Если вы когда-либо пробовали инструменты ИИ и задавались вопросом, где же твориться настоящая магия сквозного процесса — от оперативной настройки до эксплуатации с мониторингом, — то именно об этом вы постоянно слышите. Vertex AI от Google объединяет площадки для моделирования, многозадачность, подключение к данным и векторный поиск в единое решение корпоративного уровня. Начните с малого, а затем масштабируйте. Удивительно редко можно найти и то, и другое под одной крышей.
Ниже представлен краткий обзор без лишних слов. Мы ответим на простой вопрос: что такое Google Vertex AI? — и покажем, как он впишется в ваш стек, что стоит попробовать в первую очередь, как меняются цены и когда альтернативы более разумны. Пристегните ремни. Здесь много всего интересного, но путь проще, чем кажется. 🙂
Статьи, которые вам может быть интересно прочитать после этой:
🔗 Что такое ИИ-тренер?
Объясняет, как тренеры ИИ совершенствуют модели с помощью обратной связи от человека и маркировки.
🔗 Что такое арбитраж ИИ: правда, стоящая за модным словом
Разбирает арбитраж ИИ, его бизнес-модель и рыночные последствия.
🔗 Что такое символический ИИ: все, что вам нужно знать
Описывает логические рассуждения символического ИИ и их отличие от машинного обучения.
🔗 Какой язык программирования используется для ИИ
Сравнивает Python, R и другие языки для разработки и исследования ИИ.
🔗 Что такое ИИ как услуга
Объясняет платформы AIaaS, преимущества и то, как компании используют облачные инструменты ИИ.
Что такое Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI — это полностью управляемая унифицированная платформа в Google Cloud для создания, тестирования, развертывания и управления системами искусственного интеллекта, охватывающая как классическое машинное обучение, так и современный генеративный искусственный интеллект. Она объединяет студию моделирования, инструменты для работы с агентами, конвейеры, блокноты, реестры, мониторинг, поиск векторов и тесную интеграцию с сервисами данных Google Cloud [1].
Проще говоря: здесь вы создаёте прототипы на основе базовых моделей, настраиваете их, развёртываете для обеспечения безопасности конечных точек, автоматизируете с помощью конвейеров и контролируете всё. Важно то, что всё это делается в одном месте, что важнее, чем кажется на первый взгляд [1].
Быстрая реальная схема: команды часто набрасывают подсказки в Studio, подключают минималистичный 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 героизме, а в повторяемости.
Что делает Google Vertex AI потрясающим ✅
-
Единая платформа для жизненного цикла : создание прототипа в студии, регистрация версий, развёртывание для пакетной обработки или в режиме реального времени, затем отслеживание отклонений и проблем. Меньше связующего кода. Меньше вкладок. Больше сна [1].
-
Модели Model Garden + Gemini — открывайте, настраивайте и внедряйте модели от Google и партнеров, включая новейшее семейство Gemini, для текстовой и мультимодальной работы [1].
-
Agent Builder — создание ориентированных на задачи многошаговых агентов, которые могут организовывать инструменты и данные с поддержкой оценки и управляемой средой выполнения [2].
-
Конвейеры для надежности — бессерверная оркестровка для повторяющегося обучения, оценки, настройки и развертывания. Вы будете благодарны себе, когда наступит третья переподготовка [1].
-
Масштабный векторный поиск — высокомасштабный векторный поиск с малой задержкой для RAG, рекомендаций и семантического поиска, построенный на промышленной инфраструктуре Google [3].
-
Управление функциями с помощью BigQuery — сохраняйте данные о функциях в BigQuery и предоставляйте функции онлайн через Vertex AI Feature Store без дублирования автономного хранилища [4].
-
Workbench Notebooks — управляемые среды Jupyter, подключенные к сервисам Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage и т. д.) [1].
-
Ответственные варианты ИИ — инструменты безопасности и с нулевым сохранением данных (при соответствующей настройке) для генеративных рабочих нагрузок [5].
Основные детали, к которым вы действительно прикоснетесь 🧩
1) Vertex AI Studio — место, где растут подсказки 🌱
Воспроизводите, оценивайте и настраивайте базовые модели в пользовательском интерфейсе. Отлично подходит для быстрых итераций, многоразовых подсказок и передачи в производство, как только что-то «сработает» [1].
2) Модельный сад - ваш модельный каталог 🍃
Централизованная библиотека моделей Google и партнёров. Просматривайте, настраивайте и разворачивайте всего за несколько кликов — это настоящая отправная точка, а не поиск по шаблону [1].
3) Agent Builder — для надежной автоматизации 🤝
По мере того, как агенты переходят от демонстрационных версий к реальной работе, вам понадобятся инструменты, базовые знания и оркестровка. Agent Builder предоставляет поддержку (сеансы, банк памяти, встроенные инструменты, оценки), чтобы многоагентные решения не рухнули под натиском хаоса реального мира [2].
4) Трубопроводы — потому что вы все равно будете повторяться 🔁
Автоматизируйте рабочие процессы машинного обучения и искусственного интеллекта с помощью бессерверного оркестратора. Поддерживает отслеживание артефактов и воспроизводимые запуски — воспринимайте это как непрерывную интеграцию для ваших моделей [1].
5) Workbench - управляемые ноутбуки без бритья яка 📓
Разверните безопасные среды JupyterLab с простым доступом к BigQuery, облачному хранилищу и другим ресурсам. Удобно для исследований, разработки функций и контролируемых экспериментов [1].
6) Реестр моделей — версионирование, которое сохраняется 🗃️
Отслеживайте модели, версии, происхождение и развертывайте непосредственно на конечных точках. Реестр значительно упрощает передачу данных инженерам [1].
7) Векторный поиск — тряпка, которая не тормозит 🧭
Масштабируйте семантический поиск с помощью инфраструктуры векторов производства Google, которая полезна для чатов, семантического поиска и рекомендаций, где задержка заметна пользователю [3].
8) Магазин функций — используйте BigQuery как источник истины 🗂️
Управляйте и обслуживайте функции онлайн на основе данных, хранящихся в BigQuery. Меньше копирования, меньше задач синхронизации, больше точности [4].
9) Мониторинг модели — доверяй, но проверяй 📈
Планируйте проверки на дрейф, устанавливайте оповещения и следите за качеством производства. Это пригодится вам в ту минуту, когда изменится ситуация на дорогах [1].
Как это вписывается в ваш стек данных 🧵
-
BigQuery — обучение на имеющихся данных, передача пакетных прогнозов обратно в таблицы и подключение прогнозов к аналитике или активации ниже по потоку [1][4].
-
Облачное хранилище — храните наборы данных, артефакты и результаты моделей без необходимости заново изобретать слой BLOB-объектов [1].
-
Dataflow и другие — запускайте 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 — скорее всего, вы будете использовать оба варианта [1].
Распространенные случаи использования, которые действительно работают 🎯
-
Чат, вторые пилоты и агенты — с привязкой к вашим данным, использованию инструментов и многоэтапным процессам. Agent Builder разработан для надежности, а не только для новизны [2].
-
RAG и семантический поиск — объединяйте Vector Search с Gemini, чтобы отвечать на вопросы, используя ваш собственный контент. Скорость важнее, чем мы думаем [3].
-
Предиктивное машинное обучение — обучение табличных или графических моделей, развертывание на конечной точке, отслеживание дрейфа, повторное обучение с помощью конвейеров при превышении пороговых значений. Классический, но критически важный подход [1].
-
Активация аналитики — пишите прогнозы в BigQuery, формируйте аудитории и контролируйте кампании или решения по продуктам. Отличный пример того, как маркетинг встречается с наукой о данных [1][4].
Сравнительная таблица — Vertex AI и популярные альтернативы 📊
Краткий обзор. Слегка субъективный. Имейте в виду, что конкретные возможности и цены зависят от сервиса и региона.
| Платформа | Лучшая аудитория | Почему это работает |
|---|---|---|
| Вершинный ИИ | Команды в Google Cloud, сочетание искусственного интеллекта и машинного обучения | Унифицированная студия, конвейеры, реестр, поиск векторов и прочные связи с BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Организации, ориентированные на AWS, которым необходимы глубокие инструменты машинного обучения | Развитая служба машинного обучения полного цикла с широкими возможностями обучения и развертывания. |
| Azure МО | Корпоративные ИТ-решения, совместимые с Microsoft | Интегрированный жизненный цикл машинного обучения, дизайнерский пользовательский интерфейс и управление в Azure. |
| Databricks ML | Команды Lakehouse, потоки, наполненные блокнотами | Эффективные рабочие процессы с использованием собственных данных и возможности машинного обучения в производственной среде. |
Да, формулировки неровные - в реальных таблицах они иногда неровные.
Цены простыми словами 💸
В основном вы платите за три вещи:
-
Использование модели для генеративных вызовов с оплатой по рабочей нагрузке и классу использования.
-
Вычисления для индивидуальных задач обучения и настройки.
-
Подходит для онлайн-конечных точек или пакетных заданий.
Точные цифры и последние изменения можно найти на официальных страницах с ценами на Vertex AI и его генеративные предложения. Совет, за который вы потом будете благодарны: прежде чем отправлять что-либо крупногабаритное, сравните варианты подготовки и квоты для Studio и конечных точек производства [1][5].
Безопасность, управление и ответственный ИИ 🛡️
Vertex AI предоставляет руководство и инструменты безопасности для ответственного ИИ, а также пути настройки для достижения нулевого уровня накопления данных для некоторых генеративных рабочих нагрузок (например, путём отключения кэширования данных и отказа от ведения определённых журналов, где это применимо) [5]. Сочетайте это с доступом на основе ролей, частными сетями и журналами аудита для создания сборок, отвечающих требованиям [1].
Когда Vertex AI идеален, а когда это излишество 🧠
-
Идеально, если вам нужна единая среда для ИИ и машинного обучения, тесная интеграция с BigQuery и производственный путь, включающий конвейеры, реестр и мониторинг. Если ваша команда занимается как наукой о данных, так и разработкой приложений, общая платформа будет вам полезна.
-
Это излишне, если вам нужен только лёгкий вызов модели или специализированный прототип, не требующий управления, переобучения или мониторинга. В таких случаях более простой API-интерфейс может быть пока достаточным.
Будем честны: большинство прототипов либо умирают, либо отращивают клыки. Vertex AI справляется со вторым случаем.
Быстрый старт — 10-минутный тест на вкус ⏱️
-
Откройте Vertex AI Studio , чтобы создать прототип с помощью модели и сохранить несколько понравившихся подсказок. Используйте настоящий текст и изображения [1].
-
Вставьте свой лучший запрос в минималистичное приложение или блокнот из Workbench . Красиво и лаконично [1].
-
Зарегистрируйте базовую модель приложения или настроенный актив в Реестре моделей , чтобы не разбрасываться безымянными артефактами [1].
-
Создайте конвейер , который загружает данные, оценивает результаты и развёртывает новую версию под псевдонимом. Повторяемость важнее героизма [1].
-
Добавьте функцию мониторинга , чтобы отслеживать отклонения и настроить базовые оповещения. Ваше будущее «я» купит вам кофе за это [1].
Необязательно, но разумно: если ваш вариант использования предполагает поиск или разговоры, добавьте Vector Search и заземлите его с самого начала. Это разница между приятным и неожиданно полезным [3].
Что такое Google Vertex AI? — краткая версия 🧾
Что такое Google Vertex AI? Это комплексная платформа Google Cloud для проектирования, развертывания и управления системами ИИ — от создания запросов до эксплуатации — со встроенными инструментами для агентов, конвейеров, поиска векторов, блокнотов, реестров и мониторинга. Она ориентирована на то, чтобы помочь командам эффективно работать [1].
Альтернативы на первый взгляд — выбор правильной полосы движения 🛣️
Если вы уже глубоко знакомы с AWS, SageMaker покажется вам родным. В Azure часто предпочитают Azure ML . Если ваша команда работает в блокнотах и домах на берегу озера, Databricks ML — отличный выбор. Ни один из этих вариантов не является ошибкой — обычно решающее значение имеют ваши требования к уровню серьёзности данных и управлению ими.
FAQ - быстрый огонь 🧨
-
Используется ли Vertex AI только для генеративного ИИ? No-Vertex AI также охватывает классическое обучение машинного обучения и предоставляет функции MLOps для специалистов по данным и инженеров машинного обучения [1].
-
Могу ли я оставить BigQuery в качестве основного хранилища? Да — используйте Feature Store для хранения данных о функциях в BigQuery и предоставления их онлайн без дублирования офлайн-хранилища [4].
-
Помогает ли Vertex AI в работе с RAG? Да, Vector Search разработан для этого и интегрируется с остальным стеком [3].
-
Как контролировать расходы? Начните с малого, измеряйте и анализируйте квоты/выделение ресурсов и цены на основе класса рабочей нагрузки, прежде чем масштабировать [1][5].
Ссылки
[1] Google Cloud — Введение в Vertex AI (Обзор единой платформы) — подробнее
[2] Google Cloud — обзор Vertex AI Agent Builder — подробнее
[3] Google Cloud — используйте векторный поиск 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 сохранение данных в Vertex AI — подробнее