Kung sinubukan mo na ang mga AI tool at nagtataka kung saan nangyayari ang tunay na end-to-end na mahika—mula sa mabilisang pag-aayos hanggang sa produksyon at pagsubaybay—ito ang paulit-ulit mong naririnig. Pinagsasama-sama ng Vertex AI ng Google ang mga model playground, MLOp, data hookups, at vector search sa iisang lugar na pang-enterprise. Simulan ang simple, pagkatapos ay i-scale. Nakakagulat na bihira na pagsama-samahin ang pareho sa iisang bubong.
Nasa ibaba ang walang-kwentang paglilibot. Sasagutin natin ang simpleng tanong - Ano ang Google Vertex AI? -at ipapakita rin natin kung paano ito akma sa iyong hanay, ano ang unang susubukan, paano gumagana ang mga gastos, at kailan mas makatuwiran ang mga alternatibo. Magsuot ng sinturon. Marami rito, ngunit ang landas ay mas simple kaysa sa inaakala. 🙂
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos nito:
🔗 Ano ang isang tagapagsanay ng AI
Ipinapaliwanag kung paano pinipino ng mga AI trainer ang mga modelo sa pamamagitan ng feedback at paglalagay ng label ng tao.
🔗 Ano ang AI arbitrage: Ang katotohanan sa likod ng buzzword
Pinag-iisipan nang mabuti ang AI arbitrage, ang modelo ng negosyo nito, at mga implikasyon sa merkado.
🔗 Ano ang simbolikong AI: Lahat ng kailangan mong malaman
Sinasaklaw nito ang lohikal na pangangatwiran ng simbolikong AI at kung paano ito naiiba sa machine learning.
🔗 Anong lengguwahe ng programming ang ginagamit para sa AI
Pinaghahambing ang Python, R, at iba pang mga wika para sa pagbuo at pananaliksik ng AI.
🔗 Ano ang AI bilang isang serbisyo
Ipinapaliwanag ang mga platform, benepisyo, at kung paano ginagamit ng mga negosyo ang mga cloud-based na AI tool.
Ano ang Google Vertex AI? 🚀
Ang Google Vertex AI ay isang ganap na pinamamahalaan at pinag-isang plataporma sa Google Cloud para sa pagbuo, pagsubok, pag-deploy, at pamamahala ng mga sistema ng AI—na sumasaklaw sa parehong klasikong ML at modernong generative AI. Pinagsasama nito ang isang model studio, agent tooling, mga pipeline, mga notebook, mga registry, pagsubaybay, vector search, at mahigpit na integrasyon sa mga serbisyo ng data ng Google Cloud [1].
Sa madaling salita: dito ka magpo-prototype ng mga foundation model, i-tune ang mga ito, ide-deploy sa mga secure na endpoint, i-automate gamit ang mga pipeline, at panatilihing minomonitor at pinamamahalaan ang lahat. Mahalaga, ginagawa nito ito sa iisang lugar—na mas mahalaga kaysa sa tila sa unang araw [1].
Mabilisang padron sa totoong mundo: Madalas na nag-sketch ang mga team ng mga prompt sa Studio, gumagawa ng minimal na notebook para subukan ang I/O laban sa totoong data, pagkatapos ay pino-promote ang mga asset na iyon sa isang rehistradong modelo, isang endpoint, at isang simpleng pipeline. Ang ikalawang linggo ay karaniwang pagsubaybay at mga alerto. Ang punto ay hindi kabayanihan—kundi ang pag-uulit.
Ano ang nagpapaganda sa Google Vertex AI ✅
-
Isang bubong para sa lifecycle - prototype sa isang studio, irehistro ang mga bersyon, i-deploy para sa batch o real-time, pagkatapos ay subaybayan ang drift at mga isyu. Mas kaunting glue code. Mas kaunting tab. Mas maraming sleep [1].
-
Model Garden + Gemini models - tuklasin, i-customize, at i-deploy ang mga modelo mula sa Google at mga kasosyo, kabilang ang pinakabagong pamilya ng Gemini, para sa text at multimodal na gawain [1].
-
Agent Builder - bumuo ng mga task-focused, multi-step agent na kayang mag-organisa ng mga tool at data na may suporta sa ebalwasyon at isang pinamamahalaang runtime [2].
-
Mga pipeline para sa pagiging maaasahan - serverless orchestration para sa paulit-ulit na pagsasanay, ebalwasyon, pag-tune, at pag-deploy. Magpapasalamat ka sa iyong sarili kapag dumating na ang ikatlong retrain [1].
-
Paghahanap ng Vector sa malawakang saklaw - mataas na saklaw, mababang latency na pagkuha ng vector para sa RAG, mga rekomendasyon, at semantic search, na binuo sa imprastraktura ng Google na nasa antas ng produksyon [3].
-
Pamamahala ng tampok gamit ang BigQuery - panatilihin ang iyong data ng tampok sa BigQuery at maghatid ng mga tampok online sa pamamagitan ng Vertex AI Feature Store nang hindi dinoble ang isang offline na tindahan [4].
-
Mga workbench notebook - mga pinamamahalaang kapaligiran ng Jupyter na nakakonekta sa mga serbisyo ng Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, atbp.) [1].
-
Mga responsableng opsyon sa AI - mga kagamitang pangkaligtasan kasama sa pagpapanatili ng zero-data (kapag na-configure nang naaangkop) para sa mga generative workload [5].
Ang mga pangunahing piraso na talagang maahawakan mo 🧩
1) Vertex AI Studio - kung saan lumalaki ang mga prompt 🌱
I-play, suriin, at i-tune ang mga foundation model sa isang UI. Mahusay para sa mabilisang pag-ulit, magagamit muli na mga prompt, at paglilipat sa produksyon kapag may "nag-click" [1].
2) Model Garden - ang iyong katalogo ng modelo 🍃
Isang sentralisadong aklatan ng Google at mga modelo ng kasosyo. Mag-browse, mag-customize, at mag-deploy sa ilang pag-click lamang—isang aktwal na panimulang punto sa halip na isang scavenger hunt [1].
3) Tagabuo ng Ahente - para sa maaasahang mga automation 🤝
Habang umuunlad ang mga ahente mula sa mga demo patungo sa totoong trabaho, kailangan mo ng mga kagamitan, grounding, at orchestration. Nagbibigay ang Agent Builder ng scaffolding (Mga Sesyon, Memory Bank, mga built-in na kagamitan, mga ebalwasyon) upang ang mga karanasan sa multi-agent ay hindi gumuho sa ilalim ng kaguluhan sa totoong mundo [2].
4) Mga Pipeline - dahil uulit-ulitin mo pa rin ang iyong sarili 🔁
I-automate ang mga daloy ng trabaho ng ML at gen-AI gamit ang isang serverless orchestrator. Sinusuportahan ang artifact tracking at mga reproducible run—isipin ito bilang CI para sa iyong mga modelo [1].
5) Workbench - mga pinamamahalaang notebook nang walang yak shave 📓
Gumawa ng mga ligtas na kapaligiran ng JupyterLab na may madaling access sa BigQuery, Cloud Storage, at higit pa. Madaling gamitin para sa paggalugad, feature engineering, at mga kontroladong eksperimento [1].
6) Model Registry - bersyong nananatiling matatag 🗃️
Subaybayan ang mga modelo, bersyon, linya ng pinagmulan, at direktang i-deploy sa mga endpoint. Ginagawang hindi gaanong malambot ng registry ang mga handoff sa engineering [1].
7) Paghahanap gamit ang Vector - RAG na hindi nauutal 🧭
I-scale ang semantic retrieval gamit ang production vector infrastructure ng Google—kapaki-pakinabang para sa chat, semantic search, at mga rekomendasyon kung saan ang latency ay nakikita ng user [3].
8) Tindahan ng Tampok - panatilihin ang BigQuery bilang pinagmumulan ng katotohanan 🗂️
Pamahalaan at ihatid ang mga tampok online mula sa data na nasa BigQuery. Mas kaunting pagkopya, mas kaunting mga trabaho sa pag-sync, mas maraming katumpakan [4].
9) Pagsubaybay sa Modelo - magtiwala, ngunit magpatunay 📈
Mag-iskedyul ng mga drift check, magtakda ng mga alerto, at subaybayan ang kalidad ng produksyon. Sa bawat minutong pagbabago ng trapiko, gugustuhin mo ito [1].
Paano ito umaangkop sa iyong data stack 🧵
-
BigQuery - sanayin gamit ang datos doon, ibalik ang mga batch prediction sa mga talahanayan, at ilipat ang mga prediksyon sa analytics o activation sa downstream [1][4].
-
Cloud Storage - nag-iimbak ng mga dataset, artifact, at mga output ng modelo nang hindi muling nililikha ang isang blob layer [1].
-
Daloy ng Datos at mga Kaibigan - patakbuhin ang pinamamahalaang pagproseso ng datos sa loob ng mga pipeline para sa paunang pagproseso, pagpapayaman, o paghihinuha sa streaming [1].
-
Mga Endpoint o Batch - mag-deploy ng mga real-time na endpoint para sa mga app at ahente, o magpatakbo ng mga batch job para makakuha ng puntos sa buong mga talahanayan—malamang na gagamitin mo ang pareho [1].
Mga karaniwang gamit na talagang napupunta 🎯
-
Chat, mga copilot, at mga ahente - na may grounding sa iyong data, paggamit ng tool, at mga daloy na may maraming hakbang. Ang Agent Builder ay dinisenyo para sa pagiging maaasahan, hindi lamang para sa pagiging bago [2].
-
RAG at semantic search - pagsamahin ang Vector Search sa Gemini para masagot ang mga tanong gamit ang iyong sariling nilalaman. Mas mahalaga ang bilis kaysa sa ating pagpapanggap [3].
-
Predictive ML - sanayin ang mga tabular o image model, i-deploy sa isang endpoint, subaybayan ang drift, sanayin muli gamit ang mga pipeline kapag nalampasan na ang mga threshold. Klasiko, ngunit kritikal [1].
-
Pag-activate ng Analytics - magsulat ng mga hula sa BigQuery, bumuo ng mga audience, at mag-feed ng mga campaign o desisyon sa produkto. Isang magandang loop kapag ang marketing ay nagtatagpo sa data science [1][4].
Talahanayan ng paghahambing - Vertex AI kumpara sa mga sikat na alternatibo 📊
Mabilisang pagtalakay. Medyo may opinyon lamang. Tandaan na ang eksaktong mga kakayahan at presyo ay nag-iiba depende sa serbisyo at rehiyon.
| Plataporma | Pinakamahusay na madla | Bakit ito gumagana |
|---|---|---|
| Vertex AI | Mga Koponan sa Google Cloud, pinaghalong gen-AI + ML | Pinag-isang studio, mga pipeline, registry, vector search, at matibay na ugnayan ng BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Mga organisasyong inuuna ang AWS na nangangailangan ng malalim na tooling sa ML | Matanda at kumpletong serbisyo ng ML na may malawak na opsyon sa pagsasanay at pag-deploy. |
| Azure ML | IT para sa negosyo na nakahanay sa Microsoft | Pinagsamang ML lifecycle, designer UI, at pamamahala sa Azure. |
| Databricks ML | Mga koponan ng Lakehouse, mga daloy na maraming notebook | Malakas na mga daloy ng trabaho na native sa data at mga kakayahan sa production ML. |
Oo, hindi pantay ang pagkakasulat ng mga parirala—minsan ay hindi pantay ang mga totoong talahanayan.
Mga gastos sa simpleng Ingles 💸
Tatlong bagay ang kadalasang binabayaran mo:
-
Paggamit ng modelo para sa mga generative na tawag—nakatakda ang presyo ayon sa workload at klase ng paggamit.
-
Magkalkula para sa mga custom na pagsasanay at mga trabaho sa pag-tune.
-
Nagsisilbi para sa mga online endpoint o batch job.
Para sa eksaktong mga numero at mga pinakabagong pagbabago, tingnan ang mga opisyal na pahina ng presyo para sa Vertex AI at para sa mga generative na alok nito. Tip na pasasalamatan mo ang iyong sarili sa ibang pagkakataon: suriin ang mga opsyon sa provisioning at quota para sa Studio vs production endpoints bago ka magpadala ng anumang mabigat [1][5].
Seguridad, pamamahala, at responsableng AI 🛡️
Ang Vertex AI ay nagbibigay ng gabay at kagamitang pangkaligtasan na responsable sa AI, kasama ang mga pathway ng configuration upang makamit ang zero data retention para sa ilang partikular na generative workload (halimbawa, sa pamamagitan ng pag-disable ng data caching at pag-opt out sa mga partikular na log kung saan naaangkop) [5]. Ipares ito sa role-based access, pribadong networking, at mga audit log para sa mga compliance-friendly na build [1].
Kapag perpekto ang Vertex AI—at kapag sobra na ito 🧠
-
Perpekto kung gusto mo ng iisang environment para sa gen-AI at ML, mahigpit na integrasyon ng BigQuery, at isang production path na may kasamang pipelines, registry, at monitoring. Kung ang iyong team ay sumasaklaw sa data science at application engineering, makakatulong ang shared surface.
-
Sobra-sobra kung kailangan mo lang ng magaan na model call o isang single-purpose prototype na hindi mangangailangan ng pamamahala, muling pagsasanay, o pagsubaybay. Sa mga kasong iyon, maaaring sapat na sa ngayon ang isang mas simpleng API surface.
Maging tapat tayo: karamihan sa mga prototype ay namamatay o tumutubo ng mga pangil. Ang Vertex AI ang humahawak sa pangalawang kaso.
Mabilis na pagsisimula - ang 10-minutong pagsubok sa lasa ⏱️
-
Buksan ang Vertex AI Studio para mag-prototype gamit ang isang modelo at i-save ang ilang prompt na gusto mo. Simulan na ang paggamit ng iyong totoong teksto at mga larawan [1].
-
Ikonekta ang iyong pinakamahusay na prompt sa isang minimal app o notebook mula sa Workbench . Maganda at maayos [1].
-
Irehistro ang backing model o tuned asset ng app sa Model Registry para hindi ka mag-alala sa mga artifact na walang pangalan [1].
-
Gumawa ng Pipeline na naglo-load ng data, sumusuri ng mga output, at nagde-deploy ng bagong bersyon sa likod ng isang alias. Mas mahusay ang repeatability kaysa sa heroics [1].
-
Magdagdag ng Monitoring para mahuli ang mga nangyayari at magtakda ng mga pangunahing alerto. Ang sarili mo sa hinaharap ang bibili sa iyo ng kape para dito [1].
Opsyonal ngunit matalino: kung ang iyong use case ay searchy o chat, idagdag ang Vector Search at grounding mula sa unang araw. Ito ang pagkakaiba sa pagitan ng maganda at nakakagulat na kapaki-pakinabang [3].
Ano ang Google Vertex AI? - ang maikling bersyon 🧾
Ano ang Google Vertex AI? Ito ang all-in-one platform ng Google Cloud para magdisenyo, mag-deploy, at pamahalaan ang mga AI system—mula sa prompt hanggang sa production—na may built-in na tooling para sa mga agent, pipeline, vector search, notebook, registry, at monitoring. Ito ay may opinyon sa mga paraang nakakatulong sa mga team na mag-ship [1].
Mga alternatibo sa isang sulyap - pagpili ng tamang linya 🛣️
Kung malalim ka nang gumagamit ng AWS, ang SageMaker ay magmumukhang native. Kadalasang mas gusto ng mga Azure shop ang Azure ML . Kung ang iyong team ay nakatira sa mga notebook at lakehouse, Databricks ML . Wala sa mga ito ang mali—ang iyong data gravity at mga kinakailangan sa pamamahala ay kadalasang nagpapasya.
Mga Madalas Itanong - mabilis na pagpapaputok 🧨
-
Para lamang ba sa generative AI ang Vertex AI? Saklaw din ng No-Vertex AI ang klasikong pagsasanay sa ML at ang pagsisilbi gamit ang mga tampok na MLOps para sa mga data scientist at ML engineer [1].
-
Maaari ko bang panatilihin ang BigQuery bilang aking pangunahing tindahan? Oo—gamitin ang Feature Store para mapanatili ang feature data sa BigQuery at ihatid ito online nang hindi dinoble ang isang offline na tindahan [4].
-
Nakakatulong ba ang Vertex AI sa RAG? Ang Yes-Vector Search ay ginawa para dito at isinasama ito sa iba pang bahagi ng stack [3].
-
Paano ko kokontrolin ang mga gastos? Magsimula nang maliit, sukatin, at suriin ang mga quota/provisioning at workload-class pricing bago i-scale [1][5].
Mga Sanggunian
[1] Google Cloud - Panimula sa Vertex AI (Pangkalahatang-ideya ng Pinag-isang Platform) - magbasa pa
[2] Google Cloud - Pangkalahatang-ideya ng Vertex AI Agent Builder - magbasa pa
[3] Google Cloud - Gamitin ang Vertex AI Vector Search gamit ang Vertex AI RAG Engine - magbasa pa
[4] Google Cloud - Panimula sa pamamahala ng tampok sa Vertex AI - magbasa pa
[5] Google Cloud - Pagpapanatili ng datos ng customer at pagpapanatili ng zero-data sa Vertex AI - magbasa pa