જો તમે AI ટૂલ્સનો ઉપયોગ કર્યો હોય અને વિચાર્યું હોય કે વાસ્તવિક એન્ડ-ટુ-એન્ડ જાદુ ક્યાં થાય છે - પ્રોમ્પ્ટ ટિંકરિંગથી લઈને મોનિટરિંગ સાથે ઉત્પાદન સુધી - તો આ તે છે જેના વિશે તમે વારંવાર સાંભળતા રહેશો. Google નું Vertex AI મોડેલ પ્લેગ્રાઉન્ડ્સ, MLOps, ડેટા હૂકઅપ્સ અને વેક્ટર સર્ચને એક જ, એન્ટરપ્રાઇઝ-ગ્રેડ સ્થાને બંડલ કરે છે. સ્ક્રેપી શરૂ કરો, પછી સ્કેલ કરો. એક છત નીચે બંને મેળવવું આશ્ચર્યજનક રીતે દુર્લભ છે.
નીચે નોનસેન્સ ટૂર છે. અમે સાદા પ્રશ્નનો જવાબ આપીશું - ગૂગલ વર્ટેક્ષ એઆઈ શું છે? - અને એ પણ બતાવીશું કે તે તમારા સ્ટેકમાં કેવી રીતે ફિટ થાય છે, પહેલા શું અજમાવવું, ખર્ચ કેવી રીતે વર્તે છે, અને વિકલ્પો ક્યારે વધુ અર્થપૂર્ણ બને છે. બકલ કરો. અહીં ઘણું બધું છે, પરંતુ રસ્તો દેખાય છે તેના કરતાં સરળ છે. 🙂
આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:
🔗 એઆઈ ટ્રેનર શું છે?
સમજાવે છે કે AI ટ્રેનર્સ માનવ પ્રતિસાદ અને લેબલિંગ દ્વારા મોડેલોને કેવી રીતે સુધારે છે.
🔗 AI આર્બિટ્રેજ શું છે: આ બઝવર્ડ પાછળનું સત્ય
AI આર્બિટ્રેજ, તેના બિઝનેસ મોડેલ અને બજારની અસરોને તોડે છે.
🔗 સાંકેતિક AI શું છે: તમારે ફક્ત જાણવાની જરૂર છે
સાંકેતિક AI ના તર્ક-આધારિત તર્ક અને તે મશીન લર્નિંગથી કેવી રીતે અલગ છે તે આવરી લે છે.
🔗 AI માટે કઈ પ્રોગ્રામિંગ ભાષાનો ઉપયોગ થાય છે?
AI વિકાસ અને સંશોધન માટે પાયથોન, R અને અન્ય ભાષાઓની તુલના કરે છે.
🔗 સેવા તરીકે AI શું છે?
AIaaS પ્લેટફોર્મ, ફાયદા અને વ્યવસાયો ક્લાઉડ-આધારિત AI ટૂલ્સનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે તે સમજાવે છે.
ગૂગલ વર્ટેક્ષ એઆઈ શું છે? 🚀
ગૂગલ વર્ટેક્ષ એઆઈ એઆઈ સિસ્ટમ્સના નિર્માણ, પરીક્ષણ, જમાવટ અને સંચાલન માટે ગૂગલ ક્લાઉડ પર એક સંપૂર્ણ રીતે સંચાલિત, એકીકૃત પ્લેટફોર્મ છે - જે ક્લાસિક એમએલ અને આધુનિક જનરેટિવ એઆઈ બંનેને આવરી લે છે. તે એક મોડેલ સ્ટુડિયો, એજન્ટ ટૂલિંગ, પાઇપલાઇન્સ, નોટબુક્સ, રજિસ્ટ્રી, મોનિટરિંગ, વેક્ટર શોધ અને ગૂગલ ક્લાઉડ ડેટા સેવાઓ સાથે ચુસ્ત એકીકરણને જોડે છે [1].
સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો: આ તે જગ્યા છે જ્યાં તમે ફાઉન્ડેશન મોડેલ્સ સાથે પ્રોટોટાઇપ કરો છો, તેમને ટ્યુન કરો છો, એન્ડપોઇન્ટ્સને સુરક્ષિત કરવા માટે જમાવો છો, પાઇપલાઇન્સ સાથે સ્વચાલિત થાઓ છો અને બધું મોનિટર અને સંચાલિત રાખો છો. નિર્ણાયક રીતે, તે આ એક જગ્યાએ કરે છે - જે પહેલા દિવસે લાગે છે તેના કરતાં વધુ મહત્વનું છે [1].
ઝડપી વાસ્તવિક દુનિયાની પેટર્ન: ટીમો ઘણીવાર સ્ટુડિયોમાં પ્રોમ્પ્ટનું સ્કેચ કરે છે, વાસ્તવિક ડેટા સામે I/O ચકાસવા માટે એક ન્યૂનતમ નોટબુક વાયર કરે છે, પછી તે સંપત્તિઓને રજિસ્ટર્ડ મોડેલ, એન્ડપોઇન્ટ અને એક સરળ પાઇપલાઇનમાં પ્રમોટ કરે છે. બીજું અઠવાડિયું સામાન્ય રીતે મોનિટરિંગ અને ચેતવણીઓનો હોય છે. મુદ્દો હીરોઇક્સનો નથી - તે પુનરાવર્તિતતાનો છે.
ગૂગલ વર્ટેકસ એઆઈ શા માટે અદ્ભુત બને છે ✅
-
જીવનચક્ર માટે એક છત - સ્ટુડિયોમાં પ્રોટોટાઇપ, રજીસ્ટર વર્ઝન, બેચ અથવા રીઅલ-ટાઇમ માટે ડિપ્લોય, પછી ડ્રિફ્ટ અને સમસ્યાઓ માટે મોનિટર. ઓછો ગ્લુ કોડ. ઓછા ટેબ્સ. વધુ સ્લીપ [1].
-
મોડેલ ગાર્ડન + જેમિની મોડેલ્સ - ટેક્સ્ટ અને મલ્ટિમોડલ કાર્ય માટે નવીનતમ જેમિની પરિવાર સહિત, Google અને ભાગીદારો પાસેથી મોડેલ્સ શોધો, કસ્ટમાઇઝ કરો અને ડિપ્લોય કરો [1].
-
એજન્ટ બિલ્ડર - કાર્ય-કેન્દ્રિત, બહુ-પગલાંવાળા એજન્ટો બનાવો જે મૂલ્યાંકન સપોર્ટ અને મેનેજ્ડ રનટાઇમ [2] સાથે સાધનો અને ડેટાનું આયોજન કરી શકે.
-
વિશ્વસનીયતા માટે પાઇપલાઇન્સ - પુનરાવર્તિત તાલીમ, મૂલ્યાંકન, ટ્યુનિંગ અને ડિપ્લોયમેન્ટ માટે સર્વરલેસ ઓર્કેસ્ટ્રેશન. જ્યારે ત્રીજી રીટ્રેન [1] શરૂ થશે ત્યારે તમે તમારો આભાર માનશો.
-
સ્કેલ પર વેક્ટર શોધ - RAG, ભલામણો અને સિમેન્ટીક શોધ માટે ઉચ્ચ-સ્કેલ, ઓછી-લેટન્સી વેક્ટર પુનઃપ્રાપ્તિ, જે Google ના ઉત્પાદન-ગ્રેડ ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર [3] પર બનેલ છે.
-
BigQuery સાથે ફીચર મેનેજમેન્ટ - BigQuery માં તમારા ફીચર ડેટાને જાળવી રાખો અને ઑફલાઇન સ્ટોરની નકલ કર્યા વિના Vertex AI ફીચર સ્ટોર દ્વારા ઓનલાઈન ફીચર્સ સર્વ કરો [4].
-
વર્કબેન્ચ નોટબુક્સ - ગૂગલ ક્લાઉડ સેવાઓ (બિગક્વેરી, ક્લાઉડ સ્ટોરેજ, વગેરે) સાથે જોડાયેલ મેનેજ્ડ જ્યુપીટર વાતાવરણ [1].
-
જવાબદાર AI વિકલ્પો - જનરેટિવ વર્કલોડ માટે સલામતી ટૂલિંગ વત્તા શૂન્ય-ડેટા-રિટેન્શન નિયંત્રણો (જ્યારે યોગ્ય રીતે ગોઠવેલ હોય) [5].
તમે ખરેખર સ્પર્શ કરશો તે મુખ્ય ટુકડાઓ 🧩
૧) વર્ટેક્સ એઆઈ સ્ટુડિયો - જ્યાં મોટા થવા માટે પ્રોમ્પ્ટ મળે છે 🌱
UI માં ફાઉન્ડેશન મોડેલ્સ ચલાવો, મૂલ્યાંકન કરો અને ટ્યુન કરો. ઝડપી પુનરાવર્તનો, ફરીથી વાપરી શકાય તેવા પ્રોમ્પ્ટ્સ અને કંઈક "ક્લિક" થાય પછી ઉત્પાદન માટે હેન્ડઓફ માટે ઉત્તમ [1].
૨) મોડેલ ગાર્ડન - તમારું મોડેલ કેટલોગ 🍃
ગૂગલ અને પાર્ટનર મોડેલ્સની એક કેન્દ્રિય લાઇબ્રેરી. થોડા ક્લિક્સમાં બ્રાઉઝ કરો, કસ્ટમાઇઝ કરો અને ડિપ્લોય કરો - સ્કેવેન્જર હન્ટને બદલે વાસ્તવિક શરૂઆતનો બિંદુ [1].
૩) એજન્ટ બિલ્ડર - વિશ્વસનીય ઓટોમેશન માટે 🤝
જેમ જેમ એજન્ટો ડેમોથી વાસ્તવિક કાર્ય તરફ આગળ વધે છે, તેમ તેમ તમારે ટૂલ્સ, ગ્રાઉન્ડિંગ અને ઓર્કેસ્ટ્રેશનની જરૂર પડે છે. એજન્ટ બિલ્ડર સ્કેફોલ્ડિંગ (સેશન્સ, મેમરી બેંક, બિલ્ટ-ઇન ટૂલ્સ, મૂલ્યાંકન) પ્રદાન કરે છે જેથી વાસ્તવિક દુનિયાની ગડબડ [2] હેઠળ બહુ-એજન્ટ અનુભવો તૂટી ન જાય.
૪) પાઇપલાઇન્સ - કારણ કે તમે ગમે તેમ કરીને તમારી જાતને પુનરાવર્તન કરશો 🔁
સર્વરલેસ ઓર્કેસ્ટ્રેટર વડે ML અને gen-AI વર્કફ્લોને સ્વચાલિત કરો. આર્ટિફેક્ટ ટ્રેકિંગ અને પુનઃઉત્પાદનક્ષમ રનને સપોર્ટ કરે છે - તમારા મોડેલ્સ માટે તેને CI તરીકે વિચારો [1].
૫) વર્કબેન્ચ - યાક શેવ વગર મેનેજ્ડ નોટબુક્સ 📓
BigQuery, Cloud Storage અને વધુની સરળ ઍક્સેસ સાથે સુરક્ષિત JupyterLab વાતાવરણને વધુ સુંદર બનાવો. સંશોધન, ફીચર એન્જિનિયરિંગ અને નિયંત્રિત પ્રયોગો માટે ઉપયોગી [1].
૬) મોડેલ રજિસ્ટ્રી - એવું વર્ઝનિંગ જે ચોંટી રહે છે 🗃️
મોડેલો, સંસ્કરણો, વંશાવળીને ટ્રેક કરો અને સીધા એન્ડપોઇન્ટ્સ પર ડિપ્લોય કરો. રજિસ્ટ્રી એન્જિનિયરિંગને હેન્ડઓફ્સ ખૂબ ઓછા સ્ક્વિશી બનાવે છે [1].
૭) વેક્ટર શોધ - RAG જે હચમચાવતું નથી 🧭
ગૂગલના પ્રોડક્શન વેક્ટર ઇન્ફ્રાસ્ટ્રક્ચર સાથે સિમેન્ટીક પુનઃપ્રાપ્તિને સ્કેલ કરો - ચેટ, સિમેન્ટીક શોધ અને ભલામણો માટે ઉપયોગી જ્યાં લેટન્સી વપરાશકર્તા-દૃશ્યમાન હોય [3].
8) ફીચર સ્ટોર - BigQuery ને સત્યના સ્ત્રોત તરીકે રાખો 🗂️
BigQuery માં રહેલા ડેટામાંથી સુવિધાઓને ઑનલાઇન મેનેજ કરો અને સર્વ કરો. ઓછી કૉપિ, ઓછી સિંક જોબ્સ, વધુ ચોકસાઈ [4].
9) મોડેલ મોનિટરિંગ - વિશ્વાસ કરો, પણ ચકાસો 📈
ડ્રિફ્ટ ચેક્સ શેડ્યૂલ કરો, ચેતવણીઓ સેટ કરો અને ઉત્પાદન ગુણવત્તા પર નજર રાખો. ટ્રાફિક બદલાતાની સાથે જ તમને આની જરૂર પડશે [1].
તે તમારા ડેટા સ્ટેકમાં કેવી રીતે ફિટ થાય છે 🧵
-
BigQuery - ત્યાં ડેટા સાથે તાલીમ આપો, બેચ આગાહીઓને ટેબલ પર પાછા મોકલો, અને આગાહીઓને વિશ્લેષણ અથવા ડાઉનસ્ટ્રીમ સક્રિયકરણમાં વાયર કરો [1][4].
-
ક્લાઉડ સ્ટોરેજ - બ્લોબ લેયરને ફરીથી શોધ્યા વિના ડેટાસેટ્સ, આર્ટિફેક્ટ્સ અને મોડેલ આઉટપુટનો સંગ્રહ કરો [1].
-
ડેટાફ્લો અને મિત્રો - પ્રીપ્રોસેસિંગ, સંવર્ધન અથવા સ્ટ્રીમિંગ ઇન્ફરન્સ માટે પાઇપલાઇન્સની અંદર મેનેજ્ડ ડેટા પ્રોસેસિંગ ચલાવો [1].
-
એન્ડપોઇન્ટ્સ અથવા બેચ - એપ્લિકેશન્સ અને એજન્ટો માટે રીઅલ-ટાઇમ એન્ડપોઇન્ટ્સ જમાવો, અથવા સમગ્ર કોષ્ટકોને સ્કોર કરવા માટે બેચ જોબ્સ ચલાવો - તમે બંનેનો ઉપયોગ કરશો તેવી શક્યતા છે [1].
સામાન્ય ઉપયોગના કિસ્સાઓ જે ખરેખર સફળ થાય છે 🎯
-
ચેટ, કોપાયલોટ્સ અને એજન્ટ્સ - તમારા ડેટા, ટૂલ ઉપયોગ અને મલ્ટી-સ્ટેપ ફ્લો સાથે. એજન્ટ બિલ્ડર ફક્ત નવીનતા માટે નહીં, પણ વિશ્વસનીયતા માટે રચાયેલ છે [2].
-
RAG અને સિમેન્ટીક શોધ - તમારી માલિકીની સામગ્રીનો ઉપયોગ કરીને પ્રશ્નોના જવાબ આપવા માટે વેક્ટર શોધને જેમિની સાથે જોડો. ઝડપ આપણે ડોળ કરીએ છીએ તેના કરતાં વધુ મહત્વપૂર્ણ છે [3].
-
આગાહીત્મક ML - ટેબ્યુલર અથવા ઇમેજ મોડેલ્સને તાલીમ આપો, એન્ડપોઇન્ટ પર જમાવો, ડ્રિફ્ટનું નિરીક્ષણ કરો, થ્રેશોલ્ડ ઓળંગી જાય ત્યારે પાઇપલાઇન્સ સાથે ફરીથી તાલીમ આપો. ક્લાસિક, પરંતુ મહત્વપૂર્ણ [1].
-
એનાલિટિક્સ સક્રિયકરણ - BigQuery પર આગાહીઓ લખો, પ્રેક્ષકો બનાવો અને ઝુંબેશ અથવા ઉત્પાદન નિર્ણયો ફીડ કરો. જ્યારે માર્કેટિંગ ડેટા સાયન્સ સાથે મળે છે ત્યારે એક સરસ લૂપ [1][4].
સરખામણી કોષ્ટક - વર્ટેક્ષ એઆઈ વિરુદ્ધ લોકપ્રિય વિકલ્પો 📊
ઝડપી સ્નેપશોટ. હળવું મંતવ્ય. ધ્યાનમાં રાખો કે ચોક્કસ ક્ષમતાઓ અને કિંમત સેવા અને પ્રદેશ પ્રમાણે બદલાય છે.
| પ્લેટફોર્મ | શ્રેષ્ઠ પ્રેક્ષકો | તે કેમ કામ કરે છે |
|---|---|---|
| વર્ટીક્સ એઆઈ | ગૂગલ ક્લાઉડ પર ટીમો, gen-AI + ML મિશ્રણ | યુનિફાઇડ સ્ટુડિયો, પાઇપલાઇન્સ, રજિસ્ટ્રી, વેક્ટર શોધ અને મજબૂત BigQuery સંબંધો [1]. |
| AWS સેજમેકર | AWS-first સંસ્થાઓને ઊંડા ML ટૂલિંગની જરૂર છે | વ્યાપક તાલીમ અને જમાવટ વિકલ્પો સાથે પરિપક્વ, પૂર્ણ-જીવનચક્ર ML સેવા. |
| એઝ્યુર એમએલ | માઈક્રોસોફ્ટ-સંલગ્ન એન્ટરપ્રાઇઝ આઇટી | Azure પર સંકલિત ML જીવનચક્ર, ડિઝાઇનર UI અને શાસન. |
| ડેટાબ્રિક્સ એમએલ | લેકહાઉસ ટીમો, નોટબુક-ભારે પ્રવાહ | મજબૂત ડેટા-નેટિવ વર્કફ્લો અને ઉત્પાદન ML ક્ષમતાઓ. |
હા, વાક્ય રચના અસમાન છે - વાસ્તવિક કોષ્ટકો ક્યારેક અસમાન હોય છે.
સાદા અંગ્રેજીમાં ખર્ચ 💸
તમે મોટે ભાગે ત્રણ વસ્તુઓ માટે ચૂકવણી કરી રહ્યા છો:
-
મોડેલ ઉપયોગ - વર્કલોડ અને વપરાશ વર્ગ દ્વારા કિંમત.
-
કસ્ટમ તાલીમ અને ટ્યુનિંગ કાર્યો માટે ગણતરી કરો
-
ઓનલાઈન એન્ડપોઈન્ટ્સ અથવા બેચ જોબ્સ માટે સેવા આપવી
ચોક્કસ સંખ્યાઓ અને નવીનતમ ફેરફારો માટે, Vertex AI અને તેના જનરેટિવ ઑફરિંગ માટે સત્તાવાર કિંમત પૃષ્ઠો તપાસો. ટિપ જેના માટે તમે પછીથી તમારો આભાર માનશો: કોઈપણ ભારે વસ્તુ મોકલતા પહેલા સ્ટુડિયો વિરુદ્ધ પ્રોવિઝનિંગ એન્ડપોઇન્ટ્સ માટે પ્રોવિઝનિંગ વિકલ્પો અને ક્વોટાની સમીક્ષા કરો [1][5].
સુરક્ષા, શાસન અને જવાબદાર AI 🛡️
વર્ટેક્ષ AI જવાબદાર-AI માર્ગદર્શન અને સલામતી ટૂલિંગ, વત્તા શૂન્ય ડેટા રીટેન્શન પ્રાપ્ત કરવા (ઉદાહરણ તરીકે, ડેટા કેશીંગને અક્ષમ કરીને અને જ્યાં લાગુ પડે ત્યાં ચોક્કસ લોગમાંથી બહાર નીકળીને) [5]. પાલન-મૈત્રીપૂર્ણ બિલ્ડ્સ માટે ભૂમિકા-આધારિત ઍક્સેસ, ખાનગી નેટવર્કિંગ અને ઓડિટ લોગ સાથે તેને જોડી દો [1].
ક્યારે વર્ટેક્ષ AI સંપૂર્ણ હોય છે - અને ક્યારે તે વધુ પડતું હોય છે 🧠
-
જો તમને gen-AI અને ML માટે એક જ વાતાવરણ, ચુસ્ત BigQuery એકીકરણ અને પાઇપલાઇન્સ, રજિસ્ટ્રી અને મોનિટરિંગ સહિત ઉત્પાદન પાથ જોઈતો હોય તો તે પરફેક્ટ છે
-
તો ઓવરકિલ કરો . આવા કિસ્સાઓમાં, એક સરળ API સપાટી હમણાં માટે પૂરતી હોઈ શકે છે.
ચાલો પ્રમાણિક રહીએ: મોટાભાગના પ્રોટોટાઇપ્સ કાં તો મરી જાય છે અથવા ફેણ ઉગાડે છે. વર્ટીક્સ એઆઈ બીજા કેસને સંભાળે છે.
ઝડપી શરૂઆત - 10-મિનિટનો સ્વાદ પરીક્ષણ ⏱️
-
Vertex AI સ્ટુડિયો ખોલો અને તમને ગમતા થોડા પ્રોમ્પ્ટ સાચવો. તમારા વાસ્તવિક ટેક્સ્ટ અને છબીઓ [1] સાથે ટાયર કિક કરો.
-
વર્કબેન્ચમાંથી એક ન્યૂનતમ એપ્લિકેશન અથવા નોટબુકમાં વાયર કરો . સરસ અને ઝીણું [1].
-
મોડેલ રજિસ્ટ્રીમાં એપ્લિકેશનના બેકિંગ મોડેલ અથવા ટ્યુન કરેલ સંપત્તિની નોંધણી કરો જેથી તમે અનામી કલાકૃતિઓ [1] ની આસપાસ ફેંકી ન શકો.
-
એક પાઇપલાઇન જે ડેટા લોડ કરે, આઉટપુટનું મૂલ્યાંકન કરે અને ઉપનામ પાછળ એક નવું સંસ્કરણ જમાવે. પુનરાવર્તિતતા વીરતાને હરાવે છે [1].
-
મોનિટરિંગ ઉમેરો અને મૂળભૂત ચેતવણીઓ સેટ કરો. તમારો ભાવિ સ્વ આ માટે તમને કોફી ખરીદશે [1].
વૈકલ્પિક પણ સ્માર્ટ: જો તમારો ઉપયોગનો કેસ શોધખોળ અથવા વાતોડીભર્યો હોય, તો પહેલા દિવસથી વેક્ટર શોધ
ગૂગલ વર્ટીક્સ એઆઈ શું છે? - ટૂંકું સંસ્કરણ 🧾
ગુગલ વર્ટીક્સ એઆઈ શું છે? તે ગુગલ ક્લાઉડનું ઓલ-ઇન-વન પ્લેટફોર્મ છે જે પ્રોમ્પ્ટથી લઈને પ્રોડક્શન સુધી એઆઈ સિસ્ટમ્સ ડિઝાઇન, ડિપ્લોય અને સંચાલિત કરે છે - એજન્ટો, પાઇપલાઇન્સ, વેક્ટર સર્ચ, નોટબુક્સ, રજિસ્ટ્રી અને મોનિટરિંગ માટે બિલ્ટ-ઇન ટૂલિંગ સાથે. તે એવી રીતે અભિપ્રાય આપે છે જે ટીમોને [1] મોકલવામાં મદદ કરે છે.
એક નજરમાં વિકલ્પો - યોગ્ય લેન પસંદ કરવી 🛣️
જો તમે પહેલાથી જ AWS માં ઊંડા છો, તો SageMaker ને સ્થાનિક લાગશે. Azure દુકાનો ઘણીવાર Azure ML . જો તમારી ટીમ નોટબુક્સ અને લેકહાઉસમાં રહે છે, તો Databricks ML ઉત્તમ છે. આમાંથી કોઈ ખોટું નથી - તમારી ડેટા ગુરુત્વાકર્ષણ અને શાસન જરૂરિયાતો સામાન્ય રીતે નક્કી કરે છે.
વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો - રેપિડ ફાયર 🧨
-
શું વર્ટેક્ષ એઆઈ ફક્ત જનરેટિવ એઆઈ માટે જ છે? નો-વર્ટેક્ષ એઆઈ ડેટા વૈજ્ઞાનિકો અને એમએલ એન્જિનિયરો માટે ક્લાસિક એમએલ તાલીમ અને એમએલઓપીએસ સુવિધાઓ સાથે સેવા આપવાનો પણ સમાવેશ કરે છે [1].
-
શું હું BigQuery ને મારા મુખ્ય સ્ટોર તરીકે રાખી શકું? હા - BigQuery માં ફીચર ડેટા જાળવવા માટે ફીચર સ્ટોરનો ઉપયોગ કરો અને ઑફલાઇન સ્ટોરની નકલ કર્યા વિના તેને ઑનલાઇન સર્વ કરો [4].
-
શું Vertex AI RAG માં મદદ કરે છે? Yes-Vector Search તેના માટે બનાવવામાં આવ્યું છે અને બાકીના સ્ટેક [3] સાથે સંકલિત થાય છે.
-
હું ખર્ચ કેવી રીતે નિયંત્રિત કરી શકું? [1][5] સ્કેલિંગ કરતા પહેલા નાની શરૂઆત કરો, ક્વોટા/જોગવાઈ અને વર્કલોડ-ક્લાસ કિંમત નિર્ધારણને માપો અને સમીક્ષા કરો.
સંદર્ભ
[1] ગૂગલ ક્લાઉડ - વર્ટેક્ષ એઆઈનો પરિચય (યુનિફાઇડ પ્લેટફોર્મ ઝાંખી) - વધુ વાંચો
[2] ગૂગલ ક્લાઉડ - વર્ટીક્સ એઆઈ એજન્ટ બિલ્ડર ઝાંખી - વધુ વાંચો
[3] ગૂગલ ક્લાઉડ - વર્ટેકસ એઆઈ આરએજી એન્જિન સાથે વર્ટેકસ એઆઈ વેક્ટર શોધનો ઉપયોગ કરો - વધુ વાંચો
[4] ગૂગલ ક્લાઉડ - વર્ટેક્ષ એઆઈમાં ફીચર મેનેજમેન્ટનો પરિચય - વધુ વાંચો
[5] ગૂગલ ક્લાઉડ - વર્ટેક્સ એઆઈમાં ગ્રાહક ડેટા રીટેન્શન અને શૂન્ય-ડેટા-રીટેન્શન - વધુ વાંચો