Vertex AI 使用介绍：功能、价格与上手指南

Vertex AI 是 Google Cloud 推出的统一机器学习平台，整合了 AutoML 和自定义模型训练、部署、监控等能力。本文详细介绍其核心功能、价格构成与快速上手指南，适合 AI 开发者和企业技术决策者阅读。

什么是 Vertex AI？

Vertex AI 是 Google Cloud 提供的一站式机器学习平台，旨在简化从数据准备到模型部署的整个生命周期。它将此前分散的 AI 平台服务（如 AutoML、AI Platform）整合到一个统一的界面和 API 中，让开发者能够更高效地构建、训练和部署机器学习模型。

无论你是想用少量代码快速训练一个图像分类模型，还是需要完全自定义的 TensorFlow 训练流程，Vertex AI 都提供了对应的工具链。

Vertex AI 的核心功能

1. 统一的工作台与数据集管理

Vertex AI 提供集中式的工作台，支持导入、探索和版本化数据集。你可以直接连接 BigQuery、Cloud Storage 等数据源，并在同一个项目中管理多个数据集。

2. AutoML 与自定义训练

  • AutoML：无需编写训练代码，上传数据后即可自动选择最佳模型架构和超参数。适合图像、文本、表格和视频等常见任务。
  • 自定义训练：支持 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn 等主流框架。你可以使用预构建容器，也可以自带容器，灵活控制训练过程。

3. 模型部署与预测

训练完成的模型可以一键部署到端点（Endpoint），支持在线预测和批量预测。Vertex AI 会自动处理扩缩容、版本管理和流量拆分，方便 A/B 测试。

4. 模型监控与可解释性

  • 模型监控：检测数据漂移和训练-服务偏差，及时发出警报。
  • 可解释性 AI：提供特征归因，帮助理解模型预测的依据，满足合规和调试需求。

5. 生成式 AI 与 Vertex AI Studio

Vertex AI 集成了 Gemini 等大语言模型，通过 Vertex AI Studio 可以快速测试提示词、调优模型并集成到应用中。支持文本、代码、图像等多模态生成。

6. MLOps 流水线

Vertex ML Metadata、Vertex Pipelines 和 Model Registry 等组件帮助团队实现可重复、可追踪的机器学习工作流，提升协作效率。

Vertex AI 价格详解

Vertex AI 的定价采用按需付费模式，具体费用取决于使用的服务类型和资源量。以下为主要计费维度：

服务类别计费方式参考价格（美元）
AutoML 训练按节点小时约 $3.15/节点小时起
自定义训练按机器类型和时长从 $0.49/小时起（e2-standard-4）
在线预测按节点小时约 $0.19/小时起
批量预测按节点小时约 $0.19/小时起
Vertex AI Studio（Gemini）按字符/图像根据模型不同，如 Gemini 1.5 Flash 输入 $0.075/百万字符
模型监控按节点小时约 $0.10/小时起

注意：以上价格仅供参考，实际费用以 Google Cloud 官方定价页面为准。新用户通常可获得 $300 免费赠金。

如何控制成本？

  • 使用预emptible VM 进行训练，可节省高达 80% 费用。
  • 对批量预测使用低优先级资源。
  • 设置预算提醒和配额限制。
  • 训练完成后及时删除未使用的端点和资源。

Vertex AI 上手指南

步骤 1：准备工作

  1. 注册 Google Cloud 账号并创建项目。
  2. 启用 Vertex AI API。
  3. 安装 Google Cloud CLI 并完成身份验证。

步骤 2：创建数据集

在 Vertex AI 控制台中，选择“数据集” -> “创建数据集”，上传你的数据文件（如 CSV、图像）。系统会引导你完成数据导入和标注。

步骤 3：训练模型

  • AutoML：选择“训练新模型”，选择 AutoML，设置目标列和训练预算，启动训练。
  • 自定义训练：编写训练脚本，打包为 Docker 镜像或使用预构建容器，通过 gcloud ai custom-jobs create 提交训练任务。

步骤 4：部署模型

训练完成后，在 Model Registry 中注册模型，然后创建端点并部署。你可以选择自动扩缩容配置，以平衡延迟和成本。

步骤 5：进行预测

使用 REST API 或 Python SDK 向端点发送预测请求。示例代码：

from google.cloud import aiplatform

aiplatform.init(project='your-project', location='us-central1')
endpoint = aiplatform.Endpoint('projects/your-project/locations/us-central1/endpoints/ENDPOINT_ID')
prediction = endpoint.predict(instances=[{'feature1': 1.0, 'feature2': 2.0}])
print(prediction)

步骤 6：监控与迭代

启用模型监控，设置漂移检测阈值。根据监控结果重新训练模型并更新端点。

常见问题

Vertex AI 和 AI Platform 有什么区别？

Vertex AI 是 AI Platform 的升级版，整合了更多服务，提供统一的 UI 和 API，并增加了生成式 AI 和 MLOps 功能。

Vertex AI 适合初学者吗？

适合。AutoML 让没有机器学习背景的用户也能训练模型。同时，丰富的文档和教程帮助初学者快速上手。

Vertex AI 支持哪些框架？

支持 TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、XGBoost 等，也支持自定义容器。

结论

Vertex AI 是一个功能全面、可扩展的机器学习平台，适合从个人开发者到大型企业的各种场景。通过 AutoML 和自定义训练的结合，它降低了 AI 应用的门槛，同时提供了强大的 MLOps 能力。价格方面，按需付费模式灵活，但需要留意资源使用以避免意外成本。建议从免费赠金开始，逐步探索适合自己业务的功能模块。

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