ດັ່ງນັ້ນ - ທ່ານໄດ້ພິມ “Vertex AI ແມ່ນຫຍັງ?” ໃສ່ແຖບຄົ້ນຫາ (ຫຼືບາງທີອາດຈະເວົ້າມັນໃສ່ລຳໂພງອັດສະລິຍະຂອງທ່ານ), ແລະດຽວນີ້ທ່ານມາຮອດແລ້ວ. ສົມບູນແບບ. ໃຫ້ພວກເຮົາແກະກ່ອງມັນອອກໂດຍບໍ່ມີລາຍລະອຽດຫຼາຍແຕ່ມີລາຍລະອຽດທີ່ພຽງພໍໃນໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງທີ່ມັນເຂົ້າໃຈໄດ້ແທ້ໆ.
ສະຫຼຸບງ່າຍໆແລ້ວ, Vertex AI ແມ່ນ ແພລດຟອມຂອງ Google Cloud ສຳລັບການສ້າງ, ການຝຶກອົບຮົມ, ການນຳໃຊ້ ແລະ ການຈັດການຮູບແບບການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ . ແຕ່ຄຳອະທິບາຍນັ້ນເກືອບຈະບໍ່ຊັດເຈນເທົ່າໃດ. ມັນເປັນເຄື່ອງມືໜ້ອຍກວ່າ ແຕ່ເປັນ ລະບົບນິເວດ , ຖືກອອກແບບມາສຳລັບຄົນທີ່ຕ້ອງການປ່ຽນຈາກແນວຄວາມຄິດ - "ມາເຮັດໃຫ້ສິ່ງນີ້ເປັນອັດຕະໂນມັດ" - ໄປສູ່ຂັ້ນຕອນການຜະລິດ, ຕິດຕາມກວດກາ, ແລະ ອະທິບາຍໄດ້. ແລະ ໄວ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ເຄື່ອງມືແພລດຟອມການຄຸ້ມຄອງທຸລະກິດຄລາວດ໌ AI ອັນດັບຕົ້ນໆ - ເລືອກຈາກຊຸດ
ສຳຫຼວດແພລດຟອມຄລາວດ໌ທີ່ໃຊ້ AI ຊັ້ນນຳທີ່ຊ່ວຍປັບປຸງການດຳເນີນງານ, ຂະຫຍາຍການເຕີບໂຕ ແລະ ງ່າຍດາຍໃນການຄຸ້ມຄອງ.
🔗 ເຕັກໂນໂລຊີໃດແດ່ທີ່ຕ້ອງມີເພື່ອນຳໃຊ້ AI ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດຂະໜາດໃຫຍ່ສຳລັບທຸລະກິດ?
ການແບ່ງແຍກໂຄງສ້າງພື້ນຖານຫຼັກ ແລະ ເຄື່ອງມືທີ່ຈຳເປັນເພື່ອສະໜັບສະໜູນການນຳໃຊ້ AI ທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການຜະລິດຂະໜາດໃຫຍ່.
🔗 RunPod AI Cloud Hosting - ທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບວຽກງານ AI
ຄົ້ນຫາວ່າເປັນຫຍັງ RunPod ຈຶ່ງກາຍເປັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ນັກພັດທະນາໃຊ້ເພື່ອເຮັດວຽກ AI ໜັກໆໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
🧠 ດັ່ງນັ້ນ... Vertex AI ແມ່ນ
ນີ້ແມ່ນລຸ້ນທີ່ບໍ່ແມ່ນການຕະຫຼາດ: Vertex AI ນຳເອົາເຄື່ອງມື AI ທັງໝົດຂອງ Google Cloud ມາລວມກັນໃນບ່ອນດຽວ , ດັ່ງນັ້ນທ່ານຈຶ່ງບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງສະຫຼັບກັນລະຫວ່າງການບໍລິການ ຫຼື ລວບລວມສະຄຣິບ ແລະ ປື້ມບັນທຶກຕ່າງໆໃນສີ່ແຜງຄວບຄຸມ.
Vertex AI ເປີດຕົວໃນປີ 2021 ເປັນການລວມເຄື່ອງມືຕ່າງໆເຊັ່ນ AutoML ແລະ AI Platform, ໃຫ້ທັງ ອິນເຕີເຟດ low-code (ເຊັ່ນ: ຕົວສ້າງໂມເດວ AutoML ແບບລາກແລະວາງ) ແລະ ເຄື່ອງມືນັກພັດທະນາແບບ hardcore (ເຊັ່ນ: ໂນດບຸກ Jupyter ທີ່ໂຮດໄວ້, ວຽກຝຶກອົບຮົມທີ່ອີງໃສ່ Docker, ແລະ ການຈັດການ pipeline ແບບກຳນົດເອງ).
ສະຫຼຸບແລ້ວ: ມັນແມ່ນທຸກຢ່າງທີ່ທ່ານຕ້ອງການເພື່ອສ້າງສິ່ງທີ່ສະຫຼາດດ້ວຍຂໍ້ມູນ - ລົບລະຫັດກາວ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານໂຄງສ້າງພື້ນຖານ.
🔧 ເຈົ້າສາມາດ ເຮັດ ກັບ Vertex AI?
ນີ້ແມ່ນບ່ອນທີ່ສິ່ງຕ່າງໆກາຍເປັນໜ້າສົນໃຈ - ຫຼື ໜ້າເບື່ອໜ່າຍ, ຂຶ້ນກັບການດື່ມຄາເຟອີນຂອງທ່ານ. Vertex AI ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດ:
-
ຝຶກອົບຮົມ ຮູບແບບທີ່ກຳນົດເອງ ດ້ວຍເຟຣມເວີກຕ່າງໆເຊັ່ນ TensorFlow, PyTorch, XGBoost, ແລະ Scikit-learn.
-
ໃຊ້ AutoML ເພື່ອສ້າງໂມເດວຈາກຂໍ້ມູນຕາຕະລາງ, ຮູບພາບ, ຂໍ້ຄວາມ ຫຼື ວິດີໂອໂດຍບໍ່ຕ້ອງຂຽນລະຫັດແມ້ແຕ່ແຖວດຽວ.
-
ໂຮດ APIs ແບບເວລາຈິງ ສຳລັບການຄາດຄະເນ, ຄົບຊຸດດ້ວຍການຂະຫຍາຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການຕິດຕາມກວດກາ.
-
ນຳໃຊ້ ວຽກການຄາດຄະເນແບບກຸ່ມ ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຄະແນນຫຼາຍລ້ານແຖວໃນເວລາດຽວກັນ.
-
ຕິດຕາມກວດກາ ການປ່ຽນແປງຂອງຮູບແບບ , ຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ ແລະ ຄ່າຜິດປົກກະຕິດ້ວຍແຜງຄວບຄຸມທີ່ຕິດຕັ້ງມາພ້ອມ.
-
ດໍາເນີນການ pipelines ທີ່ເຮັດໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມຄືນໃໝ່, ການທົດສອບ ແລະ ການນຳໃຊ້ຄືນໃໝ່ເປັນອັດຕະໂນມັດ ເມື່ອຂໍ້ມູນຂອງທ່ານພັດທະນາຂຶ້ນ.
-
ເຊື່ອມຕໍ່ໂດຍກົງກັບ BigQuery , Dataproc , ແລະ Looker , ເພື່ອໃຫ້ການວິເຄາະ ແລະ AI ຂອງທ່ານສາມາດແບ່ງປັນສະໝອງຮ່ວມກັນໄດ້.
🔍 ຕາຕະລາງ: ຄຸນສົມບັດຂອງ Vertex AI (ສະຫຼຸບດ້ວຍຄຳເຫັນທີ່ເປັນປະໂຫຍດເຄິ່ງໜຶ່ງ)
| 🧩 ຄຸນສົມບັດ | ສິ່ງທີ່ມັນເຮັດ | ເປັນຫຍັງມັນຈຶ່ງເປັນປະໂຫຍດ (ດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດ) |
|---|---|---|
| ອັດຕະໂນມັດ ML | ສ້າງຮູບແບບຈາກຂໍ້ມູນຂອງທ່ານໂດຍບໍ່ມີລະຫັດ. | ດີເລີດສຳລັບຜູ້ທີ່ບໍ່ແມ່ນນັກຂຽນໂປຣແກຣມ ຫຼື ສຳລັບ MVP ທີ່ໄວ. |
| ການຝຶກອົບຮົມແບບກຳນົດເອງ | ຂຽນໂລຈິກຂອງຕົວແບບຂອງເຈົ້າເອງໂດຍໃຊ້ Jupyter ແລະ containers. | ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນສູງສຸດ, ແຕ່ຕ້ອງນຳເອົາຕົວດີບັກເກີຂອງທ່ານເອງມານຳ. |
| ທໍ່ສົ່ງນ້ຳ | ເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນຕ່າງໆເປັນອັດຕະໂນມັດເຊັ່ນ: ການປະມວນຜົນລ່ວງໜ້າ - ການຝຶກອົບຮົມ - ການນຳໃຊ້. | ໜ້ອຍລົງກັບການຫຼິ້ນກີຕ້າດ້ວຍມື, ຈະມີຊ່ວງເວລາ "ລໍຖ້າ, ພວກເຮົາໄດ້ຝຶກຊ້ອມຄືນໃໝ່ບໍ?" ໜ້ອຍລົງ. |
| ບໍລິການຄາດຄະເນ | ນຳໃຊ້ຮູບແບບຕ່າງໆດ້ວຍການຄລິກດຽວ. ໃຊ້ໄດ້ທັນທີ ຫຼື ເປັນກຸ່ມ. | ເອົາຮູບແບບເຂົ້າໃນແອັບໂດຍບໍ່ຕ້ອງມີເຊີບເວີເບິ່ງແຍງເດັກ. |
| ການຕິດຕາມກວດກາຮູບແບບ | ຕິດຕາມວ່າຮູບແບບຂອງທ່ານເລີ່ມໃຫ້ຄຳຕອບທີ່ບໍ່ມີປະໂຫຍດຫຼືບໍ່. | AI ຂອງເຈົ້າຈະບໍ່ເນົ່າເປື່ອຍຢ່າງງຽບໆໃນຂະນະທີ່ບໍ່ມີໃຜເບິ່ງຢູ່. |
| ຮ້ານຂາຍສິນຄ້າພິເສດ | ຈັດການ ແລະ ນຳໃຊ້ຄຸນສົມບັດ ML ຂອງທ່ານຄືນໃໝ່ໃນທົ່ວຮູບແບບຕ່າງໆ. | ຫຼີກລ່ຽງຄວາມວຸ້ນວາຍໃນລະດັບແຜ່ນ Excel ດ້ວຍຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ. |
| ເຄື່ອງມື AI ທີ່ອະທິບາຍໄດ້ | ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເປັນຫຍັງຕົວແບບຈຶ່ງຕັດສິນໃຈ (ປະມານນັ້ນ). | ຄຳທີ່ມີກົດລະບຽບ, ໂດຍສະເພາະໃນດ້ານການເງິນ ຫຼື ການດູແລສຸຂະພາບ. |
📈 ໃຜກຳລັງໃຊ້ Vertex AI ຢູ່?
Vertex AI ບໍ່ພຽງແຕ່ສຳລັບວິສະວະກອນ ML ໃນ Silicon Valley ເທົ່ານັ້ນ. ມັນຖືກນໍາໃຊ້ທົ່ວໂລກ, ໃນຂະແໜງການຕ່າງໆ:
-
ຂາຍຍ່ອຍ ໃຊ້ມັນເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ປັບລາຄາ ແລະ ປັບແຕ່ງຄໍາແນະນໍາ.
-
ທະນາຄານຕ່າງໆ ນຳໃຊ້ມັນເພື່ອການກວດຫາການສໍ້ໂກງ, ການໃຫ້ຄະແນນສິນເຊື່ອ, ແລະ ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຄຳຕິຊົມຂອງລູກຄ້າ.
-
ອົງກອນດ້ານການດູແລສຸຂະພາບ ໃຫ້ຂໍ້ມູນຮູບພາບລັງສີວິທະຍາ ແລະ ປະຫວັດຄົນເຈັບເພື່ອສ້າງແບບຈຳລອງການຄາດຄະເນ (ໂດຍປະຕິບັດຕາມ HIPAA).
-
ທີມງານຜະລິດ ດໍາເນີນການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນເຊັນເຊີເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງເຄື່ອງຈັກກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ.
-
ບໍລິສັດ Startup ທີ່ບໍ່ມີທີມງານ ML ທີ່ອຸທິດຕົນໃຊ້ AutoML ເພື່ອເອົາຕົ້ນແບບທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ເຂົ້າສູ່ການຜະລິດ - ໄວ.
ແລະແມ່ນແລ້ວ, Google ເອງກໍ່ໃຊ້ໂຄງສ້າງພື້ນຖານດຽວກັນສຳລັບ YouTube, ການຄົ້ນຫາ ແລະ ໂຄສະນາ - ສະນັ້ນຂະໜາດຈຶ່ງຢູ່ທີ່ນັ້ນ.
💰 ການກຳນົດລາຄາຂອງ Vertex AI ເຮັດວຽກແນວໃດ?
Google Cloud ກຳນົດການນຳໃຊ້ Vertex AI ໃນຫຼາຍມິຕິ - ແລະໃນຂະນະທີ່ມັນສາມາດສັບສົນໄດ້, ແຕ່ພື້ນຖານມີດັ່ງນີ້:
-
ການຝຶກຊ້ອມຮູບແບບ : ຄິດຄ່າທຳນຽມຕາມປະເພດການປະມວນຜົນ (CPU, GPU, TPU) ແລະ ເວລາທີ່ໃຊ້.
-
ການຄາດຄະເນ : ທ່ານຈ່າຍຕໍ່ການຄາດຄະເນ 1,000 ຄັ້ງ ຫຼື ຕໍ່ວິນາທີຂອງການຄິດໄລ່.
-
AutoML : ລາຄາລວມມີເວລາຝຶກອົບຮົມໂມເດວ, ການເກັບຮັກສາ ແລະ ເວລາການນຳໃຊ້.
-
ການປະຕິບັດທໍ່ສົ່ງ : ລາຄາຕາມໄລຍະເວລາຂອງຂັ້ນຕອນ ແລະ ການນຳໃຊ້ VM.
-
ໂນດບຸກ : ຮຽກເກັບເງິນຕາມປະເພດເຄື່ອງ ແລະ ເວລາແລ່ນ.
🧠 ຄຳແນະນຳຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ: ລາຄາແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມແຕ່ລະພາກພື້ນ, ແລະ ຕົວຢ່າງທີ່ສາມາດຖອນການຕິດຕັ້ງລ່ວງໜ້າໄດ້ (ຫຼື ຈຸດ) ແມ່ນມີລາຄາຖືກກວ່າຫຼາຍ ຖ້າທ່ານບໍ່ຮັງກຽດກັບການລົບກວນ.
🌐 ເປັນຫຍັງນັກພັດທະນາ ແລະ ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຈຶ່ງ ມັກ Vertex AI
-
ທ່ານບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງເບິ່ງແຍງກຸ່ມ Kubernetes (ເວັ້ນເສຍແຕ່ວ່າທ່ານຕ້ອງການ).
-
ມັນຮອງຮັບຫ້ອງສະໝຸດ ML ແບບເປີດແທນທີ່ຈະລັອກທ່ານໄວ້ໃນ DSL ທີ່ເປັນເຈົ້າຂອງບາງຢ່າງ.
-
ທ່ານສາມາດສະຫຼັບລະຫວ່າງໂໝດບໍ່ມີລະຫັດ ແລະ ໂໝດເຕັມລະຫັດໄດ້ໂດຍອີງຕາມຜູ້ທີ່ກຳລັງສ້າງ.
-
ມີການບັນທຶກແບບປະສົມປະສານ, ການກໍານົດເວີຊັນ, ເຊື້ອສາຍຂອງຮູບແບບ, ແລະ ການຮອງຮັບການຍ້ອນກັບ.
-
ມັນມີເຄື່ອງມື MLOps ທີ່ແທ້ຈິງ - ບໍ່ແມ່ນວຽກ cron ທີ່ຕິດເທບຕິດຢູ່.
ນອກຈາກນີ້: UI ສະອາດກວ່າທີ່ທ່ານຄາດຫວັງ. ຍັງເປັນຜະລິດຕະພັນຂອງ Google ຢູ່, ສະນັ້ນຄາດວ່າຈະມີແຜງການຕັ້ງຄ່າບາງຄັ້ງຄາວທີ່ນຳໄປສູ່ແຜງການຕັ້ງຄ່າທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.
🧾 Vertex AI ແມ່ນຫຍັງ?
Vertex AI ເປັນແພລດຟອມ AI ແບບລວມສູນຂອງ Google Cloud ສຳລັບການປ່ຽນຂໍ້ມູນໃຫ້ເປັນການຄາດຄະເນ, ພ້ອມດ້ວຍເຄື່ອງມືທີ່ຮອງຮັບທັງຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ ແລະ ຜູ້ຊ່ຽວຊານ. ມັນຖືກອອກແບບມາເພື່ອເຮັດໃຫ້ການພັດທະນາ ML ບໍ່ພຽງແຕ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສາມາດຈັດການໄດ້ແທ້ໆ - ຕັ້ງແຕ່ການຝຶກອົບຮົມຮູບແບບທຳອິດຂອງທ່ານຈົນເຖິງການຕິດຕາມກວດກາມັນໃນການຜະລິດຫົກເດືອນຕໍ່ມາ.
ຖ້າທ່ານກຳລັງສ້າງຄຸນສົມບັດ AI ເຂົ້າໃນແອັບ, ແຜງຄວບຄຸມ, ເຄື່ອງມືພາຍໃນ, ຫຼືສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ຮຽນຮູ້ - Vertex AI ອາດຈະເປັນສະພາບແວດລ້ອມແບບ end-to-end ທີ່ສະອາດທີ່ສຸດທີ່ຈະເຮັດມັນ.