كيفية دمج Vertex AI في Google Cloud خطوة بخطوة وبدون تعقيدات

في عالم حيث الذكاء الاصطناعي تعمل شركة Google على تغيير الطريقة التي نتفاعل بها مع البيانات والتطبيقات، وقد وضعت أحد أقوى حلولها على الطاولة: Vertex AI على Google Cloud. تم تصميم هذه المنصة لتسهيل نشر نماذج الذكاء الاصطناعي في بيئة قابلة للتطوير وآمنة ومتكاملة بالكامل مع نظام Google Cloud البيئي.

باستخدام الأدوات التي تسمح بإنشاء نماذج مخصصة ودمج روبوتات الدردشة الذكية، فإن Vertex AI (التي تحدثنا عنها بالفعل في هذه المادة) أصبح خيارًا رئيسيًا للشركات والمطورين الذين يتطلعون إلى تبسيط تنفيذ الحلول القائمة على التعلم الآلي. في هذه المقالة سوف نرى خطوة بخطوة كيف دمج Vertex AI في Google Cloud، بما في ذلك حالات الاستخدام، والإعداد الأولي، والأذونات المطلوبة، وإدارة مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات، وغير ذلك الكثير.

ما هو Vertex AI ولماذا أنت مهتم بدمجه؟

فيرتكس الذكاء الاصطناعي es منصة شاملة للتعلم الآلي ضمن Google Cloud الذي يوحد جميع خدمات الذكاء الاصطناعي في مكان واحد. من التدريب إلى التنبؤ، فهو يمكّن فرق البيانات من العمل بكفاءة أكبر. وهذه بعض قدراته:

• تخزين السمات.
• إنشاء روبوتات الدردشة.
• النشر السريع للتنبؤات في الوقت الحقيقي.
• تدريب النماذج المخصصة.

والجزء الأفضل هو أنك لست بحاجة إلى أن تكون خبيرًا في الذكاء الاصطناعي لبدء استخدامه. من الشركات الناشئة الصغيرة إلى الشركات الكبيرة، Vertex AI يجعل الوصول إلى الذكاء الاصطناعي ديمقراطيًا.

الإعداد الأولي للمشروع على Google Cloud

قبل أن تتمكن من دمج Vertex AI في تطبيقاتك أو سير عملك، يجب أن يكون لديك مشروع نشط على Google Cloud. هذه هي الخطوات الأساسية للبدء:

1. الوصول إلى حساب Google Cloud الخاص بك. إذا لم يكن لديك واحد، فيمكنك إنشاء واحد مجانًا والحصول على 300 دولار أمريكي كرصيد ترويجي.
2. حدد أو أنشئ مشروعًا من محدد المشروع في وحدة تحكم Google Cloud. تأكد من إعطائه اسمًا واضحًا.
3. تفعيل الفواتير في هذا المشروع، حيث أنه من الضروري تمكين الخدمات.
4. تمكين واجهة برمجة تطبيقات Vertex AI البحث عن "Vertex AI" في الشريط العلوي وتفعيل واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به من هناك.

بمجرد الانتهاء من ذلك، ستكون جاهزًا لاستخدام الخدمات القوية التي تقدمها Vertex AI على Google Cloud.

الأذونات والهويات المطلوبة: IAM ووكلاء الخدمة

لكي تتمكن من دمج Vertex AI في Google Cloud ولكي تعمل هذه الميزة بشكل صحيح داخل مشروعك، فمن الضروري إنشاء الأذونات المناسبة. يتضمن ذلك كل من المستخدم ووكيل الخدمة الذي يعمل نيابة عن النظام.

المكون الرئيسي لتخزين وإعادة استخدام سمات النموذج هو متجر ميزات Vertex AI، والتي تستخدم وكيل الخدمة بهذا الشكل:

service-[PROJECT_NUMBER]@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com

يجب أن يكون لدى هذا الوكيل إذن للوصول إلى بيانات مشروعك. إذا كانت البيانات موجودة في مشروع مختلف عن مخزن السمات، فستحتاج إلى منح حق الوصول إلى الوكيل يدويًا من المشروع الذي توجد فيه البيانات.

هناك أدوار IAM المحددة مسبقًا لأنواع مختلفة من المستخدمين:

• DevOps وإدارة تكنولوجيا المعلومات: featurestoreAdmin أو featurestoreInstanceCreator.
• مهندسو البيانات والعلماء: featurestoreResourceEditor و featurestoreDataWriter.
• المحللون والباحثون: featurestoreResourceViewer و featurestoreDataViewer.

يضمن تعيين هذه الأذونات بشكل صحيح أن كل فريق يمكنه العمل بالموارد التي يحتاجها دون المساس بأمان النظام.

كيفية الحصول على مفتاح API وإعداده لـ Vertex AI

لكي تتمكن الخدمات الخارجية من التواصل مع Vertex AI، فمن الضروري إنشاء مفتاح API الخاص. وهنا نوضح كيفية القيام بذلك خطوة بخطوة:

1. إنشاء حساب خدمة من وحدة التحكم الموجودة ضمن "IAM والإدارة → حسابات الخدمة".
2. تعيين دور "وكيل خدمة Vertex AI" أثناء الخلق. وهذا هو المفتاح للقدرة على التصرف ضمن المشروع.
3. يُنشئ مفتاح نوع JSON من علامة التبويب "المفاتيح". احفظ الملف بعناية، فهو بمثابة مدخلك إلى التكامل الخارجي.

بعد ذلك، قم ببساطة بنسخ محتوى JSON إلى الحقل المناسب على المنصة التي تريد الاتصال بها، مثل AI Content Labs.

 

إنشاء روبوتات الدردشة باستخدام Vertex AI Search and Conversation

إحدى أكثر الأدوات تنوعًا التي يمكننا الوصول إليها بعد دمج Vertex AI في Google Cloud هي خلق مساعدين محادثة أذكياء. مع بحث ومحادثة Vertex AI العاهرات:

• تحميل مستندات PDF والسماح للروبوت بالإجابة على الأسئلة بناءً على محتواها.
• تطوير مساعدين مخصصين التي تستجيب لمواضيع محددة.
• استخدام Dialogflow CX لمزيد من التخصيص المتقدم.

تفصيل مهم هو تكوين لغة الوكيل بشكل صحيح. إذا كانت ملفات PDF باللغة الإسبانية، وتم تكوين الروبوت باللغة الإنجليزية، فلن يعمل كما هو متوقع.

دمج Vertex AI في تطبيقاتك الخاصة

لا فائدة من إنشاء مساعد قوي إذا لم تتمكن من استخدامه على موقع الويب الخاص بك أو تطبيق الهاتف المحمول. لحسن الحظ، يسمح جوجل بسهولة بدمجها في بيئات مختلفة:

• يتيح Vertex AI Search تضمين روبوت المحادثة مباشرة على صفحات الويب أو تطبيقات الهاتف المحمول.
• Vertex AI Conversation، يتم دمجها مع منصات مثل Dialogflow CX، توسيع التوافق مع المزيد من حلول الأعمال.

وهذا يعني أنه يمكنك الحصول على روبوت محادثة مدعوم بالذكاء الاصطناعي على موقعك في دقائق، وكل ذلك مدعوم بالبنية الأساسية لـ Google Cloud.

الحصص والحدود والممارسات الجيدة

مثل كل منتج من منتجات Google Cloud، تمتلك Vertex AI رسوم الاستخدام والتي ينصح بمراجعتها:

• حدود عدد عقد التسليم عبر الإنترنت.
• كمية طلبات في الدقيقة مسموح بمتجر الميزات.

تساعد هذه الحصص في الحفاظ على استقرار النظام لجميع المستخدمين وتساعد في اكتشاف الإجراءات التي قد تؤثر على الفواتير الخاصة بك. عند إعداد بيئة الإنتاج، فمن المستحسن دائمًا ضبط التنبيهات جوجل الغيمة المراقبة.

تمثل Vertex AI الخطوة التالية في تطور الذكاء الاصطناعي وتطبيقه على العالم الحقيقي. من الإعداد الأولي إلى التكاملات المعقدة، تحتوي هذه الأداة على كل ما تحتاجه لتسهيل حياتك كمطور أو عالم بيانات أو متخصص في تكنولوجيا المعلومات. يعد دمج Vertex AI في Google Cloud طريقة رائعة لبدء مشروعك الرقمي التالي.