Vertex AI एक एकीकृत मशीन लर्निंग (ML) प्लेटफ़ॉर्म है जो Google Cloud द्वारा पेश किया गया है, जो संगठनों को बड़े पैमाने पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने, तैनात करने और प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है। मई 2021 में लॉन्च किया गया, यह Google Cloud की पिछली AI सेवाओं, जिसमें AutoML और AI Platform शामिल हैं, को एक ही इंटरफ़ेस और API में समेकित करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म डेटा तैयारी और फीचर इंजीनियरिंग से लेकर मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन और सर्विंग तक, पूर्ण ML जीवनचक्र का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें कस्टम कोड और स्वचालित ML दोनों के लिए एकीकृत उपकरण शामिल हैं।
Vertex AI Google Cloud के बुनियादी ढांचे पर बनाया गया है और मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग में Google के शोध का लाभ उठाता है। यह पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की एक श्रृंखला तक पहुँच प्रदान करता है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल और जनरेटिव AI क्षमताएँ शामिल हैं, साथ ही TensorFlow, PyTorch और JAX जैसे फ्रेमवर्क का उपयोग करके कस्टम मॉडल बनाने के उपकरण भी शामिल हैं। यह प्लेटफ़ॉर्म विभिन्न उद्योगों में उद्यमों द्वारा पूर्वानुमानित विश्लेषण, कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और अनुशंसा प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों के लिए उपयोग किया जाता है।
मुख्य घटक
Vertex AI कई एकीकृत घटक प्रदान करता है जो ML कार्यप्रवाह को सुव्यवस्थित करते हैं। Vertex AI Pipelines ML पाइपलाइनों के निर्माण और प्रबंधन के लिए एक सर्वरलेस ऑर्केस्ट्रेशन सेवा प्रदान करता है, जो Kubeflow Pipelines या TensorFlow Extended का उपयोग करता है। Vertex AI Feature Store फीचर प्रबंधन को केंद्रीकृत करता है, जिससे टीमें मॉडलों में फीचर साझा और पुनः उपयोग कर सकती हैं। Vertex AI Training कस्टम कंटेनर या प्रबंधित पूर्व-निर्मित कंटेनरों के साथ वितरित प्रशिक्षण का समर्थन करता है, जबकि Vertex AI Prediction स्वचालित स्केलिंग और मॉडल निगरानी के साथ ऑनलाइन और बैच भविष्यवाणियाँ सक्षम करता है।
प्लेटफ़ॉर्म में Vertex AI Workbench भी शामिल है, जो डेटा अन्वेषण और प्रयोग के लिए Jupyter-आधारित नोटबुक वातावरण है, और Vertex AI Model Garden, जो Google और OpenAI और Anthropic जैसे भागीदारों के पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल और फाउंडेशन मॉडल का भंडार है। ये घटक ML के परिचालन बोझ को कम करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं, जिससे डेटा वैज्ञानिक और इंजीनियर बुनियादी ढांचे के प्रबंधन के बजाय मॉडल विकास पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
जनरेटिव AI और फाउंडेशन मॉडल
Vertex AI का एक महत्वपूर्ण विकास जनरेटिव AI क्षमताओं के एकीकरण के साथ आया। 2023 में, Google Cloud ने Vertex AI Generative AI Studio पेश किया, जो फाउंडेशन मॉडल को ट्यूनिंग, परीक्षण और तैनात करने के उपकरण प्रदान करता है। इसमें Google के DeepMind-विकसित मॉडल, जैसे PaLM 2 और बाद में Gemini, साथ ही Llama और Falcon जैसे ओपन-सोर्स मॉडल तक पहुँच शामिल है। यह प्लेटफ़ॉर्म ट्रांसफॉर्मर-आधारित आर्किटेक्चर का समर्थन करता है और मॉडल आउटपुट को नियंत्रित करने के लिए टॉप-पी सैंपलिंग, टॉप-के सैंपलिंग और तापमान स्केलिंग जैसी सुविधाएँ प्रदान करता है।
Vertex AI विशिष्ट उपयोग मामलों के साथ संरेखित करने के लिए मॉडलों को फाइन-ट्यून करने हेतु मानव प्रतिक्रिया से सुदृढीकरण सीखना (RLHF) का भी समर्थन करता है। Model Garden में स्वामित्व और ओपन दोनों मॉडल शामिल हैं, जिससे उपयोगकर्ता उन्हें मॉडल प्रूनिंग और अनुकूलन के लिए क्वांटाइज़ेशन जैसी सुविधाओं के साथ Google Cloud के बुनियादी ढांचे पर तैनात कर सकते हैं। इसने Vertex AI को Amazon Web Services के SageMaker और Microsoft Azure के Machine Learning प्लेटफ़ॉर्म के खिलाफ एक प्रतिस्पर्धी पेशकश के रूप में स्थापित किया है।
Google Cloud पारिस्थितिकी तंत्र के साथ एकीकरण
Vertex AI अन्य Google Cloud सेवाओं के साथ गहराई से एकीकृत है, जिससे निर्बाध डेटा और कार्यप्रवाह कनेक्टिविटी सक्षम होती है। यह डेटा वेयरहाउसिंग और विश्लेषण के लिए BigQuery, डेटा लेक के लिए Cloud Storage, और स्ट्रीम और बैच प्रोसेसिंग के लिए Dataflow के साथ मूल रूप से काम करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म कंटेनरीकृत वातावरण में मॉडल तैनात करने के लिए Cloud Run और Kubernetes Engine के साथ भी एकीकृत है, और अवलोकन के लिए Cloud Monitoring और Logging के साथ एकीकृत है।
उद्यमों के लिए, Vertex AI Google Cloud के IAM के माध्यम से पहचान और पहुँच प्रबंधन प्रदान करता है, साथ ही SOC 2 और HIPAA जैसे अनुपालन प्रमाणपत्र भी। यह प्लेटफ़ॉर्म अपने प्रशिक्षण पाइपलाइनों में डेटा ऑगमेंटेशन और पाठ्यक्रम सीखने तकनीकों का समर्थन करता है, और अपने पूर्व-निर्मित मॉडल आर्किटेक्चर में बैच नॉर्मलाइज़ेशन और ड्रॉपआउट परतें प्रदान करता है। यह एकीकरण प्रयोग से उत्पादन में जाने की घर्षण को कम करता है, जो स्टैंडअलोन ML उपकरणों पर एक प्रमुख लाभ है।
उपयोग के मामले और अपनाना
Vertex AI विभिन्न क्षेत्रों में उपयोग किया जाता है। स्वास्थ्य सेवा में, संगठन चिकित्सा इमेजिंग विश्लेषण और रोगी परिणाम भविष्यवाणी के लिए मॉडल तैनात करते हैं, अक्सर विभाजन कार्यों के लिए U-Net आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हैं। खुदरा में, यह मांग पूर्वानुमान और व्यक्तिगत अनुशंसाओं को शक्ति प्रदान करता है। वित्तीय संस्थान इसका उपयोग धोखाधड़ी का पता लगाने और जोखिम मॉडलिंग के लिए करते हैं, जबकि मीडिया कंपनियाँ सामग्री मॉडरेशन और वैयक्तिकरण के लिए इसे लागू करती हैं।
उल्लेखनीय ग्राहकों में Wayfair शामिल है, जो उत्पाद अनुशंसाओं के लिए Vertex AI का उपयोग करता है, और Kohl's, जो इसे इन्वेंट्री प्रबंधन के लिए नियोजित करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म Twitter (अब X) द्वारा सामग्री रैंकिंग के लिए और PayPal द्वारा धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए भी अपनाया गया है। 2024 तक, Vertex AI अपने Model Garden में 100 से अधिक मॉडल का समर्थन करता है, और Google Cloud रिपोर्ट करता है कि हजारों उद्यम मासिक रूप से प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करते हैं, जिसमें जनरेटिव AI कार्यभार में महत्वपूर्ण वृद्धि हुई है।
प्रतिस्पर्धियों के साथ तुलना
Vertex AI सीधे AWS SageMaker और Azure Machine Learning के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। SageMaker के विपरीत, जो अंतर्निहित एल्गोरिदम की एक व्यापक श्रृंखला प्रदान करता है, Vertex AI Google के शोध और DeepMind नवाचारों के साथ एकीकरण पर जोर देता है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल में। Azure ML, इस बीच, Microsoft के उद्यम सॉफ़्टवेयर स्टैक के साथ निकटता से एकीकृत होता है। Vertex AI की ताकत इसकी एकीकृत पाइपलाइन और जनरेटिव AI के लिए मूल समर्थन में निहित है, साथ ही इसकी मूल्य निर्धारण मॉडल जो प्रशिक्षण और भविष्यवाणी के लिए प्रति नोड-घंटे शुल्क लेती है, जो परिवर्तनीय कार्यभार के लिए लागत प्रभावी हो सकती है।
हालाँकि, कुछ उपयोगकर्ता ध्यान देते हैं कि Vertex AI की सीखने की अवस्था प्रतिस्पर्धियों की तुलना में अधिक कठिन है, इसकी व्यापक फीचर सेट के कारण, और दस्तावेज़ीकरण खंडित हो सकता है। इसके बावजूद, इसका अपनाना बढ़ता जा रहा है, जो Google Cloud के AI बुनियादी ढांचे में निवेश से प्रेरित है, जिसमें कस्टम TSMC-निर्मित TPU शामिल हैं, जो बड़े मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए उच्च प्रदर्शन प्रदान करते हैं।
भविष्य की दिशाएँ
Google Cloud Vertex AI की क्षमताओं का विस्तार करना जारी रखता है, जिसमें एजेंटिक AI और मल्टीमोडल मॉडल पर ध्यान केंद्रित किया गया है। 2024 में, प्लेटफ़ॉर्म ने AI एजेंटों के निर्माण के लिए सुविधाएँ पेश कीं जो बाहरी उपकरणों और API के साथ बातचीत कर सकते हैं, और कस्टम मॉडल विकास में मल्टी-हेड अटेंशन तंत्र के लिए बेहतर समर्थन प्रदान किया। रोडमैप में हाइब्रिड तैनाती के लिए Oracle Cloud के साथ गहरा एकीकरण और अनुमान लागत कम करने के लिए मॉडल संपीड़न के लिए बेहतर उपकरण शामिल हैं।
2025 तक, Vertex AI Google Cloud की AI रणनीति के एक केंद्रीय घटक के रूप में स्थित है, जो अपने उद्यम-ग्रेड तैनाती विकल्पों के माध्यम से OpenAI की पेशकशों के साथ प्रतिस्पर्धा करता है। प्लेटफ़ॉर्म का विकास कृत्रिम बुद्धिमत्ता में व्यापक रुझानों को दर्शाता है, पारंपरिक ML से जनरेटिव AI और स्वायत्त एजेंटों की ओर बढ़ते हुए, जिससे यह AI बुनियादी ढांचे के बाजार में एक प्रमुख खिलाड़ी बन गया है।
यह भी देखें
संदर्भ
Google Cloud दस्तावेज़ीकरण और सार्वजनिक घोषणाएँ Vertex AI सुविधाओं और अपडेट पर विस्तृत जानकारी प्रदान करती हैं। प्रौद्योगिकी प्रकाशनों से उद्योग विश्लेषण और उपयोगकर्ता केस स्टडीज़ इसके अपनाने और प्रदर्शन पर अंतर्दृष्टि प्रदान करते हैं।