Nếu bạn đã từng tìm hiểu các công cụ AI và tự hỏi phép màu thực sự diễn ra ở đâu - từ việc thử nghiệm ban đầu đến sản xuất với việc giám sát - thì đây chính là công cụ bạn sẽ liên tục nghe đến. Vertex AI của Google tích hợp các môi trường thử nghiệm mô hình, MLOps, kết nối dữ liệu và tìm kiếm vector vào một nền tảng duy nhất, đạt chuẩn doanh nghiệp. Bắt đầu từ quy mô nhỏ, sau đó mở rộng dần. Thật ngạc nhiên khi thấy cả hai thứ này đều được tích hợp trong cùng một hệ thống.
Dưới đây là phần giới thiệu ngắn gọn và dễ hiểu. Chúng tôi sẽ trả lời câu hỏi đơn giản - Google Vertex AI là gì? - và cũng sẽ chỉ ra cách nó phù hợp với hệ thống của bạn, nên thử cái nào trước, chi phí ra sao và khi nào nên chọn các giải pháp thay thế. Hãy chuẩn bị tinh thần. Có rất nhiều thông tin ở đây, nhưng con đường thực ra đơn giản hơn bạn nghĩ. 🙂
Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:
🔗 AI trainer là gì?
Giải thích cách các chuyên gia huấn luyện AI tinh chỉnh mô hình thông qua phản hồi và gắn nhãn từ con người.
🔗 AI arbitrage là gì: Sự thật đằng sau thuật ngữ gây sốt này
Phân tích chi tiết về giao dịch chênh lệch giá dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI arbitrage), mô hình kinh doanh và tác động của nó đến thị trường.
🔗 Trí tuệ nhân tạo biểu tượng là gì: Tất cả những điều bạn cần biết
Nội dung bao gồm khả năng suy luận dựa trên logic của trí tuệ nhân tạo biểu tượng và sự khác biệt của nó so với máy học.
🔗 Ngôn ngữ lập trình nào được sử dụng cho trí tuệ nhân tạo (AI)
So sánh Python, R và các ngôn ngữ khác trong phát triển và nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.
🔗 Trí tuệ nhân tạo dưới dạng dịch vụ là gì?
Bài viết này giải thích về các nền tảng AIaaS, lợi ích và cách các doanh nghiệp tận dụng các công cụ AI dựa trên đám mây.
Google Vertex AI là gì? 🚀
Google Vertex AI là một nền tảng thống nhất, được quản lý hoàn toàn trên Google Cloud để xây dựng, thử nghiệm, triển khai và quản lý các hệ thống AI - bao gồm cả ML cổ điển và AI tạo sinh hiện đại. Nó kết hợp phòng thí nghiệm mô hình, công cụ tác nhân, đường ống, sổ tay, sổ đăng ký, giám sát, tìm kiếm vectơ và tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ dữ liệu của Google Cloud [1].
Nói một cách đơn giản: đó là nơi bạn tạo nguyên mẫu với các mô hình nền tảng, tinh chỉnh chúng, triển khai đến các điểm cuối an toàn, tự động hóa bằng các đường ống và theo dõi cũng như quản lý mọi thứ. Điều quan trọng là, nó thực hiện tất cả những điều này ở một nơi - điều này quan trọng hơn nhiều so với vẻ bề ngoài vào ngày đầu tiên [1].
Một ví dụ thực tế nhanh gọn: Các nhóm thường phác thảo các yêu cầu trong Studio, thiết lập một notebook tối thiểu để kiểm tra đầu vào/đầu ra với dữ liệu thực, sau đó chuyển các tài sản đó thành một mô hình đã đăng ký, một điểm cuối và một quy trình đơn giản. Tuần thứ hai thường là giám sát và cảnh báo. Điểm mấu chốt không phải là những thành tựu phi thường - mà là khả năng lặp lại.
Điều gì khiến Google Vertex AI trở nên tuyệt vời ✅
-
Một mái nhà cho toàn bộ vòng đời - nguyên mẫu trong studio, đăng ký phiên bản, triển khai theo lô hoặc thời gian thực, sau đó theo dõi sự thay đổi và các vấn đề. Ít mã kết nối hơn. Ít tab hơn. Ngủ nhiều hơn [1].
-
Model Garden + Gemini models - khám phá, tùy chỉnh và triển khai các mô hình từ Google và các đối tác, bao gồm cả dòng Gemini mới nhất, cho công việc văn bản và đa phương thức [1].
-
Trình tạo tác nhân - xây dựng các tác nhân đa bước tập trung vào nhiệm vụ có thể điều phối các công cụ và dữ liệu với hỗ trợ đánh giá và thời gian chạy được quản lý [2].
-
Các quy trình đảm bảo độ tin cậy - điều phối phi máy chủ để đào tạo, đánh giá, tinh chỉnh và triển khai lặp đi lặp lại. Bạn sẽ tự cảm ơn mình khi quá trình đào tạo lại lần thứ ba diễn ra [1].
-
Tìm kiếm vectơ ở quy mô lớn - truy xuất vectơ quy mô lớn, độ trễ thấp cho RAG, đề xuất và tìm kiếm ngữ nghĩa, được xây dựng trên cơ sở hạ tầng cấp sản xuất của Google [3].
-
Quản lý tính năng với BigQuery - duy trì dữ liệu tính năng của bạn trong BigQuery và cung cấp các tính năng trực tuyến thông qua Vertex AI Feature Store mà không cần sao chép kho lưu trữ ngoại tuyến [4].
-
Sổ tay Workbench - môi trường Jupyter được quản lý kết nối với các dịch vụ Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, v.v.) [1].
-
Các tùy chọn AI có trách nhiệm - công cụ an toàn cộng với không lưu giữ dữ liệu (khi được cấu hình phù hợp) cho khối lượng công việc tạo sinh [5].
Những bộ phận cốt lõi mà bạn sẽ thực sự chạm vào 🧩
1) Vertex AI Studio - nơi những ý tưởng được ấp ủ 🌱
Chơi, đánh giá và điều chỉnh các mô hình nền tảng trong giao diện người dùng. Tuyệt vời cho các lần lặp nhanh, các lời nhắc có thể tái sử dụng và chuyển giao cho sản xuất khi có điều gì đó “thành công” [1].
2) Vườn Mô Hình - danh mục mô hình của bạn 🍃
Một thư viện tập trung các mô hình của Google và đối tác. Duyệt, tùy chỉnh và triển khai chỉ với vài cú nhấp chuột - một điểm khởi đầu thực sự thay vì một cuộc săn tìm kho báu [1].
3) Trình tạo tác vụ - cho các quy trình tự động hóa đáng tin cậy 🤝
Khi các tác nhân phát triển từ bản demo sang công việc thực tế, bạn cần các công cụ, nền tảng và sự điều phối. Agent Builder cung cấp khung sườn (Phiên, Ngân hàng bộ nhớ, công cụ tích hợp, đánh giá) để trải nghiệm đa tác nhân không bị sụp đổ dưới sự hỗn loạn của thế giới thực [2].
4) Quy trình làm việc - vì đằng nào bạn cũng sẽ lặp lại chính mình 🔁
Tự động hóa quy trình ML và gen-AI với trình điều phối không máy chủ. Hỗ trợ theo dõi hiện vật và chạy có thể tái tạo - hãy coi nó như CI cho các mô hình của bạn [1].
5) Workbench - quản lý sổ tay mà không cần phải tốn nhiều công sức 📓
Khởi tạo môi trường JupyterLab an toàn với quyền truy cập dễ dàng vào BigQuery, Cloud Storage và nhiều hơn nữa. Thuận tiện cho việc khám phá, kỹ thuật tính năng và các thí nghiệm được kiểm soát [1].
6) Sổ đăng ký mô hình - quản lý phiên bản bền vững 🗃️
Theo dõi các mô hình, phiên bản, nguồn gốc và triển khai trực tiếp đến các điểm cuối. Cơ chế đăng ký giúp việc chuyển giao cho bộ phận kỹ thuật trở nên dễ dàng hơn nhiều [1].
7) Tìm kiếm Vector - RAG không bị giật lag 🧭
Mở rộng khả năng truy xuất ngữ nghĩa với cơ sở hạ tầng vectơ sản xuất của Google - hữu ích cho trò chuyện, tìm kiếm ngữ nghĩa và đề xuất trong đó độ trễ có thể nhìn thấy được đối với người dùng [3].
8) Kho lưu trữ tính năng - giữ BigQuery làm nguồn dữ liệu chính xác 🗂️
Quản lý và cung cấp các tính năng trực tuyến từ dữ liệu nằm trong BigQuery. Ít sao chép hơn, ít công việc đồng bộ hơn, độ chính xác cao hơn [4].
9) Giám sát mô hình - tin tưởng nhưng phải kiểm chứng 📈
Lên lịch kiểm tra độ lệch, thiết lập cảnh báo và theo dõi chất lượng sản xuất. Ngay khi lưu lượng truy cập thay đổi, bạn sẽ cần điều này [1].
Nó phù hợp như thế nào với hệ thống dữ liệu của bạn 🧵
-
BigQuery - huấn luyện với dữ liệu ở đó, đẩy dự đoán hàng loạt trở lại bảng và kết nối dự đoán vào phân tích hoặc kích hoạt ở hạ lưu [1][4].
-
Lưu trữ đám mây - lưu trữ các tập dữ liệu, hiện vật và kết quả đầu ra của mô hình mà không cần tạo lại lớp blob [1].
-
Dataflow & friends - chạy quá trình xử lý dữ liệu được quản lý bên trong các đường ống để tiền xử lý, làm giàu hoặc suy luận luồng [1].
-
Điểm cuối hoặc Xử lý hàng loạt - triển khai các điểm cuối thời gian thực cho ứng dụng và tác nhân hoặc chạy các công việc xử lý hàng loạt để chấm điểm toàn bộ bảng - bạn có thể sẽ sử dụng cả hai [1].
Các trường hợp sử dụng phổ biến và thực tế đã xảy ra 🎯
-
Trò chuyện, phi công phụ và đại lý - với nền tảng dữ liệu của bạn, sử dụng công cụ và quy trình nhiều bước. Trình tạo đại lý được thiết kế để đáng tin cậy, không chỉ là sự mới lạ [2].
-
RAG và tìm kiếm ngữ nghĩa - kết hợp Tìm kiếm Vector với Gemini để trả lời các câu hỏi bằng cách sử dụng nội dung độc quyền của bạn. Tốc độ quan trọng hơn chúng ta tưởng [3].
-
máy dự đoán - huấn luyện các mô hình dạng bảng hoặc hình ảnh, triển khai đến một điểm cuối, theo dõi sự thay đổi, huấn luyện lại bằng các quy trình khi vượt qua ngưỡng. Cổ điển nhưng quan trọng [1].
-
Kích hoạt phân tích - viết dự đoán vào BigQuery, xây dựng đối tượng và cung cấp thông tin cho các chiến dịch hoặc quyết định sản phẩm. Một vòng lặp tuyệt vời khi tiếp thị gặp gỡ khoa học dữ liệu [1][4].
Bảng so sánh - Vertex AI với các lựa chọn thay thế phổ biến 📊
Tóm tắt nhanh. Mang tính chủ quan. Xin lưu ý rằng tính năng và giá cả cụ thể có thể khác nhau tùy thuộc vào dịch vụ và khu vực.
| Nền tảng | Khán giả tốt nhất | Lý do nó hiệu quả |
|---|---|---|
| Trí tuệ nhân tạo Vertex | Các nhóm làm việc trên Google Cloud, kết hợp trí tuệ nhân tạo thế hệ mới và học máy | Studio thống nhất, đường ống, đăng ký, tìm kiếm vectơ và mối liên hệ chặt chẽ với BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Các tổ chức ưu tiên AWS cần công cụ học máy chuyên sâu | Dịch vụ học máy hoàn chỉnh, trọn vòng đời, với nhiều tùy chọn đào tạo và triển khai. |
| Azure ML | CNTT doanh nghiệp phù hợp với Microsoft | Vòng đời học máy tích hợp, giao diện người dùng được thiết kế và quản trị trên Azure. |
| Databricks ML | Các đội Lakehouse, dòng chảy ghi chép dày đặc | Các quy trình làm việc dựa trên dữ liệu mạnh mẽ và khả năng học máy trong môi trường sản xuất. |
Đúng vậy, cách diễn đạt hơi rời rạc - bàn ăn thực tế đôi khi cũng vậy.
Chi phí được trình bày một cách dễ hiểu 💸
Bạn chủ yếu trả tiền cho ba thứ:
-
Mô hình sử dụng cho các cuộc gọi tạo sinh - định giá theo khối lượng công việc và loại hình sử dụng.
-
Tính toán cho các tác vụ huấn luyện và tinh chỉnh tùy chỉnh.
-
Dùng cho các điểm cuối trực tuyến hoặc các tác vụ xử lý theo lô.
Để biết số liệu chính xác và những thay đổi mới nhất, hãy kiểm tra trang giá chính thức của Vertex AI và các dịch vụ tạo hình của nó. Mẹo bạn sẽ tự cảm ơn mình sau này: xem xét các tùy chọn cung cấp và hạn ngạch cho điểm cuối Studio so với điểm cuối sản xuất trước khi bạn triển khai bất kỳ thứ gì nặng [1][5].
An ninh, quản trị và trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm 🛡️
Vertex AI cung cấp hướng dẫn về AI có trách nhiệm và công cụ an toàn, cùng với các lộ trình cấu hình để đạt được việc không lưu giữ dữ liệu cho một số khối lượng công việc tạo sinh nhất định (ví dụ: bằng cách vô hiệu hóa bộ nhớ đệm dữ liệu và chọn không ghi nhật ký cụ thể khi áp dụng) [5]. Kết hợp điều đó với quyền truy cập dựa trên vai trò, mạng riêng và nhật ký kiểm toán để xây dựng thân thiện với việc tuân thủ [1].
Khi nào Vertex AI hoạt động hoàn hảo - và khi nào thì nó trở nên quá mức cần thiết 🧠
-
Đây là lựa chọn hoàn hảo nếu bạn muốn một môi trường duy nhất cho AI thế hệ mới và ML, tích hợp chặt chẽ với BigQuery, và một lộ trình sản xuất bao gồm các pipeline, registry và giám sát. Nếu nhóm của bạn bao gồm các chuyên gia khoa học dữ liệu và kỹ thuật ứng dụng, giao diện dùng chung sẽ rất hữu ích.
-
Quá mức cần thiết nếu bạn chỉ cần một lệnh gọi mô hình nhẹ hoặc một nguyên mẫu đơn mục đích không cần quản trị, đào tạo lại hoặc giám sát. Trong những trường hợp đó, một giao diện API đơn giản hơn có thể là đủ vào lúc này.
Thành thật mà nói: hầu hết các nguyên mẫu hoặc là chết hoặc là mọc răng nanh. Vertex AI xử lý trường hợp thứ hai.
Khởi động nhanh - bài kiểm tra vị giác 10 phút ⏱️
-
Mở Vertex AI Studio để tạo nguyên mẫu với một mô hình và lưu lại một vài lời nhắc mà bạn thích. Kiểm tra kỹ lưỡng với văn bản và hình ảnh thực của bạn [1].
-
Kết nối lời nhắc tốt nhất của bạn vào một ứng dụng hoặc sổ tay tối giản từ Workbench . Thật tuyệt vời và nhanh chóng [1].
-
Đăng ký mô hình hỗ trợ ứng dụng hoặc tài sản được điều chỉnh trong Model Registry để bạn không phải sử dụng các hiện vật không được đặt tên [1].
-
Tạo một Pipeline tải dữ liệu, đánh giá đầu ra và triển khai phiên bản mới đằng sau một bí danh. Tính lặp lại vượt trội hơn sự anh hùng [1].
-
Thêm chức năng Giám sát để phát hiện sự thay đổi và thiết lập các cảnh báo cơ bản. Chính bạn trong tương lai sẽ mua cà phê cho bạn vì điều này [1].
Tùy chọn nhưng thông minh: nếu trường hợp sử dụng của bạn liên quan đến tìm kiếm hoặc trò chuyện, hãy thêm Tìm kiếm Vector và định vị từ ngày đầu tiên. Đó là sự khác biệt giữa tốt và hữu ích một cách đáng ngạc nhiên [3].
Google Vertex AI là gì? - phiên bản ngắn gọn 🧾
Google Vertex AI là gì? Đó là nền tảng tất cả trong một của Google Cloud để thiết kế, triển khai và quản lý các hệ thống AI - từ lời nhắc đến sản xuất - với các công cụ tích hợp sẵn cho các tác nhân, đường ống, tìm kiếm vectơ, sổ tay, sổ đăng ký và giám sát. Nó có định hướng theo những cách giúp các nhóm triển khai [1].
Tổng quan các lựa chọn - chọn làn đường phù hợp 🛣️
Nếu bạn đã quen thuộc với AWS, SageMaker sẽ mang lại cảm giác như được tích hợp sẵn. Các doanh nghiệp sử dụng Azure thường ưa chuộng Azure ML . Nếu nhóm của bạn chủ yếu dùng notebook và lakehouse, Databricks ML là một lựa chọn tuyệt vời. Không có lựa chọn nào là sai – yếu tố quyết định thường nằm ở yêu cầu về quản trị và trọng tâm dữ liệu của bạn.
Câu hỏi thường gặp - Hỏi đáp nhanh 🧨
-
Liệu Vertex AI chỉ dành cho AI tạo sinh? No-Vertex AI cũng bao gồm đào tạo và phục vụ ML cổ điển với các tính năng MLOps dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML [1].
-
Tôi có thể giữ BigQuery làm kho lưu trữ chính của mình không? Có - hãy sử dụng Feature Store để duy trì dữ liệu tính năng trong BigQuery và cung cấp dữ liệu đó trực tuyến mà không cần sao chép kho lưu trữ ngoại tuyến [4].
-
Liệu Vertex AI có giúp ích cho RAG không? Có - Tìm kiếm vectơ được xây dựng cho mục đích đó và tích hợp với phần còn lại của ngăn xếp [3].
-
Tôi kiểm soát chi phí như thế nào? Hãy bắt đầu từ quy mô nhỏ, đo lường và xem xét hạn ngạch/cung cấp và giá theo loại khối lượng công việc trước khi mở rộng quy mô [1][5].
Tài liệu tham khảo
[1] Google Cloud - Giới thiệu về Vertex AI (Tổng quan về nền tảng thống nhất) - đọc thêm
[2] Tổng quan về Google Cloud - Vertex AI Agent Builder - đọc thêm
[3] Google Cloud - Sử dụng Tìm kiếm vectơ Vertex AI với Công cụ RAG Vertex AI - đọc thêm
[4] Google Cloud - Giới thiệu về quản lý tính năng trong Vertex AI - đọc thêm
[5] Google Cloud - Giữ lại dữ liệu khách hàng và không giữ lại dữ liệu trong Vertex AI - đọc thêm