Если вы изучали инструменты ИИ и задавались вопросом, где происходит настоящая сквозная магия — от оперативной настройки до внедрения в производство с мониторингом, — то это именно то, о чем вы постоянно слышите. Vertex AI от Google объединяет площадки для моделирования, MLOps, подключение данных и векторный поиск в единое корпоративное решение. Начните с малого, а затем масштабируйте. Удивительно редко можно найти и то, и другое под одной крышей.
Ниже представлен подробный обзор без лишних слов. Мы ответим на простой вопрос: что такое Google Vertex AI? — а также покажем, как он вписывается в вашу систему, с чего начать, как меняется стоимость и когда альтернативные решения более целесообразны. Пристегнитесь. Здесь много информации, но путь проще, чем кажется. 🙂
Статьи, которые могут вас заинтересовать после этой:
🔗 Что такое тренер ИИ?
В статье объясняется, как программы обучения искусственного интеллекта совершенствуют модели на основе обратной связи и разметки данных, предоставленных людьми.
🔗 Что такое арбитраж в сфере ИИ: правда, скрывающаяся за этим модным словом
В статье подробно рассматривается арбитраж с использованием ИИ, его бизнес-модель и рыночные последствия.
🔗 Что такое символический ИИ: все, что вам нужно знать
Рассматривается логическое мышление в рамках символического ИИ и его отличия от машинного обучения.
🔗 Какой язык программирования используется для ИИ?
Сравнивает Python, R и другие языки программирования для разработки и исследований в области искусственного интеллекта.
🔗 Что такое ИИ как услуга?
В статье объясняются платформы AIaaS, их преимущества и способы использования облачных инструментов искусственного интеллекта предприятиями.
Что такое Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI — это полностью управляемая, унифицированная платформа в Google Cloud для создания, тестирования, развертывания и управления системами ИИ, охватывающая как классическое машинное обучение, так и современный генеративный ИИ. Она объединяет студию моделей, инструменты для агентов, конвейеры, блокноты, реестры, мониторинг, векторный поиск и тесную интеграцию с сервисами данных Google Cloud [1].
Проще говоря: это место, где вы создаете прототипы с помощью базовых моделей, настраиваете их, развертываете на защищенных конечных точках, автоматизируете с помощью конвейеров и обеспечиваете мониторинг и управление всем этим. Что особенно важно, все это делается в одном месте — а это важнее, чем кажется на первый взгляд [1].
Быстрый пример из реальной жизни: команды часто набрасывают задачи в Studio, создают минимальный блокнот для тестирования ввода-вывода на реальных данных, а затем преобразуют эти ресурсы в зарегистрированную модель, конечную точку и простой конвейер. Вторая неделя обычно посвящена мониторингу и оповещениям. Суть не в героических усилиях, а в повторяемости.
Что делает Google Vertex AI таким потрясающим ✅
-
Один комплексный подход к жизненному циклу — создание прототипа в студии, регистрация версий, развертывание в пакетном или реальном времени, а затем мониторинг отклонений и проблем. Меньше связующего кода. Меньше вкладок. Больше сна [1].
-
Model Garden + модели Gemini — поиск, настройка и развертывание моделей от Google и партнеров, включая новейшее семейство Gemini, для работы с текстом и мультимодальными данными [1].
-
Agent Builder - создание ориентированных на задачи многошаговых агентов, которые могут координировать инструменты и данные с поддержкой оценки и управляемой средой выполнения [2].
-
Конвейеры для обеспечения надежности — бессерверная оркестровка для повторяемого обучения, оценки, настройки и развертывания. Вы поблагодарите себя, когда наступит третья переподготовка [1].
-
Векторный поиск в масштабе — высокомасштабный векторный поиск с низкой задержкой для RAG, рекомендаций и семантического поиска, построенный на производственной инфраструктуре Google [3].
-
Управление объектами с помощью BigQuery — храните данные о ваших объектах в BigQuery и предоставляйте доступ к объектам онлайн через Vertex AI Feature Store без дублирования офлайн-хранилища [4].
-
Блокноты Workbench — управляемые среды Jupyter, подключенные к сервисам Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage и т. д.) [1].
-
Ответственные варианты ИИ — инструменты обеспечения безопасности плюс нулевого хранения данных (при соответствующей настройке) для генеративных рабочих нагрузок [5].
Основные элементы, к которым вы действительно прикоснетесь 🧩
1) Vertex AI Studio — место, где идеи растут 🌱
Играйте, оценивайте и настраивайте базовые модели в пользовательском интерфейсе. Отлично подходит для быстрых итераций, многократно используемых подсказок и передачи в производство, как только что-то «щелкнет» [1].
2) Модель сада - ваш каталог моделей 🍃
Централизованная библиотека моделей Google и партнеров. Просматривайте, настраивайте и развертывайте всего за несколько кликов — это реальная отправная точка, а не поиск сокровищ [1].
3) Agent Builder — для надежной автоматизации 🤝
По мере того, как агенты переходят от демонстраций к реальной работе, вам необходимы инструменты, основа и оркестровка. Agent Builder предоставляет каркас (сессии, банк памяти, встроенные инструменты, оценки), чтобы многоагентные системы не рушились под натиском хаоса реального мира [2].
4) Конвейеры — потому что вы всё равно будете повторяться 🔁
Автоматизируйте рабочие процессы машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью бессерверного оркестратора. Поддерживает отслеживание артефактов и воспроизводимые запуски — рассматривайте это как CI для ваших моделей [1].
5) Workbench — управляемые ноутбуки без лишних хлопот 📓
Развертывайте безопасные среды JupyterLab с легким доступом к BigQuery, Cloud Storage и многому другому. Удобно для исследования, разработки признаков и контролируемых экспериментов [1].
6) Реестр моделей — система версионирования, которая сохраняется 🗃️
Отслеживайте модели, версии, происхождение и развертывайте непосредственно на конечные точки. Реестр значительно упрощает передачу данных в отдел разработки [1].
7) Векторный поиск - RAG без заиканий 🧭
Масштабирование семантического поиска с помощью инфраструктуры векторного поиска Google полезно для чата, семантического поиска и рекомендаций, где задержка заметна пользователю [3].
8) Хранилище функций — используйте BigQuery в качестве источника достоверной информации 🗂️
Управление и предоставление функций в режиме онлайн из данных, хранящихся в BigQuery. Меньше копирования, меньше заданий синхронизации, больше точности [4].
9) Мониторинг моделей — доверяй, но проверяй 📈
Запланируйте проверки дрейфа, настройте оповещения и следите за качеством производства. Как только изменится трафик, вам это понадобится [1].
Как это вписывается в ваш набор данных 🧵
-
BigQuery - обучение на данных, полученных там, передача пакетных прогнозов обратно в таблицы и подключение прогнозов к аналитике или активации на последующих этапах [1][4].
-
Облачное хранилище — хранение наборов данных, артефактов и результатов моделирования без повторного создания слоя BLOB-объектов [1].
-
Dataflow и связанные с ним инструменты — позволяют запускать управляемую обработку данных внутри конвейеров для предварительной обработки, обогащения или потокового вывода [1].
-
Конечные точки или пакетная обработка — развертывайте конечные точки в реальном времени для приложений и агентов или запускайте пакетные задания для оценки целых таблиц — вы, скорее всего, будете использовать оба варианта [1].
Типичные сценарии использования, которые действительно работают 🎯
-
Чат, помощники и агенты — с привязкой к вашим данным, использованию инструментов и многоэтапным процессам. Agent Builder разработан для надежности, а не просто для новизны [2].
-
RAG и семантический поиск — объедините векторный поиск с Gemini, чтобы отвечать на вопросы, используя ваш собственный контент. Скорость важнее, чем мы думаем [3].
-
Прогностическое машинное обучение — обучение табличных или графических моделей, развертывание на конечной точке, мониторинг дрейфа, переобучение с помощью конвейеров при превышении пороговых значений. Классический, но критически важный [1].
-
Активация аналитики — запись прогнозов в BigQuery, формирование аудиторий и использование их в кампаниях или при принятии решений о продукте. Удачный цикл, когда маркетинг встречается с наукой о данных [1][4].
Сравнительная таблица - Vertex AI против популярных альтернатив 📊
Краткий обзор. Мнение автора несколько субъективно. Имейте в виду, что точные возможности и цены различаются в зависимости от услуги и региона.
| Платформа | Лучшая аудитория | Почему это работает |
|---|---|---|
| Vertex AI | Команды в Google Cloud, сочетание искусственного интеллекта и машинного обучения | Единая студия, конвейеры, реестр, векторный поиск и прочные связи с BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Организации, в первую очередь использующие AWS и нуждающиеся в глубоких инструментах машинного обучения, | Зрелый сервис машинного обучения с полным жизненным циклом и широкими возможностями обучения и развертывания. |
| Azure ML | ИТ-инфраструктура предприятия, соответствующая стандартам Microsoft | Интегрированный жизненный цикл машинного обучения, пользовательский интерфейс дизайнера и управление на платформе Azure. |
| Databricks ML | Команды из Лейкхауса, потоки информации, требующие большого количества записей в блокноте | Надежные рабочие процессы, основанные на обработке данных, и возможности машинного обучения для производственных целей. |
Да, формулировка неровная — в реальных таблицах иногда так бывает.
Стоимость простыми словами 💸
В основном вы платите за три вещи:
-
Использование модели для генеративных вызовов – стоимость зависит от рабочей нагрузки и класса использования.
-
Вычислительный модуль для выполнения задач по индивидуальному обучению и настройке.
-
Обслуживание онлайн-терминалов или пакетных заданий.
Для получения точных цифр и последних изменений проверьте официальные страницы цен Vertex AI и ее предложений по генеративным технологиям. Совет, за который вы потом себя поблагодарите: перед запуском чего-либо ресурсоемкого проверьте параметры выделения ресурсов и квоты для конечных точек Studio и производственных точек [1][5].
Безопасность, управление и ответственный ИИ 🛡️
Vertex AI предоставляет рекомендации по ответственному использованию ИИ и инструменты обеспечения безопасности, а также пути настройки для достижения нулевого хранения данных для определенных генеративных рабочих нагрузок (например, путем отключения кэширования данных и отказа от определенных журналов, где это применимо) [5]. В сочетании с доступом на основе ролей, частной сетью и журналами аудита это обеспечивает создание конфигураций, соответствующих требованиям [1].
Когда Vertex AI идеален, а когда это излишне 🧠
-
Идеально подходит, если вам нужна единая среда для генерации ИИ и машинного обучения, тесная интеграция с BigQuery и производственный путь, включающий конвейеры, реестр и мониторинг. Если ваша команда состоит из специалистов по анализу данных и разработке приложений, общая панель управления окажется очень полезной.
-
Излишняя сложность, если вам нужен лишь легковесный вызов модели или прототип с одной целью, не требующий управления, переобучения или мониторинга. В таких случаях на данном этапе может быть достаточно более простого API-интерфейса.
Давайте будем честны: большинство прототипов либо погибают, либо отращивают клыки. Vertex AI справляется со вторым случаем.
Быстрый старт — 10-минутная дегустация ⏱️
-
Откройте Vertex AI Studio , чтобы создать прототип с помощью модели и сохранить несколько понравившихся вам подсказок. Проверьте работу с вашим реальным текстом и изображениями [1].
-
Встройте свой лучший запрос в минималистичное приложение или блокнот из Workbench . Просто и лаконично [1].
-
Зарегистрируйте базовую модель приложения или настроенный ресурс в реестре моделей , чтобы не использовать безымянные артефакты [1].
-
Создайте конвейер , который загружает данные, оценивает результаты и развертывает новую версию под псевдонимом. Повторяемость важнее героических усилий [1].
-
Добавьте мониторинг , чтобы отслеживать отклонения и устанавливать базовые оповещения. Ваше будущее «я» купит вам кофе за это [1].
Необязательно, но разумно: если ваш сценарий использования предполагает поиск или общение, добавьте векторный поиск и привязку с самого начала. Это разница между приятным и неожиданно полезным [3].
Что такое Google Vertex AI? — вкратце 🧾
Что такое Google Vertex AI? Это универсальная платформа Google Cloud для проектирования, развертывания и управления системами ИИ — от первоначальной настройки до внедрения в производство — со встроенными инструментами для агентов, конвейеров, векторного поиска, блокнотов, реестров и мониторинга. Она имеет свои особенности, которые помогают командам выпускать продукты [1].
Варианты с первого взгляда — выбор правильной полосы движения 🛣️
Если вы уже хорошо разбираетесь в AWS, SageMaker покажется вам нативным инструментом. Компании, использующие Azure, часто предпочитают Azure ML . Если ваша команда работает в режиме ноутбуков и отдыхает на даче, Databricks ML — отличный выбор. Ни один из этих вариантов не является неправильным — обычно всё зависит от ваших требований к управлению данными и их распределению.
Часто задаваемые вопросы - блиц-опрос 🧨
-
Vertex AI предназначен только для генеративного ИИ? No-Vertex AI также охватывает классическое обучение и обслуживание машинного обучения с функциями MLOps для специалистов по обработке данных и инженеров машинного обучения [1].
-
Могу ли я использовать BigQuery в качестве основного хранилища? Да, используйте Feature Store для хранения данных о функциях в BigQuery и предоставляйте их онлайн без дублирования офлайн-хранилища [4].
-
Помогает ли Vertex AI с RAG? Да, Vector Search создан для этого и интегрируется с остальной частью стека [3].
-
Как контролировать затраты? Начните с малого, измерьте и пересмотрите квоты/выделение ресурсов и ценообразование для классов рабочих нагрузок, прежде чем масштабировать [1][5].
Ссылки
[1] Google Cloud - Введение в Vertex AI (Обзор единой платформы) - подробнее
Обзор Google Cloud - - подробнее
[3] Google Cloud - Использование векторного поиска Vertex AI с движком Vertex AI RAG - подробнее
[4] Google Cloud - Введение в управление функциями в Vertex AI - подробнее
[5] Google Cloud - Сохранение данных клиентов и нулевое хранение данных в Vertex AI - подробнее