जगह पर, एंटरप्राइज़-ग्रेड प्लेटफॉर्म पर उपलब्ध कराता है। शुरुआत में छोटे स्तर पर काम करें, फिर धीरे-धीरे विस्तार करें। एक ही जगह पर ये दोनों सुविधाएं मिलना वाकई दुर्लभ है।.

नीचे दी गई जानकारी बिल्कुल सरल है। हम सीधे सवाल का जवाब देंगे - Google Vertex AI क्या है? - और यह भी दिखाएंगे कि यह आपके सिस्टम में कैसे फिट बैठता है, सबसे पहले क्या आजमाना चाहिए, लागतें कैसे काम करती हैं, और कब विकल्प ज़्यादा बेहतर होते हैं। तैयार हो जाइए। यहाँ बहुत कुछ है, लेकिन रास्ता जितना दिखता है उससे कहीं ज़्यादा आसान है। 🙂

इस लेख के बाद आप ये लेख भी पढ़ सकते हैं:

🔗 एआई ट्रेनर क्या है?
यह बताता है कि एआई प्रशिक्षक मानवीय प्रतिक्रिया और लेबलिंग के माध्यम से मॉडल को कैसे परिष्कृत करते हैं।.

🔗 एआई आर्बिट्रेज क्या है: इस चर्चित शब्द के पीछे की सच्चाई
यह लेख एआई आर्बिट्रेज, इसके बिजनेस मॉडल और बाजार पर इसके प्रभावों का विस्तृत विश्लेषण करता है।.

🔗 सिंबॉलिक एआई क्या है: आपको इसके बारे में सब कुछ जानना चाहिए
इसमें प्रतीकात्मक कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तर्क-आधारित तर्क प्रक्रिया और मशीन लर्निंग से इसकी भिन्नता को शामिल किया गया है।.

🔗 कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए किस प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है?
यह लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास और अनुसंधान के लिए पायथन, आर और अन्य भाषाओं की तुलना करता है।.

🔗 एआई एज़ अ सर्विस क्या है?
यह लेख AIaaS प्लेटफॉर्म, उनके लाभ और व्यवसायों द्वारा क्लाउड-आधारित AI उपकरणों का उपयोग करने के तरीकों के बारे में बताता है।.

गूगल वर्टेक्स एआई क्या है? 🚀

गूगल वर्टेक्स एआई, गूगल क्लाउड पर एआई सिस्टम बनाने, परीक्षण करने, तैनात करने और नियंत्रित करने के लिए एक पूर्णतः प्रबंधित, एकीकृत मंच है - जिसमें क्लासिक एमएल और आधुनिक जनरेटिव एआई दोनों शामिल हैं। यह एक मॉडल स्टूडियो, एजेंट टूलिंग, पाइपलाइन, नोटबुक, रजिस्ट्री, मॉनिटरिंग, वेक्टर सर्च और गूगल क्लाउड डेटा सेवाओं के साथ घनिष्ठ एकीकरण को जोड़ता है [1]।

सरल शब्दों में कहें तो: यह वह जगह है जहाँ आप मूलभूत मॉडलों के साथ प्रोटोटाइप बनाते हैं, उन्हें ट्यून करते हैं, सुरक्षित एंडपॉइंट्स पर तैनात करते हैं, पाइपलाइनों के साथ स्वचालित करते हैं, और सब कुछ मॉनिटर और नियंत्रित रखते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, यह सब एक ही स्थान पर होता है - जो पहले दिन जितना लगता है उससे कहीं अधिक मायने रखता है [1]।.

एक त्वरित वास्तविक पैटर्न: टीमें अक्सर स्टूडियो में प्रॉम्प्ट का खाका तैयार करती हैं, वास्तविक डेटा के विरुद्ध इनपुट/आउटपुट का परीक्षण करने के लिए एक न्यूनतम नोटबुक को कनेक्ट करती हैं, फिर उन एसेट्स को एक पंजीकृत मॉडल, एक एंडपॉइंट और एक सरल पाइपलाइन में प्रमोट करती हैं। दूसरे सप्ताह में आमतौर पर निगरानी और अलर्ट का काम होता है। मुख्य उद्देश्य कोई असाधारण प्रदर्शन करना नहीं है, बल्कि प्रक्रिया को दोहराना है।.

गूगल वर्टेक्स एआई को इतना शानदार क्या बनाता है ✅

जीवनचक्र के लिए एक छत - स्टूडियो में प्रोटोटाइप, संस्करणों को पंजीकृत करें, बैच या वास्तविक समय के लिए तैनात करें, फिर विचलन और मुद्दों की निगरानी करें। कम ग्लू कोड। कम टैब। ज़्यादा नींद [1]।
मॉडल गार्डन + जेमिनी मॉडल - टेक्स्ट और मल्टीमॉडल कार्य के लिए नवीनतम जेमिनी परिवार सहित, Google और भागीदारों से मॉडल खोजें, अनुकूलित करें और तैनात करें [1]।
एजेंट बिल्डर - कार्य-केंद्रित, बहु-चरणीय एजेंटों का निर्माण करें जो मूल्यांकन समर्थन और प्रबंधित रनटाइम [2] के साथ उपकरण और डेटा को व्यवस्थित कर सकते हैं।
विश्वसनीयता के लिए पाइपलाइन - दोहराने योग्य प्रशिक्षण, मूल्यांकन, ट्यूनिंग और परिनियोजन के लिए सर्वरलेस ऑर्केस्ट्रेशन। जब तीसरा पुनःप्रशिक्षण आएगा तो आप स्वयं को धन्यवाद देंगे [1]।
स्केल पर वेक्टर खोज - आरएजी, अनुशंसाओं और सिमेंटिक खोज के लिए उच्च-स्तरीय, कम विलंबता वेक्टर पुनर्प्राप्ति, जो Google के उत्पादन-ग्रेड बुनियादी ढांचे [3] पर निर्मित है।
बिगक्वेरी के साथ फ़ीचर प्रबंधन - बिगक्वेरी में अपने फ़ीचर डेटा को बनाए रखें और ऑफ़लाइन स्टोर को दोहराए बिना वर्टेक्स एआई फ़ीचर स्टोर के माध्यम से ऑनलाइन फ़ीचर प्रदान करें [4]।
वर्कबेंच नोटबुक - गूगल क्लाउड सेवाओं (बिगक्वेरी, क्लाउड स्टोरेज, आदि) से जुड़े प्रबंधित जुपिटर वातावरण [1]।
जिम्मेदार एआई विकल्प - जनरेटिव वर्कलोड के लिए सुरक्षा उपकरण प्लस शून्य-डेटा-रिटेंशन नियंत्रण (जब उचित रूप से कॉन्फ़िगर किया गया हो) [5]।

वे मुख्य भाग जिन्हें आप वास्तव में छू सकेंगे 🧩

1) वर्टेक्स एआई स्टूडियो - जहाँ प्रॉम्प्ट विकसित होते हैं 🌱

यूआई में फाउंडेशन मॉडल चलाएं, मूल्यांकन करें और ट्यून करें। त्वरित पुनरावृति, पुन: प्रयोज्य प्रॉम्प्ट और उत्पादन को सौंपने के लिए बढ़िया है जब कुछ "क्लिक" करता है [1]।.

2) मॉडल गार्डन - आपकी मॉडल कैटलॉग 🍃

गूगल और पार्टनर मॉडल की एक केंद्रीकृत लाइब्रेरी। कुछ क्लिक में ब्राउज़ करें, अनुकूलित करें और तैनात करें - एक वास्तविक शुरुआती बिंदु, खोजबीन के बजाय [1]।.

3) एजेंट बिल्डर - भरोसेमंद ऑटोमेशन के लिए 🤝

जैसे-जैसे एजेंट डेमो से वास्तविक कार्य में विकसित होते हैं, आपको उपकरण, आधारभूत संरचना और समन्वय की आवश्यकता होती है। एजेंट बिल्डर ढांचा (सेशन, मेमोरी बैंक, अंतर्निहित उपकरण, मूल्यांकन) प्रदान करता है ताकि बहु-एजेंट अनुभव वास्तविक दुनिया की अव्यवस्था के तहत ध्वस्त न हो [2]।.

4) पाइपलाइन - क्योंकि आप वैसे भी अपनी बात दोहराएंगे 🔁

सर्वरलेस ऑर्केस्ट्रेटर के साथ एमएल और जन-एआई वर्कफ़्लो को स्वचालित करें। आर्टिफैक्ट ट्रैकिंग और प्रतिलिपि योग्य रन का समर्थन करता है - इसे अपने मॉडल के लिए सीआई के रूप में सोचें [1]।.

5) वर्कबेंच - बिना किसी झंझट के नोटबुक को व्यवस्थित रखें 📓

बिगक्वेरी, क्लाउड स्टोरेज और अन्य तक आसान पहुंच के साथ सुरक्षित जुपिटरलैब वातावरण तैयार करें। अन्वेषण, फ़ीचर इंजीनियरिंग और नियंत्रित प्रयोगों के लिए उपयोगी [1]।.

6) मॉडल रजिस्ट्री - स्थायी संस्करण 🗃️

मॉडल, संस्करण, वंशावली को ट्रैक करें और सीधे एंडपॉइंट पर तैनात करें। रजिस्ट्री इंजीनियरिंग को हैंडऑफ़ को बहुत कम अस्पष्ट बनाती है [1]।.

7) वेक्टर सर्च - RAG जो अटकता नहीं है 🧭

गूगल के प्रोडक्शन वेक्टर इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ सिमेंटिक रिट्रीवल को बढ़ाएं- चैट, सिमेंटिक सर्च और रिकमेंडेशन के लिए उपयोगी जहां लेटेंसी यूजर-विजिबल है [3]।.

8) फ़ीचर स्टोर - BigQuery को ही सत्य का स्रोत मानें 🗂️

बिगक्वेरी में मौजूद डेटा से ऑनलाइन सुविधाओं का प्रबंधन और सेवा करें। कम कॉपी करना, कम सिंक जॉब, अधिक सटीकता [4]।.

9) मॉडल मॉनिटरिंग - भरोसा करें, लेकिन सत्यापन भी करें 📈

ड्रिफ्ट चेक शेड्यूल करें, अलर्ट सेट करें और उत्पादन गुणवत्ता पर नज़र रखें। ट्रैफ़िक में जैसे ही बदलाव होता है, आपको इसकी आवश्यकता होगी [1]।.

यह आपके डेटा स्टैक में कैसे फिट बैठता है 🧵

बिगक्वेरी - वहां डेटा के साथ प्रशिक्षित करें, बैच भविष्यवाणियों को वापस तालिकाओं में भेजें, और भविष्यवाणियों को एनालिटिक्स या सक्रियण डाउनस्ट्रीम में वायर करें [1][4]।
क्लाउड स्टोरेज - ब्लॉब लेयर को फिर से बनाए बिना डेटासेट, कलाकृतियों और मॉडल आउटपुट को स्टोर करें [1]।
डेटाफ़्लो और मित्र - प्रीप्रोसेसिंग, संवर्धन या स्ट्रीमिंग अनुमान के लिए पाइपलाइन के अंदर प्रबंधित डेटा प्रोसेसिंग चलाते हैं [1]।
एंडपॉइंट्स या बैच - ऐप्स और एजेंटों के लिए रीयल-टाइम एंडपॉइंट्स तैनात करें, या पूरी टेबल को स्कोर करने के लिए बैच जॉब चलाएं - आप संभवतः दोनों का उपयोग करेंगे [1]।

आम उपयोग के ऐसे मामले जो वास्तव में सफल होते हैं 🎯

चैट, कोपायलट और एजेंट - आपके डेटा, टूल उपयोग और बहु-चरणीय प्रवाह के आधार पर। एजेंट बिल्डर को विश्वसनीयता के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि केवल नवीनता के लिए [2]।
RAG और सिमेंटिक खोज - अपनी मालिकाना सामग्री का उपयोग करके प्रश्नों का उत्तर देने के लिए जेमिनी के साथ वेक्टर खोज को संयोजित करें। गति हमारे दिखावे से कहीं अधिक मायने रखती है [3]।
प्रेडिक्टिव एमएल - सारणीबद्ध या छवि मॉडल को प्रशिक्षित करें, एक एंडपॉइंट पर तैनात करें, ड्रिफ्ट की निगरानी करें, जब थ्रेशोल्ड पार हो जाए तो पाइपलाइन के साथ पुनः प्रशिक्षित करें। क्लासिक, लेकिन महत्वपूर्ण [1]।
एनालिटिक्स सक्रियण - बिगक्वेरी में भविष्यवाणियां लिखें, ऑडियंस बनाएं और कैंपेन या उत्पाद निर्णयों को फ़ीड करें। एक अच्छा लूप जब मार्केटिंग डेटा साइंस से मिलती है [1][4]।

तुलना तालिका - वर्टेक्स एआई बनाम लोकप्रिय विकल्प 📊

संक्षिप्त जानकारी। थोड़ा व्यक्तिगत मत सहित। ध्यान रखें कि सटीक क्षमताएं और मूल्य सेवा और क्षेत्र के अनुसार भिन्न-भिन्न होते हैं।.

प्लैटफ़ॉर्म	सर्वश्रेष्ठ दर्शक	यह कैसे काम करता है
वर्टेक्स एआई	गूगल क्लाउड पर टीमें, जनरेशनल एआई + एमएल का मिश्रण	एकीकृत स्टूडियो, पाइपलाइन, रजिस्ट्री, वेक्टर खोज, और मजबूत बिगक्वेरी संबंध [1]।.
एडब्ल्यूएस सेजमेकर	AWS-आधारित संगठनों को गहन मशीन लर्निंग टूलिंग की आवश्यकता है	व्यापक प्रशिक्षण और परिनियोजन विकल्पों के साथ एक परिपक्व, पूर्ण-जीवनचक्र मशीन लर्निंग सेवा।.
एज़्योर एमएल	माइक्रोसॉफ्ट के अनुरूप एंटरप्राइज आईटी	Azure पर एकीकृत ML लाइफसाइकिल, डिज़ाइनर UI और गवर्नेंस।.
डेटब्रिक्स एमएल	लेकहाउस टीमें, नोटबुक-आधारित कार्यप्रवाह	मजबूत डेटा-आधारित वर्कफ़्लो और उत्पादन मशीन लर्निंग क्षमताएं।.

हां, शब्दों का चयन थोड़ा अटपटा है - वास्तविक तालिकाओं में कभी-कभी ऐसा होता है।.

सरल शब्दों में लागत 💸

आप मुख्य रूप से तीन चीजों के लिए भुगतान कर रहे हैं:

मॉडल का उपयोग - कार्यभार और उपयोग वर्ग के आधार पर मूल्य निर्धारण।
कस्टम ट्रेनिंग और ट्यूनिंग कार्यों के लिए गणना करें
ऑनलाइन एंडपॉइंट्स या बैच जॉब्स के लिए सेवाएं प्रदान करना

सटीक संख्याओं और नवीनतम परिवर्तनों के लिए, वर्टेक्स एआई और इसके जनरेटिव ऑफ़र के लिए आधिकारिक मूल्य निर्धारण पृष्ठ देखें। एक सुझाव जिसके लिए आप बाद में खुद को धन्यवाद देंगे: कुछ भी भारी भेजने से पहले स्टूडियो बनाम प्रोडक्शन एंडपॉइंट्स के लिए प्रोविज़निंग विकल्पों और कोटा की समीक्षा करें [1][5]।.

सुरक्षा, शासन और जिम्मेदार एआई 🛡️

वर्टेक्स एआई जिम्मेदार-एआई मार्गदर्शन और सुरक्षा उपकरण प्रदान करता है, साथ ही शून्य डेटा प्रतिधारण प्राप्त करने (उदाहरण के लिए, डेटा कैशिंग को अक्षम करके और जहां लागू हो वहां विशिष्ट लॉग से बाहर निकलकर) [5]। इसे अनुपालन-अनुकूल बिल्ड के लिए भूमिका-आधारित पहुंच, निजी नेटवर्किंग और ऑडिट लॉग के साथ जोड़ें [1]।

वर्टेक्स एआई कब एकदम सही है और कब यह ज़रूरत से ज़्यादा है 🧠

अगर आप जनरेशनल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के लिए एक ही एनवायरनमेंट चाहते हैं, बिगक्वेरी के साथ बेहतर इंटीग्रेशन चाहते हैं, और एक ऐसा प्रोडक्शन सिस्टम चाहते हैं जिसमें पाइपलाइन, रजिस्ट्री और मॉनिटरिंग शामिल हो, तो यह एकदम सही है
तो यह अनावश्यक है । ऐसे मामलों में, एक सरल एपीआई इंटरफ़ेस फिलहाल पर्याप्त हो सकता है।

सच कहें तो, अधिकांश प्रोटोटाइप या तो असफल हो जाते हैं या फिर उनमें और भी ताकत आ जाती है। वर्टेक्स एआई दूसरे मामले को संभालता है।.

त्वरित शुरुआत - 10 मिनट का स्वाद परीक्षण ⏱️

वर्टेक्स एआई स्टूडियो खोलें और अपनी पसंद के कुछ प्रॉम्प्ट सहेजें। अपने वास्तविक टेक्स्ट और छवियों के साथ परीक्षण करें [1]।
वर्कबेंच से अपने सर्वश्रेष्ठ प्रॉम्प्ट को न्यूनतम ऐप या नोटबुक में वायर करें । अच्छा और अव्यवस्थित [1]।
ऐप के बैकिंग मॉडल या ट्यून्ड एसेट को मॉडल रजिस्ट्री ताकि आप अनाम कलाकृतियों को इधर-उधर न फेंकें [1]।
एक पाइपलाइन जो डेटा लोड करे, आउटपुट का मूल्यांकन करे और एक उपनाम के पीछे एक नया संस्करण तैनात करे। दोहराव वीरता से बेहतर है [1]।
मॉनिटरिंग जोड़ें । आपका भविष्य का स्वयं इसके लिए आपको कॉफ़ी पिलाएगा [1]।

वैकल्पिक लेकिन स्मार्ट: यदि आपका उपयोग मामला खोजपूर्ण या चैटी है, तो वेक्टर खोज और ग्राउंडिंग जोड़ें। यह अच्छा और आश्चर्यजनक रूप से उपयोगी के बीच का अंतर है [3]।

गूगल वर्टेक्स एआई क्या है? - संक्षिप्त जानकारी 🧾

गूगल वर्टेक्स एआई क्या है? यह गूगल क्लाउड का एक ऑल-इन-वन प्लेटफॉर्म है जो एआई सिस्टम को डिज़ाइन, डिप्लॉय और गवर्न करने के लिए है - प्रॉम्प्ट से लेकर प्रोडक्शन तक - जिसमें एजेंट, पाइपलाइन, वेक्टर सर्च, नोटबुक, रजिस्ट्री और मॉनिटरिंग के लिए अंतर्निहित टूलिंग शामिल है। यह इस तरह से विशिष्ट है जो टीमों को शिप करने में मदद करता है [1]।

विकल्पों पर एक नजर - सही लेन का चुनाव 🛣️

यदि आप पहले से ही AWS का गहन उपयोग कर रहे हैं, तो SageMaker आपको सहज महसूस होगा। Azure उपयोगकर्ता अक्सर Azure ML को । यदि आपकी टीम कंप्यूटर और लेकहाउस में काम करती है, तो Databricks ML उत्कृष्ट विकल्प है। इनमें से कोई भी विकल्प गलत नहीं है - आमतौर पर आपके डेटा की गंभीरता और प्रबंधन संबंधी आवश्यकताएं ही निर्णय लेती हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न - त्वरित प्रश्न 🧨

क्या वर्टेक्स एआई केवल जनरेटिव एआई के लिए है? नहीं-वर्टेक्स एआई डेटा वैज्ञानिकों और एमएल इंजीनियरों के लिए एमएलओपीएस सुविधाओं के साथ क्लासिक एमएल प्रशिक्षण और सेवा को भी कवर करता है [1]।
क्या मैं BigQuery को अपने मुख्य स्टोर के रूप में रख सकता हूँ? हाँ- BigQuery में फ़ीचर डेटा बनाए रखने के लिए फ़ीचर स्टोर का उपयोग करें और ऑफ़लाइन स्टोर को डुप्लिकेट किए बिना इसे ऑनलाइन परोसें [4]।
क्या वर्टेक्स एआई आरएजी में मदद करता है? हाँ-वेक्टर सर्च इसके लिए बनाया गया है और स्टैक के बाकी हिस्सों के साथ एकीकृत होता है [3]।
मैं लागतों को कैसे नियंत्रित करूं? छोटे स्तर पर शुरू करें, मापें और स्केल करने से पहले कोटा/प्रोविजनिंग और वर्कलोड-क्लास मूल्य निर्धारण की समीक्षा करें [1][5]।

संदर्भ

[1] गूगल क्लाउड - वर्टेक्स एआई का परिचय (एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म का अवलोकन) - और पढ़ें

[2] गूगल क्लाउड - वर्टेक्स एआई एजेंट बिल्डर का अवलोकन - और पढ़ें

[3] गूगल क्लाउड - वर्टेक्स एआई आरएजी इंजन के साथ वर्टेक्स एआई वेक्टर सर्च का उपयोग करें - और पढ़ें

[4] गूगल क्लाउड - वर्टेक्स एआई में फ़ीचर प्रबंधन का परिचय - और पढ़ें

[5] गूगल क्लाउड - वर्टेक्स एआई में ग्राहक डेटा प्रतिधारण और शून्य-डेटा प्रतिधारण - और पढ़ें

आधिकारिक एआई असिस्टेंट स्टोर पर नवीनतम एआई खोजें

हमारे बारे में

ब्लॉग पर वापस जाएँ

देश/क्षेत्र