Kung sinundot mo ang mga tool ng AI at iniisip kung saan nangyayari ang totoong end-to-end na magic-mula sa maagang pag-uusap hanggang sa produksyon na may pagsubaybay-ito ang paulit-ulit mong naririnig. Ang Vertex AI ng Google ay nagsasama ng mga modelong palaruan, MLOps, data hookup, at vector search sa isang solong lugar na pang-enterprise. Simulan ang scrappy, pagkatapos ay i-scale. Ito ay nakakagulat na bihirang makakuha ng pareho sa ilalim ng isang bubong.
Nasa ibaba ang walang kwentang tour. Sasagutin namin ang simpleng tanong- Ano ang Google Vertex AI? -at ipakita din kung paano ito umaangkop sa iyong stack, kung ano ang unang subukan, kung paano kumikilos ang mga gastos, at kung kailan mas may katuturan ang mga alternatibo. bumaluktot. Marami dito, ngunit ang landas ay mas simple kaysa sa hitsura nito. 🙂
Mga artikulong maaaring gusto mong basahin pagkatapos ng isang ito:
🔗 Ano ang AI trainer
Ipinapaliwanag kung paano pinipino ng mga tagapagsanay ng AI ang mga modelo sa pamamagitan ng feedback at pag-label ng tao.
🔗 Ano ang AI arbitrage: Ang katotohanan sa likod ng buzzword
Pinaghihiwa-hiwalay ang AI arbitrage, ang modelo ng negosyo nito, at mga implikasyon sa merkado.
🔗 Ano ang simbolikong AI: Lahat ng kailangan mong malaman
Sinasaklaw ang symbolic AI's logic-based reasoning at kung paano ito naiiba sa machine learning.
🔗 Anong programming language ang ginagamit para sa AI
Inihahambing 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 ng AIaaS, mga benepisyo, at kung paano ginagamit ng mga negosyo ang cloud-based na mga tool sa AI.
Ano ang Google Vertex AI? 🚀
Ang Google Vertex AI ay isang ganap na pinamamahalaan, pinag-isang platform sa Google Cloud para sa pagbuo, pagsubok, pag-deploy, at pamamahala ng mga AI system-na sumasaklaw sa parehong klasikong ML at modernong generative AI. Pinagsasama nito ang isang model studio, agent tooling, pipeline, notebook, registry, monitoring, vector search, at mahigpit na pagsasama sa mga serbisyo ng data ng Google Cloud [1].
Sa madaling salita: dito ka magprototype ng mga modelo ng pundasyon, ibagay ang mga ito, i-deploy para ma-secure ang mga endpoint, mag-automate gamit ang mga pipeline, at panatilihing sinusubaybayan at pinamamahalaan ang lahat. Mahalaga, ginagawa nito ito sa isang lugar-na mas mahalaga kaysa sa tila sa unang araw [1].
Mabilis na real-world na pattern: Ang mga team ay madalas na nag-sketch ng mga prompt sa Studio, nag-wire up ng kaunting notebook upang subukan ang I/O laban sa totoong data, pagkatapos ay i-promote ang mga asset na iyon sa isang nakarehistrong modelo, isang endpoint, at isang simpleng pipeline. Ang dalawang linggo ay karaniwang pagsubaybay at mga alerto. Ang punto ay hindi heroics-ito ay repeatability.
Ano ang nagpapahanga 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 para sa drift at mga isyu. Mas kaunting glue code. Mas kaunting tab. Higit pang tulog [1].
-
Model Garden + Gemini models - tumuklas, mag-customize, at mag-deploy ng mga modelo mula sa Google at mga kasosyo, kabilang ang pinakabagong pamilya Gemini, para sa text at multimodal na trabaho [1].
-
Agent Builder - bumuo ng mga task-focused, multi-step na ahente na maaaring mag-orchestrate ng mga tool at data na may suporta sa pagsusuri at isang pinamamahalaang runtime [2].
-
Mga pipeline para sa pagiging maaasahan - walang server na orkestra para sa paulit-ulit na pagsasanay, pagsusuri, pag-tune, at pag-deploy. Magpapasalamat ka sa iyong sarili kapag ang ikatlong muling pagsasanay ay umiikot [1].
-
Vector Search at scale - high-scale, low-latency vector retrieval para sa RAG, mga rekomendasyon, at semantic na paghahanap, na binuo sa production-grade na imprastraktura ng Google [3].
-
Pamamahala ng feature gamit ang BigQuery - panatilihin ang iyong data ng feature sa BigQuery at maghatid ng mga feature online sa pamamagitan ng Vertex AI Feature Store nang hindi dinu-duplicate ang isang offline na tindahan [4].
-
Workbench notebook - pinamamahalaang Jupyter environment na naka-wire sa mga serbisyo ng Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, atbp.) [1].
-
Mga responsableng opsyon sa AI - tool sa kaligtasan kasama ang sa pagpapanatili ng zero-data (kapag na-configure nang naaangkop) para sa mga generative na workload [5].
Ang mga pangunahing piraso ay talagang hahawakan mo 🧩
1) Vertex AI Studio - kung saan lumalaki ang mga prompt 🌱
I-play, suriin, at ibagay ang mga modelo ng pundasyon sa isang UI. Mahusay para sa mabilis na pag-ulit, magagamit muli na mga prompt, at handoff sa produksyon kapag may "nag-click" [1].
2) Modelong Hardin - ang iyong katalogo ng modelo 🍃
Isang sentralisadong library ng Google at mga partner na modelo. Mag-browse, mag-customize, at mag-deploy sa ilang mga pag-click-isang aktwal na panimulang punto sa halip na isang scavenger hunt [1].
3) Tagabuo ng Ahente - para sa mga maaasahang automation 🤝
Habang nagbabago ang mga ahente mula sa mga demo tungo sa totoong trabaho, kailangan mo ng mga tool, saligan, at orkestrasyon. Nagbibigay ang Agent Builder ng scaffolding (Mga Session, Memory Bank, mga built-in na tool, mga pagsusuri) upang ang mga karanasan ng multi-agent ay hindi bumagsak sa ilalim ng real-world na kaguluhan [2].
4) Pipelines - dahil mauulit ka pa rin 🔁
I-automate ang mga workflow ng ML at gen-AI gamit ang isang serverless orchestrator. Sinusuportahan ang artifact tracking at reproducible runs-isipin ito bilang CI para sa iyong mga modelo [1].
5) Workbench - pinamamahalaang mga notebook na walang yak shave 📓
Paikutin ang mga secure na JupyterLab environment na may madaling access sa BigQuery, Cloud Storage, at higit pa. Madaling gamitin para sa paggalugad, feature engineering, at kinokontrol na mga eksperimento [1].
6) Model Registry - bersyon na nananatili 🗃️
Subaybayan ang mga modelo, bersyon, lineage, at direktang i-deploy sa mga endpoint. Ang pagpapatala ay gumagawa ng mga handoff sa engineering na hindi gaanong squishy [1].
7) Vector Search - RAG na hindi nauutal 🧭
I-scale ang semantic retrieval gamit ang production vector infrastructure ng Google-kapaki-pakinabang para sa chat, semantic na paghahanap, at mga rekomendasyon kung saan ang latency ay nakikita ng user [3].
8) Feature Store - panatilihin ang BigQuery bilang pinagmulan ng katotohanan 🗂️
Pamahalaan at ihatid ang mga feature online mula sa data na nasa BigQuery. Mas kaunting pagkopya, mas kaunting mga trabaho sa pag-sync, mas katumpakan [4].
9) Model Monitoring - magtiwala, ngunit i-verify 📈
Mag-iskedyul ng mga drift check, magtakda ng mga alerto, at subaybayan ang kalidad ng produksyon. Sa sandaling magbago ang trapiko, gugustuhin mo ito [1].
Paano ito umaangkop sa iyong data stack 🧵
-
BigQuery - magsanay gamit ang data doon, itulak ang mga hula ng batch pabalik sa mga talahanayan, at mga hula sa wire sa analytics o activation downstream [1][4].
-
Cloud Storage - mag-imbak ng mga dataset, artifact, at mga output ng modelo nang hindi muling nag-imbento ng blob layer [1].
-
Dataflow at mga kaibigan - magpatakbo ng pinamamahalaang pagpoproseso ng data sa loob ng mga pipeline para sa preprocessing, enrichment, o streaming inference [1].
-
Mga Endpoint o Batch - mag-deploy ng mga real-time na endpoint para sa mga app at ahente, o magpatakbo ng mga batch na trabaho upang makakuha ng mga buong talahanayan-malamang na pareho mong gagamitin ang [1].
Mga karaniwang kaso ng paggamit na talagang dumarating 🎯
-
Chat, copilots, at ahente - na may saligan sa iyong data, paggamit ng tool, at mga daloy ng maraming hakbang. Ang Agent Builder ay idinisenyo para sa pagiging maaasahan, hindi lamang bago [2].
-
RAG at semantic na paghahanap - pagsamahin ang Vector Search sa Gemini upang sagutin ang mga tanong gamit ang iyong proprietary content. Ang bilis ay higit na mahalaga kaysa sa pagkukunwari natin [3].
-
Predictive ML - sanayin ang tabular o mga modelo ng imahe, i-deploy sa isang endpoint, subaybayan ang drift, sanayin muli gamit ang mga pipeline kapag nalampasan ang mga threshold. Klasiko, ngunit kritikal [1].
-
Pag-activate ng Analytics - magsulat ng mga hula sa BigQuery, bumuo ng mga audience, at magpakain ng mga campaign o mga desisyon sa produkto. Isang magandang loop kapag ang marketing ay nakakatugon sa data science [1][4].
Talahanayan ng paghahambing - Vertex AI kumpara sa mga sikat na alternatibo 📊
Mabilis na snapshot. Medyo may opinyon. Tandaan na ang eksaktong mga kakayahan at pagpepresyo ay nag-iiba ayon sa serbisyo at rehiyon.
| Plataporma | Pinakamahusay na madla | Bakit ito gumagana |
|---|---|---|
| Vertex AI | Mga team sa Google Cloud, gen-AI + ML blend | Pinag-isang studio, pipelines, registry, vector search, at malakas na BigQuery ties [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-first orgs na nangangailangan ng malalim na ML tooling | Mature, full-lifecycle ML na serbisyo na may malawak na pagsasanay at mga opsyon sa pag-deploy. |
| Azure ML | Microsoft-aligned enterprise IT | Pinagsamang ML lifecycle, designer UI, at pamamahala sa Azure. |
| Databricks ML | Lakehouse teams, notebook-heavy flows | Malakas na data-native na workflow at production ML na kakayahan. |
Oo, ang parirala ay hindi pantay-tunay na mga talahanayan kung minsan.
Mga gastos sa simpleng English 💸
Karamihan ay nagbabayad ka para sa tatlong bagay:
-
Paggamit ng modelo para sa mga generative na tawag-presyo ayon sa workload at klase ng paggamit.
-
Mag-compute para sa custom na pagsasanay at mga trabaho sa pag-tune.
-
Naglilingkod para sa mga online na endpoint o batch na trabaho.
Para sa mga eksaktong numero at mga pinakabagong pagbabago, tingnan ang opisyal na mga page ng pagpepresyo para sa Vertex AI at para sa mga generative na handog nito. Tip na pasasalamatan mo ang iyong sarili sa ibang pagkakataon: suriin ang mga opsyon sa provisioning at quota para sa Studio vs production endpoint bago ka magpadala ng anumang mabigat [1][5].
Seguridad, pamamahala, at responsableng AI 🛡️
Nagbibigay ang Vertex AI ng responsableng AI na patnubay at tool sa kaligtasan, kasama ang mga pathway ng configuration para makamit ang zero na pagpapanatili ng data para sa ilang mga generative na workload (halimbawa, sa pamamagitan ng hindi pagpapagana ng data caching at pag-opt out sa mga partikular na log kung saan naaangkop) [5]. Ipares iyon sa pag-access na nakabatay sa tungkulin, pribadong networking, at mga log ng pag-audit para sa mga build-friendly na pagsunod [1].
Kapag perpekto ang Vertex AI-at kapag sobra na 🧠
-
Perpekto kung gusto mo ng isang environment para sa gen-AI at ML, mahigpit na pagsasama ng BigQuery, at isang production path na kinabibilangan ng mga pipeline, registry, at pagsubaybay. Kung ang iyong team ay sumasaklaw sa data science at application engineering, nakakatulong ang shared surface.
-
Overkill kung kailangan mo lang ng isang magaan na tawag sa modelo o isang solong layunin na prototype na hindi mangangailangan ng pamamahala, muling pagsasanay, o pagsubaybay. Sa mga kasong iyon, maaaring sapat na sa ngayon ang isang mas simpleng ibabaw ng API.
Maging tapat tayo: karamihan sa mga prototype ay namamatay o lumalaki ang mga pangil. Hinahawakan ng Vertex AI ang pangalawang kaso.
Mabilis na pagsisimula - ang 10 minutong pagsubok sa panlasa ⏱️
-
Buksan ang Vertex AI Studio para mag-prototype gamit ang isang modelo at mag-save ng ilang prompt na gusto mo. Sipain ang mga gulong gamit ang iyong tunay na teksto at mga larawan [1].
-
I-wire ang iyong pinakamahusay na prompt sa isang minimal na app o notebook mula sa Workbench . Maganda at masungit [1].
-
Irehistro ang backing model o naka-tune na asset ng app sa Model Registry para hindi ka magpalipat-lipat sa mga hindi pinangalanang artifact [1].
-
Gumawa ng Pipeline na naglo-load ng data, nagsusuri ng mga output, at nagde-deploy ng bagong bersyon sa likod ng isang alias. Ang pag-uulit ay tinatalo ang kabayanihan [1].
-
Magdagdag ng Pagsubaybay upang mahuli ang drift at magtakda ng mga pangunahing alerto. Bibilhan ka ng iyong sarili ng kape para dito [1].
Opsyonal ngunit matalino: kung ang iyong use case ay searchy o chatty, magdagdag ng 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 na platform ng Google Cloud upang magdisenyo, mag-deploy, at pamahalaan ang mga AI system-mula sa maagap hanggang sa produksyon-na may built-in na tooling para sa mga ahente, pipeline, vector search, notebook, registry, at monitoring. Ito ay may opinyon sa mga paraan na tumutulong sa mga koponan sa pagpapadala [1].
Mga alternatibo sa isang sulyap - pagpili ng tamang lane 🛣️
Kung malalim ka na sa AWS, mararamdaman ng SageMaker Mas gusto ng mga tindahan ng Azure ang Azure ML . Kung nakatira ang iyong team sa mga notebook at lakehouse, mahusay ang Databricks ML Wala sa mga ito ang mali-ang iyong data gravity at mga kinakailangan sa pamamahala ay karaniwang nagpapasya.
FAQ - mabilis na sunog 🧨
-
Ang Vertex AI ba ay para lamang sa generative AI? Sinasaklaw din ng No-Vertex AI ang klasikong pagsasanay sa ML at paghahatid gamit ang mga feature ng 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 upang mapanatili ang data ng feature sa BigQuery at ihatid ito online nang hindi duplicate ang isang offline na tindahan [4].
-
Nakakatulong ba ang Vertex AI sa RAG? Ang Yes-Vector Search ay binuo para dito at isinasama sa iba pang stack [3].
-
Paano ko makokontrol ang mga gastos? Magsimula sa maliit, sukatin, at suriin ang mga quota/provisioning at workload-class na pagpepresyo bago mag-scale [1][5].
Mga sanggunian
[1] Google Cloud - Introduction to Vertex AI (Unified platform overview) - magbasa pa
[2] Google Cloud - Pangkalahatang-ideya ng Vertex AI Agent Builder - magbasa pa
[3] Google Cloud - Gumamit ng 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 data ng customer at pagpapanatili ng zero-data sa Vertex AI - magbasa nang higit pa