Si heu explorat les eines d'IA i us heu preguntat on passa la veritable màgia integral (des de la configuració ràpida fins a la producció amb monitorització), aquesta és la que no pareu de sentir a parlar. Vertex AI de Google agrupa zones de joc de models, MLOps, connexions de dades i cerca vectorial en un únic lloc de nivell empresarial. Comenceu amb desenes de coses i després escaleu. És sorprenentment estrany tenir-les totes dues sota un mateix sostre.
A continuació, us presentem un recorregut pràctic. Respondrem a la pregunta senzilla: què és Google Vertex AI?, i també mostrarem com s'adapta a la vostra pila, què heu de provar primer, com es comporten els costos i quan les alternatives tenen més sentit. Abrocheu-vos el cinturó. Hi ha molta informació aquí, però el camí és més senzill del que sembla. 🙂
Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:
🔗 Què és un entrenador d'IA?
Explica com els entrenadors d'IA refinen els models mitjançant la retroalimentació i l'etiquetatge humans.
🔗 Què és l'arbitratge d'IA: la veritat darrere de la paraula de moda
Desglossa l'arbitratge de la IA, el seu model de negoci i les implicacions de mercat.
🔗 Què és la IA simbòlica: tot el que cal saber
Cobreix el raonament basat en la lògica de la IA simbòlica i com es diferencia de l'aprenentatge automàtic.
🔗 Quin llenguatge de programació s'utilitza per a la IA
Compara Python, R i altres llenguatges per al desenvolupament i la recerca d'IA.
🔗 Què és la IA com a servei?
Explica les plataformes d'IAaS, els seus avantatges i com les empreses aprofiten les eines d'IA basades en el núvol.
Què és la IA de Google Vertex? 🚀
Google Vertex AI és una plataforma unificada i totalment gestionada a Google Cloud per construir, provar, implementar i governar sistemes d'IA, que cobreix tant l'aprenentatge automàtic clàssic com la IA generativa moderna. Combina un estudi de models, eines d'agents, pipelines, quaderns, registres, monitorització, cerca vectorial i integracions estretes amb els serveis de dades de Google Cloud [1].
En poques paraules: és on es prototipen amb models bàsics, s'ajusten, es despleguen en punts finals segurs, s'automatitzen amb pipelines i es manté tot monitoritzat i governat. El més important és que ho fa en un sol lloc, cosa que importa més del que sembla el primer dia [1].
Patró ràpid del món real: els equips sovint esbocen indicacions a l'Studio, connecten un bloc de notes mínim per provar les E/S amb dades reals i, a continuació, promouen aquests actius a un model registrat, un punt final i un pipeline senzill. La segona setmana sol ser de supervisió i alertes. La qüestió no és l'heroïcitat, sinó la repetibilitat.
Què fa que Google Vertex AI sigui fantàstica ✅
-
Un sol sostre per al cicle de vida : prototip en un estudi, registre de versions, desplegament per lots o en temps real i, a continuació, monitorització de la deriva i els problemes. Menys codi enganxat. Menys pestanyes. Més son [1].
-
Model Garden + models Gemini : descobreix, personalitza i implementa models de Google i socis, inclosa la darrera família Gemini, per a treballs de text i multimodals [1].
-
Creador d'agents : crea agents de diversos passos i centrats en tasques que puguin orquestrar eines i dades amb suport d'avaluació i un temps d'execució gestionat [2].
-
Canalitzacions per a la fiabilitat : orquestració sense servidor per a entrenament, avaluació, ajustament i desplegament repetibles. Us ho agraireu quan arribi el tercer reentrenament [1].
-
Cerca vectorial a escala : recuperació vectorial a gran escala i baixa latència per a RAG, recomanacions i cerca semàntica, basada en la infraestructura de nivell de producció de Google [3].
-
Gestió de característiques amb BigQuery : manteniu les vostres dades de característiques a BigQuery i publiqueu característiques en línia a través de Vertex AI Feature Store sense duplicar un magatzem fora de línia [4].
-
Quaderns de treball : entorns Jupyter gestionats connectats als serveis de Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, etc.) [1].
-
Opcions d'IA responsable : eines de seguretat més de retenció zero de dades (quan es configuren adequadament) per a càrregues de treball generatives [5].
Les peces principals que realment tocaràs 🧩
1) Vertex AI Studio: on creixen les indicacions 🌱
Reprodueix, avalua i ajusta models de fonamentació en una interfície d'usuari. Ideal per a iteracions ràpides, indicacions reutilitzables i traspàs a producció un cop alguna cosa "fa clic" [1].
2) Model Garden: el vostre catàleg de maquetes 🍃
Una biblioteca centralitzada de models de Google i socis. Navegueu, personalitzeu i implementeu amb uns quants clics: un punt de partida real en lloc d'una gimcana [1].
3) Agent Builder: per a automatitzacions fiables 🤝
A mesura que els agents evolucionen de les demostracions al treball real, necessiteu eines, bases i orquestració. Agent Builder proporciona bastides (sessions, banc de memòria, eines integrades, avaluacions) perquè les experiències multiagent no s'esfondrin sota el desordre del món real [2].
4) Canonades - perquè igualment et repetiràs 🔁
Automatitzeu els fluxos de treball d'aprenentatge automàtic i IA generada amb un orquestrador sense servidor. Admet el seguiment d'artefactes i les execucions reproduïbles: penseu-hi com a CI per als vostres models [1].
5) Workbench: gestiona els quaderns sense l'afaitat de iac 📓
Crea entorns segurs de JupyterLab amb fàcil accés a BigQuery, Cloud Storage i molt més. Pràctic per a l'exploració, l'enginyeria de funcions i els experiments controlats [1].
6) Registre de models: control de versions que es manté 🗃️
Feu un seguiment de models, versions, llinatge i desplegueu-los directament als punts finals. El registre fa que els traspassos a l'enginyeria siguin molt menys complicats [1].
7) Cerca vectorial: RAG que no tremola 🧭
Escala la recuperació semàntica amb la infraestructura de vectors de producció de Google, útil per a xats, cerques semàntiques i recomanacions on la latència és visible per a l'usuari [3].
8) Feature Store: mantingueu BigQuery com a font de veritat 🗂️
Gestioneu i publiqueu funcions en línia a partir de dades que es troben a BigQuery. Menys còpies, menys tasques de sincronització, més precisió [4].
9) Monitorització de models: confia, però verifica 📈
Programa comprovacions de deriva, configura alertes i controla la qualitat de la producció. En el moment que canviï el trànsit, ho necessitaràs [1].
Com encaixa a la teva pila de dades 🧵
-
BigQuery : entrena amb dades allà, envia prediccions per lots de nou a les taules i connecta les prediccions a les anàlisis o a l'activació posteriors [1][4].
-
Emmagatzematge al núvol : emmagatzema conjunts de dades, artefactes i resultats de models sense reinventar una capa de blob [1].
-
Dataflow i amics : executen el processament de dades gestionat dins de pipelines per al preprocessament, l'enriquiment o la inferència de transmissió [1].
-
Punts finals o lots : implementa punts finals en temps real per a aplicacions i agents, o executa treballs per lots per puntuar taules senceres; probablement utilitzaràs tots dos [1].
Casos d'ús comuns que realment funcionen 🎯
-
Xat, copilots i agents : amb coneixements bàsics de les vostres dades, ús d'eines i fluxos de diversos passos. Agent Builder està dissenyat per a la fiabilitat, no només per a la novetat [2].
-
RAG i cerca semàntica : combineu Vector Search amb Gemini per respondre preguntes utilitzant el vostre contingut propietari. La velocitat importa més del que pretenem [3].
-
AA predictiu : entrenar models tabulars o d'imatges, implementar-los en un punt final, monitoritzar la deriva, tornar a entrenar-los amb pipelines quan es creuen els llindars. Clàssic, però crític [1].
-
Activació d'analítiques : escriviu prediccions a BigQuery, creeu públics i alimenteu campanyes o decisions de producte. Un bon bucle quan el màrqueting es troba amb la ciència de dades [1][4].
Taula comparativa: Vertex AI vs alternatives populars 📊
Resum ràpid. Lleugerament teòric. Tingueu en compte que les capacitats i els preus exactes varien segons el servei i la regió.
| Plataforma | Millor públic | Per què funciona |
|---|---|---|
| IA de vèrtex | Equips a Google Cloud, combinació d'IA generacional i aprenentatge automàtic | Estudi unificat, pipelines, registre, cerca vectorial i forts vincles amb BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Les organitzacions AWS-first necessiten eines d'aprenentatge automàtic profundes | Servei de ML madur i de cicle complet amb àmplies opcions de formació i implementació. |
| Azure ML | TI empresarial alineada amb Microsoft | Cicle de vida de l'aprenentatge automàtic integrat, interfície d'usuari del dissenyador i governança a l'Azure. |
| ML de Databricks | Equips de Lakehouse, fluxos amb molts quaderns | Fluxs de treball natius de dades i capacitats d'aprenentatge automàtic de producció sòlides. |
Sí, la fraseologia és desigual; de vegades, les taules reals sí que ho són.
Costos en anglès planer 💸
Principalment pagues per tres coses:
-
Ús del model per a trucades generatives amb preu per càrrega de treball i classe d'ús.
-
Calcula per a tasques de formació i ajustament personalitzades.
-
Serveix per a punts finals en línia o treballs per lots.
Per a les xifres exactes i els canvis més recents, consulteu les pàgines oficials de preus de Vertex AI i de les seves ofertes generatives. Consell que us agrairà més tard: reviseu les opcions de provisionament i les quotes per a Studio vs. punts finals de producció abans d'enviar res pesat [1][5].
Seguretat, governança i IA responsable 🛡️
Vertex AI proporciona orientació i eines de seguretat per a la IA responsable, a més de vies de configuració per aconseguir una retenció zero de dades per a determinades càrregues de treball generatives (per exemple, desactivant l'emmagatzematge en memòria cau de dades i desactivant registres específics quan sigui aplicable) [5]. Combineu això amb accés basat en rols, xarxes privades i registres d'auditoria per a compilacions compatibles amb el compliment normatiu [1].
Quan la IA de Vertex és perfecta i quan és excessiva 🧠
-
Perfecte si voleu un entorn per a la intel·ligència artificial generada i l'aprenentatge automàtic, una integració estreta amb BigQuery i una ruta de producció que inclogui pipelines, registre i supervisió. Si el vostre equip abasta la ciència de dades i l'enginyeria d'aplicacions, la superfície compartida us ajudarà.
-
Exagerat si només necessiteu una crida de model lleugera o un prototip d'un sol propòsit que no necessitarà governança, reentrenament ni supervisió. En aquests casos, una superfície API més senzilla podria ser suficient per ara.
Siguem sincers: la majoria de prototips o moren o els creixen ullals. Vertex AI s'encarrega del segon cas.
Inici ràpid: la prova de tast de 10 minuts ⏱️
-
Obre Vertex AI Studio per crear un prototip amb un model i desa algunes indicacions que t'agradin. Dóna una empenta brutal amb el teu text i les teves imatges reals [1].
-
Connecta la teva millor indicació a una aplicació minimalista o a un quadern de Workbench . Bo i desenfadat [1].
-
Registra el model de suport o l'actiu sintonitzat de l'aplicació al Registre de Models per evitar haver de llençar artefactes sense nom [1].
-
Crea un pipeline que carregui dades, avaluï els resultats i implementi una nova versió darrere d'un àlies. La repetibilitat supera l'heroïcitat [1].
-
Afegeix Monitorització per detectar la deriva i configurar alertes bàsiques. El teu jo futur et convidarà a un cafè per això [1].
Opcional però intel·ligent: si el vostre cas d'ús és de cerca o xerrameca, afegiu la cerca vectorial i la connexió a terra des del primer dia. És la diferència entre agradable i sorprenentment útil [3].
Què és Google Vertex AI? - la versió curta 🧾
Què és Google Vertex AI? És la plataforma tot en un de Google Cloud per dissenyar, implementar i governar sistemes d'IA, des de la sol·licitud fins a la producció, amb eines integrades per a agents, pipelines, cerca de vectors, blocs de notes, registres i monitorització. Té opinions que ajuden els equips a distribuir [1].
Alternatives d'un cop d'ull: triar el carril correcte 🛣️
Si ja esteu molt familiaritzats amb AWS, SageMaker us semblarà natiu. Les botigues d'Azure sovint prefereixen Azure ML . Si el vostre equip viu en blocs de notes i cases al costat d'un llac, Databricks ML és excel·lent. Cap d'aquestes opcions és incorrecta: la gravetat de les vostres dades i els requisits de governança solen decidir-ho.
Preguntes freqüents - foc ràpid 🧨
-
La IA de Vertex només és per a IA generativa? La IA sense Vertex també cobreix l'entrenament clàssic de l'aprenentatge automàtic i el servei amb funcions MLOps per a científics de dades i enginyers de l'aprenentatge automàtic [1].
-
Puc mantenir BigQuery com a magatzem principal? Sí, utilitzeu Feature Store per mantenir les dades de característiques a BigQuery i servir-les en línia sense duplicar un magatzem fora de línia [4].
-
Vertex AI ajuda amb RAG? Yes-Vector Search està dissenyat per a això i s'integra amb la resta de la pila [3].
-
Com puc controlar els costos? Comença a poc a poc, mesura i revisa les quotes/aprovisionament i els preus per classe de càrrega de treball abans d'escalar [1][5].
Referències
[1] Google Cloud - Introducció a Vertex AI (visió general de la plataforma unificada) - llegiu-ne més
[2] Google Cloud - Informació general sobre Vertex AI Agent Builder - llegiu-ne més
[3] Google Cloud: utilitza la cerca vectorial d'IA de Vertex amb el motor RAG de IA de Vertex : llegeix-ne més
[4] Google Cloud - Introducció a la gestió de funcions a Vertex AI - llegiu-ne més
[5] Google Cloud: retenció de dades de clients i retenció zero de dades a Vertex AI : llegiu-ne més