Введення у Vertex AI

Відповідно до швидкозмінного ландшафту штучного інтелекту, однією з найбільших перешкод, з якими часто зустрічаються лідери технологій, є перехід від “експериментального” до “підготовленого до підприємства”. Хоча споживчі чат-боти та інтерактивна платформа допомагають із публічною уявою, бізнес не може успішно функціонувати лише з інтерфейсом чату. У епоху, коли конкуренція більш агресивна, ніж будь-коли раніше, бізнесам потрібна потужна, масштабована та безпечна екосистема, і саме це пропонує Google з допомогою Vertex AI, уніфікованої платформи штучного інтелекту та машинного навчання Google Cloud.

Vertex AI намагається закріпитися як хребет для інтеграції генеративного штучного інтелекту з сучасною хмарною інфраструктурою, пропонуючи комплексний набір функцій, який містить розрив між суровими моделями та виробничими додатками. Vertex AI не просто оболонка для великих мовних моделей (LLM), а уніфікована екосистема машинного навчання та штучного інтелекту (ML/AI), яка розглядає генераційний штучний інтелект як першокласного громадянина сучасної хмарної інфраструктури.

У серці Vertex AI знаходиться Model Garden, центральний ринок, який надає доступ до понад 200 відібраних моделей, включаючи багатофункціональну модель Gemini 2.5 Pro, яка має приголомшливий контекстний вікно з 2-мільйонними токенами. У цій статті ми розіб’ємо архітектуру Vertex AI, дослідимо, як Model Garden служить “магазином застосунків” для інтелекту, і розглянемо технічні підвалини, які роблять цю платформу хребтом наступного покоління програмного забезпечення для підприємств.

Ядро Архітектури: Уніфікована Платформа

Vertex AI не є слабо пов’язаною колекцією інструментів, а уніфікованою екосистемою даних та штучного інтелекту, розробленою для подолання фрагментації даних, інструментів та команд, яка досі турбує машинне навчання. Традиційно, розвиток штучного інтелекту відбувається в ізольованих середовищах, а іноді дані розподілені та блокуються в декількох репозиторіях. Наприклад, організації можуть зберігати дані клієнтів у складах SQL, тоді як неструктуровані документи скидаються у Data Lake. Коли дані ізольовані, штучний інтелект бачить лише “частину істини”, що призводить до упередженого результату або високого рівня галюцинацій, оскільки йому бракує повного контексту підприємства.

Vertex AI намагається інтегрувати весь життєвий цикл, від первинного завантаження даних у BigQuery та Cloud Storage до виробництва моніторингу, фактично служачи “з’єднувальною тканиною” між цими сілами. Vertex AI інтегрується з Cloud Storage та BigQuery, дозволяючи моделям штучного інтелекту отримувати дані без складних процедур витягування, перетворення та завантаження.

Фундамент: Гіперкомп’ютер Google

Шар GenAI у Vertex AI знаходиться на вершині архітектури гіперкомп’ютера Google, інтегрованої суперкомп’ютерної системи, яка складається з:

TPU v5p та v5e (Тензорні Процесори)

Тензорні процесори Google – це спеціально розроблені ASIC (апаратні засоби із спеціальним призначенням), розроблені спеціально для матричної множення, яка визначає глибоке навчання.

• TPU v5p (Продуктивність): Це флагманський прискорювач для масштабного навчання. Кожен вузол TPU v5p може масштабуватися до 8 960 чипів, взаємопов’язаних最高швидкісним міжчиповим з’єднанням (ICI) на рівні 4 800 Гбіт/с. Для технічного керівника це означає 2,8-кратне прискорення навчання для моделі розміру GPT-3 (175 мільярдів параметрів) порівняно з попереднім поколінням, суттєво скорочуючи час виходу на ринок.
• TPU v5e (Ефективність): Розроблений для “оптимальної за ціною” продуктивності, v5e – це робоча сила для середнього масштабного навчання та високопродуктивного висновку. Він пропонує до 2,5-кратної кращої цінової продуктивності, роблячи його ідеальним вибором для підприємств, які повинні працювати 24/7 без великого бюджету.

NVIDIA H100/A100 ГПУ для Гнучкості

Хоча ТПУ спеціалізовані, багато команд розробників покладаються на екосистему NVIDIA CUDA. Vertex AI пропонує першокласну підтримку останньої апаратури NVIDIA:

• NVIDIA H100 (Hopper): Ідеально підходить для налаштування найбільших відкритих моделей (наприклад, Llama 3.1 405B), які вимагають великої смуги пропускання пам’яті.
• Мережа Jupiter: Щоб запобігти “NETWORK БOTTLENECK”, Google використовує свою тканину мережі центру даних Jupiter. Це забезпечує рух даних між ГПУ зі швидкістю блискавки, підтримуючи RDMA (Віддалений прямий доступ до пам’яті) для обходу накладних витрат CPU та надання майже локальної продуктивності по розподіленим вузлам.

Динамічна Оркестрація

Найважливіший технічний зсув у Vertex AI – це Динамічна Оркестрація. У спадковому середовищі, якщо вузол ГПУ виходить з ладу під час трьохтижневого навчального процесу, вся робота може завершитися аварійно.

• Автоматична стійкість: Vertex AI, часто підтримуваний Google Kubernetes Engine (GKE) під капотом, пропонує “Самовирішувальні” вузли. Якщо виявлена апаратна несправність, платформа автоматично мігрує робоче навантаження на здоровий вузол.
• Динамічний планувальник робочого навантаження: Цей інструмент дозволяє командам запитувати потужність на основі терміновості. Ви можете вибрати Flex Start (дешевше, починається, коли потужність доступна) або Гарантійну потужність для місій-критичних випусків.
• Серверна навчальна частина: Для команд, які хочуть нульового управління інфраструктурою, серверна навчальна частина Vertex AI дозволяє вам надіслати свій код та дані; платформа надає кластер, виконує роботу та розриває його – оплачуючи лише за використані секунди обчислення.

Три Точки Входу: Відкриття, Експериментування та Автоматизація

Щоб задовольнити різні технічні персони – від вчених-дослідників до розробників застосунків – Vertex AI пропонує три основні точки входу:

• Model Garden: Ринок для Відкриття.
• Vertex AI Studio: Майданчик для Експериментування.
• Vertex AI Agent Builder: Фабрика для Автоматизації.

Model Garden: Ринок для Відкриття

Платформа Model Garden у Google Cloud – це централізована платформа для відкриття, тестування, налаштування та розгортання широкого спектру моделей штучного інтелекту першої партії, відкритих джерел та третіх сторін, включаючи багатофункціональні моделі (відображення, текст, код) для різних бізнес-потреб, пропонуючи безшовну інтеграцію з інструментами Vertex AI для оптимізованого MLOps. Вона діє як комплексна бібліотека, яка допомагає розробникам та підприємствам вибрати правильну модель (від великих моделей першої партії до спеціалізованих) для своїх завдань, незалежно від того, чи це генерація тексту, аналіз зображень чи завершення коду, та розгортати їх ефективно у своєму середовищі Google Cloud.

Model Garden категоризує свої 200+ моделей на три окремі рівні, дозволяючи архітекторам балансувати продуктивність, вартість та контроль:

1. Моделі першої партії (Google): Це флагманські багатофункціональні моделі, доступні у Vertex AI, і Google пропонує їх у різних розмірах, від Pro з складним розумінням до Flash з низькою затримкою та високим об’ємом, дозволяючи розробникам оптимізувати свої моделі відповідно до своїх випадків використання.
2. Пропрієтарні моделі третіх сторін: Через стратегічні партнерства Vertex AI пропонує доступ до “Моделі як сервіс” (MaaS) до гігантів, таких як Anthropic (Claude 3.5) та Mistral AI. Замість управління окремими рахунками та безпекою для п’яти різних постачальників штучного інтелекту, технічна команда може отримати доступ до всіх їх через свій існуючий проект Google Cloud, використовуючи уніфікований формат API.
3. Відкриті джерела та відкриті моделі: Цей рівень включає Meta’s Llama 3.2, Mistral та власну модель Google Gemma. Це ідеально підходить для організацій, які хочуть самостійно розгортати моделі у своєму власному ВПС (Віртуальному приватному хмарному середовищі), щоб забезпечити максимальну ізоляцію даних.

У неуніфікованому середовищі розгортання відкритої моделі, chẳng hạn як Llama, потрібно налаштувати середовище PyTorch, конфігурувати драйвери CUDA та керувати оболонкою Flask або FastAPI.

Model Garden усуває цю “Munging” фазу за допомогою Уніфікованих керованих кінцівок:

• Однократне розгортання: Для багатьох моделей клацання “Розгортання” автоматично надає необхідні ресурси ТПУ/ГПУ, обгортає модель у контейнер, готовий до виробництва, та надає кінцівку REST API.
• Інтеграція з Hugging Face: Тепер Vertex AI дозволяє розробникам розгортати моделі безпосередньо з Hugging Face Hub у кінцівку Vertex, забезпечуючи майже нескінченне розширення доступного інтелекту.
• Приватний сервісний зв’язок (PSC): Для високорегульованих галузей моделі можна розгортати за допомогою Приватного сервісного зв’язку, забезпечуючи, щоб кінцівка моделі ніколи не була відкрита для публічного інтернету – зберігаючи трафік даних строго у корпоративній мережі.

Vertex AI Studio: Майданчик для Експериментування

Хоча Model Garden стосується вибору, Vertex AI Studio стосується точності. Vertex AI Studio можна порівняти з компіляторами та налагоджувальниками, яких ви зустрічаєте у традиційному світі програмного забезпечення. Vertex AI Studio – це робоче місце, де сурові моделі обробляються у конкретні бізнес-інструменти за допомогою комбінації інженерії промптерів, багатомодального тестування та просунутого налаштування гіперпараметрів.

Багатомодальне прототипування: За межами тексту

Одна з видатних особливостей Studio – це її вбудована підтримка багатомодальності. Хоча інші платформи вимагають складного кодування для обробки не-текстових даних, Vertex AI Studio дозволяє вам просто скинути файли безпосередньо в інтерфейс для тестування можливостей розуміння Gemini 2.5.

• Відеоінтелект: Ви можете завантажити 45-хвилинну технічну доповідь та попросити модель “ідентифікувати кожен раз, коли згадується певний API, та надати підсумковий звіт з часовими метками.”
• Аналіз документів: Замість простого читання тексту модель може проаналізувати візуальну структуру 1000-сторінкового PDF, розуміючи взаємозв’язок між діаграмами, таблицями та оточуючим текстом.
• Виконання коду: Studio тепер підтримує виконання коду у майданчику. Якщо ви просите модель вирішити складну математичну задачу або проаналізувати CSV, модель може написати та виконати код Python у безпечному ізольованому середовищі, щоб надати перевірену відповідь.

Розширена настройка: Шлях налаштування

Коли інженерія промптерів (Zero-shot або Few-shot) досягає межі, Vertex AI Studio пропонує важке обладнання: Налаштування моделі.

1. Надійне тонке налаштування (SFT): Розробники надають набір даних “Промптер/Відповідь” (ідеально 100+ прикладів). Це вчить модель прийняти конкретний бренд-звук, формат виводу (наприклад, спеціальний JSON) або галузеву термінологію.
2. Кешування контексту: Для підприємств, які займаються великими, статичними наборами даних (наприклад, юридичною бібліотекою чи кодовою базою), Studio дозволяє Кешування контексту. Це дозволяє вам “предзавантажити” мільйон токенів даних у пам’ять моделі, суттєво скорочуючи затримку та витрати для наступних запитів.
3. Дистиляція (Вчитель-Вчень): Це високоуровневий архітектурний хід. Ви можете використовувати велику модель (Gemini 2.5 Pro), щоб “навчити” меншу, швидшу модель (Gemini 2.0 Flash). Результатом є легка модель, яка працює на рівні “Pro”, але працює зі швидкістю та витратами “Flash”.

Vertex AI Agent Builder: Фабрика для Автоматизації

Vertex AI Agent Builder – це високорівнева оркестраційна структура, яка дозволяє розробникам створювати ці агенти шляхом поєднання моделей першої партії з підприємствами даних та зовнішніми API.

Архітектура “Істини”: Грунт та RAG

Основна технічна бар’єр для підприємства штучного інтелекту – це галюцинація. Agent Builder вирішує цю проблему за допомогою складної Грунтуючої машини.

• Грунт з пошуком Google: Для запитів, які вимагають знань реального світу (наприклад, “Які поточні ставки іпотечного кредиту в Нью-Йорку?”), агент може виконати пошук Google, витягти факти та процитувати джерела.
• Пошук Vertex AI (RAG як сервіс): Замість ручної побудови векторної бази даних (Pinecone, Weaviate), розробники можуть використовувати Пошук Vertex AI, щоб індексувати свої власні документи (PDF, HTML, BigQuery). Він автоматично обробляє “чанкування”, “ембеддинг” та “відновлення” кроки, забезпечуючи, щоб агент відповідав лише на основі вашої внутрішньої “Джерела істини”.
• Двигун RAG Vertex AI: Для високомасштабних, спеціальних реалізацій цей керований сервіс дозволяє гібридний пошук (поєднання векторно-орієнтованих та ключових результатів), щоб покращити точність до 30% порівняно зі стандартними виходами LLM.

Мультіагентна Оркестрація (Протокол A2A)

Розширені робочі потоки підприємств часто вимагають декількох спеціалізованих агентів, які працюють разом. Vertex AI вводить Протокол агент-агент (A2A), відкритий стандарт, який дозволяє:

• “Агент з подорожей” розмовляє з “Фінансовим агентом”, щоб забезпечити, що бронювання рейсу відбувається в межах корпоративного бюджету.
• Інтероперабельність: Через відкритий протокол агенти, побудовані на Vertex, можуть спілкуватися з тими, які побудовані на інших платформах, таких як LangChain або CrewAI.

Розробницький стек: ADK та Двигун агента

Для “технічної платформи” Agent Builder пропонує два окремі шляхи:

1. Безкодова консоль: Візуальний інтерфейс перетягування для швидкої прототипізації та конфігурації бізнес-користувача.
2. Кіт розробника агента (ADK): Код-перший інструментарій для інженерів. Він дозволяє “Промптер як код”, інтеграцію з системами контролю версій та можливість розгортання у Двигун агента Vertex AI – керований час виконання, який автоматично обробляє збереження сесії, масштабування та керування станом.

Висновок: Від “Що якщо” до “Що далі”

Перехід від демонстрації штучного інтелекту до виробничого застосунку для підприємства тривалий час був “долинами смерті” для проектів цифрової трансформації. Як ми дослідили, Vertex AI розроблений спеціально для подолання цього розриву. Об’єднавши фрагментовані сіли даних, інфраструктури та оркестрації моделей, Google Cloud перемістив розмову від сурової потужності великих мовних моделей до операційної зрілості життєвого циклу штучного інтелекту.