ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ AI ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸੋਚ ਰਹੇ ਹੋ ਕਿ ਅਸਲ ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਜਾਦੂ ਕਿੱਥੇ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਤੁਰੰਤ ਟਿੰਕਰਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੇ ਨਾਲ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ - ਇਹ ਉਹ ਹੈ ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਤੁਸੀਂ ਸੁਣਦੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹੋ। Google ਦਾ Vertex AI ਮਾਡਲ ਖੇਡ ਦੇ ਮੈਦਾਨਾਂ, MLOps, ਡੇਟਾ ਹੁੱਕਅੱਪਸ, ਅਤੇ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਗ੍ਰੇਡ ਸਥਾਨ ਵਿੱਚ ਬੰਡਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਕ੍ਰੈਪੀ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ। ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਛੱਤ ਹੇਠ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਇੱਕ ਬੇਤੁਕੀ ਟੂਰ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਸਧਾਰਨ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਵਾਂਗੇ - ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? - ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ ਦਿਖਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਬੈਠਦਾ ਹੈ, ਪਹਿਲਾਂ ਕੀ ਅਜ਼ਮਾਉਣਾ ਹੈ, ਲਾਗਤਾਂ ਕਿਵੇਂ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਕਲਪ ਕਦੋਂ ਵਧੇਰੇ ਅਰਥ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਬਚਾਓ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਹੈ, ਪਰ ਰਸਤਾ ਇਸ ਤੋਂ ਸੌਖਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਇਹ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। 🙂
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਏਆਈ ਟ੍ਰੇਨਰ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?
ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ AI ਟ੍ਰੇਨਰ ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਅਤੇ ਲੇਬਲਿੰਗ ਰਾਹੀਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹਨ।
🔗 ਏਆਈ ਆਰਬਿਟਰੇਜ ਕੀ ਹੈ: ਇਸ ਬਜ਼ਵਰਡ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਸੱਚਾਈ
ਏਆਈ ਆਰਬਿਟਰੇਜ, ਇਸਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਡਲ, ਅਤੇ ਮਾਰਕੀਟ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਦਾ ਹੈ।
🔗 ਸਿੰਬੋਲਿਕ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ
ਪ੍ਰਤੀਕਾਤਮਕ AI ਦੇ ਤਰਕ-ਅਧਾਰਤ ਤਰਕ ਅਤੇ ਇਹ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🔗 ਏਆਈ ਲਈ ਕਿਹੜੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
AI ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਖੋਜ ਲਈ ਪਾਈਥਨ, R, ਅਤੇ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
🔗 ਇੱਕ ਸੇਵਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਹੈ?
AIaaS ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ, ਲਾਭਾਂ, ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ AI ਟੂਲਸ ਦਾ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? 🚀
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ, ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਟੈਸਟ ਕਰਨ, ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ - ਜੋ ਕਿ ਕਲਾਸਿਕ ਐਮਐਲ ਅਤੇ ਆਧੁਨਿਕ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਸਟੂਡੀਓ, ਏਜੰਟ ਟੂਲਿੰਗ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ, ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ, ਨਿਗਰਾਨੀ, ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਡੇਟਾ ਸੇਵਾਵਾਂ [1] ਨਾਲ ਸਖ਼ਤ ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਸੌਖੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਹੀਏ ਤਾਂ: ਇਹ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਇਹ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ 'ਤੇ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜੋ ਪਹਿਲੇ ਦਿਨ [1] ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਤੇਜ਼ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਪੈਟਰਨ: ਟੀਮਾਂ ਅਕਸਰ ਸਟੂਡੀਓ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸਕੈਚ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ I/O ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨੋਟਬੁੱਕ ਨੂੰ ਤਾਰ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਸੰਪਤੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਰਜਿਸਟਰਡ ਮਾਡਲ, ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੂਜਾ ਹਫ਼ਤਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਬਿੰਦੂ ਹੀਰੋਇਕਸ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ✅
-
ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਲਈ ਇੱਕ ਛੱਤ - ਇੱਕ ਸਟੂਡੀਓ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਸੰਸਕਰਣ ਰਜਿਸਟਰ ਕਰੋ, ਬੈਚ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਲਈ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਤੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ। ਘੱਟ ਗਲੂ ਕੋਡ। ਘੱਟ ਟੈਬ। ਵਧੇਰੇ ਨੀਂਦ [1]।
-
ਮਾਡਲ ਗਾਰਡਨ + ਜੇਮਿਨੀ ਮਾਡਲ - ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਕੰਮ ਲਈ ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ ਜੇਮਿਨੀ ਪਰਿਵਾਰ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ [1]।
-
ਏਜੰਟ ਬਿਲਡਰ - ਟਾਸਕ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ, ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਏਜੰਟ ਬਣਾਓ ਜੋ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸਹਾਇਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਰਨਟਾਈਮ [2] ਨਾਲ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਰਕੇਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
-
ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ - ਦੁਹਰਾਉਣ ਯੋਗ ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁਲਾਂਕਣ, ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ। ਜਦੋਂ ਤੀਜੀ ਰੀਟ੍ਰੇਨ [1] ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਘੁੰਮਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋਗੇ।
-
ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ - RAG, ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਅਰਥ ਖੋਜ ਲਈ ਉੱਚ-ਪੈਮਾਨੇ, ਘੱਟ-ਲੇਟੈਂਸੀ ਵੈਕਟਰ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਜੋ ਕਿ Google ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ [3] 'ਤੇ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ।
-
BigQuery ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ - BigQuery ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਔਫਲਾਈਨ ਸਟੋਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ Vertex AI ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਸਟੋਰ ਰਾਹੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਔਨਲਾਈਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ [4]।
-
ਵਰਕਬੈਂਚ ਨੋਟਬੁੱਕ - ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾਵਾਂ (ਬਿਗਕੁਏਰੀ, ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ, ਆਦਿ) ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਜੁਪੀਟਰ ਵਾਤਾਵਰਣ [1]।
-
ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI ਵਿਕਲਪ - ਜਨਰੇਟਿਵ ਵਰਕਲੋਡ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ-ਡੇਟਾ-ਰਿਟੈਂਸ਼ਨ ਨਿਯੰਤਰਣ (ਜਦੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) [5]।
ਮੁੱਖ ਟੁਕੜੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਛੂਹੋਗੇ 🧩
1) ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਸਟੂਡੀਓ - ਜਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵੱਡੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ 🌱
ਇੱਕ UI ਵਿੱਚ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਚਲਾਓ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਟਿਊਨ ਕਰੋ। ਤੇਜ਼ ਦੁਹਰਾਓ, ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਅਤੇ ਕੁਝ "ਕਲਿੱਕ" ਹੋਣ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਸੌਂਪਣ ਲਈ ਵਧੀਆ [1]।
2) ਮਾਡਲ ਗਾਰਡਨ - ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਡਲ ਕੈਟਾਲਾਗ 🍃
ਗੂਗਲ ਅਤੇ ਪਾਰਟਨਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕੇਂਦਰੀਕ੍ਰਿਤ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ। ਕੁਝ ਕਲਿੱਕਾਂ ਵਿੱਚ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰੋ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ - ਇੱਕ ਸਕੈਵੇਂਜਰ ਹੰਟ [1] ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਅਸਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ।
3) ਏਜੰਟ ਬਿਲਡਰ - ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਲਈ 🤝
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਏਜੰਟ ਡੈਮੋ ਤੋਂ ਅਸਲ ਕੰਮ ਵੱਲ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਔਜ਼ਾਰਾਂ, ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਅਤੇ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਏਜੰਟ ਬਿਲਡਰ ਸਕੈਫੋਲਡਿੰਗ (ਸੈਸ਼ਨ, ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਕ, ਬਿਲਟ-ਇਨ ਟੂਲ, ਮੁਲਾਂਕਣ) ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਅਨੁਭਵ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀ ਗੜਬੜੀ [2] ਦੇ ਅਧੀਨ ਨਾ ਡਿੱਗ ਜਾਣ।
4) ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ - ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਵੀ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਓਗੇ 🔁
ਸਰਵਰ ਰਹਿਤ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟਰ ਨਾਲ ML ਅਤੇ gen-AI ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਕਰੋ। ਆਰਟੀਫੈਕਟ ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਜਨਨਯੋਗ ਰਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਇਸਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ CI ਸਮਝੋ [1]।
5) ਵਰਕਬੈਂਚ - ਯਾਕ ਸ਼ੇਵ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ 📓
BigQuery, ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਤੱਕ ਆਸਾਨ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ JupyterLab ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਸਪਿਨ ਕਰੋ। ਖੋਜ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਲਈ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ [1]।
6) ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ - ਉਹ ਵਰਜਨ ਜੋ ਟਿਕਿਆ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ 🗃️
ਮਾਡਲਾਂ, ਸੰਸਕਰਣਾਂ, ਵੰਸ਼ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ। ਰਜਿਸਟਰੀ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਹੈਂਡਆਫ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਸਕੁਈਸ਼ੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ [1]।
7) ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ - RAG ਜੋ ਅਟਕਦਾ ਨਹੀਂ 🧭
ਗੂਗਲ ਦੇ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵੈਕਟਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨਾਲ ਅਰਥ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰੋ - ਚੈਟ, ਅਰਥ-ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ ਜਿੱਥੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਹੈ [3]।
8) ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ - BigQuery ਨੂੰ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਸਰੋਤ ਵਜੋਂ ਰੱਖੋ 🗂️
BigQuery ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਔਨਲਾਈਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਕਰੋ। ਘੱਟ ਕਾਪੀ ਕਰਨਾ, ਘੱਟ ਸਿੰਕ ਜੌਬ, ਵਧੇਰੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ [4]।
9) ਮਾਡਲ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ, ਪਰ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ 📈
ਡ੍ਰਿਫਟ ਜਾਂਚਾਂ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰੋ, ਅਲਰਟ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਗੁਣਵੱਤਾ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖੋ। ਜਿਵੇਂ ਹੀ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ [1] ਚਾਹੋਗੇ।
ਇਹ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 🧵
-
BigQuery - ਉੱਥੇ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਬੈਚ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਟੇਬਲਾਂ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਧੱਕੋ, ਅਤੇ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਵਿੱਚ ਵਾਇਰ ਕਰੋ [1][4]।
-
ਕਲਾਉਡ ਸਟੋਰੇਜ - ਬਲੌਬ ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਮੁੜ ਖੋਜੇ ਬਿਨਾਂ ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਟੋਰ ਕਰੋ [1]।
-
ਡੇਟਾਫਲੋ ਅਤੇ ਦੋਸਤ - ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਸੰਸ਼ੋਧਨ, ਜਾਂ ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ ਇਨਫਰੈਂਸ [1] ਲਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਚਲਾਓ।
-
ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਜਾਂ ਬੈਚ - ਐਪਸ ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ, ਜਾਂ ਪੂਰੇ ਟੇਬਲ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਬੈਚ ਜੌਬ ਚਲਾਓ - ਤੁਸੀਂ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋਗੇ [1]।
ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ 🎯
-
ਚੈਟ, ਕੋਪਾਇਲਟ, ਅਤੇ ਏਜੰਟ - ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ, ਟੂਲ ਵਰਤੋਂ, ਅਤੇ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਫਲੋਜ਼ ਨਾਲ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ। ਏਜੰਟ ਬਿਲਡਰ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਨਵੀਨਤਾ [2] ਲਈ।
-
RAG ਅਤੇ ਸਿਮੈਨਟਿਕ ਸਰਚ - ਆਪਣੀ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਵੈਕਟਰ ਸਰਚ ਨੂੰ ਜੈਮਿਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜੋ। ਗਤੀ ਸਾਡੇ ਦਿਖਾਵੇ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ [3]।
-
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ML - ਸਾਰਣੀ ਜਾਂ ਚਿੱਤਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਇੱਕ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕਰੋ, ਡ੍ਰਿਫਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਜਦੋਂ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਪਾਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। ਕਲਾਸਿਕ, ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ [1]।
-
ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸਰਗਰਮੀ - BigQuery ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਲਿਖੋ, ਦਰਸ਼ਕ ਬਣਾਓ, ਅਤੇ ਫੀਡ ਮੁਹਿੰਮਾਂ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਫੈਸਲੇ ਲਓ। ਜਦੋਂ ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸਾਇੰਸ ਨੂੰ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਲੂਪ [1][4]।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਿਕਲਪ 📊
ਜਲਦੀ ਝਾਤ। ਹਲਕੇ ਵਿਚਾਰ। ਯਾਦ ਰੱਖੋ ਕਿ ਸਹੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਖੇਤਰ ਅਨੁਸਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
| ਪਲੇਟਫਾਰਮ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਰਸ਼ਕ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ |
|---|---|---|
| ਵਰਟੈਕਸ ਏ.ਆਈ. | ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ 'ਤੇ ਟੀਮਾਂ, gen-AI + ML ਮਿਸ਼ਰਣ | ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਸਟੂਡੀਓ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਰਜਿਸਟਰੀ, ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ, ਅਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ BigQuery ਸਬੰਧ [1]। |
| AWS ਸੇਜਮੇਕਰ | AWS-first ਸੰਗਠਨਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘੀ ML ਟੂਲਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ | ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤੀ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਿਪੱਕ, ਪੂਰੀ-ਜੀਵਨ-ਚੱਕਰ ML ਸੇਵਾ। |
| ਅਜ਼ੂਰ ਐਮਐਲ | ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ-ਅਲਾਈਨਡ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਆਈ.ਟੀ. | ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ML ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ, ਡਿਜ਼ਾਈਨਰ UI, ਅਤੇ Azure 'ਤੇ ਸ਼ਾਸਨ। |
| ਡੇਟਾਬ੍ਰਿਕਸ ਐਮਐਲ | ਝੀਲ ਦੇ ਘਰ ਦੀਆਂ ਟੀਮਾਂ, ਨੋਟਬੁੱਕ-ਭਾਰੀ ਪ੍ਰਵਾਹ | ਮਜ਼ਬੂਤ ਡੇਟਾ-ਨੇਟਿਵ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ML ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ। |
ਹਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ ਅਸਮਾਨ ਹੈ - ਕਈ ਵਾਰ ਅਸਲੀ ਟੇਬਲ ਵੀ ਅਸਮਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਸਾਦੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਲਾਗਤਾਂ 💸
ਤੁਸੀਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਤਿੰਨ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:
-
ਮਾਡਲ ਵਰਤੋਂ - ਵਰਕਲੋਡ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੁਆਰਾ ਕੀਮਤ।
-
ਕਸਟਮ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਟਿਊਨਿੰਗ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
-
ਔਨਲਾਈਨ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਜਾਂ ਬੈਚ ਨੌਕਰੀਆਂ ਲਈ ਸੇਵਾ ਦੇਣਾ
ਸਹੀ ਅੰਕੜਿਆਂ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਮ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਲਈ, ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅਧਿਕਾਰਤ ਕੀਮਤ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। ਸੁਝਾਅ ਜਿਸ ਲਈ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਦਾ ਧੰਨਵਾਦ ਕਰੋਗੇ: ਕੁਝ ਵੀ ਭਾਰੀ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਟੂਡੀਓ ਬਨਾਮ ਉਤਪਾਦਨ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ ਵਿਕਲਪਾਂ ਅਤੇ ਕੋਟੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ [1][5]।
ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ AI 🛡️
ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ-ਏਆਈ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਟੂਲਿੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ ਜ਼ੀਰੋ ਡੇਟਾ ਰੀਟੈਂਸ਼ਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਡੇਟਾ ਕੈਚਿੰਗ ਨੂੰ ਅਯੋਗ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਲਾਗੂ ਹੋਵੇ ਖਾਸ ਲੌਗਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਿਕਲ ਕੇ) [5]। ਇਸਨੂੰ ਰੋਲ-ਅਧਾਰਤ ਪਹੁੰਚ, ਨਿੱਜੀ ਨੈੱਟਵਰਕਿੰਗ, ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਬਿਲਡਾਂ ਲਈ ਆਡਿਟ ਲੌਗਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜੋ [1]।
ਜਦੋਂ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ - ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ 🧠
-
ਸੰਪੂਰਨ । ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਨੂੰ ਫੈਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਸਾਂਝੀ ਸਤ੍ਹਾ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ।
-
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹਲਕੇ ਮਾਡਲ ਕਾਲ ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ-ਪਰਪਜ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਗਵਰਨੈਂਸ, ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ ਤਾਂ ਓਵਰਕਿੱਲ ਕਰੋ
ਆਓ ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੀਏ: ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਜਾਂ ਤਾਂ ਮਰ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਦੰਦ ਉੱਗ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਦੂਜੇ ਕੇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਜਲਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ - 10-ਮਿੰਟ ਦਾ ਸੁਆਦ ਟੈਸਟ ⏱️
-
ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਸਟੂਡੀਓ ਖੋਲ੍ਹੋ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੇਵ ਕਰੋ। ਆਪਣੇ ਅਸਲ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨਾਲ ਟਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿੱਕ ਕਰੋ [1]।
-
ਵਰਕਬੈਂਚ ਤੋਂ ਇੱਕ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਐਪ ਜਾਂ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਵਾਇਰ ਕਰੋ । ਵਧੀਆ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰੈਪੀ [1]।
-
ਐਪ ਦੇ ਬੈਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਟਿਊਨਡ ਸੰਪਤੀ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਰਜਿਸਟਰੀ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਬੇਨਾਮ ਕਲਾਕ੍ਰਿਤੀਆਂ [1] ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨਾ ਸੁੱਟੋ।
-
ਇੱਕ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਜੋ ਡੇਟਾ ਲੋਡ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਉਪਨਾਮ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੁਹਰਾਉਣਯੋਗਤਾ ਹੀਰੋਇਕਸ [1] ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
-
ਨਿਗਰਾਨੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ। ਤੁਹਾਡਾ ਭਵਿੱਖ ਇਸ ਲਈ ਤੁਹਾਨੂੰ ਕੌਫੀ ਖਰੀਦੇਗਾ [1]।
ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਰ ਸਮਾਰਟ: ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਮਾਮਲਾ ਖੋਜੀ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਇਹ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਯੋਗੀ [3] ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? - ਛੋਟਾ ਸੰਸਕਰਣ 🧾
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਕੀ ਹੈ? ਇਹ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਦਾ ਆਲ-ਇਨ-ਵਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਹੈ ਜੋ ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, ਤੈਨਾਤ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਤਪਾਦਨ ਤੱਕ - ਏਜੰਟਾਂ, ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ, ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ, ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ, ਰਜਿਸਟਰੀਆਂ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਟੂਲਿੰਗ ਦੇ ਨਾਲ। ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਰਾਏ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ਜੋ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਭੇਜਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ [1]।
ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਲਪ - ਸਹੀ ਲੇਨ ਚੁਣਨਾ 🛣️
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ AWS ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੇ ਹੋ, ਤਾਂ SageMaker ਤੁਹਾਨੂੰ ਮੂਲ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋਵੇਗਾ। Azure ਦੁਕਾਨਾਂ ਅਕਸਰ Azure ML ਨੂੰ । ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਟੀਮ ਨੋਟਬੁੱਕਾਂ ਅਤੇ ਝੀਲਾਂ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ Databricks ML ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਗਲਤ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਤੁਹਾਡੀ ਡੇਟਾ ਗੰਭੀਰਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ - ਰੈਪਿਡ ਫਾਇਰ 🧨
-
ਕੀ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਸਿਰਫ਼ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਲਈ ਹੈ? ਨੋ-ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਅਤੇ ਐਮਐਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਲਈ ਕਲਾਸਿਕ ਐਮਐਲ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਐਮਐਲਓਪੀਐਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸੇਵਾ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ [1]।
-
ਕੀ ਮੈਂ BigQuery ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਮੁੱਖ ਸਟੋਰ ਵਜੋਂ ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹਾਂ? ਹਾਂ- BigQuery ਵਿੱਚ ਫੀਚਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਲਈ ਫੀਚਰ ਸਟੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਔਫਲਾਈਨ ਸਟੋਰ ਦੀ ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਔਨਲਾਈਨ ਸਰਵ ਕਰੋ [4]।
-
ਕੀ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਆਰਏਜੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਹਾਂ-ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਇਸਦੇ ਲਈ ਬਣਾਈ ਗਈ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਸਟੈਕ [3] ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੈ।
-
ਮੈਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਟਰੋਲ ਕਰਾਂ? ਸਕੇਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਛੋਟੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ, ਕੋਟਾ/ਪ੍ਰੋਵਿਜ਼ਨਿੰਗ ਅਤੇ ਵਰਕਲੋਡ-ਕਲਾਸ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਮਾਪੋ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ [1][5]।
ਹਵਾਲੇ
[1] ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ (ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ) ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ - ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[2] ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਏਜੰਟ ਬਿਲਡਰ ਸੰਖੇਪ ਜਾਣਕਾਰੀ - ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[3] ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਆਰਏਜੀ ਇੰਜਣ ਨਾਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਵੈਕਟਰ ਖੋਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ - ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[4] ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ - ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ
[5] ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ - ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਧਾਰਨ ਅਤੇ ਜ਼ੀਰੋ-ਡੇਟਾ-ਧਾਰਨ - ਹੋਰ ਪੜ੍ਹੋ