গুগল ভার্টেক্স এআই কী?

যদি আপনি AI টুলগুলো দেখে ভেবে থাকেন যে আসল এন্ড-টু-এন্ড ম্যাজিক কোথায় ঘটে - তাৎক্ষণিকভাবে ঝাঁকুনি থেকে শুরু করে উৎপাদন এবং পর্যবেক্ষণ - তাহলে এই টুলের কথাই আপনি বারবার শুনতে পাচ্ছেন। Google এর Vertex AI মডেল খেলার মাঠ, MLOps, ডেটা সংযোগ এবং ভেক্টর অনুসন্ধানকে একটি একক, এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড স্থানে একত্রিত করে। স্ক্র্যাপি শুরু করুন, তারপর স্কেল করুন। একই ছাদের নিচে দুটোই পাওয়া আশ্চর্যজনকভাবে বিরল।.

নিচে একটি বিশদ বিবরণ দেওয়া হলো। আমরা একটি সহজ প্রশ্নের উত্তর দেবো—গুগল ভার্টেক্স এআই কী?—এবং আরও দেখাবো এটি আপনার স্ট্যাকের সাথে কীভাবে খাপ খায়, প্রথমে কোনটি চেষ্টা করা উচিত, খরচের ধরন কেমন, এবং কখন বিকল্পগুলো বেশি যুক্তিযুক্ত। প্রস্তুত হয়ে নিন। এখানে অনেক কিছু আছে, কিন্তু পথটা দেখতে যতটা কঠিন মনে হচ্ছে, তার চেয়ে অনেক সহজ। 🙂

এর পরে আপনি যে প্রবন্ধগুলি পড়তে পছন্দ করতে পারেন:

🔗 এআই প্রশিক্ষক কী?
ব্যাখ্যা করে কিভাবে AI প্রশিক্ষকরা মানুষের প্রতিক্রিয়া এবং লেবেলিংয়ের মাধ্যমে মডেলগুলিকে পরিমার্জন করেন।.

🔗 এআই আরবিট্রেজ কী: এই গুঞ্জনটির পেছনের সত্যতা
এআই আরবিট্রেজ, এর ব্যবসায়িক মডেল এবং বাজারের প্রভাবগুলি ভেঙে দেয়।.

🔗 প্রতীকী এআই কী: আপনার যা জানা দরকার
প্রতীকী AI এর যুক্তি-ভিত্তিক যুক্তি এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিং থেকে আলাদা তা কভার করে।.

🔗 AI এর জন্য কোন প্রোগ্রামিং ভাষা ব্যবহার করা হয়?
AI উন্নয়ন এবং গবেষণার জন্য Python, R এবং অন্যান্য ভাষার তুলনা করে।.

🔗 পরিষেবা হিসেবে AI কী?
AIaaS প্ল্যাটফর্ম, সুবিধা এবং ব্যবসাগুলি কীভাবে ক্লাউড-ভিত্তিক AI সরঞ্জামগুলিকে কাজে লাগায় তা ব্যাখ্যা করে।.

গুগল ভার্টেক্স এআই কী? 🚀

গুগল ভার্টেক্স এআই হল গুগল ক্লাউডে একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত, একীভূত প্ল্যাটফর্ম যা এআই সিস্টেম তৈরি, পরীক্ষা, স্থাপন এবং পরিচালনার জন্য - যা ক্লাসিক এমএল এবং আধুনিক জেনারেটিভ এআই উভয়কেই অন্তর্ভুক্ত করে। এটি একটি মডেল স্টুডিও, এজেন্ট টুলিং, পাইপলাইন, নোটবুক, রেজিস্ট্রি, পর্যবেক্ষণ, ভেক্টর অনুসন্ধান এবং গুগল ক্লাউড ডেটা পরিষেবাগুলির সাথে শক্ত একীকরণকে একত্রিত করে [1]।

সহজভাবে বলতে গেলে: এখানেই আপনি ফাউন্ডেশন মডেলগুলির সাথে প্রোটোটাইপ তৈরি করেন, সেগুলিকে সুরক্ষিত করেন, এন্ডপয়েন্টগুলিকে সুরক্ষিত করতে স্থাপন করেন, পাইপলাইনগুলির সাথে স্বয়ংক্রিয়তা তৈরি করেন এবং সবকিছু পর্যবেক্ষণ এবং নিয়ন্ত্রিত রাখেন। গুরুত্বপূর্ণভাবে, এটি এটি এক জায়গায় করে - যা প্রথম দিনের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ [1]।.

দ্রুত বাস্তব-বিশ্বের প্যাটার্ন: দলগুলি প্রায়শই স্টুডিওতে প্রম্পট স্কেচ করে, বাস্তব ডেটার বিরুদ্ধে I/O পরীক্ষা করার জন্য একটি ন্যূনতম নোটবুক তৈরি করে, তারপর সেই সম্পদগুলিকে একটি নিবন্ধিত মডেল, একটি শেষ বিন্দু এবং একটি সহজ পাইপলাইনে প্রচার করে। দ্বিতীয় সপ্তাহ সাধারণত পর্যবেক্ষণ এবং সতর্কতা। মূল বিষয় হিরোইক নয় - এটি পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা।.

গুগল ভার্টেক্স এআই কে অসাধারণ করে তোলে ✅

জীবনচক্রের জন্য একটিই ছাদ - স্টুডিওতে প্রোটোটাইপ, সংস্করণ নিবন্ধন, ব্যাচ বা রিয়েল-টাইমের জন্য স্থাপন, তারপর ড্রিফ্ট এবং সমস্যাগুলির জন্য মনিটর। কম আঠালো কোড। কম ট্যাব। আরও ঘুম [1]।
মডেল গার্ডেন + জেমিনি মডেল - টেক্সট এবং মাল্টিমোডাল কাজের জন্য গুগল এবং অংশীদারদের কাছ থেকে মডেল আবিষ্কার, কাস্টমাইজ এবং স্থাপন করুন, যার মধ্যে সর্বশেষ জেমিনি পরিবারও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে [1]।
এজেন্ট বিল্ডার - টাস্ক-কেন্দ্রিক, বহু-পদক্ষেপ এজেন্ট তৈরি করুন যারা মূল্যায়ন সহায়তা এবং একটি পরিচালিত রানটাইম [2] ব্যবহার করে সরঞ্জাম এবং ডেটা সাজানোর ক্ষমতা রাখে।
নির্ভরযোগ্যতার জন্য পাইপলাইন - পুনরাবৃত্তিমূলক প্রশিক্ষণ, মূল্যায়ন, টিউনিং এবং স্থাপনের জন্য সার্ভারলেস অর্কেস্ট্রেশন। তৃতীয়বার পুনঃপ্রশিক্ষণের সময় আপনি নিজেকে ধন্যবাদ জানাবেন [1]।
বৃহৎ পরিসরে ভেক্টর অনুসন্ধান - RAG, সুপারিশ, এবং শব্দার্থিক অনুসন্ধানের জন্য উচ্চ-স্কেল, স্বল্প-বিলম্বের ভেক্টর পুনরুদ্ধার, যা গুগলের উৎপাদন-মানের পরিকাঠামোর উপর নির্মিত [3]।
BigQuery এর মাধ্যমে ফিচার ম্যানেজমেন্ট - BigQuery তে আপনার ফিচার ডেটা বজায় রাখুন এবং অফলাইন স্টোরের নকল না করে Vertex AI ফিচার স্টোরের মাধ্যমে অনলাইনে ফিচার পরিবেশন করুন [4]।
ওয়ার্কবেঞ্চ নোটবুক - পরিচালিত জুপিটার পরিবেশগুলি গুগল ক্লাউড পরিষেবাগুলির সাথে সংযুক্ত (বিগকুয়েরি, ক্লাউড স্টোরেজ, ইত্যাদি) [1]।
দায়িত্বশীল AI বিকল্পগুলি - জেনারেটিভ ওয়ার্কলোডের জন্য সুরক্ষা সরঞ্জাম এবং শূন্য-ডেটা-ধারণ নিয়ন্ত্রণ (যখন যথাযথভাবে কনফিগার করা হয়) [5]।

মূল অংশগুলি যা আপনি আসলে স্পর্শ করবেন 🧩

১) ভার্টেক্স এআই স্টুডিও - যেখানে বড় হওয়ার প্রম্পট 🌱

একটি UI-তে ফাউন্ডেশন মডেলগুলি চালান, মূল্যায়ন করুন এবং সুর করুন। দ্রুত পুনরাবৃত্তি, পুনঃব্যবহারযোগ্য প্রম্পট এবং কিছু "ক্লিক" করার পরে উৎপাদনে হস্তান্তরের জন্য দুর্দান্ত [1]।.

২) মডেল গার্ডেন - আপনার মডেল ক্যাটালগ 🍃

গুগল এবং অংশীদার মডেলগুলির একটি কেন্দ্রীভূত লাইব্রেরি। কয়েকটি ক্লিকেই ব্রাউজ করুন, কাস্টমাইজ করুন এবং স্থাপন করুন - স্ক্যাভেঞ্জার হান্টের পরিবর্তে একটি আসল সূচনা বিন্দু [1]।.

৩) এজেন্ট বিল্ডার - নির্ভরযোগ্য অটোমেশনের জন্য 🤝

এজেন্টরা যখন ডেমো থেকে বাস্তব কাজে বিকশিত হয়, তখন আপনার সরঞ্জাম, গ্রাউন্ডিং এবং অর্কেস্ট্রেশনের প্রয়োজন হয়। এজেন্ট বিল্ডার স্ক্যাফোল্ডিং (সেশন, মেমোরি ব্যাংক, অন্তর্নির্মিত সরঞ্জাম, মূল্যায়ন) প্রদান করে যাতে বাস্তব জগতের অগোছালোতার কারণে বহু-এজেন্ট অভিজ্ঞতা ভেঙে না পড়ে [2]।.

৪) পাইপলাইন - কারণ তুমি যেভাবেই হোক নিজেকে পুনরাবৃত্তি করবে 🔁

সার্ভারলেস অর্কেস্ট্রেটর দিয়ে ML এবং gen-AI ওয়ার্কফ্লো স্বয়ংক্রিয় করুন। আর্টিফ্যাক্ট ট্র্যাকিং এবং পুনরুৎপাদনযোগ্য রান সমর্থন করে - আপনার মডেলগুলির জন্য এটিকে CI হিসাবে ভাবুন [1]।.

৫) ওয়ার্কবেঞ্চ - ইয়াক শেভ ছাড়াই পরিচালিত নোটবুক 📓

BigQuery, ক্লাউড স্টোরেজ এবং আরও অনেক কিছুতে সহজ অ্যাক্সেস সহ নিরাপদ JupyterLab পরিবেশ তৈরি করুন। অনুসন্ধান, বৈশিষ্ট্য প্রকৌশল এবং নিয়ন্ত্রিত পরীক্ষার জন্য সহজ [1]।.

৬) মডেল রেজিস্ট্রি - এমন সংস্করণ যা টিকে থাকে 🗃️

মডেল, সংস্করণ, বংশতালিকা ট্র্যাক করুন এবং সরাসরি এন্ডপয়েন্টে স্থাপন করুন। রেজিস্ট্রি ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে হ্যান্ডঅফগুলিকে অনেক কম স্কুইশি করে তোলে [1]।.

৭) ভেক্টর অনুসন্ধান - RAG যা তোতলাতে পারে না 🧭

গুগলের প্রোডাকশন ভেক্টর অবকাঠামোর সাহায্যে শব্দার্থিক পুনরুদ্ধারের স্কেল তৈরি করুন - চ্যাট, শব্দার্থিক অনুসন্ধান এবং সুপারিশের জন্য দরকারী যেখানে ল্যাটেন্সি ব্যবহারকারীর কাছে দৃশ্যমান [3]।.

৮) ফিচার স্টোর - সত্যের উৎস হিসেবে BigQuery রাখুন 🗂️

BigQuery-তে থাকা ডেটা থেকে অনলাইনে বৈশিষ্ট্যগুলি পরিচালনা এবং পরিবেশন করুন। কম কপি করা, কম সিঙ্ক কাজ, আরও নির্ভুলতা [4]।.

৯) মডেল মনিটরিং - বিশ্বাস করুন, কিন্তু যাচাই করুন 📈

ড্রিফট চেকের সময়সূচী নির্ধারণ করুন, সতর্কতা সেট করুন এবং উৎপাদনের মানের উপর নজর রাখুন। ট্র্যাফিক পরিবর্তনের সাথে সাথেই আপনার এটি চাইবে [1]।.

এটি আপনার ডেটা স্ট্যাকের সাথে কীভাবে ফিট করে 🧵

BigQuery - সেখানে ডেটা দিয়ে প্রশিক্ষণ দিন, ব্যাচের ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে টেবিলে ফিরিয়ে আনুন এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলিকে বিশ্লেষণ বা অ্যাক্টিভেশন ডাউনস্ট্রিমে সংযুক্ত করুন [1][4]।
ক্লাউড স্টোরেজ - ব্লব লেয়ার পুনর্নবীকরণ না করেই ডেটাসেট, আর্টিফ্যাক্ট এবং মডেল আউটপুট সংরক্ষণ করুন [1]।
ডেটাফ্লো এবং এর সহযোগীরা - প্রিপ্রসেসিং, এনরিচমেন্ট, অথবা স্ট্রিমিং ইনফারেন্সের জন্য পাইপলাইনের ভিতরে পরিচালিত ডেটা প্রসেসিং চালায় [1]।
এন্ডপয়েন্ট বা ব্যাচ - অ্যাপ এবং এজেন্টের জন্য রিয়েল-টাইম এন্ডপয়েন্ট স্থাপন করুন, অথবা সম্পূর্ণ টেবিল স্কোর করার জন্য ব্যাচ জব চালান - আপনি সম্ভবত উভয়ই ব্যবহার করবেন [1]।

সাধারণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে যা আসলে কার্যকর হয় 🎯

চ্যাট, কোপাইলট এবং এজেন্ট - আপনার ডেটার গ্রাউন্ডিং, টুল ব্যবহার এবং বহু-পদক্ষেপ প্রবাহ সহ। এজেন্ট বিল্ডার কেবল নতুনত্বের জন্য নয়, নির্ভরযোগ্যতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে [2]।
RAG এবং শব্দার্থিক অনুসন্ধান - আপনার মালিকানাধীন সামগ্রী ব্যবহার করে প্রশ্নের উত্তর দিতে জেমিনির সাথে ভেক্টর অনুসন্ধানকে একত্রিত করুন। গতি আমাদের ভানের চেয়েও বেশি গুরুত্বপূর্ণ [3]।
ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ML - ট্যাবুলার বা ইমেজ মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ দিন, একটি এন্ডপয়েন্টে স্থাপন করুন, ড্রিফ্ট পর্যবেক্ষণ করুন, থ্রেশহোল্ড অতিক্রম করলে পাইপলাইন দিয়ে পুনরায় প্রশিক্ষণ দিন। ক্লাসিক, কিন্তু গুরুত্বপূর্ণ [1]।
অ্যানালিটিক্স অ্যাক্টিভেশন - BigQuery-তে ভবিষ্যদ্বাণী লিখুন, শ্রোতা তৈরি করুন এবং প্রচারণা বা পণ্যের সিদ্ধান্ত ফিড করুন। মার্কেটিং যখন ডেটা সায়েন্সের সাথে মিলিত হয় তখন একটি চমৎকার লুপ [1][4]।

তুলনা সারণী - ভার্টেক্স এআই বনাম জনপ্রিয় বিকল্প 📊

দ্রুত স্ন্যাপশট। মৃদু মতামত। মনে রাখবেন যে সঠিক ক্ষমতা এবং মূল্য পরিষেবা এবং অঞ্চল অনুসারে পরিবর্তিত হয়।.

প্ল্যাটফর্ম	সেরা দর্শক	কেন এটি কাজ করে
ভার্টেক্স এআই	গুগল ক্লাউডে টিম, জেন-এআই + এমএল মিশ্রণ	ইউনিফাইড স্টুডিও, পাইপলাইন, রেজিস্ট্রি, ভেক্টর অনুসন্ধান এবং শক্তিশালী BigQuery সম্পর্ক [1]।.
AWS SageMaker সম্পর্কে	AWS-first সংস্থাগুলির গভীর ML টুলিংয়ের প্রয়োজন	বিস্তৃত প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনার বিকল্প সহ পরিপক্ক, পূর্ণ-জীবনচক্র এমএল পরিষেবা।.
অ্যাজুর এমএল	মাইক্রোসফট-অ্যালাইনড এন্টারপ্রাইজ আইটি	Azure-এ ইন্টিগ্রেটেড ML লাইফসাইকেল, ডিজাইনার UI এবং গভর্নেন্স।.
ডেটাব্রিক্স এমএল	লেকহাউস দল, নোটবুক-প্রবল প্রবাহ	শক্তিশালী ডেটা-নেটিভ ওয়ার্কফ্লো এবং উৎপাদন ML ক্ষমতা।.

হ্যাঁ, বাক্যাংশগুলি অসম - বাস্তব টেবিলগুলি কখনও কখনও এমন হয়।.

সহজ ইংরেজিতে খরচ 💸

আপনাকে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে তিনটি জিনিসের জন্য অর্থ প্রদান করতে হচ্ছে:

মডেল ব্যবহার - কাজের চাপ এবং ব্যবহারের শ্রেণী অনুসারে মূল্য নির্ধারণ।
কাস্টম প্রশিক্ষণ এবং টিউনিং কাজের জন্য গণনা করুন ।
অনলাইন এন্ডপয়েন্ট বা ব্যাচ জবের জন্য পরিবেশন করা ।

সঠিক সংখ্যা এবং সর্বশেষ পরিবর্তনের জন্য, Vertex AI এবং এর জেনারেটিভ অফারগুলির জন্য অফিসিয়াল মূল্য পৃষ্ঠাগুলি দেখুন। পরে আপনাকে ধন্যবাদ জানাতে হবে এমন একটি টিপস: ভারী কিছু পাঠানোর আগে স্টুডিও বনাম প্রোডাকশন এন্ডপয়েন্টের জন্য প্রভিশনিং বিকল্প এবং কোটা পর্যালোচনা করুন [1][5]।.

নিরাপত্তা, শাসনব্যবস্থা এবং দায়িত্বশীল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা 🛡️

Vertex AI দায়িত্বশীল-AI নির্দেশিকা এবং সুরক্ষা সরঞ্জাম প্রদান করে, এবং শূন্য ডেটা ধরে রাখার প্রদান করে (উদাহরণস্বরূপ, ডেটা ক্যাশিং অক্ষম করে এবং প্রযোজ্য ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট লগগুলি অপ্ট আউট করে) [5]। সম্মতি-বান্ধব বিল্ডগুলির জন্য ভূমিকা-ভিত্তিক অ্যাক্সেস, ব্যক্তিগত নেটওয়ার্কিং এবং অডিট লগের সাথে এটি যুক্ত করুন [1]।

কখন ভার্টেক্স এআই নিখুঁত হয় - এবং কখন এটি অতিরিক্ত 🧠

আপনি যদি জেনারেশন-এআই এবং এমএল-এর জন্য একটি পরিবেশ, টাইট বিগকুয়েরি ইন্টিগ্রেশন এবং পাইপলাইন, রেজিস্ট্রি এবং মনিটরিং সহ একটি উৎপাদন পথ চান তবে এটি উপযুক্ত । যদি আপনার দল ডেটা সায়েন্স এবং অ্যাপ্লিকেশন ইঞ্জিনিয়ারিং বিস্তৃত করে, তাহলে ভাগ করা পৃষ্ঠটি সাহায্য করবে।
এটি অতিরিক্ত জটিল । সেক্ষেত্রে, আপাতত একটি সরলতর এপিআই সারফেসই যথেষ্ট হতে পারে।

সত্যি কথা বলতে: বেশিরভাগ প্রোটোটাইপ হয় মারা যায় অথবা দাঁত গজায়। ভার্টেক্স এআই দ্বিতীয় কেসটি পরিচালনা করে।.

দ্রুত শুরু - ১০ মিনিটের স্বাদ পরীক্ষা ⏱️

একটি মডেলের প্রোটোটাইপ তৈরি করতে Vertex AI স্টুডিও খুলুন এবং আপনার পছন্দের কয়েকটি প্রম্পট সংরক্ষণ করুন। আপনার আসল লেখা এবং ছবি দিয়ে টায়ারে লাথি মারুন [1]।
Workbench থেকে একটি ন্যূনতম অ্যাপ বা নোটবুকে আপনার সেরা প্রম্পটটি সংযুক্ত করুন । সুন্দর এবং মসৃণ [1]।
অ্যাপের ব্যাকিং মডেল বা টিউন করা অ্যাসেট মডেল রেজিস্ট্রি- যাতে আপনি নামবিহীন আর্টিফ্যাক্ট [1] ছড়িয়ে ছিটিয়ে না রাখেন।
এমন একটি পাইপলাইন যা ডেটা লোড করে, আউটপুট মূল্যায়ন করে এবং একটি উপনামের পিছনে একটি নতুন সংস্করণ স্থাপন করে। পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা বীরত্বকে ছাড়িয়ে যায় [1]।
ড্রিফ্ট ধরার জন্য মনিটরিং যোগ করুন এবং মৌলিক সতর্কতা সেট করুন। আপনার ভবিষ্যৎ স্বয়ং এর জন্য আপনাকে কফি কিনবে [1]।

ঐচ্ছিক কিন্তু বুদ্ধিমানের কাজ: যদি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রটি অনুসন্ধানমূলক বা কথোপকথনমূলক হয়, তাহলে ভেক্টর সার্চ এবং গ্রাউন্ডিং যোগ করুন। এটিই চমৎকার এবং আশ্চর্যজনকভাবে দরকারী [3] এর মধ্যে পার্থক্য।

গুগল ভার্টেক্স এআই কী? - সংক্ষিপ্ত সংস্করণ 🧾

Google Vertex AI কি? এটি Google Cloud-এর একটি সমন্বিত প্ল্যাটফর্ম যা এজেন্ট, পাইপলাইন, ভেক্টর সার্চ, নোটবুক, রেজিস্ট্রি এবং মনিটরিং-এর জন্য অন্তর্নির্মিত টুলিং সহ প্রম্পট থেকে প্রোডাকশন পর্যন্ত AI সিস্টেম ডিজাইন, স্থাপন এবং পরিচালনা করতে সাহায্য করে। এটি এমনভাবে তৈরি যা টিমগুলিকে দ্রুত কাজ সম্পন্ন করতে সাহায্য করে [1]।

এক নজরে বিকল্প - সঠিক লেন নির্বাচন করা 🛣️

আপনি যদি ইতিমধ্যেই AWS-এ অভিজ্ঞ হন, তাহলে SageMaker আপনার কাছে স্বাভাবিক মনে হবে। যারা Azure ব্যবহার করেন, তারা প্রায়শই Azure ML। আপনার টিম যদি নোটবুক এবং লেকহাউসে কাজ করে, তবে Databricks ML চমৎকার। এগুলোর কোনোটিই ভুল নয়—সাধারণত আপনার ডেটা গ্র্যাভিটি এবং গভর্নেন্সের প্রয়োজনীয়তাই বিষয়টি নির্ধারণ করে।

প্রায়শই জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী - দ্রুত আগুন 🧨

ভার্টেক্স এআই কি কেবল জেনারেটিভ এআই-এর জন্য? নো-ভার্টেক্স এআই-তে ডেটা বিজ্ঞানী এবং এমএল ইঞ্জিনিয়ারদের জন্য ক্লাসিক এমএল প্রশিক্ষণ এবং এমএলওপিএস বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে পরিবেশনও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে [1]।
আমি কি BigQuery কে আমার প্রধান স্টোর হিসেবে রাখতে পারি? হ্যাঁ - BigQuery তে ফিচার ডেটা বজায় রাখতে এবং অফলাইন স্টোরের নকল না করে অনলাইনে পরিবেশন করতে Feature Store ব্যবহার করুন [4]।
ভার্টেক্স এআই কি আরএজি-তে সাহায্য করে? হ্যাঁ-ভেক্টর অনুসন্ধান এর জন্য তৈরি এবং বাকি স্ট্যাকের সাথে সংহত হয় [3]।
খরচ কীভাবে নিয়ন্ত্রণ করব? [1][5] স্কেল করার আগে ছোট করে শুরু করুন, কোটা/বিধান এবং কাজের চাপ-শ্রেণীর মূল্য নির্ধারণ পরিমাপ করুন এবং পর্যালোচনা করুন।

তথ্যসূত্র

[1] গুগল ক্লাউড - ভার্টেক্স এআই-এর ভূমিকা (ইউনিফাইড প্ল্যাটফর্ম ওভারভিউ) - আরও পড়ুন

[2] গুগল ক্লাউড - ভার্টেক্স এআই এজেন্ট বিল্ডার ওভারভিউ - আরও পড়ুন

[3] গুগল ক্লাউড - ভার্টেক্স এআই আরএজি ইঞ্জিনের সাহায্যে ভার্টেক্স এআই ভেক্টর অনুসন্ধান ব্যবহার করুন - আরও পড়ুন

[4] গুগল ক্লাউড - ভার্টেক্স এআই-তে বৈশিষ্ট্য ব্যবস্থাপনার ভূমিকা - আরও পড়ুন

[5] গুগল ক্লাউড - ভার্টেক্স এআই-তে গ্রাহকের ডেটা ধরে রাখা এবং শূন্য-ডেটা-ধরে রাখা - আরও পড়ুন

অফিসিয়াল এআই অ্যাসিস্ট্যান্ট স্টোরে সর্বশেষ এআই খুঁজুন

আমাদের সম্পর্কে

ব্লগে ফিরে যান