什么是 Vertex AI
Vertex AI 是 Google Cloud（谷歌云）推出的统一机器学习平台，旨在整合数据工程、数据科学、MLOps（机器学习运维）以及生成式 AI 能力，提供从数据准备、模型开发、训练、评估到部署与监控的全生命周期服务。
它是对早期 Google AI Platform 和 AutoML 的重大升级，将分散的 AI 工具整合为一个凝聚力强、易于协作的环境，使开发者无需管理底层基础设施即可专注于模型创新。
核心功能与组成
Vertex AI 的强大之处在于它兼顾了“零代码/低代码”和“深度定制”两种需求：
1. AutoML（低代码/无代码）
适合业务分析师或非专业开发者，通过拖拽或简单配置即可训练模型。
- AutoML Tables：无需写代码，自动处理特征工程和模型调参，适用于结构化数据（表格）。
- AutoML Vision / Video / NLP：针对图像、视频、自然语言任务的自动模型训练。
- Model Garden (模型花园)：内置 200+ 大模型（如 Gemini、Claude 4 等），可直接调用或微调。
2. Custom Training（自定义训练）
适合数据科学家和工程师，需要写代码进行细粒度控制。
- 支持主流框架：TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等。
- 自定义容器：可以自定义训练环境（Docker 镜像），完全自由。
- 分布式训练：利用 Google 全球基础设施进行高并发、低延迟的训练。
3. MLOps 与流水线
提供 DevOps 思维的机器学习运维解决方案。
- Vertex Pipelines：基于 Kubeflow Pipelines 的工作流编排工具，将数据处理、训练、部署自动化。
- Feature Store：统一管理特征，解决特征漂移和重复计算问题。
- 模型监控：自动监控上线模型的数据漂移、性能下降等异常。
4. 生成式 AI (Generative AI) 与 Agent Builder
- Generative AI Studio：用于微调 LLM（大型语言模型）和生成图像模型。
- Agent Builder：无需编写代码即可构建基于 LLM 的聊天机器人或搜索应用。
为什么选择 Vertex AI？
- 统一平台：打破了数据工程、科学和 MLOps 之间的壁垒，实现协作。
- 高度自动化：AutoML 能显著减少 80% 的自定义建模代码量，加速模型上线。
- 安全合规：继承 Google Cloud 的安全体系，支持企业级的访问控制和数据加密。
- 丰富的生态：与 BigQuery、Cloud Storage 等 Google Cloud 服务深度集成。
相关链接
- Google Cloud 官方文档
- 产品介绍与评测
- Vertex AI：解锁 AI 的商业力量 (2025年评测)
- Vertex AI 详细介绍 (CSDN 博客) (2023年详细教程)
- 相关技术报告
- ThoughtWorks Technology Radar (2022) - GCP Vertex AI (提及平台的技术成熟度)
总结：Vertex AI 是一款面向企业级用户的“一站式”AI平台，它不仅提供了强大的算力和预置模型（如 Gemini），更通过自动化工具（AutoML、Pipelines）解决了传统 AI 项目周期长、成本高的问题，已成为当前云端 AI 开发的主流选择之一。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！