Google CloudVertex AI 是一个全面的平台，旨在构建、部署和管理机器学习模型。它特别强调了在生成性人工智能（Generative AI）领域的应用，允许用户利用大型语言模型（LLMs）的强大功能，进行文本生成、图像创造、语言翻译和信息摘要等任务。Vertex AI 提供了一个统一的用户界面和一系列MLOps工具，以及AutoML和AI平台，支持从数据准备到模型部署的整个机器学习生命周期。
Vertex AI提供了对Google先进LLMs的访问，如PaLM和LaMDA，使用户能够利用这些尖端能力。它提供了易于使用的工具，如Vertex AI Studio，允许即使是非专家也能尝试提示、微调模型并原型生成性应用。用户可以根据自己的数据微调LLMs，以适应特定的用例和领域，确保生成输出的相关性和准确性。Vertex AI 强调负责任的AI开发，提供偏见检测、数据治理和可解释性的工具，引导用户朝着道德和透明的实现方向发展。
Vertex AI利用Google Cloud的基础设施，为高效和可扩展的部署提供了优化成本的解决方案，允许用户优化运行和管理生成性模型的成本。Vector Search API基于微服务架构运行，意味着其功能被划分为独立但相互连接的服务，这允许可扩展性、灵活性和各个组件的持续改进。
Vertex AI 的架构包括一个统一的用户界面，提供代码和预构建组件访问各种服务的Jupyter笔记本环境。Workbench中的视觉界面适合非编码者使用，它具有拖放工具，用于数据准备、模型训练和部署。此服务允许跨其他组件的工作流编排，在Workbench和Studio中可视化，以清晰展示。
MLOps工具跟踪和管理模型的不同版本，促进实验和回滚。它管理和一致地提供ML功能，用于训练和服务模型。跟踪超参数调整和实验运行，用于分析和比较。提供模型决策的洞察，帮助解释性和公平性。监控部署的模型，以检查性能、漂移和潜在问题。
AutoML和AI平台自动化模型开发的各个阶段，包括数据准备、特征工程、超参数调整和模型选择。它支持表格数据预测、图像分类和文本情感分析。这个底层基础设施处理训练、服务和管理模型，提供灵活的选项，用于在CPU、GPU、TPU或自定义硬件配置上运行。
Google CloudVertex AIVector Search API通过一个简化的工作流程工作，使用户能够构建、部署和管理机器学习模型。以下是其关键阶段的详细分解：
数据准备：将数据上传到Google Cloud Storage或连接到BigQuery等现有源。使用Dataflow或Dataproc等工具清洗和准备数据，以确保质量和一致性。使用Vertex AI Workbench或Vertex AI Studio中的工具从数据中提取相关特征。