Vertex AI

Vertex AI — это платформа машинного обучения (ML) и искусственного интеллекта (AI), предоставляемая компанией Google Cloud (входит в состав Alphabet Inc.). Платформа предназначена для полного цикла работы с ML-моделями: от подготовки данных и обучения до развертывания, мониторинга и управления в промышленных масштабах. Vertex AI объединяет в едином интерфейсе и API множество сервисов Google Cloud, ранее доступных по отдельности (например, AI Platform, AutoML, Deep Learning VM), и ориентирована как на специалистов по данным (data scientists), так и на инженеров машинного обучения (ML engineers).

История и развитие

Платформа была анонсирована в мае 2021 года на конференции Google I/O и стала доступна в бета-версии в том же году. Основной целью запуска Vertex AI было упрощение процесса управления ML-проектами за счет унификации разрозненных инструментов Google Cloud. До появления Vertex AI пользователям приходилось использовать отдельные сервисы для обучения (AI Platform Training), развертывания (AI Platform Prediction), автоматизированного машинного обучения (AutoML) и работы с ноутбуками (AI Platform Notebooks). Vertex AI интегрировала эти возможности в единую консоль с общим API.

В 2022–2024 годах платформа активно развивалась: были добавлены сервисы для генеративного ИИ (Vertex AI Generative AI Studio, Model Garden), инструменты для поиска с использованием векторных баз данных (Vertex AI Vector Search), а также возможности для MLOps (управление экспериментами, мониторинг дрейфа данных, управление версиями моделей). В 2023 году Vertex AI стала одной из ключевых платформ для доступа к большим языковым моделям (LLM) от Google, включая PaLM 2, Gemini и открытые модели (Llama 2, Claude и другие), доступные через Model Garden.

Ключевые возможности и компоненты

Обучение моделей (Training)

Vertex AI поддерживает несколько подходов к обучению:

• AutoML — автоматизированное машинное обучение для задач классификации, регрессии, прогнозирования временных рядов, обработки изображений, текста, видео и табличных данных. Пользователь загружает данные, выбирает целевую метрику, а платформа автоматически подбирает архитектуру модели, гиперпараметры и выполняет обучение.
• Пользовательское обучение (Custom Training) — возможность запускать собственные алгоритмы на базе TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost и других фреймворков. Пользователь предоставляет код обучения (в виде Docker-контейнера или скрипта), а Vertex AI управляет вычислительными ресурсами (GPU, TPU, CPU) и масштабированием.
• Distributed Training — поддержка распределенного обучения на кластерах из нескольких узлов для ускорения работы с большими моделями и наборами данных.

Развертывание и предсказания (Deployment & Prediction)

После обучения модель может быть развернута в виде эндпоинта (endpoint) для получения предсказаний в реальном времени (online prediction) или для пакетной обработки (batch prediction). Платформа автоматически управляет масштабированием эндпоинтов (в том числе до нуля для экономии средств), балансировкой нагрузки и мониторингом задержек. Поддерживается A/B-тестирование разных версий моделей.

Управление экспериментами (Experiments)

Vertex AI Experiments позволяет отслеживать и сравнивать параметры, метрики и артефакты (модели, датасеты) всех запущенных экспериментов. Это упрощает воспроизводимость результатов и выбор лучшей модели.

Работа с данными

• Vertex AI Datasets — сервис для управления наборами данных (изображения, текст, таблицы, видео). Поддерживается разметка данных (в том числе с помощью встроенного инструмента для аннотирования) и версионирование датасетов.
• Vertex AI Feature Store — управляемый реестр признаков (features) для повторного использования в разных моделях. Позволяет хранить, обслуживать и передавать признаки в реальном времени.
• Vertex AI Vector Search — сервис для поиска по векторным представлениям (embeddings), используемый в системах рекомендаций, поиска семантически похожих объектов и RAG (Retrieval-Augmented Generation).

MLOps и мониторинг

Vertex AI предоставляет инструменты для непрерывного мониторинга развернутых моделей:

• Model Monitoring — обнаружение дрейфа данных (data drift) и дрейфа предсказаний (prediction drift), а также аномалий во входных данных.
• Pipeline — создание и выполнение конвейеров машинного обучения (ML pipelines) с помощью Kubeflow Pipelines. Конвейеры позволяют автоматизировать последовательность шагов: подготовка данных → обучение → оценка → развертывание.
• Model Registry — централизованное хранилище версий моделей с метаданными, статусами (например, «одобрена для продакшна») и возможностью отката.

Генеративный ИИ (Generative AI)

Vertex AI включает специализированные инструменты для работы с генеративными моделями:

• Vertex AI Studio — интерфейс для экспериментов с промптами (prompt design) для языковых моделей, включая Gemini и PaLM 2. Поддерживает настройку параметров (температура, top-p, max tokens) и сохранение промптов.
• Model Garden — каталог моделей, включающий как собственные модели Google (Gemini, Gemma, Imagen для генерации изображений), так и сторонние открытые модели (Llama 2, Mistral, Claude — доступ к последним может быть ограничен в зависимости от региона). Модели могут быть использованы как через API, так и развернуты на собственной инфраструктуре.
• Vertex AI Agent Builder — инструмент для создания AI-агентов (чат-ботов, виртуальных помощников) с использованием генеративных моделей и интеграцией с внешними источниками данных.

Варианты использования и применение

Vertex AI применяется в различных отраслях:

• Финансы: обнаружение мошеннических транзакций, кредитный скоринг, прогнозирование рыночных трендов.
• Ритейл: системы рекомендаций, прогнозирование спроса, оптимизация ценообразования.
• Здравоохранение: анализ медицинских изображений (рентген, МРТ), прогнозирование исходов лечения, обработка текстовых медицинских записей.
• Промышленность: предиктивное обслуживание оборудования, контроль качества на производстве.
• Медиа и развлечения: генерация контента, персонализация рекомендаций, модерация контента.

Интеграция с другими сервисами Google Cloud

Vertex AI тесно интегрирована с экосистемой Google Cloud:

• BigQuery — для хранения и анализа больших данных, используемых в обучении.
• Cloud Storage — для хранения датасетов, моделей и артефактов.
• Cloud Composer (Apache Airflow) — для оркестрации сложных рабочих процессов.
• Cloud Functions и Cloud Run — для создания бессерверных триггеров и микросервисов, взаимодействующих с ML-моделями.
• Identity and Access Management (IAM) — для управления доступом и безопасностью.

Ценообразование

Стоимость использования Vertex AI складывается из нескольких компонентов:

• Вычислительные ресурсы — оплата за время работы виртуальных машин (CPU, GPU, TPU) во время обучения и предсказаний. Цены зависят от типа и количества используемых ускорителей.
• Хранение — плата за хранение датасетов, моделей и артефактов в Cloud Storage.
• Сервисы — отдельная плата за использование AutoML, Feature Store, Vector Search и других управляемых сервисов.
• Сетевой трафик — плата за передачу данных между регионами и за пределы Google Cloud.

Google Cloud предоставляет бесплатный уровень (Free Tier) с ограниченными ресурсами для ознакомления, а также кредиты для новых пользователей.

Ограничения и критика

Несмотря на широкие возможности, Vertex AI имеет ряд ограничений:

• Сложность настройки — для эффективного использования платформы требуется глубокое понимание как ML, так и инфраструктуры Google Cloud. Новичкам может быть трудно разобраться в многообразии опций.
• Зависимость от экосистемы Google — платформа тесно связана с другими сервисами Google Cloud, что может создавать трудности при миграции в другие облака или при использовании гибридных решений.
• Ценообразование — при активном использовании GPU/TPU и больших объемах данных стоимость может быстро расти, что требует тщательного управления затратами.
• Региональная доступность — не все функции и модели (особенно генеративные) доступны во всех регионах мира из-за регуляторных и технических ограничений.

Источники

1. Google Cloud. «Vertex AI documentation». Google Cloud Official Documentation.
2. Google Cloud. «Introducing Vertex AI: Unified ML platform for Google Cloud». Google Cloud Blog, 2021.
3. Google Cloud. «Vertex AI Pricing». Google Cloud Pricing Calculator.
4. Google Cloud. «Model Garden overview». Google Cloud Documentation.
5. Google Cloud. «Generative AI on Vertex AI». Google Cloud Documentation.
6. Google Cloud. «What is MLOps?». Google Cloud Documentation.