Hvis du har pirket litt i AI-verktøy og lurt på hvor den virkelige magien fra ende til ende skjer – fra rask fiksing til produksjon med overvåking – er det dette du stadig hører om. Googles Vertex AI samler modell-lekeplasser, MLO-er, datatilkoblinger og vektorsøk på ett sted i bedriftsklassen. Start med småskalaer, og skaler deretter. Det er overraskende sjeldent å få begge deler under ett tak.
Nedenfor finner du en enkel og grei omvisning. Vi svarer på det enkle spørsmålet – hva er Google Vertex AI? – og viser også hvordan det passer inn i din plattform, hva du bør prøve først, hvordan kostnader oppfører seg, og når alternativer gir mer mening. Spenn sikkerhetsbeltet. Det er mye her, men veien er enklere enn den ser ut til. 🙂
Artikler du kanskje vil lese etter denne:
🔗 Hva er en AI-trener
Forklarer hvordan AI-trenere forbedrer modeller gjennom menneskelig tilbakemelding og merking.
🔗 Hva er AI-arbitrasje: Sannheten bak moteordet
Bryter ned AI-arbitrasje, forretningsmodellen og markedsimplikasjonene.
🔗 Hva er symbolsk AI: Alt du trenger å vite
Dekker logikkbasert resonnement basert på symbolsk AI og hvordan den skiller seg fra maskinlæring.
🔗 Hvilket programmeringsspråk brukes til AI
Sammenligner Python, R og andre språk for AI-utvikling og -forskning.
🔗 Hva er AI som en tjeneste
Forklarer AIaaS-plattformer, fordeler og hvordan bedrifter utnytter skybaserte AI-verktøy.
Hva er Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI er en fullstendig administrert, enhetlig plattform på Google Cloud for bygging, testing, distribusjon og styring av AI-systemer – som dekker både klassisk maskinlæring og moderne generativ AI. Den kombinerer et modellstudio, agentverktøy, pipelines, notatbøker, registre, overvåking, vektorsøk og tette integrasjoner med Google Cloud-datatjenester [1].
Enkelt sagt: det er der du prototyper med grunnleggende modeller, finjusterer dem, distribuerer til sikre endepunkter, automatiserer med pipelines og holder alt overvåket og styrt. Det viktigste er at det gjøres på ett sted – noe som betyr mer enn det ser ut til på dag én [1].
Raskt mønster fra den virkelige verden: Team skisserer ofte ledetekster i Studio, kobler til en minimalistisk notatbok for å teste I/O mot reelle data, og promoterer deretter disse ressursene til en registrert modell, et endepunkt og en enkel pipeline. Uke to handler vanligvis om overvåking og varsler. Poenget er ikke heltedåd – det er repeterbarhet.
Hva gjør Google Vertex AI fantastisk ✅
-
Ett tak for livssyklusen – prototype i et studio, registrer versjoner, distribuer for batch eller sanntid, og overvåk deretter for drift og problemer. Mindre kodebinding. Færre faner. Mer søvn [1].
-
Model Garden + Gemini-modeller – oppdag, tilpass og distribuer modeller fra Google og partnere, inkludert den nyeste Gemini-familien, for tekst- og multimodalt arbeid [1].
-
Agentbygger – bygg oppgavefokuserte agenter i flere trinn som kan orkestrere verktøy og data med evalueringsstøtte og administrert kjøretid [2].
-
Pipelines for pålitelighet – serverløs orkestrering for repeterbar opplæring, evaluering, finjustering og distribusjon. Du vil takke deg selv når den tredje omskoleringen kommer [1].
-
Vektorsøk i stor skala – vektorgjenfinning i høy skala med lav latens for RAG, anbefalinger og semantisk søk, bygget på Googles produksjonsbaserte infrastruktur [3].
-
Funksjonsadministrasjon med BigQuery – vedlikehold funksjonsdataene dine i BigQuery og server funksjoner på nett via Vertex AI Feature Store uten å duplisere en offline butikk [4].
-
Arbeidsbenk-notatbøker – administrerte Jupyter-miljøer koblet til Google Cloud-tjenester (BigQuery, Cloud Storage osv.) [1].
-
Ansvarlige AI-alternativer – sikkerhetsverktøy pluss uten datalagring (når de er riktig konfigurert) for generative arbeidsbelastninger [5].
Kjernedelene du faktisk kommer til å berøre 🧩
1) Vertex AI Studio – der prompter vokser opp 🌱
Spill av, evaluer og finjuster grunnleggende modeller i et brukergrensesnitt. Flott for raske iterasjoner, gjenbrukbare ledetekster og overføring til produksjon når noe «klikker» [1].
2) Modellhage – din modellkatalog 🍃
Et sentralisert bibliotek med Google- og partnermodeller. Bla gjennom, tilpass og distribuer med noen få klikk – et faktisk utgangspunkt i stedet for en skattejakt [1].
3) Agentbygger – for pålitelige automatiseringer 🤝
Etter hvert som agenter utvikler seg fra demonstrasjoner til reelt arbeid, trenger du verktøy, forankring og orkestrering. Agent Builder tilbyr stillas (økter, minnebank, innebygde verktøy, evalueringer) slik at opplevelser med flere agenter ikke kollapser på grunn av rot i den virkelige verden [2].
4) Rørledninger – fordi du uansett vil gjenta deg selv 🔁
Automatiser arbeidsflyter for maskinlæring og generert kunstig intelligens med en serverløs orkestrator. Støtter artefaktsporing og reproduserbare kjøringer – tenk på det som CI for modellene dine [1].
5) Arbeidsbenk – administrerte notatbøker uten barbering 📓
Sett opp sikre JupyterLab-miljøer med enkel tilgang til BigQuery, Cloud Storage og mer. Praktisk for utforskning, funksjonsutvikling og kontrollerte eksperimenter [1].
6) Modellregister – versjonering som holder seg 🗃️
Spor modeller, versjoner, avstamning og distribuer direkte til endepunkter. Registeret gjør overleveringer til utvikling mye mindre myke [1].
7) Vektorsøk - RAG som ikke hakker 🧭
Skaler semantisk henting med Googles produksjonsvektorinfrastruktur – nyttig for chat, semantisk søk og anbefalinger der latensen er synlig for brukeren [3].
8) Funksjonsbutikk – behold BigQuery som sannhetens kilde 🗂️
Administrer og server funksjoner på nett fra data som finnes i BigQuery. Mindre kopiering, færre synkroniseringsjobber, mer nøyaktighet [4].
9) Modellovervåking – stol på, men bekreft 📈
Planlegg driftkontroller, angi varsler og følg med på produksjonskvaliteten. I det øyeblikket trafikken endrer seg, vil du ha dette [1].
Hvordan det passer inn i datastakken din 🧵
-
BigQuery – tren med data der, send batch-prediksjoner tilbake til tabeller, og koble prediksjoner til analyser eller aktivering nedstrøms [1][4].
-
Cloud Storage – lagre datasett, artefakter og modellutdata uten å måtte gjenoppfinne et blob-lag [1].
-
Dataflow og venner – kjør administrert databehandling i rørledninger for forbehandling, berikelse eller strømmingsinferens [1].
-
Endepunkter eller batch – distribuer sanntidsendepunkter for apper og agenter, eller kjør batchjobber for å score hele tabeller – du vil sannsynligvis bruke begge [1].
Vanlige brukstilfeller som faktisk slår an 🎯
-
Chat, andrepiloter og agenter – med forankring i dataene dine, verktøybruk og flertrinnsflyter. Agent Builder er utviklet for pålitelighet, ikke bare nyhet [2].
-
RAG og semantisk søk – kombiner Vector Search med Gemini for å svare på spørsmål ved hjelp av ditt proprietære innhold. Hastighet er viktigere enn vi later som [3].
-
Prediktiv maskinlæring – trene tabell- eller bildemodeller, distribuere til et endepunkt, overvåke drift, trene på nytt med pipelines når terskler krysses. Klassisk, men kritisk [1].
-
Aktivering av analyse – skriv prediksjoner til BigQuery, bygg målgrupper og mat kampanjer eller produktbeslutninger. En fin løkke når markedsføring møter datavitenskap [1][4].
Sammenligningstabell - Vertex AI vs populære alternativer 📊
Raskt overblikk. Litt meningsfulle. Husk at eksakte funksjoner og priser varierer etter tjeneste og region.
| Plattform | Beste publikum | Hvorfor det fungerer |
|---|---|---|
| Vertex AI | Teams på Google Cloud, en blanding av generasjon AI og maskinlæring | Enhetlig studio, pipelines, register, vektorsøk og sterke BigQuery-tilknytninger [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-første organisasjoner som trenger dyptgående ML-verktøy | Moden ML-tjeneste med full livssyklus og brede opplærings- og implementeringsalternativer. |
| Azure ML | Microsoft-tilpasset bedrifts-IT | Integrert ML-livssyklus, designergrensesnitt og styring på Azure. |
| Databricks ML | Lakehouse-team, flyter tungt med bærbare datamaskiner | Sterke datainnfødte arbeidsflyter og ML-funksjoner i produksjon. |
Ja, formuleringen er ujevn – ekte bord er det noen ganger.
Kostnader på vanlig engelsk 💸
Du betaler stort sett for tre ting:
-
Modellbruk for generative kall – priset etter arbeidsmengde og bruksklasse.
-
Beregn for tilpassede trenings- og finjusteringsjobber.
-
Visning for online endepunkter eller batchjobber.
For nøyaktige tall og de siste endringene, sjekk de offisielle prissidene for Vertex AI og for deres generative tilbud. Tips du vil takke deg selv for senere: gjennomgå provisjoneringsalternativer og kvoter for Studio kontra produksjonsendepunkter før du sender noe tungt [1][5].
Sikkerhet, styring og ansvarlig AI 🛡️
Vertex AI tilbyr veiledning og sikkerhetsverktøy for ansvarlig AI, pluss konfigurasjonsveier for å oppnå null datalagring for visse generative arbeidsbelastninger (for eksempel ved å deaktivere datalagring og velge bort spesifikke logger der det er aktuelt) [5]. Kombiner dette med rollebasert tilgang, privat nettverk og revisjonslogger for samsvarsvennlige bygg [1].
Når Vertex AI er perfekt – og når det er overkill 🧠
-
Perfekt hvis du ønsker ett miljø for generasjon AI og maskinlæring, tett BigQuery-integrasjon og en produksjonsprosess som inkluderer pipelines, register og overvåking. Hvis teamet ditt spenner over datavitenskap og applikasjonsteknikk, hjelper den delte overflaten.
-
Det er litt for mye hvis du bare trenger et lett modellkall eller en prototype med ett formål som ikke trenger styring, omskolering eller overvåking. I slike tilfeller kan en enklere API-overflate være nok for nå.
La oss være ærlige: de fleste prototyper enten dør eller får hoggtenner. Vertex AI håndterer det andre tilfellet.
Hurtigstart – 10-minutters smakstest ⏱️
-
Åpne Vertex AI Studio for å lage en prototype med en modell og lagre noen få ledetekster du liker. Kick off dekkene med din ekte tekst og bilder [1].
-
Koble den beste prompten din til en minimalistisk app eller notatbok fra Workbench . Fint og greit [1].
-
Registrer appens støttemodell eller justerte ressurs i modellregisteret, slik at du ikke kaster rundt deg med navnløse artefakter [1].
-
Lag en pipeline som laster inn data, evaluerer utdata og distribuerer en ny versjon bak et alias. Repeterbarhet er viktigere enn heltemot [1].
-
Legg til overvåking for å fange opp drift og angi grunnleggende varsler. Ditt fremtidige jeg vil gi deg kaffe for dette [1].
Valgfritt, men smart: Hvis bruksscenariet ditt er søkende eller pratsomt, legg til Vector Search og jording fra dag én. Det er forskjellen mellom fint og overraskende nyttig [3].
Hva er Google Vertex AI? – kortversjonen 🧾
Hva er Google Vertex AI? Det er Google Clouds alt-i-ett-plattform for å designe, distribuere og styre AI-systemer – fra ledetekst til produksjon – med innebygde verktøy for agenter, pipelines, vektorsøk, notatbøker, registre og overvåking. Den er meningsfull på måter som hjelper team med å levere [1].
Alternativer i korte trekk – velg riktig kjørefelt 🛣️
Hvis du allerede er godt kjent med AWS, SageMaker føles naturlig. Azure-butikker foretrekker ofte Azure ML . Hvis teamet ditt bor i bærbare datamaskiner og Lakehouses, Databricks ML utmerket. Ingen av disse er gale – datagravitasjonen og styringskravene dine avgjør vanligvis.
Vanlige spørsmål - rask ild 🧨
-
Er Vertex AI kun for generativ AI? No-Vertex AI dekker også klassisk ML-opplæring og -servering med MLOps-funksjoner for dataforskere og ML-ingeniører [1].
-
Kan jeg beholde BigQuery som hovedlager? Ja – bruk Feature Store til å vedlikeholde funksjonsdata i BigQuery og servere dem på nett uten å duplisere en frakoblet butikk [4].
-
Hjelper Vertex AI med RAG? Yes-Vector Search er bygget for det og integreres med resten av stakken [3].
-
Hvordan kontrollerer jeg kostnadene? Start i det små, mål og gjennomgå kvoter/klargjøring og prissetting per arbeidsmengde før skalering [1][5].
Referanser
[1] Google Cloud – Introduksjon til Vertex AI (oversikt over enhetlig plattform) – les mer
[2] Google Cloud – oversikt over Vertex AI Agent Builder – les mer
[3] Google Cloud – Bruk Vertex AI Vector Search med Vertex AI RAG Engine – les mer
[4] Google Cloud – Introduksjon til funksjonsadministrasjon i Vertex AI – les mer
[5] Google Cloud – Kundedatalagring og null datalagring i Vertex AI – les mer