Eger we amûrên AI lêkolîn kiribe û meraq kiriye ku efsûna rastîn a serî heta serî li ku derê çêdibe - ji sererastkirina bilez bigire heya hilberînê bi çavdêriyê re - ev ew e ku hûn her tim li ser dibihîzin. Vertex AI ya Google qadên lîstikê yên modelan, MLOp, girêdanên daneyan û lêgerîna vektor di yek cîhekî asta pargîdaniyê de kom dike. Bi awayekî tevlihev dest pê bikin, dûv re mezin bikin. Bi awayekî ecêb kêm e ku meriv herduyan di bin yek banî de bigire.
Li jêr gera pratîkî heye. Em ê bersiva pirsa sade bidin - Google Vertex AI çi ye? - û her weha nîşan bidin ka ew çawa li gorî pileya we ye, pêşî çi biceribînin, lêçûn çawa tevdigerin, û kengê alternatîf maqûltir in. Xwe bigirin. Li vir gelek tişt hene, lê rê ji ya ku xuya dike hêsantir e. 🙂
Gotarên ku hûn dikarin piştî vê yekê bixwînin:
🔗 Rahênerekî AI çi ye?
Rave dike ka rahênerên AI çawa modelan bi rêya bersiv û etîketkirina mirovan baştir dikin.
🔗 Arbitraja AI çi ye: Rastiya li pişt peyva mozaîkê
Arbitrajê AI, modela wê ya karsaziyê, û bandorên wê yên li ser bazarê şîrove dike.
🔗 AI-ya sembolîk çi ye: Her tiştê ku hûn hewce ne ku bizanin
Sedemên li ser bingeha mentiqî yên AI-ya sembolîk û cûdahiya wê ji fêrbûna makîneyê vedihewîne.
🔗 Kîjan zimanê bernamesaziyê ji bo AI-ê tê bikar anîn
Python, R, û zimanên din ji bo pêşveçûn û lêkolîna AI-ê berawird dike.
🔗 AI wek xizmetek çi ye
Platformên AIaaS, feyde û çawaniya bikaranîna karsazî ji amûrên AI yên li ser ewr rave dike.
AI ya Google Vertex çi ye? 🚀
Google Vertex AI platformek bi tevahî birêvebirî û yekgirtî ye li ser Google Cloud ji bo avakirin, ceribandin, bicihkirin û rêvebirina pergalên AI-ê - ku hem ML-ya klasîk û hem jî AI-ya hilberîner a nûjen vedihewîne. Ew studyoyek model, amûrên ajan, boriyan, defteran, qeydan, çavdêrîkirin, lêgerîna vektor û entegrasyonên teng bi karûbarên daneyên Google Cloud re vedihewîne [1].
Bi kurtasî: ew cihê ku hûn bi modelên bingehîn prototîp dikin, wan mîheng dikin, li xalên dawîn ewle bicîh dikin, bi boriyan otomatîk dikin, û her tiştî dişopînin û birêve dibin. Ya girîng, ew vê yekê li yek cîhek dike - ku ji roja yekem girîngtir xuya dike [1].
Şêweyekî bilez ê cîhana rastîn: Tîm pir caran di studyoyê de pêşniyaran xêz dikin, defterek hindik saz dikin da ku I/O li hember daneyên rastîn biceribînin, dûv re wan hebûnan vediguherînin modelek qeydkirî, xalek dawî û boriyek hêsan. Hefteya duyemîn bi gelemperî çavdêrî û hişyarî ye. Mebest ne qehremanî ye - dubarekirin e.
Çi dike ku AI-ya Google Vertex ecêb be ✅
-
Yek ban ji bo çerxa jiyanê - prototîp di studyoyê de, versiyonan tomar bike, ji bo komî an jî di wextê rast de bicîh bike, dûv re ji bo guherîn û pirsgirêkan çavdêrî bike. Koda zeliqandinê kêmtir. Tabên kêmtir. Xewa bêtir [1].
-
Modelên Baxçeyê Modelan + Modelên Gemini - modelên ji Google û hevkarên xwe, tevî malbata Gemini ya herî dawî, ji bo xebata nivîs û pirmodal kifş bikin, xweş bikin û bicîh bikin [1].
-
Avakerê Agentê - ajanên pir-gavî û baldar ên li ser peywirê ava bikin ku dikarin amûr û daneyan bi piştgiriya nirxandinê û demek xebitandinê ya birêvebirî ve girêbidin [2].
-
Xetên bo pêbaweriyê - orkestrasyona bêserver ji bo perwerde, nirxandin, mîhengkirin û bicihkirina dubarekirî. Hûn ê spasiya xwe bikin dema ku perwerdehiya sêyemîn pêk were [1].
-
Lêgerîna Vektorê di pîvanê de - lêgerîna vektorê di pîvana bilind û latency kêm de ji bo RAG, pêşniyaran û lêgerîna semantîk, li ser binesaziya asta hilberînê ya Google-ê hatiye avakirin [3].
-
Rêveberiya taybetmendiyan bi BigQuery re - daneyên taybetmendiyên xwe di BigQuery de biparêzin û taybetmendiyan bi rêya Vertex AI Feature Store bêyî dubarekirina firoşgehek negirêdayî pêşkêş bikin [4].
-
Defterên Workbench - jîngehên Jupyter ên birêvebirî yên bi xizmetên Google Cloud ve girêdayî ne (BigQuery, Cloud Storage, hwd.) [1].
-
Vebijarkên AI-ya berpirsiyar - amûrên ewlehiyê û her weha sifir-ragirtina daneyan (dema ku bi guncanî werin mîheng kirin) ji bo barên kar ên hilberîner [5].
Parçeyên sereke yên ku hûn ê bi rastî dest bidin wan 🧩
1) Vertex AI Studio - cihê ku fersend lê mezin dibin 🌱
Modelên bingehîn di nav UI-ê de bilîzin, binirxînin û mîheng bikin. Ji bo dubarekirinên bilez, fermanên ji nû ve bikar anînê, û radestkirina hilberînê gava tiştek "klîk bike" pir baş e [1].
2) Baxçeyê Modelan - kataloga modelên we 🍃
Pirtûkxaneyek navendî ya modelên Google û hevkar. Bi çend klîkan bigerin, xwerû bikin û bicîh bikin - xalek destpêkê ya rastîn li şûna nêçîra xezîneyê [1].
3) Avakerê Agent - ji bo otomasyonên pêbawer 🤝
Her ku ajan ji demoyan ber bi karê rastîn ve diçin, hûn hewceyê amûran, bingeh û orkestrasyonê ne. Agent Builder platformek peyda dike (Rûniştin, Banka Bîranînê, amûrên çêkirî, nirxandin) da ku ezmûnên pir-ajan di bin tevliheviya cîhana rastîn de hilweşin [2].
4) Borî - ji ber ku hûn ê dîsa jî xwe dubare bikin 🔁
Herikînên xebatê yên ML û gen-AI bi orkestratorek bêserver otomatîk bikin. Piştgiriya şopandina hunerî û xebitandinên dubarekirî dike - wê wekî CI ji bo modelên xwe bifikirin [1].
5) Maseya Kar - defteran bêyî tirşkirina yakê birêve dibe 📓
Jîngehên ewle yên JupyterLab bi gihîştina hêsan a BigQuery, Cloud Storage û hêj bêtir biafirînin. Ji bo keşf, endezyariya taybetmendiyan û ceribandinên kontrolkirî bikêrhatî ye [1].
6) Qeyda Modelê - guhertoyên ku dimînin 🗃️
Model, versiyon, rêzikname û rasterast li ser xalên dawî bişopîne. Qeyde veguhestina ji bo endezyariyê pir kêmtir sivik dike [1].
7) Lêgerîna Vektor - RAG ku naqelişe 🧭
Vegerandina semantîk bi binesaziya vektorê hilberînê ya Google-ê pîvan bike - ji bo sohbet, lêgerîna semantîk û pêşniyaran li cihê ku derengî ji hêla bikarhêner ve tê dîtin kêrhatî ye [3].
8) Dikana Taybetmendiyan - BigQuery wekî çavkaniya rastiyê bihêle 🗂️
Taybetmendiyan ji daneyên ku di BigQuery de ne, serhêl birêve bibin û pêşkêş bikin. Kêmtir kopîkirin, kêmtir karên senkronîzekirinê, rastbûnek zêdetir [4].
9) Çavdêriya Modelê - bawer bike, lê piştrast bike 📈
Kontrolên driftê plansaz bikin, hişyariyan saz bikin, û çavdêriya kalîteya hilberînê bikin. Her ku trafîk biguhere, hûn ê vê yekê bixwazin [1].
Çawa ew di nav daneyên we de cih digire 🧵
-
BigQuery - bi daneyan li wir perwerde bibe, pêşbîniyên komî vegerîne tabloyan, û pêşbîniyan têxe analîtîk an çalakkirinê li jêr [1][4].
-
Depokirina Ewr - setên daneyan, berhemên dîrokî, û derana modelê bêyî ji nû ve îcadkirina qatek blob hilînin [1].
-
Dataflow & friends - ji bo pêş-pêvajokirin, dewlemendkirin, an jî herikîna daneyan di hundirê boriyan de pêvajoya daneyan a birêvebirî dimeşînin [1].
-
Xalên Dawî an Komî - xalên dawî yên demrast ji bo sepan û ajanan bicîh bikin, an jî karên komî bimeşînin da ku tevahiya tabloyan xal bikin - hûn ê muhtemelen herduyan bikar bînin [1].
Rewşên karanîna gelemperî yên ku bi rastî jî diqewimin 🎯
-
Sohbet, hev-pîlot, û ajan - bi erdêkirina daneyên we, karanîna amûran, û herikînên pir-gavî. Avakerê Agent ji bo pêbaweriyê hatiye sêwirandin, ne tenê ji bo nûbûnê [2].
-
RAG û lêgerîna semantîk - Lêgerîna Vektor bi Gemini re bikin yek da ku bi karanîna naveroka xweya taybet bersiva pirsan bidin. Leza ji ya ku em texmîn dikin girîngtir e [3].
-
ML-ya Pêşbînîkirî - modelên tabloyî an wêneyî perwerde bike, li xalek dawî bicîh bike, çavdêriya driftê bike, dema ku eşik derbas dibin bi boriyan ji nû ve perwerde bike. Klasîk, lê krîtîk [1].
-
Çalakkirina analîtîkan - pêşbîniyan ji bo BigQuery binivîsin, temaşevanan ava bikin, û kampanyayan an biryarên hilberê bidin. Xelek xweş dema ku kirrûbirra bi zanista daneyan re hevdîtin dike [1][4].
Tabloya berawirdkirinê - Vertex AI li hember alternatîfên populer 📊
Wêneyek bilez. Hinekî nêrînî. Ji bîr mekin ku şiyan û bihayên rastîn li gorî xizmet û herêmê diguherin.
| Rawesta axaftevan | Baştirîn temaşevan | Çima ew dixebite |
|---|---|---|
| Vertex AI | Tîmên li ser Google Cloud, tevliheviya nifşê AI + ML | Stûdyoyeke yekgirtî, boriyên guherînê, qeydkirin, lêgerîna vektor, û girêdanên bihêz ên BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Rêxistinên AWS-pêşîn ên ku hewceyê amûrên ML-ya kûr in | Xizmeta ML-ê ya gihîştî, bi çerxa jiyanê ya tevahî, bi vebijarkên perwerde û bicihkirinê yên fireh. |
| Azure ML | IT-ya pargîdaniyê ya lihevhatî bi Microsoft re | Çerxa jiyana ML-ê ya yekgirtî, UI-ya sêwiraner, û rêvebirin li ser Azure. |
| Databricks ML | Tîmên Lakehouse, herikînên giran ên laptopan | Herikînên xebatê yên xwemalî yên daneyan û kapasîteyên ML-ê yên hilberînê yên xurt. |
Belê, awayê nivîsandinê ne yekreng e - tabloyên rastîn carinan ne yekreng in.
Mesref bi îngilîziya sade 💸
Hûn bi piranî ji bo sê tiştan didin:
-
Bikaranîna modelê ji bo bangên hilberîner - bihayê wê li gorî barê kar û çîna karanînê ye.
-
Ji bo karên perwerde û mîhengkirina xwerû hesab bikin
-
Ji bo xalên dawî yên serhêl an karên komî xizmet dike
Ji bo hejmarên rast û guhertinên herî dawî, rûpelên bihayên fermî yên Vertex AI û pêşniyarên wê yên afirîner kontrol bikin. Serişteyek ku hûn ê paşê ji xwe re spas bikin: berî ku hûn tiştek giran bişînin, vebijarkên dabînkirinê û kotayan ji bo xalên dawîn ên Studio û hilberînê binirxînin [1][5].
Ewlehî, rêveberî, û AI-ya berpirsiyar 🛡️
Vertex AI rêbername û amûrên ewlehiyê yên AI-ya berpirsiyar peyda dike, û her weha rêyên mîhengkirinê peyda dike da ku bigihîje sifir ragirtina daneyan [5]. Vê yekê bi gihîştina li ser bingeha rolê, tora taybet, û tomarên denetimê ji bo avahiyên lihevhatinê-dostane ve girêdin [1].
Dema ku Vertex AI bêkêmasî ye - û dema ku zêde ye 🧠
-
Ger hûn ji bo nifşa AI û ML-ê yek jîngeh, entegrasyoneke teng a BigQuery, û rêyeke hilberînê ku boriyan, qeydkirin û çavdêriyê dihewîne dixwazin bêkêmahî ye
-
Ger hûn tenê modelek sivik an prototîpek yek-armanc hewce bikin ku ne hewceyê rêvebirin, ji nû ve perwerdekirin an çavdêriyê be, zêde bikar bînin
Werin em rastgo bin: piraniya prototîpan an dimirin an jî diranên wan mezin dibin. Vertex AI doza duyemîn birêve dibe.
Destpêkek bilez - ceribandina tama 10-deqeyî ⏱️
-
Vertex AI Studio veke da ku bi modelekê prototîp çêbikî û çend pêşniyarên ku tu jê hez dikî tomar bikî. Bi nivîs û wêneyên xwe yên rastîn [1], tekeran bişkîne.
-
Pêşniyara xwe ya herî baş di sepanek an defterek mînîmal ji Workbench . Xweş û zîrek [1].
-
Modela piştgirîya sepanê an jî hebûnên wê yên mîhengkirî di Model Registry da ku tu tiştên bênav li dora xwe negerînî [1].
-
Xêzek çêke ku daneyan bar bike, encaman binirxîne, û guhertoyek nû li pişt navekî din bicîh bike. Dubarekirin ji qehremaniyê çêtir e [1].
-
Çavdêrîkirinê lê zêde bike da ku driftê bigire û hişyariyên bingehîn saz bike. Ezê te yê pêşerojê dê ji bo vê yekê qehwe ji te re bikire [1].
Vebijarkî lê jîr: heke rewşa karanîna we lêgerîn an jî sohbet be, Vektor Search û grounding ji roja yekem ve lê zêde bikin. Ew cûdahiya di navbera xweş û ecêb bikêrhatî de ye [3].
Google Vertex AI çi ye? - kurtenivîs 🧾
Google Vertex AI çi ye? Ew platforma hemî-di-yek a Google Cloud e ji bo sêwirandin, bicihkirin û rêvebirina pergalên AI-ê - ji fermanê bigire heya hilberînê - bi amûrên çêkirî ji bo ajan, boriyan, lêgerîna vektor, defteran, qeydan û çavdêriyê. Ew bi awayên ku alîkariya tîman dike ku bi rê ve bibin xwedî raman e [1].
Alternatîf bi kurtasî - hilbijartina rêya rast 🛣️
Eger hûn ji berê ve di AWS de kûr in, SageMaker dê xwemalî hîs bike. Firoşgehên Azure pir caran Azure ML . Ger tîma we di defter û xanîyên golê de dijî, Databricks ML pir baş e. Ti ji van xelet nîne - giraniya daneyên we û hewcedariyên rêveberiya we bi gelemperî biryar didin.
Pirsên Pir tên Pirsîn - agirê bilez 🧨
-
Ma Vertex AI tenê ji bo AI-ya afirîner e? No-Vertex AI her wiha perwerdehiya ML-ya klasîk û xizmetê bi taybetmendiyên MLOps-ê ji bo zanyarên daneyan û endezyarên ML-ê vedihewîne [1].
-
Ma ez dikarim BigQuery wekî firotgeha xwe ya sereke bihêlim? Erê - Feature Store bikar bînin da ku daneyên taybetmendiyê di BigQuery de biparêzin û bêyî ku firotgehek negirêdayî dubare bikin, wê serhêl pêşkêş bikin [4].
-
Gelo Vertex AI bi RAG re dibe alîkar? Yes-Vector Search ji bo wê hatiye çêkirin û bi mayî ya stackê re entegre dibe [3].
-
Ez çawa lêçûnan kontrol dikim? Berî pîvandinê, bi pîvanên piçûk dest pê bikin, kota/dabînkirin û bihayên pola kar binirxînin û binirxînin [1][5].
Referans
[1] Google Cloud - Danasîna Vertex AI (Pêşdîtina platforma yekgirtî) - bêtir bixwînin
[2] Pêşgotinek li ser Google Cloud - Vertex AI Agent Builder - bêtir bixwîne
[3] Google Cloud - Lêgerîna Vektor a Vertex AI bi Motora RAG ya Vertex AI re bikar bînin - bêtir bixwînin
[4] Google Cloud - Pêşgotinek li ser rêveberiya taybetmendiyan di Vertex AI de - bêtir bixwînin
[5] Google Cloud - Parastina daneyên xerîdar û parastina sifir-daneyan di Vertex AI de - bêtir bixwînin