آٹو ایم ایل ٹیبلز کو کیوں بند کر دیا گیا اور ان میں کیا کامیاب ہوا؟
گوگل کلاؤڈ کی آٹو ایم ایل ٹیبلز ایک ایسی سروس تھی جو صارفین کو خودکار طور پر ساختی ڈیٹا پر مشین لرننگ ماڈلز بنانے اور تعینات کرنے کے قابل بنانے کے لیے ڈیزائن کی گئی تھی۔
آٹو ایم ایل ٹیبلز کو روایتی معنوں میں بند نہیں کیا گیا تھا، ان کی صلاحیتوں کو ورٹیکس اے آئی میں مکمل طور پر ضم کر دیا گیا تھا۔
یہ سروس گوگل کے وسیع تر آٹو ایم ایل سوٹ کا ایک حصہ تھی، جس کا مقصد ماڈلز بنانے کے عمل کو آسان بنا کر مشین لرننگ تک رسائی کو جمہوری بنانا تھا، خاص طور پر ان صارفین کے لیے جو ڈیٹا سائنس یا مشین لرننگ میں وسیع تجربہ نہیں رکھتے۔
حال ہی میں Google نے اپنی AutoML Tables کی صلاحیتوں کو Vertex AI میں منتقل کیا ہے، جو Google Cloud پر مشین لرننگ کے لیے ایک زیادہ جامع اور مربوط پلیٹ فارم ہے۔ یہ منتقلی صنعت میں مزید متحد پلیٹ فارمز کی طرف ایک وسیع تر رجحان کی عکاسی کرتی ہے جو مشین لرننگ ماڈلز کو تیار کرنے، تعینات کرنے اور ان کا انتظام کرنے کے لیے ایک ہموار تجربہ پیش کرتے ہیں۔
Vertex AI ایک اختتام سے آخر تک پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے جس میں ڈیٹا کی تیاری، ماڈل ٹریننگ، تشخیص، تعیناتی، اور نگرانی کے آلات شامل ہیں۔ یہ ان صلاحیتوں کو مربوط کرتا ہے جو پہلے آٹو ایم ایل ٹیبلز میں دستیاب تھیں، اضافی خصوصیات کے ساتھ جو مشین لرننگ ورک فلو کی لچک اور توسیع پذیری کو بڑھاتی ہیں۔ اس میں حسب ضرورت ماڈلز استعمال کرنے، دیگر Google کلاؤڈ سروسز کے ساتھ ضم کرنے، اور ہائیپر پیرامیٹر ٹیوننگ اور فیچر انجینئرنگ جیسی جدید خصوصیات کا فائدہ اٹھانے کی صلاحیت شامل ہے۔
AutoML Tables کی Vertex AI میں منتقلی ایک زیادہ مربوط نقطہ نظر کی ضرورت کی عکاسی کرتی ہے جو استعمال کے کیسز کی ایک وسیع رینج کو پورا کر سکے اور مشین لرننگ پراجیکٹس کی بڑھتی ہوئی پیچیدگی کو ایڈجسٹ کر سکے۔ Vertex AI میں AutoML صلاحیتوں کو ضم کر کے، Google کا مقصد ایک مزید مربوط تجربہ فراہم کرنا ہے جو مشین لرننگ کے ساتھ کام کرنے والے اداروں اور ڈویلپرز کی ضروریات کو بہتر طریقے سے پورا کر سکے۔
ان صارفین کے لیے جو پہلے AutoML Tables استعمال کر رہے تھے، اس منتقلی کا مطلب ہے کہ انہیں Vertex AI پلیٹ فارم کے اندر ٹولز اور خصوصیات کے زیادہ طاقتور سیٹ تک رسائی حاصل ہو گی۔ اس میں ڈیٹا کی وسیع اقسام کے ساتھ کام کرنے، زیادہ پیچیدہ ماڈل بنانے اور ان ماڈلز کو پیمانے پر تعینات کرنے کی صلاحیت شامل ہے۔ مزید برآں، Vertex AI دیگر Google Cloud سروسز کے ساتھ بہتر انضمام پیش کرتا ہے، جو مشین لرننگ ورک فلو کی مجموعی کارکردگی اور تاثیر کو بڑھا سکتا ہے۔
اس کی ایک مثال کہ Vertex AI کس طرح AutoML Tables کی طرف سے پیش کردہ صلاحیتوں کو بڑھاتا ہے اپنی مرضی کی تربیت کے لیے اس کا تعاون ہے۔ جبکہ آٹو ایم ایل ٹیبلز بنیادی طور پر سٹرکچرڈ ڈیٹا سے ماڈلز بنانے کے عمل کو خودکار بنانے پر مرکوز تھی، ورٹیکس AI صارفین کو اپنے ماڈلز اور تربیتی اسکرپٹس لانے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ڈیٹا سائنسدانوں اور انجینئرز کے لیے زیادہ لچک فراہم کرتا ہے جو مخصوص الگورتھم یا تکنیکوں کو شامل کرنا چاہتے ہیں جو خودکار عمل کے تحت نہیں آتے۔
مزید برآں، Vertex AI میں پورے مشین لرننگ لائف سائیکل کو منظم کرنے کے لیے ٹولز شامل ہیں، ڈیٹا کی تیاری سے لے کر ماڈل مانیٹرنگ تک۔ اس میں Vertex AI پائپ لائنز جیسی خصوصیات شامل ہیں، جو صارفین کو قابل تولید اور قابل توسیع مشین لرننگ ورک فلو بنانے کے قابل بناتی ہیں۔ یہ پائپ لائنز ماڈلز کی تعمیر اور تعیناتی میں شامل بہت سے کاموں کو خودکار کر سکتی ہیں، جیسے ڈیٹا پری پروسیسنگ، ماڈل ٹریننگ، اور تشخیص، جو مشین لرننگ سلوشنز کو پیداوار میں لانے کے لیے درکار وقت اور محنت کو نمایاں طور پر کم کر سکتی ہے۔
Vertex AI کی ایک اور اہم خصوصیت MLOps کے لیے اس کی حمایت ہے، جو مشین لرننگ پر DevOps اصولوں کو لاگو کرنے کی مشق ہے۔ اس میں ڈیٹاسیٹس اور ماڈلز کو ورژن بنانے، تجربات سے باخبر رہنے اور پیداوار میں ماڈل کی کارکردگی کی نگرانی کرنے کی صلاحیتیں شامل ہیں۔ یہ خصوصیات ان تنظیموں کے لیے ضروری ہیں جو مشین لرننگ ماڈلز کو پیمانے پر تعینات کر رہی ہیں، کیونکہ یہ اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کرتی ہیں کہ ماڈلز قابل اعتماد، دوبارہ پیدا کرنے کے قابل، اور وقت کے ساتھ ساتھ برقرار رکھنے کے قابل ہیں۔
Vertex AI میں منتقلی صنعت میں مزید مربوط اور جامع مشین لرننگ پلیٹ فارمز کی طرف وسیع تر رجحان کی بھی عکاسی کرتی ہے۔ چونکہ مشین لرننگ ایپلی کیشنز کی ایک وسیع رینج کے لیے تیزی سے اہم ہوتی جارہی ہے، ایسے پلیٹ فارمز کی ضرورت بڑھتی جارہی ہے جو ڈیٹا کی تیاری سے لے کر تعیناتی اور نگرانی تک مشین لرننگ پروجیکٹس کے پورے لائف سائیکل کو سپورٹ کر سکے۔ ایک متحد پلیٹ فارم فراہم کر کے جو ان صلاحیتوں کو مربوط کرتا ہے، Vertex AI کا مقصد جدید کاروباری اداروں اور ڈویلپرز کی ضروریات کو پورا کرنا ہے۔
عملی مضمرات کے لحاظ سے، وہ صارفین جو پہلے AutoML Tables استعمال کر رہے تھے، انہیں اپنے ورک فلو کو Vertex AI میں منتقل کرنے کی ضرورت ہوگی۔ اس میں موجودہ ماڈلز اور ڈیٹا کو نئے پلیٹ فارم پر منتقل کرنے کے ساتھ ساتھ Vertex AI میں دستیاب نئے ٹولز اور خصوصیات سے خود کو واقف کرانا شامل ہو سکتا ہے۔ گوگل اس منتقلی میں صارفین کی مدد کے لیے دستاویزات اور معاونت فراہم کرتا ہے، جس میں ماڈلز اور ڈیٹا کو منتقل کرنے کے طریقے کے بارے میں گائیڈز کے ساتھ ساتھ Vertex AI میں نئی خصوصیات کے استعمال کے بارے میں سبق بھی شامل ہے۔
جبکہ آٹو ایم ایل ٹیبلز کو ایک اسٹینڈ لون سروس کے طور پر بند کر دیا گیا ہے، اس کی صلاحیتوں کو وسیع تر Vertex AI پلیٹ فارم میں مکمل طور پر ضم کر دیا گیا ہے۔ یہ منتقلی زیادہ مربوط اور جامع مشین لرننگ پلیٹ فارمز کی طرف تبدیلی کی عکاسی کرتی ہے جو جدید کاروباری اداروں اور ڈویلپرز کی ضروریات کو بہتر طریقے سے پورا کر سکتے ہیں۔ ایک متحد پلیٹ فارم فراہم کرکے جس میں ڈیٹا کی تیاری، ماڈل ٹریننگ، تعیناتی، اور نگرانی کے ٹولز شامل ہیں، Vertex AI کا مقصد گوگل کلاؤڈ پر مشین لرننگ کے ساتھ کام کرنے والے صارفین کے لیے زیادہ مربوط اور طاقتور تجربہ فراہم کرنا ہے۔
سے متعلق دیگر حالیہ سوالات اور جوابات آٹو ایم ایل میزیں:
- ورٹیکس اے آئی اور آٹو ایم ایل ٹیبلز کے درمیان کوئی کیسے منتقل ہوسکتا ہے؟
- صارفین اپنے ماڈل کو کیسے تعینات کر سکتے ہیں اور آٹو ایم ایل ٹیبلز میں پیشین گوئیاں کیسے حاصل کر سکتے ہیں؟
- آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تربیتی بجٹ ترتیب دینے کے لیے کون سے اختیارات دستیاب ہیں؟
- آٹو ایم ایل ٹیبلز میں تجزیہ ٹیب کیا معلومات فراہم کرتا ہے؟
- صارف اپنا تربیتی ڈیٹا آٹو ایم ایل ٹیبلز میں کیسے درآمد کر سکتے ہیں؟
- ڈیٹا کی مختلف اقسام کون سی ہیں جو آٹو ایم ایل ٹیبلز سنبھال سکتی ہیں؟