گوگل ورٹیکس اے آئی کیا ہے؟

اگر آپ نے AI ٹولز کو تلاش کیا ہے اور سوچا ہے کہ حقیقی اختتام سے آخر تک جادو کہاں ہوتا ہے - فوری ٹنکرنگ سے لے کر مانیٹرنگ کے ساتھ پروڈکشن تک - یہ وہی ہے جس کے بارے میں آپ سنتے رہتے ہیں۔ گوگل کا ورٹیکس اے آئی ماڈل پلے گراؤنڈز، ایم ایل او پیز، ڈیٹا ہک اپس، اور ویکٹر کی تلاش کو ایک ہی، انٹرپرائز-گریڈ کی جگہ پر بناتا ہے۔ سکریپی شروع کریں، پھر پیمانہ کریں۔ دونوں کو ایک ہی چھت کے نیچے ملنا حیرت انگیز طور پر نایاب ہے۔.

ذیل میں کوئی بکواس ٹور ہے۔ ہم سادہ سوال کا جواب دیں گے- گوگل ورٹیکس اے آئی کیا ہے؟ -اور یہ بھی دکھائیں کہ یہ آپ کے اسٹیک کو کس طرح فٹ بیٹھتا ہے، پہلے کیا آزمانا ہے، اخراجات کیسا برتاؤ کرتے ہیں، اور جب متبادل زیادہ معنی رکھتے ہیں۔ بکل اپ. یہاں بہت کچھ ہے، لیکن راستہ اس سے کہیں زیادہ آسان ہے۔ 🙂

اس کے بعد آپ جو مضامین پڑھنا پسند کر سکتے ہیں:

🔗 AI ٹرینر کیا ہے؟
وضاحت کرتا ہے کہ کس طرح AI ٹرینرز انسانی تاثرات اور لیبلنگ کے ذریعے ماڈلز کو بہتر بناتے ہیں۔.

🔗 AI ثالثی کیا ہے: buzzword کے پیچھے کی حقیقت
AI ثالثی، اس کے کاروباری ماڈل، اور مارکیٹ کے مضمرات کو توڑ دیتا ہے۔.

🔗 علامتی AI کیا ہے: آپ سب کو جاننے کی ضرورت ہے۔
علامتی AI کی منطق پر مبنی استدلال کا احاطہ کرتا ہے اور یہ کہ یہ مشین لرننگ سے کیسے مختلف ہے۔.

🔗 AI کے لیے کون سی پروگرامنگ زبان استعمال ہوتی ہے۔
AI کی ترقی اور تحقیق کے لیے Python، R، اور دیگر زبانوں کا موازنہ کرتا ہے۔.

🔗 AI بطور سروس کیا ہے؟
AIaaS پلیٹ فارمز، فوائد، اور کاروبار کس طرح کلاؤڈ بیسڈ AI ٹولز کا فائدہ اٹھاتے ہیں اس کی وضاحت کرتا ہے۔.

گوگل ورٹیکس اے آئی کیا ہے؟ 🚀

Google Vertex AI، کلاسک ML اور جدید جنریٹو AI دونوں کا احاطہ کرنے والے AI سسٹمز کی تعمیر، جانچ، تعیناتی، اور ان پر حکمرانی کے لیے Google Cloud پر مکمل طور پر منظم، متحد پلیٹ فارم ہے۔ یہ ایک ماڈل اسٹوڈیو، ایجنٹ ٹولنگ، پائپ لائنز، نوٹ بک، رجسٹریاں، نگرانی، ویکٹر کی تلاش، اور گوگل کلاؤڈ ڈیٹا سروسز کے ساتھ سخت انضمام کو یکجا کرتا ہے [1]۔

سیدھے الفاظ میں: یہ وہ جگہ ہے جہاں آپ فاؤنڈیشن ماڈلز کے ساتھ پروٹو ٹائپ کرتے ہیں، ان کو ٹیون کرتے ہیں، اختتامی مقامات کو محفوظ بنانے کے لیے تعینات کرتے ہیں، پائپ لائنوں کے ساتھ خودکار بناتے ہیں، اور ہر چیز کی نگرانی اور حکومت کرتے ہیں۔ اہم بات یہ ہے کہ یہ ایک جگہ پر کرتا ہے - جو پہلے دن سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے [1]۔.

فوری حقیقی دنیا کا نمونہ: ٹیمیں اکثر اسٹوڈیو میں پرامپٹس کا خاکہ بناتی ہیں، حقیقی ڈیٹا کے خلاف I/O کو جانچنے کے لیے ایک کم سے کم نوٹ بک کو تار لگاتی ہیں، پھر ان اثاثوں کو رجسٹرڈ ماڈل، اینڈ پوائنٹ، اور ایک سادہ پائپ لائن میں فروغ دیتی ہیں۔ ہفتہ دو عام طور پر نگرانی اور انتباہات ہیں. نقطہ بہادری نہیں ہے - یہ دہرانے کی صلاحیت ہے۔.

گوگل ورٹیکس اے آئی کو کیا چیز زبردست بناتی ہے ✅

لائف سائیکل کے لیے ایک چھت - اسٹوڈیو میں پروٹو ٹائپ، ورژن رجسٹر کریں، بیچ یا ریئل ٹائم کے لیے تعینات کریں، پھر بڑھے ہوئے مسائل اور مسائل کی نگرانی کریں۔ کم گلو کوڈ۔ کم ٹیبز۔ زیادہ نیند [1]۔
ماڈل گارڈن + جیمنی ماڈلز - ٹیکسٹ اور ملٹی موڈل کام کے لیے گوگل اور پارٹنرز بشمول جدید ترین جیمنی فیملی کے ماڈلز دریافت کریں، اپنی مرضی کے مطابق بنائیں اور ان کا تعین کریں [1]۔
ایجنٹ بلڈر - ٹاسک فوکسڈ، ملٹی سٹیپ ایجنٹس بنائیں جو ٹولز اور ڈیٹا کو آرکیسٹریٹ کر سکتے ہیں جس میں ایویلیویشن سپورٹ اور ایک منظم رن ٹائم [2]۔
قابل اعتمادی کے لیے پائپ لائنز - دوبارہ قابل تربیت، تشخیص، ٹیوننگ، اور تعیناتی کے لیے بغیر سرور کے آرکسٹریشن۔ جب تیسری ریٹرین [1] کے گرد گھومے گی تو آپ اپنا شکریہ ادا کریں گے۔
پیمانے پر ویکٹر کی تلاش - RAG کے لیے اعلی پیمانے پر، کم تاخیر والی ویکٹر کی بازیافت، سفارشات، اور سیمنٹک تلاش، جو گوگل کے پروڈکشن گریڈ کے بنیادی ڈھانچے پر بنائی گئی ہے [3]۔
BigQuery کے ساتھ فیچر مینجمنٹ - BigQuery میں اپنے فیچر ڈیٹا کو برقرار رکھیں اور کسی آف لائن اسٹور کو ڈپلیکیٹ کیے بغیر Vertex AI فیچر اسٹور کے ذریعے آن لائن فیچرز پیش کریں [4]۔
ورک بینچ نوٹ بکس - گوگل کلاؤڈ سروسز (BigQuery، Cloud Storage، وغیرہ) سے منسلک Jupyter ماحولیات [1]۔
ذمہ دار AI آپشنز - جنریٹو ورک بوجھ کے لیے حفاظتی ٹولنگ کے علاوہ صفر-ڈیٹا-ریٹینشن کنٹرولز (جب مناسب طریقے سے ترتیب دیا گیا ہو) [5]۔

بنیادی ٹکڑے جنہیں آپ واقعی چھوئیں گے 🧩

1) ورٹیکس اے آئی اسٹوڈیو - جہاں پرامپٹس بڑے ہوتے ہیں 🌱

UI میں فاؤنڈیشن ماڈلز چلائیں، ان کا جائزہ لیں اور ٹیون کریں۔ کسی چیز کے "کلکس" ہونے پر فوری تکرار، دوبارہ قابل استعمال اشارے، اور پروڈکشن کے لیے ہینڈ آف کے لیے بہت اچھا ہے [1]۔.

2) ماڈل گارڈن - آپ کا ماڈل کیٹلاگ 🍃

گوگل اور پارٹنر ماڈلز کی مرکزی لائبریری۔ براؤز کریں، اپنی مرضی کے مطابق بنائیں، اور چند کلکس میں تعینات کریں- ایک سکیوینجر ہنٹ کے بجائے ایک اصل نقطہ آغاز [1]۔.

3) ایجنٹ بلڈر - قابل اعتماد آٹومیشن کے لیے 🤝

جیسے جیسے ایجنٹ ڈیمو سے حقیقی کام کی طرف تیار ہوتے ہیں، آپ کو ٹولز، گراؤنڈنگ اور آرکیسٹریشن کی ضرورت ہوتی ہے۔ ایجنٹ بلڈر سہاروں (سیشنز، میموری بینک، بلٹ ان ٹولز، تشخیص) فراہم کرتا ہے تاکہ کثیر ایجنٹ کے تجربات حقیقی دنیا کی گندگی کے تحت ختم نہ ہوں [2]۔.

4) پائپ لائنز - کیونکہ آپ بہرحال اپنے آپ کو دہرائیں گے 🔁

بغیر سرور آرکیسٹریٹر کے ساتھ ML اور gen-AI ورک فلو کو خودکار بنائیں۔ آرٹفیکٹ ٹریکنگ اور ری پروڈیکیبل رنز کو سپورٹ کرتا ہے- اسے اپنے ماڈلز کے لیے CI سمجھیں [1]۔.

5) ورک بینچ - یاک شیو کے بغیر منظم نوٹ بکس 📓

BigQuery، Cloud Storage اور مزید تک آسان رسائی کے ساتھ محفوظ JupyterLab ماحول کو گھمائیں۔ ایکسپلوریشن، فیچر انجینئرنگ، اور کنٹرولڈ تجربات کے لیے آسان [1]۔.

6) ماڈل رجسٹری - وہ ورژن جو چپک جاتا ہے 🗃️

ماڈلز، ورژن، نسب کو ٹریک کریں اور براہ راست اختتامی مقامات پر تعینات کریں۔ رجسٹری انجینئرنگ کو بہت کم اسکویشی بناتی ہے [1]۔.

7) ویکٹر کی تلاش - RAG جو ہکلاتی نہیں 🧭

گوگل کے پروڈکشن ویکٹر انفراسٹرکچر کے ساتھ اسکیل سیمنٹک بازیافت - چیٹ، سیمنٹک تلاش، اور سفارشات کے لیے مفید ہے جہاں تاخیر صارف کے لیے نظر آتی ہے [3]۔.

8) فیچر اسٹور - BigQuery کو سچائی کے ماخذ کے طور پر رکھیں 🗂️

BigQuery میں رہنے والے ڈیٹا سے آن لائن خصوصیات کا نظم کریں اور انہیں پیش کریں۔ کم نقل، کم مطابقت پذیری، زیادہ درستگی [4]۔.

9) ماڈل مانیٹرنگ - بھروسہ کریں، لیکن تصدیق کریں 📈

بڑھے ہوئے چیک کو شیڈول کریں، الرٹس سیٹ کریں، اور پیداوار کے معیار پر نظر رکھیں۔ منٹ ٹریفک میں تبدیلی، آپ یہ چاہیں گے [1]۔.

یہ آپ کے ڈیٹا اسٹیک میں کیسے فٹ بیٹھتا ہے 🧵

BigQuery - وہاں ڈیٹا کے ساتھ ٹریننگ کریں، بیچ کی پیشین گوئیوں کو واپس ٹیبل پر لے جائیں، اور پیشین گوئیوں کو اینالیٹکس یا ایکٹیویشن ڈاون اسٹریم میں وائر کریں [1][4]۔
کلاؤڈ اسٹوریج - کسی بلاب پرت کو دوبارہ ایجاد کیے بغیر ڈیٹاسیٹ، نمونے، اور ماڈل آؤٹ پٹ کو اسٹور کریں [1]۔
ڈیٹا فلو اور دوست - پری پروسیسنگ، افزودگی، یا اسٹریمنگ انفرنس [1] کے لیے پائپ لائنوں کے اندر منظم ڈیٹا پروسیسنگ چلائیں۔
اینڈ پوائنٹس یا بیچ - ایپس اور ایجنٹس کے لیے ریئل ٹائم اینڈ پوائنٹس تعینات کریں، یا پوری ٹیبلز کو اسکور کرنے کے لیے بیچ جابز چلائیں- آپ دونوں کو ممکنہ طور پر استعمال کریں گے [1]۔

عام استعمال کے معاملات جو حقیقت میں 🎯 آتے ہیں۔

چیٹ، copilots، اور ایجنٹس - آپ کے ڈیٹا کی بنیاد، ٹول کے استعمال، اور ملٹی سٹیپ فلو کے ساتھ۔ ایجنٹ بلڈر کو قابل اعتماد بنانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، نہ کہ صرف نیاپن [2]۔
RAG اور semantic search - اپنے ملکیتی مواد کا استعمال کرتے ہوئے سوالات کے جوابات دینے کے لیے ویکٹر سرچ کو Gemini کے ساتھ جوڑیں۔ رفتار ہمارے دکھاوے سے زیادہ اہمیت رکھتی ہے [3]۔
پیش گوئی کرنے والا ML - ٹیبلولر یا امیج ماڈلز کو ٹرین کریں، ایک اختتامی نقطہ پر تعینات کریں، بڑھے ہوئے کی نگرانی کریں، جب دہلیز کو عبور کیا جائے تو پائپ لائنوں کے ساتھ دوبارہ تربیت دیں۔ کلاسیکی، لیکن تنقیدی [1]۔
Analytics ایکٹیویشن - BigQuery پر پیشین گوئیاں لکھیں، سامعین بنائیں، اور مہمات یا پروڈکٹ کے فیصلوں کو فیڈ کریں۔ ایک اچھا لوپ جب مارکیٹنگ ڈیٹا سائنس سے ملتی ہے [1][4]۔

موازنہ ٹیبل - Vertex AI بمقابلہ مقبول متبادل 📊

فوری سنیپ شاٹ۔ ہلکی سی رائے۔ ذہن میں رکھیں کہ درست صلاحیتیں اور قیمتیں سروس اور علاقے کے لحاظ سے مختلف ہوتی ہیں۔.

پلیٹ فارم	بہترین سامعین	یہ کیوں کام کرتا ہے۔
ورٹیکس اے آئی	گوگل کلاؤڈ پر ٹیمیں، gen-AI + ML مرکب	یونیفائیڈ اسٹوڈیو، پائپ لائنز، رجسٹری، ویکٹر سرچ، اور مضبوط BigQuery تعلقات [1]۔.
اے ڈبلیو ایس سیج میکر	AWS- پہلے orgs کو گہری ML ٹولنگ کی ضرورت ہے۔	وسیع تربیت اور تعیناتی کے اختیارات کے ساتھ بالغ، مکمل لائف سائیکل ایم ایل سروس۔.
Azure ML	مائیکروسافٹ سے منسلک انٹرپرائز آئی ٹی	انٹیگریٹڈ ML لائف سائیکل، ڈیزائنر UI، اور Azure پر گورننس۔.
ڈیٹابرکس ایم ایل	لیک ہاؤس ٹیمیں، نوٹ بک بھاری بہاؤ	مضبوط ڈیٹا-مقامی ورک فلوز اور پروڈکشن ML صلاحیتیں۔.

جی ہاں، فقرے ناہموار ہیں-حقیقی میزیں بعض اوقات ہوتی ہیں۔.

سادہ انگریزی میں لاگت 💸

آپ زیادہ تر تین چیزوں کے لیے ادائیگی کر رہے ہیں:

ماڈل کا استعمال - کام کے بوجھ اور استعمال کی کلاس کے لحاظ سے قیمت۔
کسٹم ٹریننگ اور ٹیوننگ جابز کے لیے کمپیوٹ کریں
آن لائن اینڈ پوائنٹس یا بیچ جابز کے لیے خدمت کرنا

درست نمبروں اور تازہ ترین تبدیلیوں کے لیے، Vertex AI اور اس کی تخلیقی پیشکشوں کے لیے سرکاری قیمتوں کے صفحات کو دیکھیں۔ ٹپ کے لیے آپ بعد میں اپنا شکریہ ادا کریں گے: کوئی بھی بھاری چیز بھیجنے سے پہلے اسٹوڈیو بمقابلہ پروڈکشن اینڈ پوائنٹس کے لیے فراہمی کے اختیارات اور کوٹے کا جائزہ لیں [1][5]۔.

سیکیورٹی، گورننس، اور ذمہ دار AI 🛡️

Vertex AI ذمہ دار-AI رہنمائی اور حفاظتی ٹولنگ فراہم کرتا ہے، نیز صفر ڈیٹا برقرار رکھنے فراہم کرتا ہے (مثال کے طور پر، ڈیٹا کیشنگ کو غیر فعال کرکے اور جہاں قابل اطلاق ہو مخصوص لاگز سے آپٹ آؤٹ کرکے) [5]۔ اسے رول پر مبنی رسائی، نجی نیٹ ورکنگ، اور تعمیل کے موافق تعمیرات کے لیے آڈٹ لاگز کے ساتھ جوڑا بنائیں [1]۔

جب Vertex AI کامل ہے - اور جب یہ حد سے زیادہ حد تک ختم ہو جائے 🧠

اگر آپ gen-AI اور ML کے لیے ایک ماحول، سخت BigQuery انضمام، اور ایک پروڈکشن پاتھ چاہتے ہیں جس میں پائپ لائنز، رجسٹری اور مانیٹرنگ شامل ہو تو بہترین ہے اگر آپ کی ٹیم ڈیٹا سائنس اور ایپلیکیشن انجینئرنگ پر محیط ہے تو مشترکہ سطح مدد کرتی ہے۔
اگر آپ کو صرف ہلکے وزن والے ماڈل کال یا واحد مقصدی پروٹو ٹائپ کی ضرورت ہو جس کے لیے گورننس، دوبارہ تربیت یا نگرانی کی ضرورت نہ ہو ۔ ان صورتوں میں، ایک آسان API سطح ابھی کے لیے کافی ہو سکتی ہے۔

آئیے ایماندار بنیں: زیادہ تر پروٹو ٹائپ یا تو مر جاتے ہیں یا دانتوں کی نشوونما کرتے ہیں۔ Vertex AI دوسرے کیس کو ہینڈل کرتا ہے۔.

فوری آغاز - 10 منٹ کا ذائقہ ٹیسٹ ⏱️

Vertex AI اسٹوڈیو کھولیں اور اپنی پسند کے چند اشارے محفوظ کریں۔ اپنے اصلی متن اور تصاویر کے ساتھ ٹائروں کو لات ماریں [1]۔
ورک بینچ سے اپنے بہترین پرامپٹ کو کم سے کم ایپ یا نوٹ بک میں وائر کریں ۔ اچھا اور کھردرا [1]۔
ایپ کے بیکنگ ماڈل یا ٹیونڈ اثاثہ کو ماڈل رجسٹری تاکہ آپ بے نام نمونے کے ارد گرد نہ پھینکیں [1]۔
ایک پائپ لائن جو ڈیٹا کو لوڈ کرے، آؤٹ پٹس کا جائزہ لے، اور عرف کے پیچھے ایک نیا ورژن تعینات کرے۔ Repeatability بہادروں کو شکست دیتا ہے [1].
مانیٹرنگ شامل کریں اور بنیادی الرٹس سیٹ کریں۔ آپ کا مستقبل خود آپ کو اس کے لیے کافی خریدے گا [1]۔

اختیاری لیکن ہوشیار: اگر آپ کے استعمال کا معاملہ تلاش یا چیٹی ہے، تو پہلے دن سے ویکٹر سرچ یہ اچھے اور حیرت انگیز طور پر مفید کے درمیان فرق ہے [3]۔

گوگل ورٹیکس اے آئی کیا ہے؟ - مختصر ورژن 🧾

گوگل ورٹیکس اے آئی کیا ہے؟ ایجنٹوں، پائپ لائنوں، ویکٹر کی تلاش، نوٹ بک، رجسٹریوں اور مانیٹرنگ کے لیے بلٹ ان ٹولنگ کے ساتھ- پرامپٹ سے لے کر پروڈکشن تک AI سسٹمز کو ڈیزائن، تعینات کرنے اور ان پر حکومت کرنے کے لیے یہ گوگل کلاؤڈ کا ہمہ گیر پلیٹ فارم ہے۔ اس کی رائے ان طریقوں سے ہے جو ٹیموں کو بھیجنے میں مدد کرتے ہیں [1]۔

ایک نظر میں متبادل - صحیح لین چننا 🛣️

اگر آپ پہلے سے ہی AWS میں گہری ہیں تو، SageMaker مقامی محسوس کرے گا۔ Azure کی دکانیں اکثر Azure ML کو ۔ اگر آپ کی ٹیم نوٹ بک اور جھیل ہاؤسز میں رہتی ہے، تو Databricks ML بہترین ہے۔ ان میں سے کوئی بھی غلط نہیں ہے - آپ کے ڈیٹا کی کشش ثقل اور گورننس کی ضروریات عام طور پر فیصلہ کرتی ہیں۔

اکثر پوچھے گئے سوالات - تیز آگ 🧨

کیا Vertex AI صرف جنریٹیو AI کے لیے ہے؟ No-Vertex AI ڈیٹا سائنسدانوں اور ML انجینئرز کے لیے کلاسک ML ٹریننگ اور MLOps کی خصوصیات کے ساتھ پیش کرنے کا بھی احاطہ کرتا ہے [1]۔
کیا میں BigQuery کو اپنے مرکزی اسٹور کے طور پر رکھ سکتا ہوں؟ جی ہاں- BigQuery میں فیچر ڈیٹا کو برقرار رکھنے کے لیے فیچر اسٹور کا استعمال کریں اور اسے آف لائن اسٹور کی نقل کیے بغیر آن لائن پیش کریں [4]۔
کیا ورٹیکس اے آئی آر اے جی کے ساتھ مدد کرتا ہے؟ Yes-Vector Search اس کے لیے بنایا گیا ہے اور باقی اسٹیک کے ساتھ مربوط ہے [3]۔
میں اخراجات کو کیسے کنٹرول کروں؟ چھوٹا شروع کریں، پیمائش کریں، اور کوٹہ/فراہم کاری اور کام کے بوجھ کے درجے کی قیمتوں کا جائزہ لیں [1][5]۔

حوالہ جات

[1] گوگل کلاؤڈ - ورٹیکس اے آئی کا تعارف (یونیفائیڈ پلیٹ فارم کا جائزہ) - مزید پڑھیں

[2] گوگل کلاؤڈ - ورٹیکس اے آئی ایجنٹ بلڈر کا جائزہ - مزید پڑھیں

[3] گوگل کلاؤڈ - Vertex AI RAG انجن کے ساتھ Vertex AI ویکٹر تلاش کا استعمال کریں - مزید پڑھیں

[4] گوگل کلاؤڈ - ورٹیکس اے آئی میں فیچر مینجمنٹ کا تعارف - مزید پڑھیں

[5] گوگل کلاؤڈ - Vertex AI میں کسٹمر ڈیٹا برقرار رکھنا اور صفر ڈیٹا برقرار رکھنا - مزید پڑھیں

آفیشل AI اسسٹنٹ اسٹور پر تازہ ترین AI تلاش کریں۔

ہمارے بارے میں

واپس بلاگ پر

ملک/علاقہ