في السنوات الأخيرة، لم يعد الذكاء الاصطناعي رفاهية تقنية أو مجالًا بحثيًا محصورًا في المختبرات. اليوم، أصبح جزءًا أساسيًا من أي منتج رقمي ناجح: من تطبيقات الهواتف، إلى أنظمة التوصية، إلى محركات البحث، وحتى أدوات اتخاذ القرار داخل الشركات. لكن السؤال الحقيقي الذي واجه آلاف المطورين كان بسيطًا في صياغته، معقّدًا في تنفيذه:
كيف نبني حلول ذكاء اصطناعي حقيقية، قابلة للتوسع، وسهلة الإدارة، دون أن نغرق في التعقيد؟
هنا تحديدًا تظهر Vertex AI، المنصة التي أطلقتها Google لتكون الإجابة العملية على هذا السؤال.
ما هي Vertex AI؟
Vertex AI هي منصة موحدة (Unified Platform) لبناء، تدريب، نشر، وإدارة نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي على Google Cloud. تم تصميمها لتغطي كامل دورة حياة النموذج (ML Lifecycle)، بدءًا من البيانات، مرورًا بالتدريب، وانتهاءً بالنشر والمراقبة في بيئة إنتاج حقيقية.
الفكرة الجوهرية وراء Vertex AI ليست مجرد توفير أدوات أكثر، بل إزالة الفوضى التي كانت تحيط بعملية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي.
قبل Vertex AI، كان المطور بحاجة للتعامل مع:
- خدمة للبيانات
- خدمة للتدريب
- خدمة للنشر
- أدوات منفصلة للمراقبة
- إعدادات معقدة للصلاحيات والبنية التحتية
أما اليوم، فجميع هذه العناصر تجتمع تحت مظلة واحدة: Vertex AI.
لماذا أطلقت Google منصة Vertex AI؟
لفهم Vertex AI بعمق، يجب أن نعود خطوة إلى الوراء.
المشكلة قبل Vertex AI
Google Cloud كان يوفر بالفعل أدوات قوية مثل:
- AI Platform
- AutoML
- BigQuery ML
لكن هذه الأدوات كانت:
- متفرقة
- لكل منها واجهة مختلفة
- تتطلب خبرة عالية لربطها ببعضها
النتيجة؟
- وقت تطوير أطول
- أخطاء أكثر
- صعوبة الانتقال من التجربة (Experiment) إلى الإنتاج (Production)
الحل: منصة موحدة
جاءت Vertex AI لتقول للمطور:
ركّز على النموذج والمنطق، واترك لنا إدارة البنية التحتية.
Google أعادت تصميم التجربة بالكامل بحيث:
- كل شيء يبدأ من Console واحدة
- نفس المفاهيم تتكرر في كل مرحلة
- نفس أدوات الأمان والمراقبة تُستخدم دائمًا
ماذا تعني “منصة موحدة للذكاء الاصطناعي”؟
عندما نقول إن Vertex AI منصة موحدة، فنحن نعني أنها تغطي المراحل التالية:
- إدارة البيانات (Datasets)
- تدريب النماذج (Training)
- تجربة النماذج (Experiments)
- إدارة الإصدارات (Model Registry)
- نشر النماذج (Deployment)
- التنبؤ (Predictions)
- المراقبة (Monitoring)
كل مرحلة مبنية لتعمل بانسجام مع الأخرى، دون حلول ترقيعية أو أدوات خارجية إجبارية.
لمن صُممت Vertex AI؟
من الأخطاء الشائعة الاعتقاد أن Vertex AI مخصصة فقط لعلماء البيانات.
في الواقع، المنصة تخدم ثلاث فئات رئيسية:
1. المطور المبتدئ في الذكاء الاصطناعي
إذا كنت:
- مطور Backend أو Mobile
- لديك بيانات
- تريد نموذجًا ذكيًا دون الغوص في الرياضيات
فإن أدوات AutoML داخل Vertex AI تتيح لك بناء نماذج قوية دون كتابة سطر تدريب واحد.
2. المطور المحترف أو مهندس تعلم آلي
إذا كنت تعمل بـ:
- TensorFlow
- PyTorch
- نماذج مخصصة
Vertex AI تمنحك:
- تحكمًا كاملًا
- بيئة تدريب قابلة للتوسع
- إدارة احترافية للإصدارات والنشر
3. الفرق والشركات
عندما يصبح الذكاء الاصطناعي جزءًا من المنتج:
- المراقبة
- الأمان
- التحكم في التكاليف
تصبح عناصر حاسمة، وVertex AI بُنيت تحديدًا لهذا السيناريو.
مثال واقعي: لماذا تحتاج شركة حقيقية إلى Vertex AI؟
تخيل شركة ناشئة لديها تطبيق تجارة إلكترونية.
الهدف
بناء نظام توصية يقترح المنتجات المناسبة لكل مستخدم.
بدون Vertex AI
- جمع البيانات يدويًا
- تدريب نموذج محلي
- مشاكل في الأداء
- صعوبة في التوسع
- لا توجد مراقبة حقيقية
مع Vertex AI
- البيانات مخزنة في BigQuery أو Cloud Storage
- تدريب النموذج يتم على خوادم Google
- نشر النموذج كـ API خلال دقائق
- مراقبة الانحراف في البيانات
- التوسع تلقائيًا حسب الطلب
الفرق هنا ليس تقنيًا فقط، بل فرق في سرعة التطوير وجودة المنتج.
أهم مكونات Vertex AI (نظرة سريعة)
سنفصل كل عنصر في مقال مستقل لاحقًا، لكن من المهم تكوين صورة عامة:
- Datasets: إدارة البيانات بمختلف أنواعها
- Training Jobs: تدريب النماذج (AutoML أو Custom)
- Models: تسجيل وإدارة النماذج
- Endpoints: نشر النماذج للاستخدام الفعلي
- Pipelines: أتمتة دورة حياة الذكاء الاصطناعي
- Model Monitoring: مراقبة الأداء والانحراف
متى لا تكون Vertex AI الخيار المناسب؟
رغم قوة Vertex AI، فهي ليست الحل لكل سيناريو.
قد لا تحتاجها إذا:
- مشروعك صغير جدًا
- لا توجد بيانات كافية
- تحتاج نموذجًا بسيطًا جدًا محليًا
لكن بمجرد أن تفكر في:
- التوسع
- الإنتاج
- الاعتمادية
فإن Vertex AI تصبح خيارًا منطقيًا.
ماذا سنبني في هذه السلسلة؟
في المقالات القادمة، سننتقل من الفهم النظري إلى التطبيق العملي:
- سنُعد البيئة خطوة بخطوة
- سنبني نماذج حقيقية
- سننشرها ونستخدمها داخل تطبيقات
- وسنناقش أخطاء واقعية وحلولها
الخلاصة
Vertex AI ليست مجرد أداة، بل طريقة تفكير جديدة في بناء حلول الذكاء الاصطناعي. هي الجسر بين الأفكار الذكية والمنتجات الحقيقية القابلة للاستخدام.