Jeśli zagłębiałeś się w narzędzia AI i zastanawiałeś się, gdzie kryje się prawdziwa, kompleksowa magia – od szybkiego majsterkowania po produkcję z monitorowaniem – to właśnie o tym narzędziu ciągle słyszysz. Vertex AI od Google łączy w jednym miejscu place zabaw dla modeli, operacje MLOps, połączenia danych i wyszukiwanie wektorowe w jednym, korporacyjnym środowisku. Zacznij od małych kroków, a potem skaluj. Zaskakująco rzadko udaje się połączyć oba te elementy pod jednym dachem.
Poniżej znajduje się praktyczny przewodnik. Odpowiemy na proste pytanie – Czym jest Google Vertex AI? – a także pokażemy, jak pasuje do Twojego stosu, co wypróbować w pierwszej kolejności, jak zachowują się koszty i kiedy alternatywy mają większy sens. Zapnijcie pasy. Jest tego dużo, ale droga jest prostsza, niż się wydaje. 🙂
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Czym jest trener AI
Wyjaśnia, w jaki sposób trenerzy sztucznej inteligencji udoskonalają modele, wykorzystując opinie ludzi i etykietowanie.
🔗 Czym jest arbitraż AI: prawda kryjąca się za tym modnym słowem
Analizuje arbitraż sztucznej inteligencji, jego model biznesowy i implikacje rynkowe.
🔗 Czym jest symboliczna sztuczna inteligencja: wszystko, co musisz wiedzieć
Omawia logiczne rozumowanie symbolicznej sztucznej inteligencji i różnice między nim a uczeniem maszynowym.
🔗 Jaki język programowania jest używany w przypadku sztucznej inteligencji?
Porównuje języki Python, R i inne języki wykorzystywane w badaniach i rozwoju sztucznej inteligencji.
🔗 Czym jest sztuczna inteligencja jako usługa
Wyjaśnia platformy AIaaS, korzyści i sposób, w jaki firmy wykorzystują narzędzia AI oparte na chmurze.
Czym jest Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI to w pełni zarządzana, ujednolicona platforma w Google Cloud do tworzenia, testowania, wdrażania i zarządzania systemami AI – obejmującymi zarówno klasyczne uczenie maszynowe, jak i nowoczesną generatywną sztuczną inteligencję. Łączy ona w sobie studio modelowe, narzędzia agentów, potoki, notatniki, rejestry, monitorowanie, wyszukiwanie wektorowe oraz ścisłą integrację z usługami danych Google Cloud [1].
Mówiąc prościej: to miejsce, w którym tworzysz prototypy z modelami bazowymi, dostrajasz je, wdrażasz, aby zabezpieczyć punkty końcowe, automatyzujesz za pomocą potoków i dbasz o to, aby wszystko było monitorowane i zarządzane. Co najważniejsze, odbywa się to w jednym miejscu – co ma większe znaczenie, niż mogłoby się wydawać pierwszego dnia [1].
Szybki przykład z życia wzięty: Zespoły często szkicują polecenia w Studio, podłączają minimalistyczny notatnik do testowania wejścia/wyjścia z rzeczywistymi danymi, a następnie przenoszą te zasoby do zarejestrowanego modelu, punktu końcowego i prostego potoku. Tydzień drugi zazwyczaj poświęcony jest monitorowaniu i alertom. Nie chodzi o heroizm, ale o powtarzalność.
Co sprawia, że Google Vertex AI jest niesamowite ✅
-
Jeden dach na cały cykl życia – prototyp w studiu, rejestracja wersji, wdrożenie wsadowe lub w czasie rzeczywistym, a następnie monitorowanie pod kątem dryfu i problemów. Mniej kodu sklejającego. Mniej kart. Więcej snu [1].
-
Model Garden + modele Gemini – odkrywaj, dostosowuj i wdrażaj modele od Google i partnerów, w tym najnowszą rodzinę Gemini, do pracy tekstowej i multimodalnej [1].
-
Agent Builder — tworzenie agentów skoncentrowanych na zadaniach i wykonujących wiele kroków, które mogą zarządzać narzędziami i danymi, ze wsparciem ewaluacji i zarządzanym środowiskiem wykonawczym [2].
-
Potoki dla niezawodności – bezserwerowa orkiestracja do powtarzalnego szkolenia, oceny, dostrajania i wdrażania. Podziękujesz sobie, gdy nadejdzie trzecia runda ponownego szkolenia [1].
-
Wyszukiwanie wektorowe na dużą skalę – wyszukiwanie wektorowe na dużą skalę i z niskim opóźnieniem na potrzeby RAG, rekomendacji i wyszukiwania semantycznego, zbudowane w oparciu o infrastrukturę klasy produkcyjnej Google [3].
-
Zarządzanie funkcjami za pomocą usługi BigQuery — utrzymuj dane dotyczące funkcji w usłudze BigQuery i udostępniaj funkcje online za pośrednictwem sklepu Vertex AI Feature Store bez konieczności duplikowania sklepu offline [4].
-
Notatniki Workbench – zarządzane środowiska Jupyter połączone z usługami Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage itp.) [1].
-
Odpowiedzialne opcje sztucznej inteligencji – narzędzia bezpieczeństwa plus zerowego przechowywania danych (po odpowiedniej konfiguracji) dla obciążeń generatywnych [5].
Główne części, których naprawdę dotkniesz 🧩
1) Vertex AI Studio – miejsce, w którym rozwijają się podpowiedzi 🌱
Odtwarzaj, oceniaj i dostosowuj modele bazowe w interfejsie użytkownika. Idealne do szybkich iteracji, wielokrotnego użytku monitów i przekazywania do produkcji, gdy coś „zaskoczy” [1].
2) Model Garden – Twój katalog modeli 🍃
Centralna biblioteka modeli Google i partnerów. Przeglądaj, dostosowuj i wdrażaj kilkoma kliknięciami – to prawdziwy punkt wyjścia, a nie poszukiwanie rozwiązań [1].
3) Agent Builder – dla niezawodnych automatyzacji 🤝
W miarę jak agenci przechodzą od wersji demonstracyjnych do rzeczywistej pracy, potrzebne są narzędzia, podstawy i organizacja. Agent Builder zapewnia rusztowanie (sesje, bank pamięci, wbudowane narzędzia, ewaluacje), dzięki czemu doświadczenia z wieloma agentami nie załamują się pod wpływem bałaganu w świecie rzeczywistym [2].
4) Rurociągi – bo i tak będziesz się powtarzać 🔁
Automatyzuj przepływy pracy ML i gen-AI za pomocą bezserwerowego koordynatora. Obsługuje śledzenie artefaktów i powtarzalne przebiegi – pomyśl o tym jak o ciągłej integracji (CI) dla swoich modeli [1].
5) Workbench - zarządzane notatniki bez zbędnych ceregieli 📓
Utwórz bezpieczne środowiska JupyterLab z łatwym dostępem do BigQuery, Cloud Storage i innych. Przydatne do eksploracji, inżynierii funkcji i kontrolowanych eksperymentów [1].
6) Rejestr modeli – wersjonowanie, które się sprawdza 🗃️
Śledź modele, wersje, pochodzenie i wdrażaj bezpośrednio na punktach końcowych. Rejestr sprawia, że przekazywanie do działu inżynieryjnego jest znacznie łatwiejsze [1].
7) Wyszukiwanie wektorowe – RAG, który się nie zacina 🧭
Skalowanie wyszukiwania semantycznego przy użyciu infrastruktury wektorów produkcyjnych Google, przydatnej w przypadku czatów, wyszukiwania semantycznego i rekomendacji, w których opóźnienie jest widoczne dla użytkownika [3].
8) Feature Store – niech BigQuery będzie źródłem prawdy 🗂️
Zarządzaj funkcjami i udostępniaj je online na podstawie danych przechowywanych w BigQuery. Mniej kopiowania, mniej zadań synchronizacji, większa dokładność [4].
9) Monitorowanie modeli – ufaj, ale sprawdzaj 📈
Zaplanuj kontrole dryfu, ustaw alerty i monitoruj jakość produkcji. Przy każdej zmianie ruchu drogowego przyda Ci się to [1].
Jak pasuje do Twojego stosu danych 🧵
-
BigQuery — trenuj z danymi tam zawartymi, przesyłaj prognozy wsadowe z powrotem do tabel i łącz prognozy z analizami lub aktywacją w dół strumienia [1][4].
-
Przechowywanie w chmurze — przechowywanie zestawów danych, artefaktów i wyników modeli bez konieczności ponownego tworzenia warstwy obiektów blob [1].
-
Przepływ danych i pokrewni – uruchamianie zarządzanego przetwarzania danych w ramach potoków w celu wstępnego przetwarzania, wzbogacania lub strumieniowego wnioskowania [1].
-
Punkty końcowe lub partie — wdrażaj punkty końcowe w czasie rzeczywistym dla aplikacji i agentów lub uruchamiaj zadania wsadowe w celu oceniania całych tabel — prawdopodobnie będziesz używać obu opcji [1].
Typowe przypadki użycia, które faktycznie przynoszą efekty
-
Czat, współpiloci i agenci – z uziemieniem danych, wykorzystaniem narzędzi i wieloetapowymi przepływami. Agent Builder został zaprojektowany z myślą o niezawodności, a nie tylko o nowości [2].
-
RAG i wyszukiwanie semantyczne – połącz wyszukiwanie wektorowe z Gemini, aby odpowiadać na pytania, korzystając z własnych treści. Szybkość ma większe znaczenie, niż nam się wydaje [3].
-
Predykcyjne uczenie maszynowe – trenowanie modeli tabelarycznych lub obrazowych, wdrażanie do punktu końcowego, monitorowanie dryfu, ponowne trenowanie za pomocą potoków w przypadku przekroczenia progów. Klasyczne, ale kluczowe [1].
-
Aktywacja analityki – twórz prognozy w BigQuery, buduj grupy odbiorców i wspomagaj kampanie lub decyzje produktowe. To przyjemna pętla, w której marketing spotyka się z nauką o danych [1][4].
Tabela porównawcza – Vertex AI kontra popularne alternatywy 📊
Krótki przegląd. Lekko subiektywny. Należy pamiętać, że dokładne możliwości i ceny różnią się w zależności od usługi i regionu.
| Platforma | Najlepsza publiczność | Dlaczego to działa |
|---|---|---|
| Vertex AI | Zespoły w Google Cloud, połączenie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego | Połączone studio, potoki, rejestr, wyszukiwanie wektorowe i silne powiązania z BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizacje korzystające z AWS w pierwszej kolejności potrzebujące narzędzi do głębokiego uczenia maszynowego | Dojrzała usługa uczenia maszynowego obejmująca cały cykl życia produktu, z szerokimi możliwościami szkolenia i wdrażania. |
| Azure ML | IT przedsiębiorstwa zgodne z Microsoft | Zintegrowany cykl życia uczenia maszynowego, interfejs użytkownika projektanta i zarządzanie na platformie Azure. |
| Databricks ML | Zespoły Lakehouse, przepływy z dużą ilością notatników | Mocne przepływy pracy oparte na danych i możliwości produkcyjnego uczenia maszynowego. |
Tak, sformułowanie jest nierówne – prawdziwe tabele czasami takie są.
Koszty w prostym języku 💸
Płacisz głównie za trzy rzeczy:
-
Wykorzystanie modelu dla wywołań generatywnych — wycenione według obciążenia i klasy użytkowania.
-
Obliczenia dla niestandardowych zadań szkoleniowych i dostrajających.
-
Obsługa punktów końcowych online i zadań wsadowych.
Aby poznać dokładne liczby i najnowsze zmiany, sprawdź oficjalne strony cenowe Vertex AI i jego oferty generatywne. Wskazówka, za którą podziękujesz sobie później: sprawdź opcje provisioningu i limity dla punktów końcowych w środowisku Studio i środowisku produkcyjnym, zanim wprowadzisz coś dużego [1][5].
Bezpieczeństwo, zarządzanie i odpowiedzialna sztuczna inteligencja 🛡️
Vertex AI zapewnia wskazówki dotyczące odpowiedzialnej sztucznej inteligencji i narzędzia bezpieczeństwa, a także ścieżki konfiguracji pozwalające osiągnąć zerowy poziom retencji danych dla niektórych obciążeń generatywnych (na przykład poprzez wyłączenie buforowania danych i rezygnację z określonych logów, jeśli ma to zastosowanie) [5]. Połącz to z dostępem opartym na rolach, siecią prywatną i dziennikami audytu, aby tworzyć kompilacje zgodne z przepisami [1].
Kiedy Vertex AI jest idealny, a kiedy przesada 🧠
-
Idealne rozwiązanie , jeśli potrzebujesz jednego środowiska dla sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ścisłej integracji z BigQuery oraz ścieżki produkcyjnej obejmującej potoki, rejestr i monitorowanie. Jeśli Twój zespół składa się z osób zajmujących się analizą danych i inżynierią aplikacji, współdzielona powierzchnia będzie bardzo pomocna.
-
Przesada , jeśli potrzebujesz tylko lekkiego wywołania modelu lub prototypu o jednym przeznaczeniu, który nie będzie wymagał zarządzania, ponownego szkolenia ani monitorowania. W takich przypadkach prostsza powierzchnia API może na razie wystarczyć.
Bądźmy szczerzy: większość prototypów albo umiera, albo wyrastają im kły. Vertex AI radzi sobie z drugim przypadkiem.
Szybki start – 10-minutowy test smaku ⏱️
-
Otwórz Vertex AI Studio , aby utworzyć prototyp z modelem i zapisać kilka podpowiedzi, które Ci odpowiadają. Wypróbuj go, używając własnego tekstu i obrazów [1].
-
Przenieś swój najlepszy komunikat do prostej aplikacji lub notatnika z Workbench . Ładnie i schludnie [1].
-
Zarejestruj model bazowy aplikacji lub dostrojony zasób w Rejestrze modeli , aby nie rzucać nienazwanymi artefaktami [1].
-
Utwórz potok , który ładuje dane, ocenia wyniki i wdraża nową wersję za pomocą aliasu. Powtarzalność jest ważniejsza od heroizmu [1].
-
Dodaj Monitoring , aby wychwycić dryft i ustawić podstawowe alerty. Twoje przyszłe „ja” postawi ci za to kawę [1].
Opcjonalnie, ale mądrze: jeśli Twój przypadek użycia jest związany z wyszukiwaniem lub komunikacją, dodaj wyszukiwanie wektorowe i uziemienie od pierwszego dnia. To różnica między przyjemnym a zaskakująco użytecznym [3].
Czym jest Google Vertex AI? – wersja krótka 🧾
Czym jest Google Vertex AI? To kompleksowa platforma Google Cloud do projektowania, wdrażania i zarządzania systemami AI – od wersji gotowej do wdrożenia po wersję produkcyjną – z wbudowanymi narzędziami do obsługi agentów, potoków, wyszukiwania wektorów, notatników, rejestrów i monitorowania. Jest ona oparta na opiniach, które ułatwiają zespołom wdrażanie rozwiązań [1].
Alternatywy w skrócie – wybór właściwego pasa 🛣️
Jeśli jesteś już mocno zaznajomiony z AWS, SageMaker będzie wydawał się natywny. Działy Azure często preferują Azure ML . Jeśli Twój zespół pracuje w notebookach i domach typu lakehouse, Databricks ML sprawdzi się doskonale. Żadne z tych stwierdzeń nie jest błędne – zazwyczaj decydują wymagania dotyczące grawitacji danych i zarządzania nimi.
FAQ - szybki ogień 🧨
-
Czy Vertex AI jest przeznaczony wyłącznie do generatywnej sztucznej inteligencji? No-Vertex AI obejmuje również klasyczne szkolenie ML i obsługę funkcji MLOps dla naukowców zajmujących się danymi i inżynierów ML [1].
-
Czy mogę zachować BigQuery jako mój główny magazyn? Tak – użyj magazynu funkcji do przechowywania danych funkcji w BigQuery i udostępniania ich online bez duplikowania magazynu offline [4].
-
Czy Vertex AI pomaga w RAG? Yes-Vector Search jest do tego stworzony i integruje się z resztą stosu [3].
-
Jak kontrolować koszty? Zacznij od małych kwot, zmierz i przejrzyj limity/zaopatrzenie oraz ceny dla poszczególnych klas obciążenia przed skalowaniem [1][5].
Odniesienia
[1] Google Cloud – Wprowadzenie do Vertex AI (przegląd ujednoliconej platformy) – przeczytaj więcej
[2] Google Cloud – omówienie narzędzia Vertex AI Agent Builder – dowiedz się więcej
[3] Google Cloud – Użyj wyszukiwania wektorowego Vertex AI z silnikiem Vertex AI RAG – dowiedz się więcej
[4] Google Cloud – Wprowadzenie do zarządzania funkcjami w Vertex AI – przeczytaj więcej
[5] Google Cloud – retencja danych klientów i zerowa retencja danych w Vertex AI – dowiedz się więcej