Введение в Vertex AI

Учитывая быстро меняющийся ландшафт искусственного интеллекта, одной из самых больших проблем, с которыми часто сталкиваются лидеры технологий, является переход от “экспериментального” к “предприятие-готовому”. Хотя потребительские чат-боты и интерактивная платформа помогают с общественным воображением, бизнес не может добиться успеха только с помощью интерфейса чата. В эпоху, когда конкуренция более агрессивна, чем когда-либо прежде, бизнесу нужна прочная, масштабируемая и безопасная экосистема, и это то, что Google пытается предложить с помощью Vertex AI, единой платформы искусственного интеллекта и машинного обучения Google Cloud.

Vertex AI пытается утвердиться как основа для интеграции генеративного ИИ с современной облачной инфраструктурой, предлагая комплексный набор функций, который мостит разрыв между сырыми фундаментальными моделями и приложениями, готовыми к производству. Vertex AI не является просто оболочкой для больших языковых моделей (LLM), а rather единой экосистемой машинного обучения и искусственного интеллекта (ML/AI), которая рассматривает генеративный ИИ как первого класса гражданина современной облачной инфраструктуры.

В сердце Vertex AI находится Model Garden, центральный рынок, который предоставляет доступ к более чем 200 отобранным фундаментальным моделям, включая многомодальную мощность Gemini 2.5 Pro, которая имеет впечатляющее 2-миллионное окно контекста. В этой статье мы рассмотрим архитектуру Vertex AI, исследуем, как Model Garden служит “App Store” для интеллекта, и посмотрим на технические столпы, которые делают эту платформу основой следующего поколения программного обеспечения для предприятий.

Основная Архитектура: Единая Платформа

Vertex AI не является слабо связанной коллекцией инструментов, а rather единой экосистемой данных и ИИ, предназначенной для мостирования фрагментации данных, инструментов и команд, которые мучают машинное обучение до сих пор. Традиционно, разработка ИИ происходит в изолированных средах, и иногда данные распределены и заперты в нескольких репозиториях. Например, организации могут хранить данные клиентов в хранилищах SQL, а неструктурированные документы – в Data Lake. Когда данные изолированы, ИИ видит только “частичную правду”, что приводит к предвзятым результатам или высоким показателям галлюцинации, поскольку ему не хватает полного контекста предприятия.

Vertex AI пытается интегрировать весь жизненный цикл, от сырой ингестии данных в BigQuery и Cloud Storage до мониторинга производства, по сути, служа “соединительной тканью” между этими разрывами. Vertex AI интегрируется с Cloud Storage и BigQuery, позволяя моделям ИИ получать данные без сложных трубопроводов извлечения, преобразования и загрузки.

Основание: Гиперкомпьютер Google

Слой GenAI Vertex AI находится поверх архитектуры гиперкомпьютера Google, интегрированной суперкомпьютерной системы, которая состоит из:

TPU v5p и v5e (Tensor Processing Units)

Tensor Processing Units Google – это специально разработанные ASIC (Application-Specific Integrated Circuits), предназначенные специально для матричной умножения, определяющей глубокое обучение.

• TPU v5p (Производительность): Это флагманский ускоритель для крупномасштабной подготовки. Каждый узел TPU v5p может масштабироваться до 8 960 чипов, взаимосвязанных с помощью最高-бандвидной Inter-Chip Interconnect (ICI) на 4 800 Гбит/с. Для технического лидера это означает 2,8-кратное ускорение подготовки для модели GPT-3 (175 миллиардов параметров) по сравнению с предыдущим поколением, что значительно сокращает время выхода на рынок.
• TPU v5e (Эффективность): Разработан для “оптимизированной по стоимости” производительности, v5e – это рабочая лошадка для среднемасштабной подготовки и высокопроизводительной интерпретации. Он предлагает до 2,5-кратной лучшей производительности по цене, что делает его идеальным выбором для бизнеса, который должен работать 24/7 без огромного бюджета.

NVIDIA H100/A100 GPUs для гибкости

Хотя ТПУ специализированы, многие команды разработки полагаются на экосистему NVIDIA CUDA. Vertex AI предоставляет первоклассную поддержку последнего оборудования NVIDIA:

• NVIDIA H100 (Hopper): Идеально подходит для тонкой настройки крупнейших открытых моделей (например, Llama 3.1 405B), которые требуют огромной пропускной способности памяти.
• Сеть Jupiter: Чтобы предотвратить “пробку сети”, Google использует свою ткань сети центра данных Jupiter. Это обеспечивает передачу данных между GPU на молниеносной скорости, поддерживая RDMA (Remote Direct Memory Access) для обхода накладных расходов CPU и обеспечения почти локальной производительности на распределенных узлах.

Динамическая Оркестрация

Самым критическим техническим сдвигом в Vertex AI является Динамическая Оркестрация. В наследственной среде, если узел GPU выходит из строя во время трехнедельной подготовки, вся работа может рухнуть.

• Автоматическая Резилиентность: Vertex AI, часто работающий на Google Kubernetes Engine (GKE) под капотом, имеет “Самовосстанавливающиеся” узлы. Если обнаружена аппаратная неисправность, платформа автоматически переносит рабочую нагрузку на здоровый узел.
• Динамический Планировщик Рабочей Нагрузки: Этот инструмент позволяет командам запрашивать емкость на основе срочности. Вы можете выбрать Flex Start (дешевле, начинается, когда есть емкость) или Гарантированную Емкость для критически важных выпусков.
• Серверная Подготовка: Для команд, которые хотят нулевое управление инфраструктурой, Vertex AI Serverless Training позволяет вам отправить свой код и данные; платформа предоставляет кластер, выполняет работу и разрушает его – взимая плату только за использованные секунды вычислений.

Три Точки Входа: Обнаружение, Экспериментирование и Автоматизация

Чтобы удовлетворить различные технические персоны – от ученых-данных до разработчиков-приложений – Vertex AI предоставляет три основные точки входа:

• Model Garden: Рынок для Обнаружения.
• Vertex AI Studio: Площадка для Экспериментирования.
• Vertex AI Agent Builder: Фабрика для Автоматизации.

Model Garden: Рынок для Обнаружения

Model Garden Google Cloud – это централизованная платформа внутри Google Cloud для обнаружения, тестирования, настройки и развертывания широкого спектра моделей ИИ первого класса, открытых и третьих лиц, включая многомодальные (видение, текст, код) для различных бизнес-нужд, предлагая бесшовную интеграцию с инструментами Vertex AI для упрощенного MLOps. Он действует как комплексная библиотека, помогающая разработчикам и бизнесу выбрать правильную модель (от крупных фундаментальных моделей до специализированных) для своих задач, будь то текстовая генерация, анализ изображений или завершение кода, и развертывать их эффективно в своей среде Google Cloud.

Model Garden категоризирует свои более 200 моделей на три различных уровня, позволяя архитекторам сбалансировать производительность, стоимость и контроль:

1. Модели первого класса (Google): Это флагманские многомодальные модели, доступные внутри Vertex AI, и Google предлагает их в различных размерах, от Pro с сложным рассуждением до Flash с низкой задержкой и высокой пропускной способностью, что позволяет разработчикам оптимизировать свои модели в соответствии с их случаями использования.
2. Модели третьих лиц (Проприетарные): Благодаря стратегическим партнерствам, Vertex AI предлагает “Модель как услугу” (MaaS) доступ к титанам, таким как Anthropic (Claude 3.5) и Mistral AI. Вместо управления отдельными счетами и безопасными учетными данными для пяти разных поставщиков ИИ, техническая команда может получить доступ ко всем им через свой существующий проект Google Cloud, используя унифицированный формат API.
3. Открытые и открытые модели: Этот уровень включает Meta’s Llama 3.2, Mistral и собственную Gemma Google. Эти модели идеальны для организаций, которые хотят самостоятельно развернуть модели внутри своей собственной ВПЦ (Виртуальной частной сети) для обеспечения максимальной изоляции данных.

В неунифицированной среде развертывание открытой модели, такой как Llama, требует настройки среды PyTorch, конфигурирования драйверов CUDA и управления оберткой Flask или FastAPI.

Model Garden устраняет эту “Мунджинг” фазу с помощью Унифицированных Управляемых Конечных Точек:

• Однократное Развертывание: Для многих моделей нажатие кнопки “Развертывание” автоматически выделяет необходимые ресурсы TPU/GPU, оборачивает модель в контейнер, готовый к производству, и предоставляет конечную точку REST API.
• Интеграция с Hugging Face: Vertex AI теперь позволяет разработчикам развертывать модели напрямую из Hugging Face Hub в конечную точку Vertex, обеспечивая почти бесконечное расширение доступного интеллекта.
• Частная Сервисная Связь (PSC): Для высокорегулируемых отраслей модели можно развертывать с помощью Частной Сервисной Связи, гарантируя, что конечная точка модели никогда не будет暴ена на публичном интернете – сохраняя трафик данных строго внутри корпоративной сети.

Vertex AI Studio: Площадка для Экспериментирования

В то время как Model Garden посвящен выбору, Vertex AI Studio посвящен точности. Vertex AI Studio можно сравнить с компиляторами и отладчиками, которые вы встречаете в традиционном программном мире. Vertex AI Studio – это рабочее пространство, где сырые модели превращаются в конкретные бизнес-инструменты с помощью комбинации инженерии подсказок, многомодального тестирования и расширенной настройки гиперпараметров.

Мультимодальное Прототипирование: За пределами Текста

Одной из выдающихся особенностей Studio является его родная поддержка мультимодальности. В то время как другие платформы требуют сложного кодирования для обработки не-текстовых данных, Vertex AI Studio позволяет вам просто перетянуть файлы в интерфейс для тестирования возможностей рассуждения Gemini 2.5.

• Интеллект Видео: Вы можете загрузить 45-минутную техническую лекцию и попросить модель “определить каждый раз, когда упоминается конкретный API, и предоставить суммирование с меткой времени.”
• Анализ Документов: Вместо простого чтения текста модель может проанализировать визуальный макет 1 000-страничного PDF, понимая взаимосвязь между графиками, таблицами и окружающим текстом.
• Выполнение Кодирования: Studio теперь поддерживает выполнение кодирования в игровой площадке. Если вы попросите модель решить сложную математическую задачу или проанализировать CSV, модель может написать и выполнить код Python в безопасной песочнице, чтобы предоставить подтвержденный ответ.

Расширенная Настройка: Путь Настройки

Когда инженерия подсказок (Zero-shot или Few-shot) достигает потолка, Vertex AI Studio предоставляет тяжелую технику: Настройка Модели.

1. Контролируемая Настройка (SFT): Разработчики предоставляют набор данных “Подсказка/Ответ” пар (идеально 100+ примеров). Это учит модель принять конкретный бренд- голос, формат вывода (например, специализированный JSON) или домен-специфический жаргон.
2. Кэширование Контекста: Для предприятий, имеющих дело с огромными, статическими наборами данных (например, юридической библиотекой или кодовой базой), Studio позволяет Кэширование Контекста. Это позволяет “предзагрузить” миллион токенов данных в память модели, что значительно снижает задержку и стоимость для последующих запросов.
3. Дистилляция (Учитель-Ученик): Это высокоуровневый архитектурный ход. Вы можете использовать огромную модель (Gemini 2.5 Pro), чтобы “научить” меньшую, быструю модель (Gemini 2.0 Flash). Результатом является легкая модель, которая работает на уровне “Pro”, но работает на скорости и стоимости “Flash”.

Vertex AI Agent Builder: Фабрика для Автоматизации

Vertex AI Agent Builder – это высокоуровневый каркас оркестрации, который позволяет разработчикам создавать эти агенты, объединяя фундаментальные модели с данными предприятия и внешними API.

Архитектура “Правды”: Основание и RAG

Основным техническим барьером для предприятия ИИ является галлюцинация. Agent Builder решает эту проблему с помощью сложного Основания двигателя.

• Основание с Google Search: Для запросов, требующих знаний о реальном мире (например, “Каковы текущие процентные ставки по ипотеке в Нью-Йорке?”), агент может выполнить поиск Google, извлечь факты и сослаться на источники.
• Vertex AI Search (RAG-as-a-Service): Вместо того, чтобы вручную строить векторную базу данных (Pinecone, Weaviate), разработчики могут использовать Vertex AI Search, чтобы проиндексировать свои собственные документы (PDF, HTML, BigQuery). Он автоматически обрабатывает шаги “чанкинга”, “встраивания” и “восстановления”, гарантируя, что агент отвечает только на основе вашей внутренней “Источника Правды”.
• Двигатель Vertex AI RAG: Для высокомасштабных, индивидуальных реализаций, этот управляемый сервис позволяет гибридному поиску (объединяя векторно-основанные и ключевые результаты) для улучшения точности до 30% по сравнению со стандартными выходами LLM.

Мультагентная Оркестрация (A2A Протокол)

Расширенные рабочие потоки предприятия часто требуют нескольких специализированных агентов, работающих вместе. Vertex AI вводит Протокол A2A (Агент-к-Агенту), открытый стандарт, который позволяет:

• “Агент по путешествиям” говорить с “Финансовым Агентом”, чтобы гарантировать, что бронирование рейса находится в пределах корпоративного бюджета.
• Взаимодействие: Поскольку он использует открытый протокол, агенты, построенные на Vertex, могут общаться с теми, которые построены на других каркасах, таких как LangChain или CrewAI.

Стек Разработчика: ADK и Двигатель Агента

Для “технологической платформы” аудитории Agent Builder предлагает два различных пути:

1. Безкодовая Консоль: Визуальный интерфейс перетаскивания для быстрого прототипирования и конфигурирования бизнес-пользователя.
2. Набор Разработки Агента (ADK): Код-ориентированный инструментарий Python для инженеров. Он позволяет “Подсказка-как-код”, интеграцию с системой контроля версий и возможность развертывания в Двигатель Агента Vertex AI – управляемую среду выполнения, которая автоматически обрабатывает сохранение сессии, масштабирование и управление состоянием.

Заключение: От “Что если” к “Что Дальше”

Переход от впечатляющей демонстрации ИИ к приложению, готовому к производству, давно является “долиной смерти” для проектов цифровой трансформации. Как мы исследовали, Vertex AI предназначен специально для мостирования этого разрыва. Объединив фрагментированные разрывы данных, инфраструктуры и оркестрации моделей, Google Cloud сместил разговор от сырой мощности крупномасштабных языковых моделей к операционной зрелости жизненного цикла ИИ.