什么是谷歌顶点人工智能

Google Vertex AI是什么？

如果你曾尝试过各种人工智能工具，并好奇真正的端到端解决方案——从快速调试到生产环境监控——究竟在哪里实现，那么你一定听说过谷歌的 Vertex AI。它将模型测试平台、MLOps、数据连接和向量搜索整合到一个企业级平台中。你可以从小规模开始，然后逐步扩展。能将所有这些功能集于一身的平台实属罕见。.

以下是简洁明了的介绍。我们将解答最基本的问题——什么是 Google Vertex AI？ ——并展示它如何融入你的技术栈，应该先尝试哪些功能，成本如何变化，以及何时选择其他方案更为合适。准备好了吗？内容很多，但其实比看起来要简单得多。🙂

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什么是 Google Vertex AI？🚀

Google Vertex AI是 Google Cloud 上一个完全托管的统一平台，用于构建、测试、部署和管理 AI 系统，涵盖经典机器学习和现代生成式 AI。它结合了模型工作室、代理工具、管道、笔记本、注册表、监控、向量搜索以及与 Google Cloud 数据服务的紧密集成 [1]。

简而言之：在这里，你可以使用基础模型进行原型设计、进行调优、部署到安全端点、使用流水线实现自动化，并对所有内容进行监控和管理。至关重要的是，所有这些操作都在一个地方完成——这一点比乍看起来要重要得多[1]。.

快速的实际应用模式：团队通常会在 Studio 中绘制草图，搭建一个简易的笔记本来测试 I/O 与真实数据的交互，然后将这些资源升级为注册模型、端点和简单的管道。第二周通常是监控和警报。关键不在于炫技，而在于可重复性。.

Google Vertex AI 的强大之处 ✅

  • 生命周期管理的一站式解决方案——在工作室进行原型设计、注册版本、部署到批量或实时环境，然后监控偏差和问题。减少粘合代码。减少标签页。更多睡眠[1]。

  • 模型花园 + Gemini 模型- 发现、定制和部署来自 Google 和合作伙伴的模型，包括最新的 Gemini 系列，用于文本和多模态工作 [1]。

  • Agent Builder - 构建以任务为中心的多步骤代理，这些代理可以协调工具和数据，并提供评估支持和受管理的运行时 [2]。

  • 可靠性管道——用于可重复训练、评估、调优和部署的无服务器编排。当第三次重新训练到来时，你会感谢自己的[1]。

  • 大规模向量搜索——基于谷歌生产级基础设施构建的大规模、低延迟向量检索，用于 RAG、推荐和语义搜索[3]。

  • 使用 BigQuery 进行特征管理- 在 BigQuery 中维护您的特征数据，并通过 Vertex AI 特征存储在线提供特征，而无需复制离线存储 [4]。

  • Workbench notebooks - 连接到 Google Cloud 服务（BigQuery、Cloud Storage 等）的托管 Jupyter 环境 [1]。

  • 负责任的 AI 选项- 安全工具加上零数据保留控制（在适当配置的情况下）用于生成式工作负载 [5]。

你真正会接触到的核心部件🧩

1) Vertex AI Studio - 提示信息成长的地方 🌱

在用户界面中运行、评估和调整基础模型。非常适合快速迭代、可重用的提示，以及一旦“成功”就移交给生产环境[1]。.

2) 模型花园 - 您的模型目录🍃

一个集中式的 Google 和合作伙伴模型库。只需点击几下即可浏览、自定义和部署——这是一个真正的起点，而不是一场寻宝游戏[1]。.

3) 代理构建器 - 用于可靠的自动化 🤝

随着智能体从演示阶段发展到实际应用阶段，你需要工具、基础架构和协调机制。Agent Builder 提供了脚手架（会话、记忆库、内置工具、评估），因此多智能体体验不会在现实世界的混乱中崩溃 [2]。.

4）流程——因为你反正都会重复自己🔁

使用无服务器编排器实现机器学习和人工智能工作流程的自动化。支持工件跟踪和可复现运行——可以将其视为模型的持续集成[1]。.

5) Workbench - 轻松管理笔记本电脑，无需剃须📓

轻松启动安全的 JupyterLab 环境，并可轻松访问 BigQuery、云存储等。非常适合探索、特征工程和受控实验 [1]。.

6) 模型注册表 - 持久的版本控制 🗃️

跟踪模型、版本、沿袭，并直接部署到终端。该注册表使移交给工程团队的过程更加顺畅[1]。.

7) 矢量搜索 - 不卡顿的 RAG 🧭

利用 Google 的生产向量基础设施扩展语义检索——适用于延迟对用户可见的聊天、语义搜索和推荐 [3]。.

8) 特征存储 - 将 BigQuery 作为数据源 🗂️

从 BigQuery 中的数据管理和提供在线功能。减少复制、减少同步作业、提高准确性 [4]。.

9) 模型监控——信任，但要核实📈

安排漂移检查、设置警报并密切关注生产质量。流量稍有变化，您就需要它[1]。.

它如何融入你的数据栈🧵

  • BigQuery - 在那里使用数据进行训练，将批量预测推送回表，并将预测连接到下游的分析或激活[1][4]。

  • 云存储- 存储数据集、工件和模型输出，而无需重新发明 blob 层 [1]。

  • 数据流及其相关技术- 在管道内运行托管数据处理，用于预处理、增强或流式推理[1]。

  • 端点或批处理- 为应用程序和代理部署实时端点，或运行批处理作业来对整个表进行评分 - 您很可能会同时使用两者 [1]。

真正成功的常见用例🎯

  • 聊天、副驾驶和代理——以您的数据、工具使用和多步骤流程为基础。代理构建器旨在提供可靠性，而不仅仅是新颖性[2]。

  • RAG 和语义搜索——将矢量搜索与 Gemini 结合，利用您的专有内容回答问题。速度比我们想象的更重要[3]。

  • 预测性机器学习——训练表格或图像模型，部署到终端，监控漂移，当超过阈值时使用管道重新训练。经典但至关重要[1]。

  • 分析激活——将预测结果写入 BigQuery，构建受众群体，并为营销活动或产品决策提供数据支持。当营销与数据科学相遇时，便形成了一个完美的循环[1][4]。

对比表格 - Vertex AI 与热门替代方案 📊

简要概述。内容略带主观色彩。请注意，具体功能和价格因服务和地区而异。.

平台 最佳观众 为什么有效
Vertex AI Google Cloud 上的团队，gen-AI + ML 融合 统一的工作室、管道、注册表、矢量搜索和强大的 BigQuery 连接 [1]。.
AWS SageMaker 需要深度机器学习工具的 AWS 优先型组织 成熟的、全生命周期的机器学习服务，具有广泛的训练和部署选项。.
Azure ML 与微软合作的企业 IT 在 Azure 上集成机器学习生命周期、设计器 UI 和治理。.
Databricks ML Lakehouse 团队，大量使用笔记本的流程 强大的数据原生工作流程和生产级机器学习能力。.

是的，措辞不严谨——现实生活中的表格有时确实如此。.

费用明细💸

你主要支付的是三项费用：

  1. 生成式调用模型的使用情况

  2. 计算用于自定义训练和调优作业。

  3. 为在线终端或批量作业提供服务

如需了解确切数字和最新变更，请查看 Vertex AI 及其生成式产品的官方定价页面。温馨提示：在部署任何大型应用之前，请先查看 Studio 和生产环境端点的配置选项和配额 [1][5]。.

安全、治理和负责任的人工智能🛡️

Vertex AI 提供负责任的 AI 指导和安全工具，以及配置路径，以实现某些生成式工作负载的零数据保留（例如，通过禁用数据缓存和在适用情况下选择退出特定日志）[5]。结合基于角色的访问、私有网络和审计日志，构建符合合规性的系统[1]。

顶点AI何时完美——以及何时过犹不及🧠

  • 如果您需要一个用于人工智能和机器学习、紧密集成 BigQuery 且包含流水线、注册表和监控等生产环境的统一平台，那么这款产品是您的理想之选

  • 如果你只需要一个轻量级的模型调用，或者一个无需管理、重新训练或监控的单一用途原型，那么这种方案就有点过于复杂了

说实话，大多数原型要么夭折，要么出现问题。顶点人工智能可以处理后一种情况。.

快速入门——10分钟品尝测试⏱️

  1. 打开Vertex AI Studio ，使用模型创建原型，并保存一些你喜欢的提示。用你的真实文本和图像进行测试 [1]。

  2. Workbench的极简应用程序或笔记本中。简洁而实用 [1]。

  3. 模型注册表中注册应用程序的底层模型或调整后的资源，这样你就不会随意丢弃未命名的工件[1]。

  4. 创建一个管道，该管道加载数据、评估输出，并在别名后部署新版本。可重复性胜过英雄主义[1]。

  5. 添加监控功能，以便及时发现偏差并设置基本警报。未来的你会为此请你喝咖啡[1]。

可选但很明智：如果你的使用场景侧重于搜索或聊天，从一开始就添加矢量搜索和接地功能。这能让它从“不错”变成“出乎意料的实用”[3]。

什么是 Google Vertex AI？——简短版🧾

什么是 Google Vertex AI？它是 Google Cloud 的一体化平台，用于设计、部署和管理 AI 系统——从初始阶段到生产阶段——并内置了用于代理、管道、向量搜索、笔记本、注册表和监控的工具。它在某些方面具有前瞻性，有助于团队快速交付 [1]。

一览各种选择——选对方向🛣️

如果您已经深度使用 AWS， SageMaker会给您带来原生体验。Azure 用户通常更倾向于Azure ML 。如果您的团队主要使用笔记本电脑和云端数据中心， Databricks ML将是绝佳选择。这些方案本身并无优劣之分——最终的决定因素往往取决于您的数据规模和治理需求。

常见问题解答 - 快速问答🧨

  • Vertex AI 是否仅适用于生成式 AI？ No-Vertex AI 还涵盖了经典的 ML 训练和服务，并为数据科学家和 ML 工程师提供了 MLOps 功能 [1]。

  • 我可以继续使用 BigQuery 作为我的主要存储吗？是的，使用 Feature Store 在 BigQuery 中维护特征数据，并在线提供服务，而无需复制离线存储 [4]。

  • Vertex AI 是否有助于解决 RAG 问题？是的，向量搜索就是为此而构建的，并且与堆栈的其他部分集成 [3]。

  • 如何控制成本？从小规模开始，衡量并审查配额/配置和工作负载等级定价，然后再进行扩展[1][5]。

参考

[1] Google Cloud - Vertex AI 简介（统一平台概述） -阅读更多

[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder 概述-阅读更多

[3] Google Cloud -将 Vertex AI 向量搜索与 Vertex AI RAG 引擎结合使用-阅读更多

[4] Google Cloud - Vertex AI 中的特征管理简介-阅读更多

[5] Google Cloud - Vertex AI 中的客户数据保留和零数据保留-阅读更多

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