Johdatus Vertex-tekoälyyn

Ottaen huomioon tekoälyn nopeasti kehittyvän maiseman, yksi suurimmista esteistä, joita teknologiajohtajat usein kohtaavat, on siirtyminen "kokeellisesta" "yritysvalmiuteen". Vaikka kuluttajien chatbotit ja interaktiivinen alusta auttavat yleisön mielikuvitusta, yritykset eivät voi menestyä pelkällä chat-käyttöliittymällä. Aikakaudella, jolla kilpailu on aggressiivisempaa kuin koskaan ennen, yritykset tarvitsevat vankan, skaalautuvan ja turvallisen ekosysteemin, ja juuri tätä Google pyrkii tarjoamaan... Vertex AI, Google Cloudin yhtenäinen tekoälyn ja koneoppimisen alusta. 

Vertex AI pyrkii vakiinnuttamaan asemansa generatiivisen tekoälyn integroinnin selkärankana modernin pilvi-infrastruktuurin kanssa tarjoamalla kattavan valikoiman ominaisuuksia, jotka kurovat umpeen kuilun raa'iden perusmallien ja tuotantoluokan sovellusten välillä. Vertex AI ei ole pelkkä kääre suurille kielimalleille (LLM), vaan se on yhtenäinen koneoppimisen ja tekoälyn (ML/AI) ekosysteemi, joka kohtelee generatiivista tekoälyä modernin pilvi-infrastruktuurin ensiluokkaisena osana.

Vertex AI:n ytimessä on malli puutarha, keskitetty markkinapaikka, joka tarjoaa pääsyn yli 200 kuratoituun perusmalliin, mukaan lukien multimodaalisen tehopakkauksen Gemini 2.5 Pron, jossa on hämmästyttävät 2 miljoonan tokenin konteksti-ikkuna. Tässä artikkelissa analysoimme Vertex AI:n arkkitehtuuria, tutkimme, miten Model Garden toimii alan älykkyyden "sovelluskauppana", ja tarkastelemme teknisiä pilareita, jotka tekevät tästä alustasta seuraavan sukupolven yritysohjelmistojen selkärangan.

Ydinarkkitehtuuri: Yhtenäinen alusta

Vertex AI ei ole löyhästi kytketty työkalujen kokoelma, vaan yhtenäinen data- ja tekoälyekosysteemi, joka on suunniteltu kuromaan umpeen koneoppimista vaivaavaa datan, työkalujen ja tiimien pirstaloitumista. Perinteisesti tekoälyn kehitys tapahtuu erillisissä ympäristöissä, ja joskus data on hajallaan ja loukussa useissa eri tietovarastoissa. Esimerkiksi organisaatiot saattavat tallentaa asiakasdataa SQL-tietovarastoihin, kun taas jäsentämättömät dokumentit dumpataan Data Lakeen. Kun data on siiloutunut, tekoäly näkee vain "osittaisen totuuden", mikä johtaa vääristyneisiin tuloksiin tai korkeisiin hallusinaatioihin, koska siltä puuttuu yrityksen koko konteksti. 

Vertex AI pyrkii integroimaan koko elinkaaren raakadatan syöttämisestä BigQueryyn ja pilvitallennukseen aina tuotannon seurantaan asti, toimien käytännössä "yhdyskudoksena" näiden siilojen välillä. Vertex AI integroituu natiivisti pilvitallennukseen ja BigQueryyn, jolloin tekoälymallit voivat hakea dataa ilman monimutkaisia ​​​​poiminta-, muunnos- ja latausprosessia. 

Säätiö: Googlen tekoälyhypertietokone

GenAI-kerros Vertex AI sijaitsee Googlen tekoälyhypertietokonearkkitehtuurin päällä, joka on integroitu supertietokonejärjestelmä, joka koostuu seuraavista osista:

TPU v5p ja v5e (tensoriprosessointiyksiköt)

Googlen tensoriprosessointiyksiköt ovat mittatilaustyönä valmistettuja ASIC-piirejä (Application-Specific Integrated Circuit), jotka on suunniteltu erityisesti syväoppimisessa käytettävää matriisikertolaskua varten.

• TPU v5p (suorituskyky): Tämä on massiivisen koulutuksen lippulaivakiihdytin. Jokainen TPU v5p -pod voi skaalautua 8 960 siruun, jotka on yhdistetty Googlen suurimman kaistanleveyden Inter-Chip Interconnect (ICI) -yhteydellä 4 800 Gbps:n nopeudella. Teknologiajohtajalle tämä tarkoittaa 2.8 kertaa nopeampaa GPT-3-kokoisen mallin (175B parametria) koulutusta edelliseen sukupolveen verrattuna, mikä lyhentää merkittävästi markkinoilletuloaikaa.
• TPU v5e (tehokkuus): Kustannusoptimoitua suorituskykyä varten suunniteltu v5e on työjuhta keskikokoiseen koulutukseen ja suuren läpimenon päättelyyn. Se tarjoaa jopa 2.5 kertaa paremman hinta-laatusuhteen, joten se on ihanteellinen valinta yrityksille, joiden on käytettävä päättelyä 24/7 ilman valtavaa budjettia.

NVIDIA H100/A100 -näytönohjaimet joustavuutta varten

Vaikka TPU:t ovat erikoistuneita, monet kehitystiimit luottavat NVIDIA CUDA -ekosysteemiin. Vertex AI tarjoaa ensiluokkaista tukea NVIDIAn uusimmille laitteistoille:

• NVIDIA H100 (suppilo): Ihanteellinen suurimpien avoimen lähdekoodin mallien (kuten Llama 3.1 405B) hienosäätöön, jotka vaativat massiivista muistin kaistanleveyttä.
• Jupiter-verkostoituminen: Google käyttää Jupiter-datakeskuksen verkkorakennetta estääkseen ”verkon pullonkaulan”. Tämä varmistaa, että data liikkuu näytönohjainten välillä salamannopeasti, ja tukee RDMA:ta (Remote Direct Memory Access) ohittaakseen suorittimen kuormituksen ja tarjotakseen lähes paikallisen suorituskyvyn hajautettujen solmujen välillä.

Dynaaminen orkestrointi

Kriittisin tekninen muutos Vertex AI:ssa on Dynaaminen orkestrointiVanhassa ympäristössä, jos GPU-solmu vikaantuu kolmen viikon harjoitusajon aikana, koko työ saattaa kaatua.

• Automatisoitu vikasietoisuus: Vertex AI, usein jota tukee Google Kubernetes Engine (GKE) konepellin alla on "itseään korjaavat" solmut. Jos laitteistossa havaitaan vika, alusta siirtää työkuorman automaattisesti toimivaan solmuun.
• Dynaaminen työkuorman ajoitus: Tämän työkalun avulla tiimit voivat pyytää kapasiteettia kiireellisyyden perusteella. Voit valita Flex Start -vaihtoehdon (halvempi, käynnistyy, kun kapasiteettia on saatavilla) tai Guaranteed Capacity -vaihtoehdon kriittisille julkaisuille.
• Palvelimeton koulutus: Tiimeille, jotka eivät halua infrastruktuurinhallintaa, Vertex AI Serverless Training antaa sinun lähettää koodisi ja datasi; alusta tarjoaa klusterin, suorittaa työn ja purkaa sen – veloittaen sinulta vain käytetyistä laskentasekunneista.

Kolme lähtökohtaa: löytäminen, kokeilu ja automatisointi

Vertex AI tarjoaa kolme ensisijaista aloituspistettä erilaisten teknisten henkilöiden – datatieteilijöistä sovelluskehittäjiin – tarpeisiin:

• malli puutarha: Löytöjen markkinapaikka. 
• Vertex AI StudioKokeilun leikkikenttä. 
• Vertex AI -agenttien rakentajaAutomaation tehdas. 

Mallipuutarha: Löytöjen markkinapaikka

Google Cloudin Vertex AI Model Garden on keskitetty alusta Google Cloudin sisällä, jolla voi etsiä, testata, mukauttaa ja ottaa käyttöön laajan valikoiman ensimmäisen osapuolen, avoimen lähdekoodin ja kolmannen osapuolen tekoälymalleja, mukaan lukien multimodaalisia malleja (visio, teksti, koodi) erilaisiin liiketoimintatarpeisiin. Alusta tarjoaa saumattoman integraation Vertex AI:n työkaluihin virtaviivaistaen MLOps-toimintoja. Se toimii kattavana kirjastona, joka auttaa kehittäjiä ja yrityksiä valitsemaan oikean mallin (laajoista perusmalleista erikoistuneisiin) tehtäviinsä, olipa kyseessä sitten tekstin luominen, kuva-analyysi tai koodin täydentäminen, ja ottamaan ne tehokkaasti käyttöön Google Cloud -ympäristössään.

Model Garden luokittelee yli 200 malliaan kolmeen erilliseen tasoon, joiden avulla arkkitehdit voivat tasapainottaa suorituskyvyn, kustannukset ja hallinnan:

1. Ensimmäisen osapuolen (Googlen) mallit: Nämä ovat Vertex AI:n lippulaivamyymälöitä, ja Google tarjoaa niitä eri kokoisina, monimutkaisen päättelyn omaavista Pro-malleista matalan latenssin ja suuren volyymin Flash-malleihin, jolloin kehittäjät voivat optimoida mallinsa käyttötapaustensa mukaan. 
2. Kolmannen osapuolen (omistussuojatut) mallit: Strategisten kumppanuuksien kautta Vertex AI tarjoaa "Model-as-a-Service" (MaaS) -käyttöoikeuden titaaneille, kuten Anthropic (Claude 3.5) ja Mistral AI. Sen sijaan, että hallittaisiin erillisiä laskutus- ja käyttöoikeustietoja viidelle eri tekoälypalveluntarjoajalle, teknologiatiimi voi käyttää niitä kaikkia olemassa olevan Google Cloud -projektinsa kautta yhtenäistä API-muotoa käyttäen.
3. Avoimen lähdekoodin ja avoimen painon mallit: Tämä taso sisältää Meta's Lama 3.2, mistraalija Googlen oma GemmaNämä sopivat ihanteellisesti organisaatioille, jotka haluavat ottaa mallit käyttöön omassa VPC:ssään (Virtual Private Cloud) varmistaakseen maksimaalisen dataeristyksen.

Ei-yhtenäisessä ympäristössä avoimen lähdekoodin mallin, kuten Llaman, käyttöönotto edellyttää PyTorch-ympäristön määrittämistä, CUDA-ajureiden konfigurointia ja Flask- tai FastAPI-kääreen hallintaa.

Mallipuutarha poistaa tämän "Munging"-vaiheen Yhtenäiset hallitut päätepisteet:

• Käyttöönotto yhdellä napsautuksella: Monissa malleissa ”Käytä käyttöön” -painikkeen napsauttaminen valmistelee automaattisesti tarvittavat TPU/GPU-resurssit, käärii mallin tuotantovalmiiseen säilöön ja tarjoaa REST API -päätepisteen.
• Halaavien kasvojen integrointi: Vertex AI antaa kehittäjille nyt mahdollisuuden ottaa mallit käyttöön suoraan Hugging Face Hubista Vertex-päätepisteeseen, mikä tarjoaa lähes rajattoman laajennuksen käytettävissä olevaan älykkyyteen.
• Yksityinen palveluyhteys (PSC): Hyvin säännellyillä toimialoilla malleja voidaan ottaa käyttöön käyttämällä Yksityinen palveluyhteysvarmistaen, että mallin päätepiste ei koskaan ole yhteydessä julkiseen internetiin – pitäen dataliikenteen tiukasti yritysverkon sisällä.

Vertex AI Studio: Kokeilun leikkikenttä

Kun taas malli puutarha kyse on valinnasta, Vertex AI Studio on noin tarkkuus. Vertex AI Studiota voidaan verrata perinteisen ohjelmistomaailman kääntäjiin ja debuggeriohjelmiin. Vertex AI Studio on työtila, jossa raakamalleista muokataan erityisiä liiketoimintatyökaluja yhdistämällä nopea suunnittelu, multimodaalinen testaus ja edistynyt hyperparametrien viritys. 

Multimodaalinen prototyyppien luominen: Tekstin tuolla puolen

Yksi Studion erottuvimmista ominaisuuksista on sen natiivi tuki multimodaalisuusVaikka muut alustat vaativat monimutkaista koodausta ei-tekstidatan käsittelyyn, Vertex AI Studio antaa sinun pudottaa tiedostoja suoraan käyttöliittymään testataksesi Gemini 2.5 päättelykyvyt.

• Videon älykkyys: Voit ladata 45 minuutin mittaisen teknisen pääpuheenvuoron ja pyytää mallia "tunnistamaan jokaisen kerran, kun tietty API mainitaan, ja toimittamaan aikaleimatun yhteenvedon".
• Asiakirjan analyysi: Pelkän tekstin lukemisen sijaan malli voi analysoida visuaalinen asettelu 1 000-sivuisen PDF-tiedoston ymmärtäminen, kaavioiden, taulukoiden ja niitä ympäröivän tekstin välisen suhteen ymmärtäminen.
• Koodin suoritus: Studio tukee nyt koodin suorittaminen leikkikentälläJos pyydät mallia ratkaisemaan monimutkaisen matemaattisen ongelman tai analysoimaan CSV-tiedoston, malli voi kirjoittaa ja suorittaa Python-koodia turvallisessa hiekkalaatikkoympäristössä ja tarjota varmennetun vastauksen.

Edistynyt mukauttaminen: Virityspolku

Kun nopea suunnittelu (nolla- tai muutaman otoksen menetelmä) saavuttaa rajan, Vertex AI Studio tarjoaa tarvittavat koneet: Mallin viritys.

1. Valvottu hienosäätö (SFT): Kehittäjät tarjoavat tietojoukon ”Kehote/Vastaus”-pareista (mieluiten yli 100 esimerkkiä). Tämä opettaa mallille tietyn brändiäänen, tulostusmuodon (kuten erikoistuneen JSON:n) tai toimialakohtaisen ammattikielen omaksumisen.
2. Kontekstin välimuisti: Yrityksille, jotka käsittelevät massiivisia, staattisia tietojoukkoja (kuten oikeudellisia kirjastoja tai koodikantoja), Studio mahdollistaa Kontekstin välimuistiNäin voit "ladata" miljoona tokenia dataa mallin muistiin, mikä vähentää merkittävästi myöhempien kyselyiden viivettä ja kustannuksia.
3. Tislaus (opettaja-oppilas): Tämä on korkean tason arkkitehtuurimuutos. Voit käyttää massiivista mallia (Gemini 2.5 Pro) "opettaaksesi" pienemmän ja nopeamman mallin (Gemini 2.0 Flash). Tuloksena on kevyt malli, joka toimii "Pro"-tasolla, mutta toimii "Flash"-nopeudella ja -kustannuksilla.

Vertex AI Agent Builder: Automaatiotehdas

Vertex AI -agenttien rakentaja on korkean tason orkestrointikehys, jonka avulla kehittäjät voivat luoda näitä agentteja yhdistämällä perusmalleja yritystietoihin ja ulkoisiin API-rajapintoihin.

"Totuuden" arkkitehtuuri: Maadoitus ja RAG

Yritysten tekoälyn ensisijainen tekninen este on hallusinaatioAgent Builder ratkaisee tämän hienostuneen Perustiedot moottori.

• Maadoitus Google-haulla: Reaaliaikaista maailmantuntemusta vaativissa kyselyissä (esim. ”Mitkä ovat nykyiset asuntolainakorot New Yorkissa?”) asiakaspalvelija voi tehdä Google-haun, poimia faktat ja mainita niiden lähteet.
• Vertex AI -haku (RAG-palveluna): Sen sijaan, että kehittäjät rakentaisivat vektoritietokannan manuaalisesti (Pinecone, Weaviate), he voivat käyttää Vertex AI -haku indeksoimaan omat dokumenttinsa (PDF-, HTML- ja BigQuery-tiedostot). Se käsittelee "paloittelun", "upottamisen" ja "haun" automaattisesti varmistaen, että agentti vastaa vain sisäisen "totuuden lähteesi" perusteella.
• Vertex AI RAG -moottori: Laajamittaisissa, mukautetuissa toteutuksissa tämä hallittu palvelu mahdollistaa hybridihaun (vektoripohjaisten ja avainsanapohjaisten tulosten yhdistäminen) tarkkuuden parantamiseksi jopa 30 % yli LLM-standarditulosten.

Moniagenttiorkestrointi (A2A-protokolla)

Kehittyneet yritystyönkulut vaativat usein useiden erikoistuneiden agenttien yhteistyötä. Vertex AI esittelee Agentti-agentti (A2A) -protokolla, avoin standardi, joka mahdollistaa:

• "Matkatoimiston edustaja" puhua "Rahoitusagentti" varmistaakseen, että lentovaraus pysyy yrityksen budjetin rajoissa.
• yhteentoimivuus: Koska Vertex käyttää avointa protokollaa, sen päälle rakennetut agentit voivat kommunikoida muilla frameworkeilla, kuten LangChainilla tai CrewAI:lla, rakennettujen agenttien kanssa.

Kehittäjäpino: ADK ja agenttimoottori

”Teknologia-alustojen” kohdeyleisölle Agent Builder tarjoaa kaksi erillistä polkua:

1. Kooditon konsoli: Visuaalinen vedä ja pudota -käyttöliittymä nopeaan prototyyppien luomiseen ja yrityskäyttäjien konfigurointiin.
2. Agenttien kehityspaketti (ADK): Koodia kehittävä Python-työkalupakki insinööreille. Se mahdollistaa "Prompt-as-Code" -periaatteen, versionhallintaintegraation ja käyttöönoton. Vertex AI -agenttimoottori—hallittu ajonaikainen ympäristö, joka käsittelee istunnon pysyvyyden, skaalauksen ja tilanhallinnan automaattisesti.

Johtopäätös: "Mitä jos" -kysymyksestä "Mitä seuraavaksi" -kysymykseen

Siirtyminen näyttävästä tekoälydemosta tuotantotason yrityssovellukseen on pitkään ollut digitaalisen transformaation projektien "kuolemanlaakso". Kuten olemme tutkineet, Vertex AI on suunniteltu erityisesti kuromaan umpeen tätä kuilua. Yhdistämällä datan, infrastruktuurin ja mallien orkestroinnin pirstaloituneet siilot Google Cloud on siirtänyt keskustelun pois suurten kielimallien raa'asta voimasta kohti... toiminnallinen kypsyys tekoälyn elinkaaresta.