अगर आपने AI टूल्स पर गौर किया है और सोचा है कि असली एंड-टू-एंड जादू कहाँ होता है—तत्काल बदलाव से लेकर प्रोडक्शन और मॉनिटरिंग तक—तो यही वो चीज़ है जिसके बारे में आप अक्सर सुनते रहते हैं। Google का Vertex AI मॉडल प्लेग्राउंड, MLOps, डेटा हुकअप और वेक्टर सर्च को एक ही एंटरप्राइज़-स्तरीय जगह पर समेटता है। शुरुआत छोटे-छोटे कामों से करें, फिर विस्तार करें। आश्चर्यजनक रूप से, दोनों को एक ही छत के नीचे पाना दुर्लभ है।
नीचे एक सीधा-सादा टूर दिया गया है। हम सीधे सवाल का जवाब देंगे— गूगल वर्टेक्स एआई क्या है? —और यह भी बताएँगे कि यह आपके लिए कैसे उपयुक्त है, सबसे पहले क्या आज़माना चाहिए, लागत कैसे काम करती है, और कब विकल्प ज़्यादा उपयुक्त होते हैं। तैयार हो जाइए। यहाँ बहुत कुछ है, लेकिन रास्ता जितना दिखता है, उससे कहीं ज़्यादा आसान है। 🙂
इसके बाद आप जो लेख पढ़ना चाहेंगे वे इस प्रकार हैं:
🔗 एआई ट्रेनर क्या है?
यह बताता है कि कैसे एआई प्रशिक्षक मानव फीडबैक और लेबलिंग के माध्यम से मॉडल को परिष्कृत करते हैं।
🔗 एआई आर्बिट्रेज क्या है: इस प्रचलित शब्द के पीछे का सच
एआई आर्बिट्रेज, इसके बिजनेस मॉडल और बाजार निहितार्थों का विश्लेषण।
🔗 प्रतीकात्मक AI क्या है: आपको जो कुछ जानना चाहिए
प्रतीकात्मक एआई के तर्क-आधारित तर्क और यह मशीन लर्निंग से किस प्रकार भिन्न है, इस पर प्रकाश डाला गया है।
🔗 AI के लिए किस प्रोग्रामिंग भाषा का उपयोग किया जाता है?
एआई विकास और अनुसंधान के लिए पायथन, आर और अन्य भाषाओं की तुलना करता है।
🔗 सेवा के रूप में AI क्या है?
AIaaS प्लेटफॉर्म, लाभ और व्यवसायों द्वारा क्लाउड-आधारित AI उपकरणों का लाभ उठाने के तरीके के बारे में बताया गया है।
Google Vertex AI क्या है?
गूगल वर्टेक्स एआई, गूगल क्लाउड पर एक पूर्णतः प्रबंधित, एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म है जो एआई सिस्टम के निर्माण, परीक्षण, परिनियोजन और प्रबंधन के लिए 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 गहन एकीकरण को जोड़ता है [1]।
सीधे शब्दों में कहें तो: यह वह जगह है जहाँ आप आधारभूत मॉडलों के साथ प्रोटोटाइप बनाते हैं, उन्हें ट्यून करते हैं, सुरक्षित एंडपॉइंट्स पर तैनात करते हैं, पाइपलाइनों के साथ स्वचालित करते हैं, और हर चीज़ की निगरानी और प्रबंधन करते हैं। खास बात यह है कि यह सब एक ही जगह पर होता है—जो पहले दिन जितना दिखता है उससे कहीं ज़्यादा मायने रखता है [1]।
त्वरित वास्तविक दुनिया पैटर्न: टीमें अक्सर स्टूडियो में प्रॉम्प्ट स्केच करती हैं, वास्तविक डेटा के आधार पर I/O का परीक्षण करने के लिए एक न्यूनतम नोटबुक तैयार करती हैं, फिर उन संपत्तियों को एक पंजीकृत मॉडल, एक एंडपॉइंट और एक सरल पाइपलाइन में प्रमोट करती हैं। दूसरा सप्ताह आमतौर पर निगरानी और अलर्ट का होता है। मुद्दा वीरता नहीं, बल्कि दोहराव है।
Google Vertex AI को क्या अद्भुत बनाता है?
-
जीवनचक्र के लिए एक ही छत - स्टूडियो में प्रोटोटाइप बनाना, संस्करण पंजीकृत करना, बैच या रीयल-टाइम के लिए तैनात करना, फिर बहाव और समस्याओं की निगरानी करना। कम ग्लू कोड। कम टैब। ज़्यादा नींद [1]।
-
मॉडल गार्डन + जेमिनी मॉडल - पाठ 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 एजेंट बनाएं जो मूल्यांकन समर्थन और प्रबंधित रनटाइम के साथ टूल और डेटा को ऑर्केस्ट्रेट कर सकें [2]।
-
विश्वसनीयता के लिए पाइपलाइन - दोहराए जाने वाले प्रशिक्षण, मूल्यांकन, ट्यूनिंग और परिनियोजन के लिए सर्वर रहित ऑर्केस्ट्रेशन। जब तीसरा रीट्रेन आएगा, तो आप खुद को धन्यवाद देंगे [1]।
-
वेक्टर खोज पैमाने पर - RAG, अनुशंसाओं और सिमेंटिक खोज के लिए उच्च-स्तरीय, कम-विलंबता वेक्टर पुनर्प्राप्ति, Google के उत्पादन-ग्रेड बुनियादी ढांचे पर निर्मित [3]।
-
BigQuery के साथ फ़ीचर प्रबंधन - BigQuery में अपने फ़ीचर डेटा को बनाए रखें और ऑफ़लाइन स्टोर की नकल किए बिना Vertex AI फ़ीचर स्टोर के माध्यम से ऑनलाइन सुविधाएँ प्रदान करें [4]।
-
वर्कबेंच नोटबुक - गूगल क्लाउड सेवाओं (बिगक्वेरी, क्लाउड स्टोरेज, आदि) से जुड़े प्रबंधित ज्यूपिटर वातावरण [1].
-
जिम्मेदार एआई विकल्प - जनरेटिव वर्कलोड के लिए सुरक्षा टूलींग प्लस शून्य-डेटा-अवधारण नियंत्रण (जब उचित रूप से कॉन्फ़िगर किया गया हो) [5]।
मुख्य टुकड़े जिन्हें आप वास्तव में छूएंगे 🧩
1) वर्टेक्स एआई स्टूडियो - जहाँ संकेत विकसित होते हैं 🌱
UI में आधारभूत मॉडलों को चलाएँ, उनका मूल्यांकन करें और उन्हें ट्यून करें। त्वरित पुनरावृत्तियों, पुन: प्रयोज्य संकेतों और किसी चीज़ के "क्लिक" होने पर उन्हें प्रोडक्शन में स्थानांतरित करने के लिए बेहतरीन [1]।
2) मॉडल गार्डन - आपका मॉडल कैटलॉग 🍃
गूगल और पार्टनर मॉडलों की एक केंद्रीकृत लाइब्रेरी। कुछ ही क्लिक में ब्राउज़ करें, कस्टमाइज़ करें और तैनात करें—खोज-खोज की बजाय एक वास्तविक शुरुआती बिंदु [1]।
3) एजेंट बिल्डर - भरोसेमंद स्वचालन के लिए 🤝
जैसे-जैसे एजेंट डेमो से वास्तविक कार्य की ओर बढ़ते हैं, आपको टूल्स, ग्राउंडिंग और ऑर्केस्ट्रेशन की आवश्यकता होती है। एजेंट बिल्डर स्कैफोल्डिंग (सत्र, मेमोरी बैंक, अंतर्निहित टूल्स, मूल्यांकन) प्रदान करता है ताकि मल्टी-एजेंट अनुभव वास्तविक दुनिया की अव्यवस्था के कारण नष्ट न हो जाएँ [2]।
4) पाइपलाइनें - क्योंकि आप वैसे भी खुद को दोहराएंगे 🔁
सर्वरलेस ऑर्केस्ट्रेटर के साथ एमएल और जेन-एआई वर्कफ़्लोज़ को स्वचालित करें। आर्टिफैक्ट ट्रैकिंग और पुनरुत्पादनीय रन का समर्थन करता है - इसे अपने मॉडलों के लिए सीआई के रूप में सोचें [1]।
5) वर्कबेंच - याक शेव के बिना प्रबंधित नोटबुक 📓
BigQuery, क्लाउड स्टोरेज आदि तक आसान पहुँच के साथ सुरक्षित JupyterLab वातावरण बनाएँ। अन्वेषण, फ़ीचर इंजीनियरिंग और नियंत्रित प्रयोगों के लिए उपयोगी [1]।
6) मॉडल रजिस्ट्री - संस्करण जो चिपक जाता है 🗃️
मॉडल, संस्करण, वंशावली को ट्रैक करें और सीधे एंडपॉइंट पर तैनात करें। रजिस्ट्री इंजीनियरिंग को हैंडऑफ़ को बहुत कम जटिल बनाती है [1]।
7) वेक्टर सर्च - RAG जो हकलाता नहीं है 🧭
गूगल के उत्पादन वेक्टर बुनियादी ढांचे के साथ स्केल सिमेंटिक रिट्रीवल - चैट, सिमेंटिक खोज और सिफारिशों के लिए उपयोगी जहां विलंबता उपयोगकर्ता-दृश्यमान है [3]।
8) फ़ीचर स्टोर - BigQuery को सत्य के स्रोत के रूप में रखें 🗂️
BigQuery में मौजूद डेटा से ऑनलाइन सुविधाएँ प्रबंधित और प्रस्तुत करें। कम कॉपी, कम सिंक जॉब, ज़्यादा सटीकता [4]।
9) मॉडल मॉनिटरिंग - विश्वास करें, लेकिन सत्यापित करें 📈
बहाव जाँच शेड्यूल करें, अलर्ट सेट करें, और उत्पादन की गुणवत्ता पर नज़र रखें। ट्रैफ़िक में बदलाव होते ही आपको यह [1] चाहिए होगा।
यह आपके डेटा स्टैक में कैसे फिट बैठता है 🧵
-
बिगक्वेरी - वहां डेटा के साथ प्रशिक्षण करें, बैच भविष्यवाणियों को तालिकाओं में वापस धकेलें, और भविष्यवाणियों को एनालिटिक्स या सक्रियण डाउनस्ट्रीम में वायर करें [1][4]।
-
क्लाउड स्टोरेज - ब्लॉब लेयर को पुनः बनाए बिना डेटासेट, आर्टिफैक्ट्स और मॉडल आउटपुट को स्टोर करें [1].
-
डेटाफ़्लो और मित्र - प्रीप्रोसेसिंग, संवर्धन, या स्ट्रीमिंग अनुमान के लिए पाइपलाइनों के अंदर प्रबंधित डेटा प्रोसेसिंग चलाते हैं [1]।
-
एंडपॉइंट या बैच - ऐप्स और एजेंटों के लिए वास्तविक समय के एंडपॉइंट तैनात करें, या संपूर्ण तालिकाओं को स्कोर करने के लिए बैच जॉब चलाएं - आप संभवतः दोनों का उपयोग करेंगे [1]।
सामान्य उपयोग के मामले जो वास्तव में 🎯
-
चैट, सह-पायलट और एजेंट - आपके डेटा, टूल के उपयोग और बहु-चरणीय प्रवाह के आधार पर। एजेंट बिल्डर केवल नवीनता के लिए नहीं, बल्कि विश्वसनीयता के लिए डिज़ाइन किया गया है [2]।
-
आरएजी और सिमेंटिक सर्च - वेक्टर सर्च को जेमिनी के साथ मिलाकर अपनी निजी सामग्री का उपयोग करके प्रश्नों के उत्तर दें। गति हमारे दिखावे से कहीं ज़्यादा मायने रखती है [3]
-
पूर्वानुमानित एमएल - सारणीबद्ध या छवि मॉडल को प्रशिक्षित करें, एक समापन बिंदु पर तैनात करें, बहाव की निगरानी करें, और सीमा पार होने पर पाइपलाइनों के साथ पुनः प्रशिक्षित करें। क्लासिक, लेकिन महत्वपूर्ण [1]।
-
एनालिटिक्स एक्टिवेशन - BigQuery में पूर्वानुमान लिखें, ऑडियंस बनाएँ, और अभियानों या उत्पाद निर्णयों को फ़ीड करें। मार्केटिंग और डेटा साइंस के मिलन का एक अच्छा लूप [1][4]।
तुलना तालिका - वर्टेक्स एआई बनाम लोकप्रिय विकल्प 📊
एक छोटा सा स्नैपशॉट। थोड़ा-सा विचारोत्तेजक। ध्यान रखें कि सटीक क्षमताएँ और मूल्य निर्धारण सेवा और क्षेत्र के अनुसार अलग-अलग होते हैं।
| प्लैटफ़ॉर्म | सर्वश्रेष्ठ दर्शक | यह कैसे काम करता है |
|---|---|---|
| वर्टेक्स एआई | Google क्लाउड पर टीमें, जेन-AI + ML मिश्रण | एकीकृत स्टूडियो, पाइपलाइन, रजिस्ट्री, वेक्टर खोज और मजबूत बिगक्वेरी संबंध [1]. |
| एडब्ल्यूएस सेजमेकर | AWS-प्रथम संगठनों को गहन ML टूलिंग की आवश्यकता है | व्यापक प्रशिक्षण और परिनियोजन विकल्पों के साथ परिपक्व, पूर्ण-जीवनचक्र एमएल सेवा। |
| एज़्योर एमएल | माइक्रोसॉफ्ट-संरेखित उद्यम आईटी | Azure पर एकीकृत ML जीवनचक्र, डिज़ाइनर UI और शासन। |
| डेटाब्रिक्स एमएल | लेकहाउस टीमें, नोटबुक-भारी प्रवाह | मजबूत डेटा-नेटिव वर्कफ़्लो और उत्पादन एमएल क्षमताएं। |
हां, वाक्यांश असमान है - वास्तविक तालिकाएं कभी-कभी असमान होती हैं।
साधारण अंग्रेजी में लागत 💸
आप मुख्यतः तीन चीजों के लिए भुगतान कर रहे हैं:
-
मॉडल उपयोग - कार्यभार और उपयोग वर्ग के अनुसार मूल्यांकित।
-
कस्टम प्रशिक्षण और ट्यूनिंग कार्यों के लिए गणना करें
-
ऑनलाइन एंडपॉइंट या बैच जॉब के लिए सेवा प्रदान करना
सटीक आंकड़ों और नवीनतम बदलावों के लिए, Vertex AI और इसके जनरेटिव उत्पादों के आधिकारिक मूल्य निर्धारण पृष्ठ देखें। एक सुझाव जिसके लिए आप बाद में खुद को धन्यवाद देंगे: कोई भी भारी उत्पाद भेजने से पहले स्टूडियो बनाम प्रोडक्शन एंडपॉइंट्स के लिए प्रोविजनिंग विकल्पों और कोटा की समीक्षा करें [1][5]।
सुरक्षा, शासन और जिम्मेदार AI 🛡️
वर्टेक्स एआई ज़िम्मेदार-एआई मार्गदर्शन और सुरक्षा उपकरण प्रदान करता है, साथ ही शून्य डेटा प्रतिधारण प्राप्त करने भी प्रदान करता है (उदाहरण के लिए, डेटा कैशिंग को अक्षम करके और जहाँ लागू हो, विशिष्ट लॉग से ऑप्ट-आउट करके) [5]। अनुपालन-अनुकूल बिल्ड के लिए इसे भूमिका-आधारित पहुँच, निजी नेटवर्किंग और ऑडिट लॉग के साथ जोड़ें [1]।
वर्टेक्स एआई कब परफेक्ट है और कब यह ज़रूरत से ज़्यादा है 🧠
-
बिल्कुल सही है । अगर आपकी टीम डेटा साइंस और एप्लिकेशन इंजीनियरिंग में फैली हुई है, तो शेयर्ड सरफेस मददगार साबित होता है।
-
अगर आपको सिर्फ़ एक हल्के मॉडल कॉल या एकल-उद्देश्य वाले प्रोटोटाइप की ज़रूरत है, जिसे गवर्नेंस, पुनर्प्रशिक्षण या निगरानी की ज़रूरत नहीं है, तो यह ज़रूरत से ज़्यादा है
ईमानदारी से कहें तो: ज़्यादातर प्रोटोटाइप या तो मर जाते हैं या उनमें नुकीले दांत उग आते हैं। वर्टेक्स एआई दूसरे मामले को संभालता है।
त्वरित शुरुआत - 10 मिनट का स्वाद परीक्षण ⏱️
-
वर्टेक्स एआई स्टूडियो खोलें और अपनी पसंद के कुछ प्रॉम्प्ट सेव करें। अपने असली टेक्स्ट और इमेज [1] के साथ टायरों को किक करें।
-
वर्कबेंच से एक न्यूनतम ऐप या नोटबुक में वायर करें । अच्छा और आकर्षक [1]।
-
ऐप के बैकिंग मॉडल या ट्यून्ड एसेट को मॉडल रजिस्ट्री ताकि आप अनाम कलाकृतियों को इधर-उधर न फेंकें [1]।
-
पाइपलाइन बनाएँ जो डेटा लोड करे, आउटपुट का मूल्यांकन करे, और एक उपनाम के पीछे एक नया संस्करण तैनात करे। दोहराव, वीरता को मात देता है [1]।
-
मॉनिटरिंग जोड़ें । आपका भविष्य का स्व आपको इसके लिए कॉफ़ी पिलाएगा [1]।
वैकल्पिक लेकिन स्मार्ट: अगर आपका उपयोग खोजपूर्ण या बातूनी है, तो वेक्टर सर्च और ग्राउंडिंग जोड़ें। यह अच्छे और आश्चर्यजनक रूप से उपयोगी के बीच का अंतर है [3]।
Google Vertex AI क्या है? - संक्षिप्त संस्करण 🧾
Google Vertex AI क्या है? यह Google Cloud का एक ऑल-इन-वन प्लेटफ़ॉर्म है जो प्रॉम्प्ट से लेकर प्रोडक्शन तक, AI सिस्टम को डिज़ाइन, डिप्लॉय और संचालित करता है। इसमें एजेंट, पाइपलाइन, वेक्टर सर्च, नोटबुक, रजिस्ट्री और मॉनिटरिंग के लिए बिल्ट-इन टूल हैं। यह कई तरह से डिज़ाइन किया गया है जो टीमों को शिपिंग में मदद करता है [1]।
एक नज़र में विकल्प - सही लेन चुनना 🛣️
अगर आप पहले से ही AWS में गहराई से शामिल हैं, तो SageMaker आपके लिए एकदम सही रहेगा। Azure शॉप्स अक्सर Azure ML को । अगर आपकी टीम नोटबुक और लेकहाउस में रहती है, तो Databricks ML बेहतरीन है। इनमें से कोई भी बात गलत नहीं है - आमतौर पर आपके डेटा ग्रेविटी और गवर्नेंस की ज़रूरतें ही तय करती हैं।
FAQ - रैपिड फायर 🧨
-
क्या वर्टेक्स एआई केवल जनरेटिव एआई के लिए है? नो-वर्टेक्स एआई, डेटा वैज्ञानिकों और एमएल इंजीनियरों के लिए एमएलओपीएस सुविधाओं के साथ क्लासिक एमएल प्रशिक्षण और सेवा भी प्रदान करता है [1]।
-
क्या मैं BigQuery को अपना मुख्य स्टोर बना सकता/सकती हूँ? हाँ - BigQuery में फ़ीचर डेटा बनाए रखने और ऑफ़लाइन स्टोर की नकल किए बिना उसे ऑनलाइन प्रस्तुत करने के लिए फ़ीचर स्टोर का उपयोग करें [4]।
-
क्या वर्टेक्स एआई आरएजी में मदद करता है? यस-वेक्टर सर्च इसके लिए बनाया गया है और बाकी स्टैक के साथ एकीकृत होता है [3]।
-
मैं लागतों को कैसे नियंत्रित करूँ? छोटे स्तर से शुरुआत करें, मापें और स्केलिंग से पहले कोटा/प्रावधान और कार्यभार-श्रेणी मूल्य निर्धारण की समीक्षा करें [1][5]।
संदर्भ
[1] गूगल क्लाउड - वर्टेक्स एआई का परिचय (एकीकृत प्लेटफ़ॉर्म अवलोकन) - और पढ़ें
[2] गूगल क्लाउड - वर्टेक्स एआई एजेंट बिल्डर 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