No więc – wpisałeś „co to jest Vertex AI?” w pasku wyszukiwania (a może wymamrotałeś to do swojego inteligentnego głośnika) i oto jesteś. Idealnie. Przyjrzyjmy się temu bez zbędnych zbędnych informacji, ale z wystarczającą ilością realnych niuansów, żeby to miało sens.
W najprostszym ujęciu Vertex AI to platforma Google Cloud do budowania, trenowania, wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego. Jednak ten opis to zaledwie wierzchołek góry lodowej. To nie tyle narzędzie, co raczej ekosystem, zaprojektowany dla osób, które muszą przejść od pomysłu – „zautomatyzujmy to” – do produkcyjnego, monitorowanego i łatwego do wyjaśnienia procesu AI. I to szybko.
Artykuły, które mogą Ci się spodobać po przeczytaniu tego:
🔗 Najlepsze narzędzia platformy AI Cloud Business Management — wybór najlepszych
Poznaj wiodące platformy chmurowe oparte na sztucznej inteligencji, które usprawniają operacje, skalują rozwój i upraszczają zarządzanie.
🔗 Jakie technologie muszą być wdrożone, aby wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję na dużą skalę w biznesie?
Omówienie podstawowej infrastruktury i narzędzi niezbędnych do obsługi wdrażania generatywnej sztucznej inteligencji na dużą skalę.
🔗 Hosting w chmurze RunPod AI — najlepszy wybór dla zadań związanych ze sztuczną inteligencją
Dowiedz się, dlaczego RunPod staje się infrastrukturą docelową dla deweloperów, którzy chcą wydajnie realizować duże zadania związane ze sztuczną inteligencją.
🧠 Czym jest Vertex AI?
A oto wersja niezwiązana z marketingiem: Vertex AI łączy w jednym miejscu wszystkie narzędzia sztucznej inteligencji Google Cloud, dzięki czemu nie musisz przełączać się między usługami ani tworzyć skryptów i notatników na czterech pulpitach nawigacyjnych.
Rozwiązanie Vertex AI, wprowadzone na rynek w 2021 r. jako konsolidacja narzędzi takich jak AutoML i AI Platform, oferuje zarówno interfejsy low-code (takie jak narzędzia do tworzenia modeli AutoML typu „przeciągnij i upuść”), jak i zaawansowane narzędzia programistyczne (takie jak hostowane notatniki Jupyter, zadania szkoleniowe oparte na Dockerze i niestandardowa koordynacja potoków).
Krótko mówiąc: to wszystko, czego potrzebujesz, aby tworzyć inteligentne rzeczy przy użyciu danych – bez kodu klejącego i obciążenia infrastrukturalnego.
🔧 Co właściwie można zrobić dzięki Vertex AI?
Tutaj robi się ciekawie – lub przytłaczająco, w zależności od spożycia kofeiny. Vertex AI pozwala:
-
Trenuj niestandardowe modele za pomocą frameworków takich jak TensorFlow, PyTorch, XGBoost i Scikit-learn.
-
Użyj AutoML do tworzenia modeli z danych tabelarycznych, obrazów, tekstu lub wideo bez konieczności pisania ani jednej linijki kodu.
-
Hostuj interfejsy API działające w czasie rzeczywistym w celu uzyskiwania prognoz, wraz z automatycznym skalowaniem i monitorowaniem.
-
Wdrażaj zadania prognozowania wsadowego umożliwiające jednoczesne ocenianie milionów wierszy.
-
Monitoruj dryft modelu, wskaźniki wydajności i wartości odstające za pomocą wbudowanych pulpitów nawigacyjnych.
-
Uruchamiaj potoki , które automatyzują ponowne szkolenie, testowanie i ponowne wdrażanie w miarę ewolucji danych.
-
Połącz się bezpośrednio z BigQuery, Dataproci Looker, aby Twoje narzędzia analityczne i sztuczna inteligencja mogły dzielić mózg.
🔍 Tabela: Funkcje Vertex AI (podsumowanie z przydatnym komentarzem)
| 🧩 Funkcja | Co to robi | Dlaczego jest to przydatne (szczerze mówiąc) |
|---|---|---|
| AutoML | Buduje modele na podstawie danych, bez konieczności pisania kodu. | Świetne dla osób niebędących programistami lub dla osób szybko tworzących MVP. |
| Szkolenia niestandardowe | Napisz własną logikę modelu, korzystając z Jupyter i kontenerów. | Maksymalna elastyczność, ale trzeba mieć własny debugger. |
| Rurociągi | Zautomatyzuj kroki takie jak wstępne przetwarzanie, szkolenie i wdrażanie. | Mniej konieczności ręcznego majstrowania, mniej momentów typu: „Zaraz, czy przeszkoliliśmy się?”. |
| Usługi predykcyjne | Wdrażaj modele jednym kliknięciem. W czasie rzeczywistym lub partiami. | Umieszcza modele w aplikacjach bez konieczności nadzorowania serwerów. |
| Monitorowanie modelu | Sprawdza, czy Twój model zaczyna dawać śmieciowe odpowiedzi. | Twoja sztuczna inteligencja nie będzie gnić po cichu, obojętnie, gdzie nikt nie patrzy. |
| Sklep z funkcjami | Zarządza funkcjami uczenia maszynowego i umożliwia ich ponowne wykorzystanie w różnych modelach. | Pozwala uniknąć chaosu na poziomie arkusza Excel dzięki danym szkoleniowym. |
| Wyjaśnialne narzędzia sztucznej inteligencji | Pokazuje, dlaczego model podjął taką decyzję (w pewnym sensie). | Złoto regulacyjne, szczególnie w finansach i opiece zdrowotnej. |
📈 Kto korzysta z Vertex AI?
Vertex AI nie jest przeznaczony tylko dla inżynierów ML z Doliny Krzemowej. Jest wykorzystywany globalnie, w różnych sektorach:
-
detaliczne wykorzystują je do prognozowania popytu, dostosowywania cen i personalizowania rekomendacji.
-
Banki stosują ją w celu wykrywania oszustw, oceny zdolności kredytowej i analizy nastrojów klientów.
-
Organizacje zajmujące się opieką zdrowotną przekazują mu obrazy radiologiczne i historie pacjentów, aby tworzyć modele predykcyjne (zgodne z HIPAA, nawiasem mówiąc).
-
Zespoły produkcyjne przeprowadzają wykrywanie anomalii na podstawie danych z czujników, aby przewidzieć awarię maszyny, zanim ona nastąpi.
-
Startupy, które nie mają dedykowanych zespołów ds. uczenia maszynowego, wykorzystują AutoML, aby szybko wprowadzić działające prototypy do produkcji.
I tak, sam Google używa tej samej infrastruktury w przypadku YouTube, wyszukiwarki i reklam, więc skala jest realna.
💰 Jak działa cennik Vertex AI?
Google Cloud rozlicza korzystanie z Vertex AI w kilku wymiarach. Choć może to być skomplikowane, podstawy wyglądają następująco:
-
Szkolenie modelu: Opłata naliczana w zależności od typu obliczeń (CPU, GPU, TPU) i wykorzystanego czasu.
-
Prognozy: płacisz za 1000 prognoz lub za sekundę obliczeń.
-
AutoML: Cena obejmuje czas szkolenia modelu, przechowywanie danych i czas wdrożenia.
-
Realizacja potoku: Cena ustalana na podstawie czasu trwania kroku i wykorzystania maszyny wirtualnej.
-
Notebooki: rozliczane według typu komputera i czasu pracy.
🧠 Wskazówka: Ceny różnią się w zależności od regionu, a instancje z możliwością wywłaszczenia (znane również jako spot) są znacznie tańsze, jeśli nie przeszkadzają Ci przerwy.
🌐 Dlaczego programiści i naukowcy zajmujący się danymi tak naprawdę lubią Vertex AI
-
Nie musisz nadzorować klastrów Kubernetes (chyba że chcesz).
-
Obsługuje biblioteki ML typu open source zamiast ograniczać Cię do zastrzeżonego języka DSL.
-
Możesz przełączać się między trybem bez kodu i trybem pełnego kodu, w zależności od tego, kto buduje.
-
Dostępne są zintegrowane funkcje rejestrowania, kontroli wersji, śledzenia pochodzenia modelu i obsługi wycofywania zmian.
-
Zawiera prawdziwe narzędzia MLOps, a nie zadania cron ograniczone taśmą klejącą.
Co więcej: interfejs użytkownika jest bardziej przejrzysty, niż można by się spodziewać. To jednak wciąż produkt Google, więc spodziewaj się sporadycznego panelu ustawień, który prowadzi do innego panelu ustawień.
🧾 Czym jest Vertex AI?
Vertex AI to ujednolicona platforma AI Google Cloud do przekształcania danych w prognozy, z narzędziami, które wspierają zarówno początkujących, jak i ekspertów. Została zaprojektowana tak, aby rozwój uczenia maszynowego był nie tylko skalowalny, ale i łatwy w zarządzaniu – od wytrenowania pierwszego modelu po monitorowanie go w środowisku produkcyjnym sześć miesięcy później.
Jeśli wprowadzasz funkcje sztucznej inteligencji do aplikacji, pulpitów nawigacyjnych, narzędzi wewnętrznych lub czegokolwiek, co się uczy, Vertex AI jest prawdopodobnie najbardziej czystym, kompleksowym środowiskiem do tego celu.