Google Vertex AI - najważniejsze funkcje i możliwości platformy

Google Vertex AI to zunifikowana platforma uczenia maszynowego, która powstała z myślą o tym, żeby cały proces tworzenia, trenowania i wdrażania modeli AI zamknąć w jednym miejscu. Zamiast żonglować kilkoma osobnymi narzędziami, zespoły data science i inżynierowie ML dostają do dyspozycji spójne środowisko, w którym mogą przeprowadzić projekt od pierwszego eksperymentu aż po model działający w produkcji. Google oficjalnie uruchomiło Vertex AI w 2021 roku jako następcę wcześniejszych, bardziej rozproszonych usług, takich jak AI Platform Training czy AI Platform Prediction.

W praktyce Vertex AI łączy w sobie dwa światy. Z jednej strony oferuje narzędzia typu AutoML, które pozwalają budować modele osobom bez głębokiej wiedzy programistycznej. Z drugiej strony daje pełną swobodę inżynierom, którzy chcą pisać własny kod treningowy w TensorFlow, PyTorch czy XGBoost i uruchamiać go na klastrach GPU lub TPU. Do tego dochodzi cała warstwa generatywnej sztucznej inteligencji, czyli dostęp do modeli z rodziny Gemini, narzędzia do projektowania promptów i budowania aplikacji opartych na dużych modelach językowych.

Platforma jest skierowana zarówno do startupów, które stawiają pierwsze kroki w uczeniu maszynowym, jak i do dużych organizacji, które potrzebują skalowalnej infrastruktury pod setki modeli jednocześnie. Vertex AI konkuruje bezpośrednio z Amazon SageMaker i Azure Machine Learning, a jego największą przewagą jest natywna integracja z ekosystemem Google Cloud i bezproblemowy dostęp do najnowszych modeli tworzonych przez Google DeepMind.

Architektura i integracja z Google Cloud Platform

Vertex AI nie działa w próżni. To element szerszego ekosystemu Google Cloud Platform i właśnie ta integracja stanowi jeden z jego najmocniejszych atutów. Dane, które trzymasz w BigQuery, możesz w kilka kliknięć podłączyć jako źródło treningowe bez konieczności eksportowania ich do osobnych plików. Analogicznie, zbiory danych przechowywane w Cloud Storage są od razu widoczne w środowisku Vertex AI, co eliminuje czasochłonny etap przenoszenia danych między usługami. Architektura platformy opiera się na kontenerach. Każde zadanie treningowe, każdy wdrożony model działa wewnątrz kontenera, co daje ogromną elastyczność w doborze frameworków i bibliotek. Jeśli ktoś woli korzystać z gotowych obrazów dostarczanych przez Google, może to zrobić. Jeśli natomiast potrzebuje niestandardowego środowiska, wystarczy zbudować własny obraz Docker i przesłać go do Artifact Registry. Vertex AI uruchomi go bez problemu na wybranej konfiguracji sprzętowej, włącznie z maszynami wyposażonymi w akceleratory TPU v5 czy karty NVIDIA A100 i H100.

Warto podkreślić, jak dobrze Vertex AI współpracuje z pozostałymi usługami GCP. Wyniki predykcji można strumieniować do Pub/Sub i przetwarzać w czasie rzeczywistym za pomocą Dataflow. Logi z treningu i inferencji trafiają automatycznie do Cloud Logging, a metryki do Cloud Monitoring, więc nie trzeba budować osobnej infrastruktury obserwacyjnej. Całość jest zabezpieczona przez IAM, co oznacza, że uprawnienia dostępu do modeli, endpointów i danych konfiguruje się tak samo jak do każdego innego zasobu w Google Cloud. Dla organizacji, które już korzystają z GCP, wdrożenie Vertex AI jest więc naturalnym rozszerzeniem istniejącej infrastruktury, a nie rewolucją wymagającą nauki od zera.

Czy szukasz wykonawcy projektów IT ?

Sprawdź case studies

AutoML - tworzenie modeli bez pisania kodu

Nie każdy projekt wymaga pisania setek linii kodu treningowego i ręcznego dobierania hiperparametrów. Właśnie na takie sytuacje Google przygotowało AutoML, czyli mechanizm, który automatyzuje najbardziej żmudne etapy budowania modelu. Wystarczy przygotować oznaczone dane, wskazać, co model ma przewidywać, i uruchomić trening. Resztą zajmuje się platforma: samodzielnie testuje różne architektury, dobiera parametry i na koniec zwraca model gotowy do wdrożenia. AutoML w Vertex AI obsługuje kilka typów danych. Można trenować modele klasyfikacji i detekcji obiektów na obrazach, analizować sentyment i kategoryzować teksty, przewidywać wartości liczbowe na podstawie danych tabelarycznych, a nawet rozpoznawać akcje i obiekty w materiałach wideo. Co istotne, cały proces odbywa się przez interfejs graficzny w konsoli Google Cloud, więc analityk biznesowy lub product manager może samodzielnie zbudować działający model bez angażowania zespołu inżynierów.

Oczywiście AutoML ma swoje ograniczenia. Przy bardzo specyficznych problemach, nietypowych architekturach czy ogromnych zbiorach danych lepiej sprawdzi się trening niestandardowy. Ale dla wielu zastosowań biznesowych, takich jak klasyfikacja zgłoszeń klientów, wykrywanie wadliwych produktów na zdjęciach czy prognozowanie sprzedaży, AutoML daje zaskakująco dobre wyniki w ułamku czasu, który zajęłoby ręczne budowanie modelu.

Trening modeli niestandardowych (Custom Training)

Kiedy AutoML nie wystarcza, Vertex AI daje pełną kontrolę nad procesem treningowym. Custom Training to opcja dla zespołów, które mają własny kod, sprawdzone architektury i potrzebują elastyczności, jakiej nie zapewni żaden automat. W praktyce wygląda to tak: piszesz skrypt treningowy w dowolnym obsługiwanym frameworku, pakujesz go w kontener lub korzystasz z gotowego obrazu dostarczonego przez Google, a następnie zlecasz platformie uruchomienie tego kodu na wybranej infrastrukturze obliczeniowej. Możliwości konfiguracji sprzętu są tutaj naprawdę szerokie. Można trenować na pojedynczej maszynie z jednym GPU, ale równie dobrze można skonfigurować klaster wielu maszyn z akceleratorami TPU, co jest szczególnie przydatne przy trenowaniu dużych modeli językowych lub wizyjnych. Vertex AI obsługuje trening rozproszony, czyli automatycznie rozdziela obliczenia między węzły klastra. Do tego platforma oferuje Vertex AI Vizier, narzędzie do automatycznej optymalizacji hiperparametrów, które potrafi inteligentnie przeszukiwać przestrzeń konfiguracji i znajdować najlepsze ustawienia bez konieczności ręcznego eksperymentowania.

Model Garden - gotowe modele do wdrożenia

Nie zawsze trzeba trenować model od zera. Model Garden to rodzaj biblioteki, w której Google zebrało ponad sto gotowych modeli, podzielonych na kilka kategorii. Znajdziesz tam modele firmowe Google, takie jak Gemini, Imagen czy Chirp, ale też popularne modele open source, w tym Llama od Meta, Mistral, Stable Diffusion czy FLAN-T5. Każdy z nich można przetestować, dostroić do własnych danych (fine-tuning) i wdrożyć na endpoint predykcyjny bezpośrednio z poziomu konsoli.
To ogromna oszczędność czasu. Zamiast szukać modelu na Hugging Face, ręcznie konfigurować środowisko, martwić się o kompatybilność wersji i pisać kod serwujący, po prostu wybierasz model z katalogu i klikasz „deploy". Vertex AI automatycznie dobiera odpowiednią maszynę, konfiguruje endpoint i udostępnia API, przez które możesz wysyłać zapytania. Dla zespołów, które chcą szybko prototypować rozwiązania oparte na generatywnej AI, Model Garden jest prawdopodobnie najszybszą ścieżką od pomysłu do działającego proof of concept.

Generative AI i integracja z modelami Gemini

To właśnie warstwa generatywnej sztucznej inteligencji sprawiła, że Vertex AI zyskał w ostatnich dwóch latach ogromną popularność. Google udostępnia przez tę platformę pełną rodzinę modeli Gemini, od kompaktowego Gemini Flash, który jest zoptymalizowany pod kątem szybkości i niskich kosztów, po Gemini Ultra, który radzi sobie z najbardziej złożonymi zadaniami wymagającymi wielokrokowego rozumowania. Wszystko to dostępne jest przez Vertex AI Studio, czyli graficzny interfejs, w którym można projektować prompty, testować różne parametry generowania i porównywać odpowiedzi wielu modeli obok siebie. W praktyce oznacza to, że programista może w kilkanaście minut zbudować prototyp aplikacji, która generuje podsumowania dokumentów, tłumaczy teksty, pisze kod albo analizuje obrazy i filmy. Vertex AI udostępnia do tego ujednolicone API, więc przełączenie się między modelami sprowadza się do zmiany jednego parametru w zapytaniu. Co więcej, platforma oferuje mechanizmy grounding, czyli uziemiania odpowiedzi modelu w rzeczywistych danych. Można podłączyć własną bazę wiedzy, indeks dokumentów firmowych albo wyniki wyszukiwarki Google, a model będzie opierał swoje odpowiedzi na konkretnych źródłach zamiast polegać wyłącznie na wiedzy z treningu.

Google intensywnie rozwija też narzędzia do dostrajania modeli Gemini. Supervised fine-tuning pozwala nauczyć model nowego stylu odpowiedzi lub specjalistycznej wiedzy na podstawie własnych przykładów, a RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) umożliwia dalsze dopracowywanie zachowania modelu zgodnie z preferencjami użytkowników. Wszystko to dzieje się w zarządzanym środowisku Vertex AI, bez konieczności stawiania własnej infrastruktury treningowej.

Vertex AI Pipelines - orkiestracja przepływów MLOps

Zbudowanie dobrego modelu to dopiero połowa sukcesu. Prawdziwe wyzwanie zaczyna się, gdy trzeba ten proces uczynić powtarzalnym, automatycznym i odpornym na błędy. Vertex AI Pipelines rozwiązuje dokładnie ten problem. To narzędzie do definiowania całych przepływów pracy ML jako sekwencji kroków: od pobrania danych, przez ich przetworzenie, trening modelu, ewaluację, aż po wdrożenie na endpoint produkcyjny. Pipeline definiuje się w Pythonie za pomocą Kubeflow Pipelines SDK lub nowszego TFX. Każdy krok to osobny komponent, który działa w izolowanym kontenerze, co oznacza, że awaria jednego etapu nie niszczy całego procesu. Można ustawić warunki, np. „wdróż model tylko jeśli jego dokładność przekracza 92%", albo zaprogramować automatyczne retrenowanie co tydzień na świeżych danych. Vertex AI przechowuje pełną historię uruchomień, więc w każdej chwili można wrócić do dowolnego wcześniejszego przebiegu i sprawdzić, jakie dane, parametry i artefakty zostały w nim użyte.

Feature Store - zarządzanie cechami modeli

Im więcej modeli działa w organizacji, tym szybciej pojawia się chaos związany z cechami (features), czyli przetworzonymi zmiennymi wejściowymi, na których modele bazują. Jeden zespół oblicza średnią wartość zamówień klienta z ostatnich 30 dni, drugi robi to samo, ale z 90 dni i pod inną nazwą, a trzeci w ogóle nie dokumentuje swoich transformacji. Vertex AI Feature Store istnieje po to, żeby temu zapobiec.

To centralne repozytorium cech, w którym każda zmienna jest zdefiniowana raz, ma jasną dokumentację i historię wersji. Zespoły mogą współdzielić cechy między projektami, co eliminuje duplikację wysiłku i gwarantuje spójność danych wejściowych. Feature Store obsługuje dwa tryby serwowania. Tryb offline dostarcza cechy do treningu w formie dużych partii danych, a tryb online udostępnia je w czasie rzeczywistym z opóźnieniem rzędu milisekund, co jest kluczowe przy inferencji produkcyjnej. Platforma automatycznie dba o synchronizację między oboma trybami, więc model w produkcji korzysta z dokładnie tych samych definicji cech, na których był trenowany. To eliminuje jeden z najczęstszych problemów w ML, czyli rozbieżność między danymi treningowymi a produkcyjnymi (training-serving skew).

Wdrażanie i serwowanie modeli (Model Deployment & Endpoints)

Wytrenowany model, który leży na dysku i nie obsługuje żadnych zapytań, nie przynosi nikomu wartości. Vertex AI sprawia, że przejście od gotowego modelu do działającego API jest naprawdę proste. Wystarczy wskazać zapisany artefakt modelu, wybrać typ maszyny i utworzyć endpoint. Platforma sama zajmie się konteneryzacją, konfiguracją serwera predykcyjnego i wystawieniem REST API, przez które można wysyłać zapytania.

Ale prawdziwa siła tkwi w opcjach, które pojawiają się później. Vertex AI obsługuje traffic splitting, czyli podział ruchu między kilka wersji modelu na jednym endpoincie. Dzięki temu można przeprowadzać testy A/B, stopniowo kierując coraz większy procent zapytań na nową wersję i monitorując, czy jej wyniki są faktycznie lepsze. Platforma oferuje też autoskalowanie, więc w momentach wzmożonego ruchu automatycznie uruchamia dodatkowe instancje, a gdy ruch spada, wyłącza nadmiarowe maszyny, żeby nie generować zbędnych kosztów.

Warto wspomnieć jeszcze o predykcjach batch. Nie każdy przypadek użycia wymaga odpowiedzi w czasie rzeczywistym. Jeśli trzeba przeklasyfikować milion rekordów z bazy albo wygenerować rekomendacje dla wszystkich użytkowników na raz, batch prediction pozwala przetworzyć całą partię danych w jednym zadaniu, bez konieczności utrzymywania stale działającego endpointu.

Monitorowanie i zarządzanie modelami (Model Monitoring)

Model, który działał świetnie w momencie wdrożenia, po kilku tygodniach może zacząć zwracać coraz gorsze wyniki. Dzieje się tak, ponieważ dane w świecie rzeczywistym zmieniają się: preferencje klientów ewoluują, sezonowość wpływa na wzorce zakupowe, a nowe kategorie produktów pojawiają się w katalogach. Vertex AI Model Monitoring istnieje po to, żeby wyłapywać takie sytuacje zanim zaczną wpływać na biznes. Platforma automatycznie analizuje dane wejściowe trafiające do modelu i porównuje je z danymi, na których model był trenowany. Gdy wykryje znaczące odchylenie rozkładów (data drift) lub zmianę relacji między cechami a wynikami (concept drift), wysyła alert. Można skonfigurować progi czułości i kanały powiadomień, więc odpowiedni zespół dowie się o problemie w ciągu minut, a nie tygodni. W połączeniu z Vertex AI Pipelines pozwala to zbudować pętlę ciągłego doskonalenia: monitoring wykrywa degradację, automatycznie uruchamia pipeline retrenujący model na świeżych danych, a po pomyślnej ewaluacji nowa wersja trafia na endpoint produkcyjny.

Vertex AI Agent Builder - budowanie agentów AI i aplikacji RAG

Agent Builder to stosunkowo nowy, ale niezwykle obiecujący element Vertex AI, który odpowiada na rosnące zapotrzebowanie firm na inteligentnych asystentów i chatboty opartych na własnych danych. Chodzi o wzorzec RAG (Retrieval-Augmented Generation), czyli podejście, w którym model językowy nie zgaduje odpowiedzi z pamięci, lecz najpierw wyszukuje relevantne fragmenty dokumentów, a dopiero potem generuje odpowiedź na ich podstawie. 

W Agent Builder cały ten proces jest zarządzany przez platformę. Wgrywasz dokumenty firmowe, regulaminy, bazy wiedzy, FAQ, instrukcje produktowe, a Vertex AI automatycznie je indeksuje, dzieli na fragmenty i tworzy wektorową bazę danych. Następnie konfigurujesz agenta, czyli definiujesz jego zachowanie, ton komunikacji, dozwolone źródła wiedzy i ewentualne narzędzia, z których może korzystać (np. wywoływanie zewnętrznych API, wyszukiwanie w bazie danych). Efektem jest gotowy chatbot lub asystent, który odpowiada na pytania użytkowników, powołując się na konkretne fragmenty dokumentów i podając źródła swoich odpowiedzi.

Google poszedł tu jeszcze o krok dalej, umożliwiając budowanie agentów wielokrokowych, które potrafią planować, dzielić złożone zadania na podzadania i korzystać z wielu narzędzi jednocześnie. To już nie jest prosty chatbot odpowiadający na pytania, ale autonomiczny system, który może np. przeanalizować reklamację klienta, sprawdzić historię zamówień w CRM, zweryfikować politykę zwrotów i zaproponować rozwiązanie. Wszystko to w ramach jednego zarządzanego środowiska, bez konieczności ręcznego łączenia kilkunastu mikroserwisów.