Vertex AI

Vertex AI od Google Cloud to ujednolicona platforma stworzona z myślą o znacznym uproszczeniu całego cyklu życia uczenia maszynowego (ML). Oferuje zintegrowane środowisko do budowania, wdrażania i skalowania modeli, pomagając specjalistom i firmom efektywnie wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji bez zmagania się ze złożonością rozproszonych narzędzi.

Co to jest Vertex AI

Vertex AI stanowi kompleksową, zarządzaną platformę chmurową do uczenia maszynowego, dostępną w ramach oferty Google Cloud. Została zaprezentowana w maju 2021 roku jako wynik konsolidacji wielu wcześniejszych usług Google związanych z ML, takich jak AI Platform Training czy AutoML. Jej nadrzędnym celem jest dostarczenie spójnego, skalowalnego i wysoce wydajnego środowiska do zarządzania wszystkimi etapami pracy z modelami – od początkowego przygotowania danych, przez proces trenowania (zarówno przy użyciu zautomatyzowanych metod AutoML, jak i niestandardowego kodu), aż po ich produkcyjne wdrożenie, monitorowanie i bieżące zarządzanie. Dzięki integracji tych kluczowych faz na jednej platformie, przyspiesza się proces tworzenia i implementacji zaawansowanych aplikacji opartych o ML. Platforma zapewnia dostęp do różnorodnych zasobów obliczeniowych, obejmujących procesory CPU, karty graficzne GPU oraz akceleratory TPU, co umożliwia efektywne przetwarzanie nawet najbardziej wymagających modeli. Bliska integracja z innymi usługami Google Cloud, takimi jak BigQuery, Cloud Storage czy Dataflow, czyni z Vertex AI niezwykle potężne narzędzie wspierające innowacje oparte na AI w organizacjach.

Kluczowe możliwości platformy

Platforma Vertex AI udostępnia bogaty zestaw zintegrowanych narzędzi, które wspierają każdy etap cyklu życia modelu uczenia maszynowego. Znajdziemy tu moduły do przygotowywania i etykietowania danych (np. Vertex AI Data Labeling), budowania i trenowania modeli (w tym Vertex AI Training i Vertex AI AutoML), a także narzędzia do ich oceny, debugowania oraz zarządzania metadanymi i eksperymentami. Środowiska pracy, takie jak zarządzane notebooki, dodatkowo ułatwiają eksplorację zbiorów danych i proces rozwoju samych modeli.

Jedną z fundamentalnych zalet Vertex AI jest jej elastyczność w podejściu do trenowania modeli. Użytkownicy mogą wybrać ścieżkę AutoML, która automatyzuje większość kroków tworzenia modelu, lub skorzystać z własnych, niestandardowych kontenerów i kodu, co zapewnia pełną kontrolę nad procesem. Platforma dynamicznie dostosowuje i udostępnia skalowalne zasoby obliczeniowe, optymalne dla wymagań treningu, niezależnie od wielkości zbioru danych czy złożoności wybranego modelu.

Platforma koncentruje się również na zaawansowanych operacjach ML (MLOps), oferując narzędzia do wersjonowania modeli, tworzenia potoków ML (Vertex AI Pipelines), monitorowania wydajności modeli już działających w środowisku produkcyjnym oraz możliwości automatycznego ponownego trenowania. Takie kompleksowe podejście znacząco usprawnia zarządzanie pełnym cyklem życia modeli w skali przedsiębiorstwa.

Generatywna AI w Vertex AI

Vertex AI z powodzeniem stała się centralnym punktem w ekosystemie Google Cloud dla rozwiązań wykorzystujących sztuczną inteligencję generatywną. Umożliwia ona dostęp do zaawansowanych modeli fundacyjnych opracowanych przez Google, w tym do najnowszej rodziny Gemini, a także do modeli wcześniejszych generacji, takich jak PaLM 2. Użytkownicy mają możliwość korzystania z tych modeli w standardowej konfiguracji (“out-of-the-box”) lub dostosowywania ich do specyficznych wymagań i własnych zbiorów danych.

Integracja generatywnej AI w ramach Vertex AI otwiera przed firmami możliwości tworzenia innowacyjnych aplikacji. Mogą to być na przykład zaawansowane chatboty konwersacyjne, narzędzia do automatycznego generowania treści tekstowych i wizualnych, systemy tworzące streszczenia długich dokumentów, czy też zaawansowane narzędzia analityczne wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego na dużą skalę. Platforma dostarcza wszystkie niezbędne narzędzia do skutecznego zarządzania tymi modelami, ich fine-tuningu i wdrażania w środowisku produkcyjnym.

Dostęp do modeli generatywnych poprzez ujednolicony interfejs API oraz dedykowane narzędzia, takie jak Vertex AI Studio, znacząco upraszcza proces prototypowania i rozwijania aplikacji wykorzystujących najnowsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji. Pozwala to firmom na szybkie włączanie zaawansowanych funkcji generatywnej AI do swoich istniejących produktów i optymalizację kluczowych procesów biznesowych.

Dostępne modele w Vertex AI

Na platformie Vertex AI użytkownicy mają do dyspozycji szeroką gamę modeli, w tym zarówno te trenowane samodzielnie, jak i gotowe do użycia, w tym zaawansowane modele fundacyjne od Google. Klienci mogą korzystać z modeli z rodziny Gemini, dostępnych w różnych wariantach (Ultra, Pro, Nano), zoptymalizowanych pod kątem zróżnicowanych zastosowań – od złożonych zadań wymagających rozumowania, po te przeznaczone do działania na urządzeniach mobilnych. Dostępne są również modele z wcześniejszej generacji, jak PaLM 2, a także modele specjalistyczne, np. do generowania obrazów (Imagen) czy kodu programistycznego (Codey).

Vertex AI wspiera także integrację z modelami udostępnianymi na zasadach otwartego kodu źródłowego (open source models), dzięki integracji z popularnymi frameworkami i repozytoriami modeli. Użytkownicy mogą łatwo wdrażać modele pochodzące z platform takich jak Hugging Face, korzystając z zarządzanych środowisk oferowanych przez platformę. Takie podejście zapewnia ogromną elastyczność w doborze modelu najlepiej odpowiadającego konkretnemu zadaniu.

Co więcej, Vertex AI umożliwia trenowanie własnych, niestandardowych modeli od podstaw lub precyzyjne dostrajanie (fine-tuning) istniejących modeli fundacyjnych na firmowych zbiorach danych. Dzięki tej możliwości, przedsiębiorstwa mogą tworzyć modele ściśle dopasowane do specyfiki swojej branży i konkretnych przypadków użycia, co przekłada się na wyższą dokładność i trafność wyników w porównaniu do modeli ogólnego przeznaczenia.

Vertex AI Studio i Agent Builder

Vertex AI Studio to innowacyjne, wizualne środowisko pracy w ramach platformy Vertex AI, które znacząco ułatwia eksperymentowanie z modelami fundacyjnymi oraz szybkie prototypowanie aplikacji wykorzystujących generatywną AI. Umożliwia użytkownikom interaktywne testowanie różnych podpowiedzi (promptów), parametrów modeli oraz dynamiczne iterowanie nad pomysłami bez konieczności pisania kodu. Jest to idealne narzędzie do zapoznania się z możliwościami modeli takich jak Gemini, PaLM 2 czy Imagen.

Z kolei Agent Builder, oparty na fundamencie Vertex AI, to dedykowane narzędzie umożliwiające sprawne tworzenie wysokiej jakości agentów konwersacyjnych i asystentów opartych o sztuczną inteligencję. Wykorzystuje on zaawansowane możliwości modeli generatywnych w zakresie rozumienia naturalnego języka, skutecznego zarządzania dialogiem oraz integracji z zewnętrznymi źródłami danych i istniejącymi systemami biznesowymi. Pozwala na budowanie agentów zdolnych do udzielania odpowiedzi, wykonywania zadań i angażowania użytkowników w płynny, naturalny sposób.

Zarówno Vertex AI Studio, jak i Agent Builder, zostały zaprojektowane z myślą o demokratyzacji dostępu do zaawansowanej sztucznej inteligencji. Umożliwiają one deweloperom, a nawet osobom bez głębokiej wiedzy technicznej w dziedzinie ML, szybkie tworzenie, testowanie i wdrażanie aplikacji wykorzystujących modele generatywne. Stanowią kluczowe elementy ekosystemu Vertex AI dla każdego, kto pragnie dynamicznie implementować nowoczesne rozwiązania oparte o AI.

Narzędzia MLOps i zarządzanie cyklem życia modelu

Vertex AI dostarcza kompleksowy zestaw narzędzi dedykowanych do zarządzania pełnym cyklem życia modelu uczenia maszynowego w środowisku produkcyjnym, znanym pod nazwą MLOps. Platforma oferuje funkcjonalności wspierające automatyzację procesów, śledzenie przebiegu eksperymentów, wersjonowanie modeli, zarządzanie metadanymi oraz tworzenie powtarzalnych potoków ML (Vertex AI Pipelines). Potoki te umożliwiają orkiestrację kluczowych kroków – od przygotowania danych, przez trening i ocenę modelu, aż po jego wdrożenie – zapewniając powtarzalność i łatwość skalowania operacji.

Fundamentalnym elementem MLOps w ramach Vertex AI jest możliwość ciągłego monitorowania wydajności modeli działających w środowisku produkcyjnym w czasie rzeczywistym. Platforma automatycznie wykrywa zjawiska takie jak dryf danych (data drift) czy dryf modelu (model drift), czyli sytuacje, gdy zmieniają się charakterystyki danych wejściowych lub spada jakość predykcji modelu. Systemy automatycznych alertów i zaawansowane narzędzia analityczne pozwalają na szybką identyfikację i reakcję na potencjalne problemy.

Zarządzanie cyklem życia modelu obejmuje również funkcje takie jak Model Registry – centralny rejestr przechowujący metadane, różne wersje oraz artefakty modeli, co znacznie ułatwia zarządzanie całym portfelem modeli w organizacji. Dzięki tym narzędziom, firmy mogą efektywnie zarządzać swoimi zasobami AI, zapewniając ich niezawodność, zgodność z wewnętrznymi politykami i wysoką wydajność w środowisku produkcyjnym.

Wdrażanie modeli i predykcje

Vertex AI oferuje elastyczne opcje wdrażania modeli uczenia maszynowego, doskonale dopasowane do różnorodnych potrzeb biznesowych. Modele mogą być wdrażane jako w pełni zarządzane punkty końcowe (managed endpoints), służące do obsługi predykcji online. Ten tryb pracy, charakteryzujący się niskim opóźnieniem odpowiedzi, jest idealny dla aplikacji wymagających reakcji “na żądanie”. Platforma automatycznie skaluje zasoby obliczeniowe przypisane do punktu końcowego, dynamicznie dostosowując je do aktualnego obciążenia.

Alternatywnie, dostępna jest opcja predykcji wsadowej (batch prediction). Jest ona optymalna do przetwarzania dużych wolumenów danych w trybie offline, na przykład przy generowaniu prognoz dla wszystkich klientów w bazie danych. W tym przypadku Vertex AI w pełni zarządza niezbędną infrastrukturą, co pozwala na efektywne przetwarzanie danych bez konieczności utrzymywania ciągle aktywnych zasobów obliczeniowych.

Platforma umożliwia wdrażanie modeli trenowanych bezpośrednio w Vertex AI, a także modeli pochodzących z zewnętrznych źródeł, pod warunkiem, że są one odpowiednio spakowane (np. w kontenerach Docker). Dodatkowo, zapewnia narzędzia do monitorowania wydajności wdrożonych modeli, śledzenia kluczowych metryk, takich jak opóźnienie, przepustowość i wskaźniki błędów, co jest niezbędne do utrzymania wysokiej jakości usług opartych o AI w środowisku produkcyjnym.

Bezpieczeństwo i suwerenność danych

Jako integralna część ekosystemu Google Cloud, Vertex AI dziedziczy i stosuje najwyższe standardy w zakresie bezpieczeństwa i zgodności z przepisami. Platforma zapewnia zaawansowane mechanizmy kontroli dostępu oparte na rolach (IAM – Identity and Access Management), co umożliwia precyzyjne zarządzanie uprawnieniami użytkowników do zasobów i przechowywanych danych. Wszystkie dane przesyłane do platformy oraz przetwarzane przez modele są chronione szyfrowaniem – zarówno podczas transmisji, jak i w stanie spoczynku.

W kwestii suwerenności danych, Google Cloud proponuje rozwiązania pozwalające spełnić specyficzne, lokalne wymogi regulacyjne. Klienci zachowują kontrolę nad tym, w których regionach geograficznych ich dane są przechowywane i przetwarzane. Funkcjonalności takie jak Assured Workloads dostarczają dodatkowych gwarancji dotyczących lokalizacji danych i operacji, wspierając organizacje w spełnianiu rygorystycznych wymogów związanych z suwerennością i zgodnością, co jest szczególnie istotne w sektorze publicznym czy branży finansowej.

Kwestia bezpieczeństwa samych modeli AI również odgrywa kluczową rolę. Vertex AI oferuje narzędzia do zarządzania tożsamością serwisową dla wdrożonych modeli, co pozwala na bezpieczną integrację z innymi usługami i dostęp do niezbędnych danych. Szczegółowe logi audytowe rejestrują wszystkie działania wykonywane na platformie, zapewniając pełną przejrzystość i możliwość przeprowadzenia audytu sposobu wykorzystania zasobów i danych.

Grounding dla wiarygodnych wyników

Funkcja groundingu w Vertex AI, szczególnie ważna w kontekście modeli generatywnych, to mechanizm mający na celu znaczące zwiększenie wiarygodności i precyzji generowanych przez modele odpowiedzi. Działa poprzez “zakotwiczenie” generowanych treści w konkretnych, zewnętrznych źródłach danych. Zamiast opierać się wyłącznie na wiedzy, na której trenowany był sam model fundacyjny (która może być nieaktualna lub zbyt ogólna), model jest instruowany, aby korzystać z dostarczonych przez użytkownika, aktualnych i autorytatywnych zbiorów danych.

Praktyczne zastosowanie groundingu umożliwia modelom generatywnym tworzenie odpowiedzi opartych bezpośrednio na najnowszych wewnętrznych dokumentach firmy, bazach danych o produktach, czy innych specyficznych dla danego przedsiębiorstwa źródłach informacji. Mechanizm ten skutecznie minimalizuje ryzyko tzw. halucynacji, czyli generowania przez model fałszywych, lecz brzmiących przekonująco informacji, a jednocześnie zapewnia, że uzyskane odpowiedzi są spójne z rzeczywistymi danymi i specyficznym kontekstem biznesowym klienta.

Wykorzystanie groundingu w ramach platformy Vertex AI pozwala na budowanie aplikacji opartych o AI (np. inteligentnych chatbotów wspierających klientów lub pracowników), które dostarczają precyzyjne, aktualne i weryfikowalne odpowiedzi, opierając się na sprawdzonych informacjach. Jest to kluczowy element w procesie tworzenia godnych zaufania i faktycznie użytecznych rozwiązań wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję.

Skalowalność i niezawodność

Vertex AI została zaprojektowana z myślą o zapewnieniu najwyższego poziomu skalowalności i niezawodności, funkcjonując jako w pełni zarządzana usługa w ramach Google Cloud. Platforma dynamicznie alokuje zasoby obliczeniowe, takie jak procesory CPU, karty GPU czy akceleratory TPU, dostosowując je do bieżącego zapotrzebowania. Umożliwia to efektywne trenowanie modeli na wielką skalę oraz obsługę nawet gwałtownie wzrastającego ruchu dla wdrożonych modeli predykcji online. Użytkownicy nie muszą zajmować się złożonym zarządzaniem infrastrukturą.

Wysoka dostępność i niezawodność usług są gwarantowane przez rozproszenie zasobów w wielu strefach dostępności i regionach Google Cloud. W przypadku wystąpienia awarii w jednej lokalizacji, obciążenie może być automatycznie przekierowane, co minimalizuje potencjalne przestoje w działaniu aplikacji. Architektura platformy została zaprojektowana tak, aby efektywnie wytrzymać wysokie obciążenia i zapewnić ciągłość działania kluczowych dla biznesu aplikacji wykorzystujących AI.

Elastyczność skalowania dotyczy zarówno etapu trenowania modeli (gdzie możliwe jest uruchamianie treningu na klastrach o różnej wielkości i konfiguracji), jak i etapu produkcyjnego wdrożenia. Punkty końcowe predykcji mogą automatycznie skalować się w górę lub w dół w odpowiedzi na zmieniający się ruch. Dzięki temu firmy płacą wyłącznie za faktycznie zużyte zasoby obliczeniowe, co pozwala na optymalizację kosztów przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności i ciągłej dostępności usług.

Dla kogo jest Vertex AI

Platforma Vertex AI jest skierowana do szerokiego spektrum użytkowników i organizacji zainteresowanych aktywnym wykorzystaniem uczenia maszynowego oraz sztucznej inteligencji. Stanowi idealne narzędzie dla zespołów Data Science i inżynierów ML, którzy potrzebują zaawansowanych funkcjonalności do kompleksowej budowy, trenowania, oceny i produkcyjnego wdrażania modeli na dużą skalę, niezależnie od tego, czy pracują z własnym kodem, czy wykorzystują techniki AutoML.

Jest to również rozwiązanie atrakcyjne dla deweloperów aplikacji, którzy pragną w łatwy sposób integrować zaawansowane możliwości AI (w tym generatywnej AI) ze swoimi produktami i usługami. Dzięki ujednoliconym interfejsom API oraz intuicyjnym narzędziom, takim jak Vertex AI Studio i Agent Builder, mogą oni szybko prototypować i wdrażać inteligentne funkcje, nawet bez głębokiej specjalistycznej wiedzy z zakresu ML.

Wreszcie, Vertex AI jest przeznaczona dla przedsiębiorstw i organizacji działających w różnorodnych branżach, które stawiają na transformację swoich procesów biznesowych przy użyciu sztucznej inteligencji. Platforma zapewnia bezpieczne, skalowalne i w pełni zgodne z przepisami środowisko do tworzenia rozwiązań opartych na danych – od systemów analizy predykcyjnej po zaawansowane systemy konwersacyjne. Jej elastyczność i kompleksowość sprawiają, że jest odpowiednia zarówno dla niewielkich startupów, jak i dużych, globalnych korporacji.

Cennik Vertex AI

Model rozliczeniowy platformy Vertex AI opiera się głównie na faktycznym zużyciu wykorzystywanych zasobów, co oznacza, że klienci ponoszą koszty jedynie za to, czego rzeczywiście używają. Opłaty są naliczane w zależności od ilości i typu użytych zasobów obliczeniowych (takich jak czas pracy maszyn wirtualnych z procesorami CPU, kartami GPU lub akceleratorami TPU) na różnych etapach cyklu życia ML, w tym podczas treningu modeli, obsługi predykcji online, predykcji wsadowej czy korzystania z zarządzanych notebooków.

Szczegółowy cennik może się różnić w zależności od konkretnej usługi dostępnej w ramach platformy (np. Vertex AI Training, Vertex AI Prediction, Vertex AI Pipelines, Vertex AI Feature Store) oraz od wybranego regionu geograficznego, w którym zasoby są alokowane i wykorzystywane. Dostępne są szczegółowe informacje o stawkach za poszczególne typy maszyn, akceleratorów oraz jednostki rozliczeniowe (np. stawka godzinowa, opłaty za tysiąc węzłów obliczeniowych dla predykcji).

W przypadku modeli generatywnych, rozliczenie często bazuje na liczbie przetwarzanych tokenów (dla danych tekstowych) lub innych jednostkach specyficznych dla danego typu modelu (np. opłata za wygenerowany obraz). Google Cloud udostępnia narzędzia do monitorowania zużycia i szacowania kosztów, a często oferuje również darmowe poziomy użytkowania na start, umożliwiając użytkownikom zapoznanie się z platformą i eksperymentowanie z jej możliwościami. Zawsze zaleca się zapoznanie się z aktualnym cennikiem dostępnym na oficjalnej stronie Google Cloud, ponieważ ceny usług mogą ulegać zmianom.

Podsumowując, Vertex AI to kompleksowa platforma Google Cloud, która znacząco usprawnia proces tworzenia, wdrażania i zarządzania modelami uczenia maszynowego, oferując zintegrowane narzędzia, skalowalność oraz dostęp do najnowszych osiągnięć w dziedzinie generatywnej AI, co czyni ją potężnym narzędziem dla organizacji na każdym etapie zaawansowania w wykorzystaniu sztucznej inteligencji.