Технологии машинного обучения (Machine Learning) и искусственного интеллекта окончательно стали фундаментом корпоративной IT-инфраструктуры. Корпорация Google, стоявшая у истоков современных архитектур нейросетей, занимает лидирующие позиции в предоставлении передовых облачных инструментов для бизнеса.
Главным флагманом облачного гиганта выступает Vertex AI — мощная платформа в экосистеме Google Cloud, объединяющая передовые модели семейства Gemini с промышленными инструментами для полного цикла разработки, обучения и промышленного внедрения ИИ.
В этом подробном обзоре мы изучим архитектуру Vertex AI, сравним платформу с Google AI Studio, разберем тарифные принципы и определим, кому этот инструмент приносит наибольшую отдачу.
Что такое Vertex AI?
Vertex AI — это интегрированная управляемая облачная платформа (Machine Learning Platform as a Service), объединяющая в одном окне все сервисы Google Cloud для работы с искусственным интеллектом и MLOps.
Платформа предоставляет доступ к Model Garden — каталогу из более чем 100 фундаментальных открытых и закрытых моделей (включая Gemini 1.5 Pro, Imagen 3, Codey, PaLM 2, а также открытые модели вроде Llama 3 и Claude от Anthropic).
Главная ценность Vertex AI — устранение разрозненности инструментов: инженеры данных и разработчики могут проводить весь жизненный цикл проекта (подготовку сырых данных, обучение, оценку метрик, развертывание на эндпоинтах и непрерывный мониторинг дрейфа данных) в единой масштабируемой среде.
Ключевые компоненты и функционал платформы
Vertex AI предлагает мощный арсенал корпоративных возможностей:
1. AutoML для быстрого старта
Позволяет специалистам без глубоких навыков программирования обучать качественные модели классификации изображений, анализа текстов и табличных прогнозов всего в несколько кликов.
2. Vertex AI Pipelines
Инструмент оркестрации на базе Kubeflow, полностью автоматизирующий повторяющиеся MLOps-пайплайны без необходимости вручную администрировать серверные кластеры.
3. Feature Store
Централизованный репозиторий признаков, позволяющий стандартизировать и совместно использовать фичи для моделей между распределенными командами дата-сайентистов.
4. Grounding (Заземление) в Google Search и корпоративных данных
Позволяет большим языковым моделям выдавать фактологически точные ответы, верифицируя их в реальном времени через веб-поиск Google или внутренние корпоративные хранилища BigQuery.
В чем отличие Vertex AI от Google AI Studio?
Хотя обе платформы предоставляют доступ к моделям Gemini, они созданы для принципиально разных задач:
| Параметр | Google AI Studio | Vertex AI | | :— | :— | :— | | Целевая аудитория | Разработчики прототипов, исследователи | Корпоративные инженеры, MLOps-специалисты | | Сложность | Легковесная песочница для тестирования API | Полноценный комплекс энтерпрайз-уровня | | Безопасность и SLA | Базовые настройки | Корпоративные SLA, соответствие HIPAA/SOC2, шифрование CMEK | | MLOps и инфраструктура | Отсутствуют | Полный цикл версионирования, мониторинга и автомасштабирования |
Ценообразование платформы
Vertex AI использует гибкую модель оплаты по факту использования (Pay-as-you-go): — Обучение моделей: тарифицируется поминутно в зависимости от выделенных вычислительных узлов (CPU, GPU NVIDIA H100/A100 или TPU v4/v5e). — Генеративные модели (Gemini API): оплата начисляется за количество обработанных входных и сгенерированных выходных токенов (символов). — Хранение данных: стандартные тарифы Cloud Storage и BigQuery.
Идеальное решение для промышленного ИИ
Vertex AI — непревзойденная платформа для организаций, стремящихся превратить экспериментальные модели машинного обучения в надежные, безопасные и высоконагруженные коммерческие сервисы с гарантированной поддержкой инфраструктуры Google.
This post is also available in: