که تاسو د مصنوعي ذهانت وسیلو ته پام کړی وي او حیران یاست چې اصلي پای څخه تر پایه جادو چیرته پیښیږي - د ګړندي ټیکر کولو څخه تر څارنې پورې تولید پورې - دا هغه څه دي چې تاسو یې په اړه اورئ. د ګوګل ورټیکس مصنوعي ذهانت د ماډل لوبو ډګرونه، MLOps، د معلوماتو هک اپونه، او ویکتور لټون په یو واحد، تصدۍ درجې ځای کې سره یوځای کوي. سکریپي پیل کړئ، بیا پیمانه کړئ. دا په حیرانتیا سره نادره ده چې دواړه د یو چت لاندې ترلاسه کړئ.
لاندې بې معنی سفر دی. موږ به د ساده پوښتنې ځواب ووایو - د ګوګل ورټیکس AI څه شی دی؟ - او دا هم وښیو چې دا ستاسو سټیک سره څنګه مناسب دی، لومړی څه هڅه وکړئ، لګښتونه څنګه چلند کوي، او کله چې بدیلونه ډیر معنی لري. ځان وساتئ. دلته ډیر څه شتون لري، مګر لاره د هغه څه څخه ساده ده چې ښکاري. 🙂
هغه مقالې چې تاسو یې له دې وروسته لوستل خوښولی شئ:
🔗 د مصنوعي ذهانت روزونکی څه شی دی؟
تشریح کوي چې څنګه د مصنوعي ذهانت روزونکي د انساني فیډبیک او لیبل کولو له لارې ماډلونه اصلاح کوي.
🔗 د مصنوعي ذهانت (AI) منځګړیتوب څه شی دی: د دې مشهورې کلمې تر شا حقیقت
د مصنوعي ذهانت (AI) منځګړیتوب، د هغې سوداګریز ماډل، او د بازار اغیزې ماتوي.
🔗 سمبولیک AI څه شی دی: ټول هغه څه چې تاسو ورته اړتیا لرئ پوه شئ
د سمبولیک AI منطق پر بنسټ استدلال او دا چې دا څنګه د ماشین زده کړې څخه توپیر لري پوښښ کوي.
🔗 د مصنوعي ذهانت لپاره کومه پروګرامینګ ژبه کارول کیږي؟
د مصنوعي ذهانت پراختیا او څیړنې لپاره پایتون، آر، او نورې ژبې پرتله کوي.
🔗 د خدمت په توګه AI څه شی دی؟
د AIaaS پلیټ فارمونه، ګټې، او دا چې څنګه سوداګرۍ د کلاوډ پر بنسټ AI وسایلو څخه ګټه پورته کوي تشریح کوي.
د ګوګل ورټیکس AI څه شی دی؟ 🚀
ګوګل ورټیکس AI په ګوګل کلاوډ کې د AI سیسټمونو جوړولو، ازموینې، ځای پرځای کولو او اداره کولو لپاره یو بشپړ مدیریت شوی، متحد پلیټ فارم دی - چې دواړه کلاسیک ML او عصري تولیدي AI پوښي. دا د ماډل سټوډیو، اجنټ وسیلې، پایپ لاینونه، نوټ بوکونه، راجسترونه، څارنه، ویکتور لټون، او د ګوګل کلاوډ ډیټا خدماتو سره کلک ادغام سره یوځای کوي [1].
په ساده ډول ووایاست: دا هغه ځای دی چې تاسو د بنسټ ماډلونو سره پروټوټایپ کوئ، دوی تنظیم کړئ، د پای نقطو خوندي کولو لپاره ځای په ځای کړئ، د پایپ لاینونو سره اتومات کړئ، او هرڅه څارنه او اداره وساتئ. په مهمه توګه، دا دا په یو ځای کې کوي - کوم چې د لومړۍ ورځې په پرتله ډیر مهم دی [1].
د حقیقي نړۍ چټکه نمونه: ټیمونه ډیری وختونه په سټوډیو کې اشارې سکیچ کوي، د اصلي معلوماتو په وړاندې د I/O ازموینې لپاره لږترلږه نوټ بوک تار کوي، بیا هغه شتمنۍ په راجستر شوي ماډل، پای ټکی، او یو ساده پایپ لاین کې ترویج کوي. دویمه اونۍ معمولا څارنه او خبرتیاوې دي. ټکی اتلولي نه ده - دا د تکرار وړتیا ده.
څه شی د ګوګل ورټیکس AI غوره کوي ✅
-
د ژوند دورې لپاره یو چت - په سټوډیو کې پروټوټایپ، نسخې ثبت کړئ، د بیچ یا ریښتیني وخت لپاره ځای پرځای کړئ، بیا د ډریفټ او مسلو لپاره څارنه وکړئ. لږ ګلو کوډ. لږ ټبونه. ډیر خوب [1].
-
د ماډل ګارډن + جیمني ماډلونه - د ګوګل او شریکانو څخه ماډلونه کشف کړئ، دودیز کړئ، او ځای په ځای کړئ، په شمول د وروستي جیمني کورنۍ، د متن او څو ماډل کار لپاره [1].
-
د اجنټ جوړونکی - د دندې متمرکز، څو مرحلې اجنټان جوړ کړئ چې کولی شي د ارزونې ملاتړ او منظم رن ټایم سره وسایل او معلومات تنظیم کړي [2].
-
د اعتبار لپاره پایپ لاینونه - د تکرار وړ روزنې، ارزونې، ټونینګ، او ځای پرځای کولو لپاره بې سرور آرکیسټریشن. تاسو به له ځانه مننه وکړئ کله چې دریم بیا روزنه [1] شاوخوا ګرځي.
-
په پیمانه د ویکتور لټون - د RAG، سپارښتنو، او سیمانټیک لټون لپاره د لوړې کچې، ټیټ ځنډ ویکتور ترلاسه کول، چې د ګوګل د تولید درجې زیربنا باندې جوړ شوی [3].
-
د BigQuery سره د فیچر مدیریت - په BigQuery کې د خپل فیچر ډیټا وساتئ او د Vertex AI فیچر سټور له لارې آنلاین فیچرونه وړاندې کړئ پرته له دې چې آفلاین سټور نقل کړئ [4].
-
د ورک بینچ نوټ بوکونه - د ګوګل کلاوډ خدماتو (BigQuery، کلاوډ ذخیره، او نور) سره وصل شوي Jupyter چاپیریالونه اداره شوي [1].
-
د AI مسؤل انتخابونه - د تولیدي کاري بارونو لپاره د خوندیتوب وسایل او د صفر ډیټا ساتلو کنټرولونه (کله چې په مناسب ډول تنظیم شي) [5].
هغه اصلي ټوټې چې تاسو به یې په حقیقت کې لمس کړئ 🧩
۱) ورټیکس AI سټوډیو - چیرې چې لارښوونې لوییږي 🌱
په یو UI کې د بنسټ ماډلونه پلی کړئ، ارزونه وکړئ، او ټون کړئ. د چټکو تکرارونو، بیا کارولو وړ اشارو، او تولید ته د سپارلو لپاره عالي کله چې یو څه "کلک" شي [1].
۲) ماډل باغ - ستاسو د ماډل کتلاګ 🍃
د ګوګل او شریک ماډلونو مرکزي کتابتون. په څو کلیکونو کې براوز کړئ، دودیز کړئ، او ځای په ځای کړئ - د سکیوینجر ښکار پرځای یو اصلي پیل ټکی [1].
۳) د اجنټ جوړونکی - د باور وړ اتومات کولو لپاره 🤝
لکه څنګه چې اجنټان له ډیمو څخه ریښتیني کار ته وده کوي، تاسو وسایلو، ګراونډینګ او آرکیسټریشن ته اړتیا لرئ. اجنټ بلډر سکیفولډینګ (سیشنونه، د حافظې بانک، جوړ شوي وسایل، ارزونې) چمتو کوي نو د څو اجنټانو تجربې د ریښتیني نړۍ ګډوډۍ لاندې نه سقوط کوي [2].
۴) پایپ لاینونه - ځکه چې تاسو به په هرصورت ځان تکرار کړئ 🔁
د سرور پرته آرکیسټریټر سره د ML او gen-AI کاري جریان اتومات کړئ. د هنري اثارو تعقیب او د بیا تولید وړ منډو ملاتړ کوي - دا د خپلو ماډلونو لپاره د CI په توګه فکر وکړئ [1].
۵) کاري بینچ - د یاک خریلو پرته اداره شوي نوټ بوکونه 📓
د JupyterLab خوندي چاپیریالونه د BigQuery، Cloud Storage، او نورو ته د اسانه لاسرسي سره بدل کړئ. د سپړنې، فیچر انجینرۍ، او کنټرول شوي تجربو لپاره ګټور [1].
۶) د ماډل راجسټری - هغه نسخه چې چپه کیږي 🗃️
ماډلونه، نسخې، نسب تعقیب کړئ، او په مستقیم ډول پای ټکو ته یې واستوئ. راجستر د انجینرۍ لپاره لاسوندونه ډیر لږ پیچلي کوي [1].
۷) د ویکتور لټون - RAG چې نه ټکان خوري 🧭
د ګوګل د تولید ویکتور زیربنا سره د سیمانټیک ترلاسه کول اندازه کړئ - د چیټ، سیمانټیک لټون، او سپارښتنو لپاره ګټور چیرې چې ځنډ د کارونکي لخوا لیدل کیږي [3].
۸) د فیچر پلورنځی - BigQuery د حقیقت سرچینې په توګه وساتئ 🗂️
په BigQuery کې د ژوندیو معلوماتو څخه آنلاین ځانګړتیاوې اداره او وړاندې کړئ. لږ کاپي کول، لږ همغږي دندې، ډیر دقت [4].
۹) د ماډل څارنه - باور وکړئ، مګر تایید کړئ 📈
د ډریفټ چیکونو مهالویش وکړئ، خبرتیاوې تنظیم کړئ، او د تولید کیفیت باندې نظر وساتئ. دقیقه ټرافیک بدلیږي، تاسو به دا وغواړئ [1].
دا ستاسو د معلوماتو په سټېک کې څنګه فټ کیږي 🧵
-
BigQuery - هلته د معلوماتو سره روزنه ورکړئ، د بیچ وړاندوینې بیرته جدولونو ته واچوئ، او وړاندوینې د تحلیل یا فعالولو جریان ته وصل کړئ [1][4].
-
کلاوډ ذخیره - د بلاب طبقې بیا ایجادولو پرته ډیټاسیټونه، هنري اثار، او ماډل محصولات ذخیره کړئ [1].
-
ډیټا فلو او ملګري - د مخکې پروسس کولو، بډایه کولو، یا سټریمینګ انفرنس لپاره د پایپ لاینونو دننه مدیریت شوي ډیټا پروسس کول پرمخ وړئ [1].
-
د پای ټکي یا بیچ - د ایپسونو او اجنټانو لپاره په ریښتیني وخت کې د پای ټکي ځای په ځای کړئ، یا د ټولو جدولونو د نمرې ورکولو لپاره د بیچ دندې پرمخ وړئ - تاسو به احتمال دواړه وکاروئ [1].
د عام استعمال قضیې چې په حقیقت کې پلي کیږي 🎯
-
چیټ، همکاران، او اجنټان - ستاسو د معلوماتو سره د ځمکې سره، د وسیلو کارول، او څو مرحلې جریان. اجنټ بلډر د اعتبار لپاره ډیزاین شوی، نه یوازې د نوښت [2].
-
RAG او سیمانټیک لټون - د ویکتور لټون د جیمني سره یوځای کړئ ترڅو ستاسو د ملکیت مینځپانګې په کارولو سره پوښتنو ته ځواب ووایی. سرعت زموږ د تصور څخه ډیر مهم دی [3].
-
وړاندوینې ML - جدول یا انځوریز ماډلونه روزل، د پای ټکي ته ځای پر ځای کول، د حرکت څارنه کول، د پایپ لاینونو سره بیا روزنه ورکول کله چې حدونه تیر شي. کلاسیک، مګر مهم [1].
-
د تحلیل فعالول - د BigQuery لپاره وړاندوینې ولیکئ، لیدونکي جوړ کړئ، او د فیډ کمپاینونه یا د محصول پریکړې وکړئ. کله چې بازار موندنه د معلوماتو ساینس سره مل کیږي نو یو ښه لوپ [1][4].
د پرتلنې جدول - د مشهورو بدیلونو په مقابل کې د ورټیکس AI 📊
چټک انځور. په نرمۍ سره نظر. په یاد ولرئ چې دقیق وړتیاوې او قیمتونه د خدماتو او سیمې له مخې توپیر لري.
| پلیټ فارم | غوره لیدونکي | ولې دا کار کوي |
|---|---|---|
| ورټیکس AI | په ګوګل کلاوډ کې ټیمونه، جین-AI + ML مخلوط | متحد سټوډیو، پایپ لاینونه، راجسټری، ویکتور لټون، او قوي BigQuery اړیکې [1]. |
| د AWS سیج میکر | د AWS-first سازمانونه ژور ML اوزار ته اړتیا لري | د پراخې روزنې او ځای پرځای کولو اختیارونو سره بالغ، بشپړ ژوند دوره ML خدمت. |
| ازور ایم ایل | د مایکروسافټ سره تړلې تصدۍ IT | په Azure کې د ML مدغم ژوند دوره، ډیزاینر UI، او حکومتداري. |
| ډیټابریکس ایم ایل | د جهيل هاوس ټیمونه، د نوټ بوک دروند جریان | د معلوماتو اصلي قوي کاري جریان او د تولید ML وړتیاوې. |
هو، جملې نا مساوي دي - ځینې وختونه اصلي جدولونه وي.
لګښتونه په ساده انګلیسي ژبه 💸
تاسو اکثره د دریو شیانو لپاره پیسې ورکوئ:
-
د ماډل کارول - د کاري بار او کارونې ټولګي لخوا قیمت.
-
محاسبه وکړئ .
-
د آنلاین پای ټکو یا بیچ دندو لپاره خدمت کول
د دقیقو شمېرو او وروستیو بدلونونو لپاره، د Vertex AI او د هغې د تولیدي وړاندیزونو لپاره د رسمي قیمت پاڼو وګورئ. هغه لارښوونه چې تاسو به یې وروسته له ځانه مننه وکړئ: د سټوډیو په پرتله د تولید پای نقطو لپاره د چمتو کولو اختیارونه او کوټې بیاکتنه وکړئ مخکې لدې چې تاسو کوم درانه شی ولیږئ [1][5].
امنیت، حکومتداري، او مسؤل مصنوعي ذهانت 🛡️
ورټیکس AI د مسؤلیت لرونکي AI لارښوونې او خوندیتوب وسیلې چمتو کوي، او همدارنګه د ترتیب لارې چارې د صفر ډیټا ساتلو ترلاسه کولو (د مثال په توګه، د ډیټا کیچ کولو غیر فعالولو او چیرې چې پلي کیږي د ځانګړو لاګونو څخه د وتلو له لارې) [5]. دا د رول پر بنسټ لاسرسي، خصوصي شبکې، او د اطاعت دوستانه ودانیو لپاره د پلټنې لاګونو سره یوځای کړئ [1].
کله چې ورټیکس AI کامل وي - او کله چې ډیر زیات وي 🧠
-
مناسب دی . که ستاسو ټیم د معلوماتو ساینس او غوښتنلیک انجینرۍ پراخه کړي، نو شریکه سطحه مرسته کوي.
-
که تاسو یوازې د سپک وزن ماډل کال یا یو واحد هدف لرونکي پروټوټایپ ته اړتیا لرئ چې حکومتدارۍ، بیا روزنې، یا څارنې ته اړتیا ونلري، نو ډیر کار وکړئ
راځئ چې صادق واوسو: ډیری پروټوټایپونه یا مړه کیږي یا غاښونه وده کوي. ورټیکس AI دوهم قضیه اداره کوي.
چټک پیل - د ۱۰ دقیقو د خوند ازموینه ⏱️
-
د ورټیکس AI سټوډیو پرانیزئ ترڅو د ماډل سره پروټوټایپ وکړئ او یو څو هغه اشارې خوندي کړئ چې تاسو یې خوښوئ. د خپل اصلي متن او عکسونو سره ټایرونه لایک کړئ [1].
-
د ورک بینچ څخه په یوه کوچني اپلیکیشن یا نوټ بوک کې وصل کړئ . ښکلی او پیچلی [1].
-
د اپلیکیشن ملاتړ کوونکی ماډل یا ټون شوی شتمني په ماډل راجسټری ترڅو تاسو بې نومه اثار ونه غورځوئ [1].
-
یو پایپ لاین چې معلومات باروي، پایلې ارزوي، او د یو عرف تر شا نوې نسخه ځای پر ځای کوي. د تکرار وړتیا اتلولي ماتوي [1].
-
څارنه اضافه کړئ او اساسي خبرتیاوې تنظیم کړئ. ستاسو راتلونکی ځان به د دې لپاره تاسو ته قهوه واخلي [1].
اختیاري خو هوښیار: که ستاسو د کارونې قضیه لټون یا خبرې وي، نو د ویکتور لټون او ګراونډینګ اضافه کړئ. دا د ښه او حیرانونکي ګټور ترمنځ توپیر دی [3].
د ګوګل ورټیکس AI څه شی دی؟ - لنډه نسخه 🧾
د ګوګل ورټیکس AI څه شی دی؟ دا د ګوګل کلاوډ ټول په یوه کې پلیټ فارم دی چې د AI سیسټمونه ډیزاین، ځای پرځای او اداره کوي - له پرامپټ څخه تر تولید پورې - د اجنټانو، پایپ لاینونو، ویکتور لټون، نوټ بوکونو، راجسترونو او څارنې لپاره د جوړ شوي وسیلو سره. دا په داسې لارو نظر شوی چې ټیمونو ته د لیږلو کې مرسته کوي [1].
بدیلونه په یوه نظر - د سمې لارې غوره کول 🛣️
که تاسو دمخه په AWS کې ژور یاست، نو SageMaker به اصلي احساس وکړي. د Azure دوکانونه ډیری وختونه Azure ML . که ستاسو ټیم په نوټ بوکونو او لیک هاوسونو کې ژوند کوي، Databricks ML غوره دی. له دې څخه هیڅ یو غلط ندي - ستاسو د معلوماتو جاذبه او د حکومتدارۍ اړتیاوې معمولا پریکړه کوي.
ډیری پوښتل شوي پوښتنې - چټک اور 🧨
-
ایا ورټیکس AI یوازې د تولیدي AI لپاره دی؟ نو-ورټیکس AI د ډیټا ساینس پوهانو او ML انجینرانو لپاره د MLOps ځانګړتیاو سره د کلاسیک ML روزنه او خدمت هم پوښي [1].
-
آیا زه کولی شم BigQuery د خپل اصلي پلورنځي په توګه وساتم؟ هو - په BigQuery کې د فیچر ډیټا ساتلو لپاره د فیچر سټور وکاروئ او د آفلاین پلورنځي نقل کولو پرته یې آنلاین وړاندې کړئ [4].
-
ایا ورټیکس AI د RAG سره مرسته کوي؟ هو - ویکتور لټون د دې لپاره جوړ شوی او د سټیک پاتې برخې سره مدغم کیږي [3].
-
څنګه لګښتونه کنټرول کړم؟ د [1][5] کچې لوړولو دمخه د کوټې/تقسیم او کاري بار ټولګي قیمتونه کوچني پیل کړئ، اندازه کړئ او بیاکتنه وکړئ.
ماخذونه
[1] ګوګل کلاوډ - د ورټیکس AI معرفي (د متحد پلیټ فارم عمومي کتنه) - نور ولولئ
[2] ګوګل کلاوډ - د ورټیکس AI اجنټ جوړونکي عمومي کتنه - نور ولولئ
[3] ګوګل کلاوډ - د ورټیکس AI ویکتور لټون د ورټیکس AI RAG انجن سره وکاروئ - نور ولولئ
[4] ګوګل کلاوډ - په ورټیکس AI کې د فیچر مدیریت معرفي - نور ولولئ
[5] ګوګل کلاوډ - د پیرودونکو معلوماتو ساتل او په ویرټیکس AI کې صفر معلومات ساتل - نور ولولئ