Pokud jste se někdy zabývali nástroji umělé inteligence a přemýšleli, kde se odehrává skutečná komplexní magie – od rychlého experimentování až po produkci s monitorováním – o tomto slýcháte stále dokola. Vertex AI od Googlu spojuje modelová hřiště, MLOps, datová propojení a vektorové vyhledávání do jednoho místa na podnikové úrovni. Začněte s nulou a pak škálujte. Je překvapivě vzácné dostat obojí pod jednu střechu.
Níže je uveden praktický průvodce. Odpovíme na jednoduchou otázku – Co je to Google Vertex AI? – a také ukážeme, jak se hodí do vašeho stacku, co vyzkoušet jako první, jak se chovají náklady a kdy dávají větší smysl alternativy. Připoutejte se. Je toho tu spousta, ale cesta je jednodušší, než vypadá. 🙂
Články, které byste si mohli po tomto přečíst:
🔗 Co je to trenér umělé inteligence
Vysvětluje, jak trenéři umělé inteligence zdokonalují modely pomocí lidské zpětné vazby a označování.
🔗 Co je AI arbitráž: Pravda o tomto módním slově
Rozebírá arbitráž umělé inteligence, její obchodní model a tržní důsledky.
🔗 Co je symbolická umělá inteligence: Vše, co potřebujete vědět
Zahrnuje logické uvažování symbolické umělé inteligence a jeho rozdíly od strojového učení.
🔗 Jaký programovací jazyk se používá pro umělou inteligenci
Porovnává Python, R a další jazyky pro vývoj a výzkum umělé inteligence.
🔗 Co je AI jako služba
Vysvětluje platformy AIaaS, jejich výhody a to, jak firmy využívají cloudové nástroje umělé inteligence.
Co je to Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI je plně spravovaná, sjednocená platforma v Google Cloudu pro vytváření, testování, nasazování a správu systémů umělé inteligence – zahrnuje jak klasické strojové učení, tak moderní generativní umělou inteligenci. Kombinuje modelové studio, nástroje pro agenty, pipeline, notebooky, registry, monitorování, vektorové vyhledávání a úzkou integraci s datovými službami Google Cloud [1].
Jednoduše řečeno: je to místo, kde se prototypují základní modely, ladí se, nasazují se na zabezpečené koncové body, automatizují se pomocí pipelinerů a vše se monitoruje a řídí. Důležité je, že se to dělá na jednom místě – což je důležitější, než se zdá na první den [1].
Rychlý vzorec z reálného světa: Týmy často načrtávají výzvy ve Studiu, vytvoří minimální notebook pro testování I/O s reálnými daty a poté tyto prostředky povýší na registrovaný model, koncový bod a jednoduchý pipeline. Druhý týden je obvykle monitorování a upozornění. Nejde o hrdinství – jde o opakovatelnost.
Co dělá z Google Vertex AI úžasnou věc ✅
-
Jedna střecha pro celý životní cyklus - prototyp ve studiu, registrace verzí, nasazení pro dávkové nebo reálné nasazení a následné sledování posunů a problémů. Méně slepého kódu. Méně záložek. Více spánku [1].
-
Modely Model Garden + Gemini – objevujte, upravujte a nasazujte modely od Googlu a partnerů, včetně nejnovější rodiny Gemini, pro textovou a multimodální práci [1].
-
Tvůrce agentů – vytvářejte vícekrokové agenty zaměřené na úlohy, kteří dokáží orchestrovat nástroje a data s podporou vyhodnocování a spravovaným běhovým prostředím [2].
-
Kanály pro spolehlivost - bezserverová orchestrace pro opakovatelné školení, vyhodnocování, ladění a nasazení. Poděkujete si, až se objeví třetí přeškolení [1].
-
Vektorové vyhledávání ve velkém měřítku – vyhledávání vektorů ve velkém měřítku s nízkou latencí pro RAG, doporučení a sémantické vyhledávání, postavené na produkční infrastruktuře Google [3].
-
Správa funkcí pomocí BigQuery – udržujte data funkcí v BigQuery a zpřístupňovejte funkce online prostřednictvím Vertex AI Feature Store bez nutnosti duplikovat offline úložiště [4].
-
Notebooky Workbench – spravovaná prostředí Jupyter propojená se službami Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage atd.) [1].
-
Možnosti zodpovědné umělé inteligence – bezpečnostní nástroje a nulovým uchováváním dat (při správné konfiguraci) pro generativní úlohy [5].
Základní kousky, kterých se skutečně dotknete 🧩
1) Vertex AI Studio – kde výzvy rostou 🌱
Přehrávejte, vyhodnocujte a laděte základní modely v uživatelském rozhraní. Skvělé pro rychlé iterace, opakovaně použitelné výzvy a předávání do produkčního prostředí, jakmile něco „klikne“ [1].
2) Model Garden - váš katalog modelů 🍃
Centralizovaná knihovna modelů od Googlu a partnerů. Procházejte, upravujte a nasazujte pomocí několika kliknutí – skutečný výchozí bod, nikoli honba za pokladem [1].
3) Agent Builder – pro spolehlivou automatizaci 🤝
Jak se agenti vyvíjejí z demoverzí do reálné práce, potřebujete nástroje, základy a orchestraci. Agent Builder poskytuje strukturu (relace, paměťovou banku, vestavěné nástroje, vyhodnocení), aby se multiagentní prostředí nezhroutilo v důsledku chaosu v reálném světě [2].
4) Potrubí - protože se stejně budeš opakovat 🔁
Automatizujte pracovní postupy strojového učení a generování umělé inteligence pomocí bezserverového orchestrátoru. Podporuje sledování artefaktů a reprodukovatelné běhy – představte si to jako CI pro vaše modely [1].
5) Workbench - spravované notebooky bez zbytečného zbytečného holení 📓
Vybudujte si bezpečná prostředí JupyterLab se snadným přístupem k BigQuery, cloudovému úložišti a dalším nástrojům. Vhodné pro průzkum, vývoj funkcí a řízené experimenty [1].
6) Registr modelů – verzování, které se udrží 🗃️
Sledujte modely, verze, původ a nasazujte je přímo do koncových bodů. Registr značně usnadňuje předávání úloh inženýrům [1].
7) Vektorové vyhledávání - RAG, který se nezasekává 🧭
Škálujte sémantické vyhledávání pomocí infrastruktury produkčního vektoru od Googlu – užitečné pro chat, sémantické vyhledávání a doporučení, kde je latence viditelná pro uživatele [3].
8) Feature Store – BigQuery si zachovejte jako zdroj pravdy 🗂️
Spravujte a poskytujte funkce online z dat uložených v BigQuery. Méně kopírování, méně synchronizačních úloh, vyšší přesnost [4].
9) Monitorování modelů - důvěřuj, ale ověřuj 📈
Plánujte kontroly posunů, nastavujte upozornění a sledujte kvalitu produkce. Při každé drobné změně provozu se vám to bude hodit [1].
Jak to zapadá do vašeho datového zásobníku 🧵
-
BigQuery - trénovat s daty na místě, dávkově předpovědi vracet zpět do tabulek a propojovat predikce s analytikou nebo aktivací navazující na proces [1][4].
-
Cloudové úložiště – ukládání datových sad, artefaktů a výstupů modelů bez nutnosti znovu vymýšlet vrstvu blobů [1].
-
Datový tok a jeho přátelé - spouštějte spravované zpracování dat uvnitř kanálů pro předzpracování, obohacení nebo streamování inference [1].
-
Koncové body nebo dávkové úlohy – nasaďte koncové body v reálném čase pro aplikace a agenty nebo spusťte dávkové úlohy pro hodnocení celých tabulek – pravděpodobně budete používat obojí [1].
Běžné případy použití, které skutečně přistanou 🎯
-
Chat, kopiloti a agenti – s ohledem na vaše data, používání nástrojů a vícekrokové postupy. Agent Builder je navržen s ohledem na spolehlivost, nikoli jen na novost [2].
-
RAG a sémantické vyhledávání – kombinujte vektorové vyhledávání s Gemini a zodpovězte otázky pomocí vlastního obsahu. Rychlost je důležitější, než si myslíme [3].
-
Prediktivní strojové učení - trénování tabulkových nebo obrazových modelů, nasazení do koncového bodu, sledování posunu, přetrénování pomocí pipeline při překročení prahových hodnot. Klasické, ale kritické [1].
-
Aktivace analytických nástrojů – zapisujte predikce do BigQuery, vytvářejte publika a zasílejte je do kampaní nebo rozhodování o produktech. Pěkný cyklus, kdy se marketing setkává s datovou vědou [1][4].
Srovnávací tabulka - Vertex AI vs. populární alternativy 📊
Rychlý přehled. Mírně subjektivní. Mějte na paměti, že přesné funkce a ceny se liší v závislosti na službě a regionu.
| Platforma | Nejlepší publikum | Proč to funguje |
|---|---|---|
| Vertex AI | Týmy v Google Cloudu, kombinace generace umělé inteligence a strojového učení | Sjednocené studio, pipeline, registr, vektorové vyhledávání a silné propojení s BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizace využívající AWS jako první potřebují rozsáhlé nástroje pro strojové učení (ML) | Zralé služby strojového učení s kompletním životním cyklem a širokými možnostmi školení a nasazení. |
| Azure ML | Podnikové IT v souladu s Microsoftem | Integrovaný životní cyklus strojového učení, uživatelské rozhraní návrháře a správa v Azure. |
| Databricks ML | Týmy Lakehouse, toky plné notebooků | Silné datově nativní pracovní postupy a produkční schopnosti strojového učení. |
Ano, formulace je nepravidelná – skutečné stoly někdy ano.
Náklady v jednoduché angličtině 💸
Platíte většinou za tři věci:
-
Model využití pro generativní volání s cenou stanovenou podle pracovní zátěže a třídy využití.
-
Výpočetní technika pro zakázkové školení a ladění.
-
Obsluha online koncových bodů nebo dávkových úloh.
Přesná čísla a nejnovější změny naleznete na oficiálních cenících Vertex AI a jeho generativních nabídek. Tip, za který si později poděkujete: před nasazením jakéhokoli rozsáhlého produktu si prostudujte možnosti zřizování a kvóty pro koncové body Studio oproti produkčním [1][5].
Bezpečnost, správa a zodpovědná umělá inteligence 🛡️
Vertex AI poskytuje pokyny pro zodpovědnou AI a bezpečnostní nástroje a také konfigurační postupy pro dosažení nulového uchovávání dat u určitých generativních úloh (například zakázáním ukládání dat do mezipaměti a odhlášením z konkrétních protokolů, kde je to relevantní) [5]. Pro sestavení splňující normy a dodržování předpisů to spojte s přístupem založeným na rolích, privátní sítí a auditními protokoly [1].
Kdy je Vertex AI perfektní - a kdy je přehnaná 🧠
-
Ideální, pokud chcete jedno prostředí pro generování umělé inteligence a strojového učení, těsnou integraci s BigQuery a produkční cestu, která zahrnuje pipeliny, registr a monitorování. Pokud váš tým zahrnuje datovou vědu a aplikační inženýrství, sdílené prostředí vám pomůže.
-
Je to zbytečné, pokud potřebujete pouze lehké volání modelu nebo jednoúčelový prototyp, který nebude vyžadovat správu, přetrénování ani monitorování. V takových případech by prozatím mohlo stačit jednodušší rozhraní API.
Buďme upřímní: většina prototypů buď zemře, nebo jim narostou tesáky. Vertex AI se postará o druhý případ.
Rychlý start - 10minutový chuťový test ⏱️
-
Otevřete Vertex AI Studio pro prototypování s modelem a uložte si několik oblíbené výzvy. Propracujte si svůj skutečný text a obrázky [1].
-
Propojte svou nejlepší výzvu s minimalistickou aplikací nebo poznámkovým blokem z Workbenchu . Pěkné a jednoduché [1].
-
Zaregistrujte podpůrný model aplikace nebo vyladěný assets v registru modelů , abyste se vyhnuli nepojmenovaným artefaktům [1].
-
Vytvořte proces , který načítá data, vyhodnocuje výstupy a nasazují novou verzi za aliasem. Opakovatelnost poráží hrdinství [1].
-
Přidejte monitorování pro zachycení driftu a nastavte základní upozornění. Vaše budoucí já vám za to koupí kávu [1].
Volitelné, ale chytré: pokud je váš případ použití zaměřený na vyhledávání nebo upovídanost, přidejte vektorové vyhledávání a uzemnění hned od prvního dne. To je rozdíl mezi hezkým a překvapivě užitečným [3].
Co je Google Vertex AI? - zkrácená verze 🧾
Co je Google Vertex AI? Je to komplexní platforma od Google Cloudu pro návrh, nasazení a správu systémů umělé inteligence – od výzvy až po produkci – s vestavěnými nástroji pro agenty, kanály, vektorové vyhledávání, poznámkové bloky, registry a monitorování. Je navržena tak, aby pomohla týmům s realizací [1].
Alternativy v kostce – výběr správného pruhu 🛣️
Pokud už máte s AWS hluboké zkušenosti, SageMaker se vám bude zdát jako nativní. Obchody Azure často preferují Azure ML . Pokud váš tým žije v noteboocích a usedlostech u jezera, Databricks ML je vynikající. Nic z toho není špatně – obvykle rozhoduje vaše závažnost dat a požadavky na správu.
Často kladené otázky - rychlá palba 🧨
-
Je Vertex AI určen pouze pro generativní AI? No-Vertex AI zahrnuje i klasické školení ML a obsluhu s funkcemi MLOps pro datové vědce a ML inženýry [1].
-
Mohu si ponechat BigQuery jako své hlavní úložiště? Ano – použijte Feature Store k uchovávání dat funkcí v BigQuery a jejich zobrazování online bez duplikování offline úložiště [4].
-
Pomáhá Vertex AI s RAG? Ano - Vector Search je pro něj vytvořen a integruje se se zbytkem stacku [3].
-
Jak mám kontrolovat náklady? Začněte v malém, změřte a zkontrolujte kvóty/zřizování a ceny podle tříd úloh před škálováním [1][5].
Reference
[1] Google Cloud – Úvod do Vertex AI (přehled sjednocené platformy) – více informací
[2] Google Cloud – přehled Vertex AI Agent Builder – více informací
[3] Google Cloud – Použití vektorového vyhledávání Vertex AI s Vertex AI RAG Engine – více informací
[4] Google Cloud – Úvod do správy funkcí ve Vertex AI – více informací
[5] Google Cloud – Uchovávání zákaznických dat a nulové uchovávání dat ve Vertex AI – více informací