Vertex AI

产品简介

Vertex AI 是 Google Cloud 推出的企业级统一机器学习与生成式 AI 平台，于 2021 年正式发布。它将数据工程、数据科学、MLOps 与生成式 AI 能力整合到单一托管环境中，覆盖从数据准备、模型训练、超参调优、部署、监控到持续迭代的完整生命周期。平台内置 200 余种第一方、第三方及开源大模型（如 Gemini、PaLM、Imagen、Chirp、Veo 等），同时提供 AutoML、自定义训练、模型花园、Agent Builder、向量检索、RAG 与向量存储等组件。借助 Google 全球基础设施（GPU、TPU、Cloud Storage、BigQuery 等），用户无需关注底层资源调度即可获得高并发、低延迟、安全合规的 AI 服务，显著降低从实验到生产的门槛与成本。

主要功能

• 统一工作台：将 Colab Enterprise、Vertex AI Workbench、BigQuery、Cloud Storage 无缝集成，提供一站式数据探索、特征工程、模型开发与可视化环境。
• 模型花园（Model Garden）：集中管理 200+ 预训练大模型，支持一键部署、微调、量化与版本控制，覆盖文本、图像、视频、语音、代码等多模态任务。
• Agent Builder：零代码或低代码构建生成式 AI 代理，支持对话、搜索、工作流自动化，可连接企业知识库、API 与数据库实现实时决策。
• 端到端 MLOps：提供 Vertex AI Pipelines、Feature Store、Model Registry、实验追踪、模型监控与自动重训练，实现持续交付与治理。
• 企业级安全合规：支持 VPC-SC、CMEK、IAM 细粒度权限、数据驻留与审计日志，满足金融、医疗、政府等高合规场景需求。

使用方法

1. 在 Google Cloud Console 创建或选择项目，启用 Vertex AI API 并配置结算账户。
2. 根据业务需求选择“AutoML”或“自定义训练”路径，准备训练数据并上传至 Cloud Storage 或 BigQuery。
3. 在 Model Garden 选择基础模型，使用 Vertex AI Studio 设计提示、调整超参数或进行指令微调。
4. 通过 Vertex AI Pipelines 定义数据预处理、训练、评估与部署流水线，设置触发策略实现 CI/CD。
5. 将训练好的模型注册到 Model Registry，创建在线或批量预测端点，配置自动扩缩容与 A/B 测试。
6. 启用 Model Monitoring 监控数据漂移与性能衰减，结合 Feature Store 实现特征共享与版本管理。

应用场景

• 智能客服：基于 Agent Builder 快速构建多轮对话机器人，集成 CRM 与知识库，实现 7×24 小时自动应答与工单分流。
• 内容生成：利用 Gemini、Imagen、Veo 等模型批量生成营销文案、商品图片与短视频，提升创意效率并降低制作成本。
• 金融风控：结合 BigQuery 与 AutoML 训练反欺诈、反洗钱模型，通过 Feature Store 共享特征，实现毫秒级实时风险评分。
• 医疗影像：使用自定义训练与 TPU 加速，对 CT、MRI 影像进行病灶检测与分割，并通过 Explainable AI 提供可解释诊断报告。
• 智慧零售：通过 Vertex AI Search 与推荐引擎，构建个性化商品搜索与推荐系统，提升转化率与客单价。