Adimen Artifizialaren tresnetan ikertu eta galdetu badiozu zeure buruari non gertatzen den benetako magia osoa -konponketa azkarretatik hasi eta monitorizazioarekin batera ekoizpenera arte-, hau da etengabe entzuten duzuna. Google-ren Vertex AI-k modeloen jolaslekuak, MLOp-ak, datuen konexioak eta bektoreen bilaketa biltzen ditu enpresa-mailako leku bakarrean. Hasi txikitan, gero eskalatu. Harrigarriro arraroa da biak teilatu beraren azpian biltzea.
Jarraian, bisita gidatu xumea aurkituko duzu. Galdera soil honi erantzungo diogu: Zer da Google Vertex AI? - eta zure multzoan nola egokitzen den erakutsiko dugu, zer probatu behar den lehenengo, nola jokatzen duten kostuek eta noiz diren alternatibak zentzuzkoagoak. Lotu gerrikoa. Asko dago hemen, baina bidea dirudiena baino errazagoa da. 🙂
Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:
🔗 Zer da IA entrenatzaile bat?
IA entrenatzaileek ereduak nola fintzen dituzten azaltzen du, gizakien iritzi eta etiketatzearen bidez.
🔗 Zer da IA arbitrajea: hitzaren atzean dagoen egia
IA arbitrajea, bere negozio eredua eta merkatu ondorioak aztertzen ditu.
🔗 Zer da IA sinbolikoa: Jakin behar duzun guztia
IA sinbolikoan oinarritutako arrazoiketa logikoa eta ikaskuntza automatikotik nola desberdintzen den aztertzen du.
🔗 Zein programazio-lengoaia erabiltzen da IArako
Python, R eta beste hizkuntza batzuk alderatzen ditu IA garapen eta ikerketarako.
🔗 Zer da IA zerbitzu gisa?
AIaaS plataformak, onurak eta enpresek hodeian oinarritutako AI tresnak nola aprobetxatzen dituzten azaltzen ditu.
Zer da Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI Google Cloud-en guztiz kudeatutako plataforma bateratua da, IA sistemak eraikitzeko, probatzeko, zabaltzeko eta gobernatzeko, bai ML klasikoa bai IA generatibo modernoa barne hartzen dituena. Modelo estudioa, agenteen tresnak, hodiak, koadernoak, erregistroak, monitorizazioa, bektoreen bilaketa eta Google Cloud datu zerbitzuekin integrazio estuak konbinatzen ditu [1].
Laburbilduz: oinarrizko ereduekin prototipoak egiten dituzun, doitzen dituzun, amaierako puntu seguruetara zabaltzen dituzun, pipelinekin automatizatzen dituzun eta dena kontrolatzen eta gobernatzen duzun tokia da. Garrantzitsua da hau leku bakarrean egiten duela, eta horrek lehen egunean dirudiena baino garrantzi handiagoa du [1].
Mundu errealeko eredu azkarra: Taldeek askotan galderak zirriborratzen dituzte Studion, koaderno minimo bat konektatzen dute S/I datu errealekin probatzeko, eta gero aktibo horiek eredu erregistratu batean, amaiera-puntuko batean eta kanalizazio sinple batean sustatzen dituzte. Bigarren astea normalean monitorizazioa eta alertak dira. Helburua ez da heroismoa, errepikagarritasuna baizik.
Zerk egiten du Google Vertex AI bikaina ✅
-
Bizi-ziklo osorako teilatu bakarra - prototipoa estudio batean, bertsioak erregistratu, batch edo denbora errealean zabaldu, eta gero desbideratzea eta arazoak kontrolatu. Kode gutxiago. Fitxa gutxiago. Lo gehiago [1].
-
Model Garden + Gemini modeloak - aurkitu, pertsonalizatu eta zabaldu Google-ren eta bazkideen modeloak, azken Gemini familia barne, testu eta lan multimodaletarako [1].
-
Agenteen eraikitzailea - tresnak eta datuak ebaluazio-laguntzarekin eta exekuzio-denbora kudeatu batekin orkestratu ditzaketen zereginetan zentratutako eta urrats anitzeko agenteak eraiki [2].
-
Fidagarritasunerako hodiak - zerbitzaririk gabeko orkestrazioa errepikagarri den entrenamendu, ebaluazio, doikuntza eta hedapenerako. Eskerrak emango dizkiozu zeure buruari hirugarren birentrenamendua iristen denean [1].
-
Eskala handiko bektore-bilaketa - eskala handiko eta latentzia baxuko bektore-berreskurapena RAG, gomendio eta bilaketa semantikorako, Google-ren ekoizpen-mailako azpiegituran oinarrituta [3].
-
Ezaugarrien kudeaketa BigQuery-rekin - mantendu zure ezaugarrien datuak BigQuery-n eta zerbitzatu ezaugarriak linean Vertex AI Feature Store-ren bidez, lineaz kanpoko biltegi bat bikoiztu gabe [4].
-
Workbench koadernoak - Google Cloud zerbitzuetara (BigQuery, Cloud Storage, etab.) konektatutako kudeatutako Jupyter inguruneak [1].
-
IA arduratsuaren aukerak - segurtasun tresnak gehi datuen atxikipenik gabeko kontrolak (egoki konfiguratuta daudenean) lan-karga sortzaileetarako [5].
Benetan ukituko dituzun pieza nagusiak 🧩
1) Vertex AI Studio - non gonbidapenak hazten diren 🌱
Erreproduzitu, ebaluatu eta doitu oinarrizko ereduak UI batean. Bikaina iterazio azkarretarako, berrerabilgarriak diren gonbidapenetarako eta zerbait "klik" egiten duenean ekoizpenera pasatzeko [1].
2) Model Garden - zure maketa katalogoa 🍃
Google eta bazkideen modeloen liburutegi zentralizatua. Arakatu, pertsonalizatu eta zabaldu klik gutxitan: benetako abiapuntu bat altxorraren bilaketa baten ordez [1].
3) Agenteen eraikitzailea - automatizazio fidagarrietarako 🤝
Agenteak demoetatik benetako lanera eboluzionatzen duten heinean, tresnak, oinarriak eta orkestrazioa behar dituzu. Agent Builder-ek eskafoiak eskaintzen ditu (saioak, memoria bankua, tresna integratuak, ebaluazioak) agente anitzeko esperientziak benetako munduko nahasmenaren azpian kolapsatu ez daitezen [2].
4) Hodiak - nolanahi ere zeure burua errepikatuko duzulako 🔁
Automatizatu ML eta gen-AI lan-fluxuak zerbitzaririk gabeko orkestratzaile batekin. Artefaktuen jarraipena eta erreproduzigarriak diren exekuzioak onartzen ditu: pentsa ezazu zure modeloetarako CI gisa [1].
5) Lan-mahaia - kudeatutako koadernoak bizarra moztu gabe 📓
Sortu JupyterLab ingurune seguruak BigQuery, Cloud Storage eta gehiagorako sarbide errazarekin. Oso erabilgarria esploraziorako, funtzioen ingeniaritzarako eta esperimentu kontrolatuetarako [1].
6) Modeloen Erregistroa - bertsioen mantentzea 🗃️
Jarrai ezazu modeloak, bertsioak, lerroa eta inplementatu zuzenean amaierako puntuetara. Erregistroak ingeniaritzari eskualdaketak askoz errazagoak egiten ditu [1].
7) Bektoreen bilaketa - traba egiten ez duen RAG 🧭
Eskalatu berreskurapen semantikoa Google-ren ekoizpen bektore azpiegitura erabiliz - erabilgarria txat, bilaketa semantiko eta gomendioetarako, non latentzia erabiltzaileak ikusten duen [3].
8) Feature Store - mantendu BigQuery egiaren iturri gisa 🗂️
Kudeatu eta zerbitzatu funtzioak linean BigQuery-n dauden datuetatik. Kopiatu gutxiago, sinkronizazio lan gutxiago, zehaztasun handiagoa [4].
9) Modeloen jarraipena - fidatu, baina egiaztatu 📈
Programatu noraezeko egiaztapenak, ezarri alertak eta kontrolatu ekoizpenaren kalitatea. Trafikoa aldatzen den bezain laster, hau beharko duzu [1].
Nola egokitzen den zure datu-pilan 🧵
-
BigQuery - bertan dauden datuekin entrenatu, iragarpenak tauletara itzuli eta iragarpenak analisi edo aktibazio prozesuetara eraman [1][4].
-
Hodeiko biltegiratzea - gorde datu-multzoak, artefaktuak eta modeloen irteerak blob geruza bat berrasmatu gabe [1].
-
Dataflow eta lagunak - datuen prozesamendua kudeatu hodietan exekutatu aurreprozesatzeko, aberasteko edo inferentzia streaming bidez egiteko [1].
-
Amaiera-puntuak edo Loteak - aplikazio eta agenteentzako denbora errealeko amaiera-puntuak zabaldu, edo batch lanak exekutatu taula osoak puntuatzeko - ziurrenik biak erabiliko dituzu [1].
Benetan arrakasta izaten duten erabilera kasu ohikoenak 🎯
-
Txata, kopilotoak eta agenteak - zure datuekin, tresnen erabilerarekin eta urrats anitzeko fluxuekin oinarrituta. Agent Builder fidagarritasunerako diseinatuta dago, ez soilik berritasunerako [2].
-
RAG eta bilaketa semantikoa - konbinatu Bektore Bilaketa Geminirekin zure edukia erabiliz galderak erantzuteko. Abiadura uste baino garrantzitsuagoa da [3].
-
Aurreikuspen-makina automatikoa - taula- edo irudi-ereduak entrenatu, amaiera-puntuko puntu batera zabaldu, desbideratzea monitorizatu, atalaseak gainditzen direnean berriro entrenatu pipelinekin. Klasikoa, baina kritikoa [1].
-
Analitiken aktibazioa - idatzi iragarpenak BigQuery-ra, sortu audientziak eta eman kanpainak edo produktuen erabakiak. Begizta polita marketina datu-zientziarekin bat egiten duenean [1][4].
Konparazio taula - Vertex AI vs alternatiba ezagunak 📊
Laburpena. Iritzi sendo samarra. Gogoan izan gaitasun eta prezio zehatzak zerbitzuaren eta eskualdearen arabera aldatzen direla.
| Plataforma | Publiko onena | Zergatik funtzionatzen duen |
|---|---|---|
| Erpinen AI | Taldeak Google Cloud-en, belaunaldiko AI + ML nahasketa | Estudio bateratua, hodiak, erregistroa, bektoreen bilaketa eta BigQuery-rekin lotura sendoak [1]. |
| AWS SageMaker | AWS lehenik erakundeek ML tresna sakonak behar dituzte | Prestakuntza eta hedapen aukera zabalekin heldua den ML zerbitzua, bizitza osoko zikloa duena. |
| Azure ML | Microsoft-ekin lerrokatutako enpresa-IT | Azure-n integratutako ML bizi-zikloa, diseinatzailearen interfazea eta gobernantza. |
| Datu-adreiluen ikaskuntza automatikoa | Lakehouse taldeak, koadernoz betetako fluxuak | Datu-jatorrizko lan-fluxu sendoak eta ekoizpen-maiztasun automatikoaren gaitasun sendoak. |
Bai, esaldia irregularra da; benetako taulak batzuetan bai.
Kostuak ingeles arruntean 💸
Gehienbat hiru gauza ordaintzen ari zara:
-
Lan-kargaren eta erabilera-klasearen arabera prezioa duten dei sortzaileen erabilera eredua
-
Kalkulatu prestakuntza pertsonalizatua eta doikuntza lanetarako.
-
Lineako amaiera-puntuetarako edo batch lanetarako zerbitzatzen
Zenbaki zehatzak eta azken aldaketak ikusteko, begiratu Vertex AI-ren prezioen orrialde ofizialak eta bere eskaintza sortzaileak. Geroago eskertuko duzun aholkua: berrikusi Studio-ren eta ekoizpen-amaiera-puntuen hornidura-aukerak eta kuotak ezer astun bat bidali aurretik [1][5].
Segurtasuna, gobernantza eta IA arduratsua 🛡️
Vertex AI-k IA arduratsuaren gidalerroak eta segurtasun tresnak eskaintzen ditu, baita konfigurazio bideak ere, datuen atxikipenik ez lortzeko (adibidez, datuen cachea desgaituz eta erregistro espezifikoetatik kanpo utziz, hala badagokio) [5]. Horri roletan oinarritutako sarbidea, sare pribatua eta auditoria erregistroak gehitu, betetze-mailako eraikuntzak lortzeko [1].
Noiz den Vertex AI perfektua eta noiz den gehiegizkoa 🧠
-
Ezin hobea da gen-AI eta MLrako ingurune bakarra, BigQuery integrazio estua eta ekoizpen-bide bat nahi badituzu, kanalizazioak, erregistroa eta monitorizazioa barne hartzen dituena. Zure taldeak datu-zientzia eta aplikazioen ingeniaritza lantzen baditu, gainazal partekatuak lagunduko dizu.
-
Gehiegizkoa da gobernantza, birziklatze edo monitorizaziorik behar ez duen modelo-dei arin bat edo helburu bakarreko prototipo bat besterik ez baduzu behar. Kasu horietan, API gainazal sinpleago bat nahikoa izan daiteke oraingoz.
Izan gaitezen zintzoak: prototipo gehienak hiltzen dira edo hortzak hazten zaizkie. Vertex AI-k kudeatzen du bigarren kasua.
Hasiera azkarra - 10 minutuko dastatze proba ⏱️
-
Ireki Vertex AI Studio modelo batekin prototipoa egiteko eta gorde gustuko dituzun zenbait aholku. Eman iezaiozu indarra zure benetako testu eta irudiekin [1].
-
Workbench- eko aplikazio edo koaderno minimalista batera . Polita eta zirraragarria [1].
-
Erregistratu aplikazioaren euskarri-eredua edo sintonizatutako aktiboa Modeloen Erregistroan , izenik gabeko artefaktuak alde batera eta bestera ez ibiltzeko [1].
-
Sortu datuak kargatzen, irteerak ebaluatzen eta alias baten atzean bertsio berri bat zabaltzen duen Pipeline
-
Gehitu Monitorizazioa noraezean ibiltzea harrapatzeko eta oinarrizko alertak ezartzeko. Zure etorkizuneko niak kafe bat erosiko dizu horretarako [1].
Aukerakoa baina adimentsua: zure erabilera-kasua bilaketa edo hizkera handikoa bada, gehitu Bektore Bilaketa eta oinarriak lehen egunetik. Polita eta harrigarriro erabilgarriaren arteko aldea da [3].
Zer da Google Vertex AI? - bertsio laburra 🧾
Zer da Google Vertex AI? Google Cloud-en plataforma integrala da, IA sistemak diseinatu, zabaldu eta gobernatzeko —promptutik ekoizpenera—, agente, bide, bektore bilaketa, koaderno, erregistro eta monitorizaziorako tresna integratuak dituena. Taldeei bidalketa errazteko moduan oinarrituta dago [1].
Begiratu batean alternatibak - erreia egokia aukeratzea 🛣️
AWSn sakonki sartuta bazaude, SageMaker bertakoa izango da. Azure dendek Azure ML . Zure taldea koadernoetan eta laku-etxeetan bizi bada, Databricks ML bikaina da. Hauetako bat ere ez da txarra: zure datuen grabitateak eta gobernantzaren eskakizunek erabakitzen dute normalean.
Maiz egiten diren galderak - su azkarra 🧨
-
Vertex AI AI sortzailerako bakarrik al da? No-Vertex AI-k ML entrenamendu klasikoa eta MLOps funtzioekin zerbitzatzea ere hartzen ditu barne datu-zientzialarientzat eta ML ingeniarientzat [1].
-
BigQuery nire biltegi nagusi gisa mantendu al dezaket? Bai, erabili Feature Store BigQuery-ko funtzioen datuak mantentzeko eta linean zerbitzatzeko, lineaz kanpoko biltegi bat bikoiztu gabe [4].
-
Vertex AI-k RAG-ekin laguntzen al du? Yes-Vector Search horretarako eraikita dago eta gainerako pilarekin integratzen da [3].
-
Nola kontrolatzen ditut kostuak? Hasi txiki, neurtu eta berrikusi kuotak/hornidura eta lan-karga klasearen prezioak eskalatu aurretik [1][5].
Erreferentziak
[1] Google Cloud - Sarrera Vertex AI-ra (Plataforma bateratuaren ikuspegi orokorra) - irakurri gehiago
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder-en ikuspegi orokorra - irakurri gehiago
[3] Google Cloud - Erabili Vertex AI Vector Search Vertex AI RAG Engine-rekin - irakurri gehiago
[4] Google Cloud - Sarrera Vertex AI-n funtzioen kudeaketarako - irakurri gehiago
[5] Google Cloud - Bezeroen datuen atxikipena eta datuen atxikipenik eza Vertex AI-n - irakurri gehiago