Hvis du har prøvet at undersøge AI-værktøjer og spekuleret på, hvor den virkelige end-to-end-magi sker – fra hurtig justering til produktion med overvågning – så er det denne, du bliver ved med at høre om. Googles Vertex AI samler model-playgrounds, MLOps, data hookups og vektorsøgning på ét sted i virksomhedsklassen. Start scrappy, og skaler derefter. Det er overraskende sjældent at få begge dele under ét tag.
Nedenfor er den praktiske rundvisning. Vi besvarer det simple spørgsmål - Hvad er Google Vertex AI? - og viser også, hvordan det passer til din stak, hvad du skal prøve først, hvordan omkostningerne opfører sig, og hvornår alternativer giver mere mening. Spænd sikkerhedsselen. Der er meget her, men vejen er enklere, end den ser ud. 🙂
Artikler du måske har lyst til at læse efter denne:
🔗 Hvad er en AI-træner
Forklarer, hvordan AI-trænere forfiner modeller gennem menneskelig feedback og mærkning.
🔗 Hvad er AI-arbitrage: Sandheden bag modeordet
Nedbryder AI-arbitrage, dens forretningsmodel og markedsimplikationer.
🔗 Hvad er symbolsk AI: Alt du behøver at vide
Dækker symbolsk AI's logikbaserede ræsonnement og hvordan det adskiller sig fra maskinlæring.
🔗 Hvilket programmeringssprog bruges til AI
Sammenligner Python, R og andre sprog til AI-udvikling og -forskning.
🔗 Hvad er AI som en tjeneste
Forklarer AIaaS-platforme, fordele og hvordan virksomheder udnytter cloudbaserede AI-værktøjer.
Hvad er Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI er en fuldt administreret, samlet platform på Google Cloud til opbygning, testning, implementering og styring af AI-systemer – der dækker både klassisk ML og moderne generativ AI. Den kombinerer et modelstudie, agentværktøjer, pipelines, notebooks, registre, overvågning, vektorsøgning og tætte integrationer med Google Cloud-datatjenester [1].
Kort sagt: det er der, hvor du prototyper med fundamentsmodeller, finjusterer dem, implementerer dem på sikre endpoints, automatiserer med pipelines og holder alt overvåget og styret. Afgørende er det, at det sker ét sted - hvilket betyder mere, end det ser ud til på dag ét [1].
Hurtigt mønster fra den virkelige verden: Teams skitserer ofte prompts i Studio, opretter en minimal notesbog for at teste I/O mod reelle data og promoverer derefter disse aktiver til en registreret model, et endpoint og en simpel pipeline. Uge to handler normalt om overvågning og advarsler. Pointen er ikke heltegerninger - det er repeterbarhed.
Hvad gør Google Vertex AI fantastisk ✅
-
Ét tag for livscyklussen - prototype i et studie, registrer versioner, udrul til batch eller realtid, og overvåg derefter for drift og problemer. Mindre kodebinding. Færre faner. Mere søvn [1].
-
Model Garden + Gemini-modeller - opdag, tilpas og implementer modeller fra Google og partnere, inklusive den nyeste Gemini-familie, til tekst- og multimodalt arbejde [1].
-
Agent Builder - byg opgavefokuserede, flertrinsagenter, der kan orkestrere værktøjer og data med evalueringssupport og en administreret runtime [2].
-
Pipelines for pålidelighed - serverløs orkestrering til gentagbar træning, evaluering, tuning og implementering. Du vil takke dig selv, når den tredje gentræning kommer [1].
-
Vektorsøgning i stor skala - vektorhentning i høj skala med lav latenstid til RAG, anbefalinger og semantisk søgning, bygget på Googles produktionsinfrastruktur [3].
-
Funktionsstyring med BigQuery - vedligehold dine funktionsdata i BigQuery og server funktioner online via Vertex AI Feature Store uden at duplikere en offline butik [4].
-
Workbench-notebooks - administrerede Jupyter-miljøer forbundet til Google Cloud-tjenester (BigQuery, Cloud Storage osv.) [1].
-
Ansvarlige AI-muligheder - sikkerhedsværktøjer plus uden datalagring (når de er korrekt konfigureret) til generative arbejdsbelastninger [5].
De kerneelementer, du rent faktisk kommer til at røre ved 🧩
1) Vertex AI Studio - hvor prompts vokser op 🌱
Afspil, evaluer og finjuster grundlæggende modeller i en brugergrænseflade. Fantastisk til hurtige iterationer, genanvendelige prompts og overdragelse til produktion, når noget "klikker" [1].
2) Modelhaven - dit modelkatalog 🍃
Et centraliseret bibliotek af Google- og partnermodeller. Gennemse, tilpas og implementer med et par klik – et reelt udgangspunkt i stedet for en skattejagt [1].
3) Agent Builder - til pålidelige automatiseringer 🤝
Efterhånden som agenter udvikler sig fra demonstrationer til rigtigt arbejde, har du brug for værktøjer, forankring og orkestrering. Agent Builder leverer stilladsering (sessioner, hukommelsesbank, indbyggede værktøjer, evalueringer), så oplevelser med flere agenter ikke kollapser på grund af rod i den virkelige verden [2].
4) Pipelines - fordi du alligevel gentager dig selv 🔁
Automatiser ML- og gen-AI-workflows med en serverløs orchestrator. Understøtter artefaktsporing og reproducerbare kørsler – tænk på det som CI til dine modeller [1].
5) Arbejdsbænk - administrerede notesbøger uden barbering 📓
Skab sikre JupyterLab-miljøer med nem adgang til BigQuery, Cloud Storage og mere. Praktisk til udforskning, funktionsudvikling og kontrollerede eksperimenter [1].
6) Modelregister - versionsstyring der holder 🗃️
Spor modeller, versioner, afstamning og udrul direkte til slutpunkter. Registreringsdatabasen gør overdragelser til engineering meget mindre besværlige [1].
7) Vektorsøgning - RAG der ikke hakker 🧭
Skalér semantisk hentning med Googles produktionsvektorinfrastruktur – nyttig til chat, semantisk søgning og anbefalinger, hvor latens er synlig for brugeren [3].
8) Feature Store - behold BigQuery som kilden til sandheden 🗂️
Administrer og server funktioner online fra data, der findes i BigQuery. Mindre kopiering, færre synkroniseringsjob, mere nøjagtighed [4].
9) Modelovervågning - stol på, men verificér 📈
Planlæg driftkontroller, indstil alarmer, og hold øje med produktionskvaliteten. I det øjeblik trafikken ændrer sig, vil du have brug for dette [1].
Hvordan det passer ind i din datastak 🧵
-
BigQuery - træn med data der, push batch-forudsigelser tilbage til tabeller, og send forudsigelser til analyser eller aktivering downstream [1][4].
-
Cloud Storage - gem datasæt, artefakter og modeloutput uden at genopfinde et blob-lag [1].
-
Dataflow & venner - kør administreret databehandling i pipelines til forbehandling, berigelse eller streaminginferens [1].
-
Endpoints eller Batch - implementer realtids-endpoints til apps og agenter, eller kør batchjob for at score hele tabeller - du vil sandsynligvis bruge begge [1].
Almindelige brugsscenarier, der rent faktisk rammer 🎯
-
Chat, copiloter og agenter - med forankring i dine data, værktøjsbrug og flertrinsflow. Agent Builder er designet til pålidelighed, ikke bare nyskabelse [2].
-
RAG og semantisk søgning - kombiner Vector Search med Gemini for at besvare spørgsmål ved hjælp af dit proprietære indhold. Hastighed betyder mere, end vi foregiver [3].
-
Prædiktiv ML - træn tabel- eller billedmodeller, implementer til et slutpunkt, overvåg drift, gentræn med pipelines, når tærskler overskrides. Klassisk, men kritisk [1].
-
Aktivering af analyser - skriv forudsigelser til BigQuery, opbyg målgrupper og tilfør kampagner eller produktbeslutninger. En god løkke, når marketing møder datavidenskab [1][4].
Sammenligningstabel - Vertex AI vs. populære alternativer 📊
Hurtigt overblik. Lidt meningsfuld. Husk, at de præcise funktioner og priser varierer afhængigt af tjeneste og region.
| Platform | Bedste publikum | Hvorfor det virker |
|---|---|---|
| Vertex AI | Teams på Google Cloud, en blanding af generationens AI og ML | Samlet studie, pipelines, register, vektorsøgning og stærke BigQuery-forbindelser [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-første organisationer har brug for dybe ML-værktøjer | Moden ML-tjeneste med fuld livscyklus og brede trænings- og implementeringsmuligheder. |
| Azure ML | Microsoft-tilpasset virksomheds-IT | Integreret ML-livscyklus, designer-UI og governance på Azure. |
| Databricks ML | Lakehouse-teams, notesbogstunge strømme | Stærke data-native arbejdsgange og ML-funktioner i produktion. |
Ja, formuleringen er ujævn - det er rigtige borde nogle gange.
Omkostninger på almindeligt dansk 💸
Du betaler primært for tre ting:
-
Modelbrug til generative kald - prissat efter arbejdsbyrde og brugsklasse.
-
Beregn til brugerdefinerede trænings- og tuningjob.
-
Visning til online slutpunkter eller batchjob.
For nøjagtige tal og de seneste ændringer, tjek de officielle prissider for Vertex AI og dets generative tilbud. Tip du vil takke dig selv for senere: gennemgå provisioneringsmuligheder og kvoter for Studio vs. produktions-slutpunkter, før du leverer noget tungt [1][5].
Sikkerhed, styring og ansvarlig AI 🛡️
Vertex AI leverer vejledning og sikkerhedsværktøjer til ansvarlig AI samt konfigurationsveje for at opnå nul dataretention for visse generative arbejdsbelastninger (f.eks. ved at deaktivere data caching og fravælge specifikke logfiler, hvor det er relevant) [5]. Kombinér dette med rollebaseret adgang, privat netværk og revisionslogfiler for compliance-venlige builds [1].
Når Vertex AI er perfekt - og når det er overkill 🧠
-
Perfekt, hvis du ønsker ét miljø til generel AI og ML, tæt BigQuery-integration og en produktionsproces, der inkluderer pipelines, register og overvågning. Hvis dit team spænder over datavidenskab og applikationsudvikling, er den delte overflade en fordel.
-
Overkill , hvis du kun har brug for et letvægtsmodelkald eller en prototype med et enkelt formål, der ikke kræver styring, omskoling eller overvågning. I disse tilfælde kan en enklere API-overflade være tilstrækkelig for nu.
Lad os være ærlige: de fleste prototyper enten dør eller får hugtænder. Vertex AI håndterer det andet tilfælde.
Lynstart - 10-minutters smagstest ⏱️
-
Åbn Vertex AI Studio for at lave en prototype med en model og gem et par prompts, du kan lide. Spark dækene med din rigtige tekst og billeder [1].
-
Indsæt din bedste prompt i en minimalistisk app eller notesbog fra Workbench . Pænt og smart [1].
-
Registrer appens backingmodel eller justerede aktiv i Model Registry, så du ikke kaster rundt med unavngivne artefakter [1].
-
Opret en pipeline , der indlæser data, evaluerer output og implementerer en ny version bag et alias. Repeterbarhed overgår heltemod [1].
-
Tilføj Overvågning for at fange drift og indstille grundlæggende alarmer. Dit fremtidige jeg vil give dig kaffe for dette [1].
Valgfrit, men smart: Hvis din use case er søgende eller snakkesalig, så tilføj Vector Search og grounding fra dag ét. Det er forskellen mellem pæn og overraskende nyttig [3].
Hvad er Google Vertex AI? - den korte version 🧾
Hvad er Google Vertex AI? Det er Google Clouds alt-i-én-platform til design, implementering og styring af AI-systemer - fra prompt til produktion - med indbyggede værktøjer til agenter, pipelines, vektorsøgning, notesbøger, registre og overvågning. Den er meningsfuld på måder, der hjælper teams med at levere [1].
Alternativer i korte træk - vælg den rigtige vognbane 🛣️
Hvis du allerede er dybt inde i AWS, SageMaker føles indbygget. Azure-butikker foretrækker ofte Azure ML . Hvis dit team bor i notebooks og Lakehouses, Databricks ML fremragende. Ingen af disse er forkerte - din datagravity og dine governance-krav er normalt afgørende.
Ofte stillede spørgsmål - hurtig ild 🧨
-
Er Vertex AI kun til generativ AI? No-Vertex AI dækker også klassisk ML-træning og -levering med MLOps-funktioner til dataforskere og ML-ingeniører [1].
-
Kan jeg beholde BigQuery som min primære butik? Ja - brug Feature Store til at vedligeholde funktionsdata i BigQuery og servere dem online uden at duplikere en offline butik [4].
-
Hjælper Vertex AI med RAG? Yes-Vector Search er bygget til det og integrerer med resten af stakken [3].
-
Hvordan styrer jeg omkostningerne? Start i det små, mål og gennemgå kvoter/klargøring og prisfastsættelse for arbejdsbelastningsklasser før skalering [1][5].
Referencer
[1] Google Cloud - Introduktion til Vertex AI (oversigt over samlet platform) - læs mere
[2] Google Cloud - Oversigt over Vertex AI Agent Builder - læs mere
[3] Google Cloud - Brug Vertex AI Vector Search med Vertex AI RAG Engine - læs mere
[4] Google Cloud - Introduktion til funktionsstyring i Vertex AI - læs mere
[5] Google Cloud - Kundedataopbevaring og nul-dataopbevaring i Vertex AI - læs mere