关于 Vertex AI
从数据到生产的统一 AI 平台
Vertex AI 是 Google Cloud 推出的全托管、统一 AI 开发平台，用于构建与使用生成式 AI。它整合了 Vertex AI Studio、Agent Builder 与 Model Garden 中 200+ 基础模型，帮助企业快速构建、调优并部署 AI 应用。
在生成式 AI 方面，Vertex AI 提供 Google 自家的 Gemini 多模态模型，以及 Imagen、Veo、Chirp 等第一方模型，并可选用 Anthropic Claude、Meta Llama、Mistral 等第三方与开源模型，配合提示工程、微调与评估服务适配业务场景。
面向生产，Vertex AI 提供一整套 MLOps 能力：Vertex AI Evaluation 做模型评测，Pipelines 编排工作流，Model Registry 管理模型，Feature Store 复用特征，并对输入漂移与偏差进行监控，支撑企业级治理与规模化部署。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
Gemini 多模态
接入 Google 最强大的 Gemini 系列模型，理解文本、图像、视频与代码并生成多类型输出。
200+ 基础模型
Model Garden 汇聚第一方、第三方与开源模型，可测试、定制与部署。
Agent Builder
低代码控制台结合 grounding、编排与定制能力，快速构建企业级智能体。
企业级 MLOps
Evaluation、Pipelines、Model Registry 与 Feature Store 贯穿训练到监控全流程。
统一数据 + AI
Vertex AI Workbench/Notebooks 原生集成 BigQuery，单一界面贯通数据与 AI 工作负载。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
开通服务
登录 Google Cloud 控制台，创建项目并启用 Vertex AI API。
进入 Studio
打开 Vertex AI Studio，用自然语言或代码测试 Gemini 提示词与多模态输入。
选用模型
在 Model Garden 浏览 200+ 模型，选择 Gemini 或第三方/开源模型进行定制。
训练与调优
使用 AutoML、自定义训练或微调适配你的数据与业务场景。
部署与治理
通过 Endpoint 部署模型，用 Evaluation、Pipelines 与 Model Registry 做 MLOps 治理。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
Vertex AI 收费吗？
Vertex AI 按用量计费（模型调用、训练、部署与时长等），新用户通常有免费额度；具体价格以 Google Cloud 官方计费页为准。
Vertex AI 和 AWS Bedrock 有什么区别？
两者都提供托管式基础模型与企业级治理。Vertex AI 深度整合 Google 的 Gemini 与 200+ 模型生态，并强调统一的 MLOps 与 Agent Builder；Bedrock 则以 AWS 生态与多模型托管见长。
可以用自有模型吗？
可以。Vertex AI 支持自定 义训练与导入模型，也能在 Model Garden 中选用开源与第三方模型，并通过微调适配你的数据。
与主流云 AI 平台对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | Vertex AI | Azure AI Foundry | AWS SageMaker | AWS Bedrock |
|---|---|---|---|---|
| 所属云 | Google Cloud | Microsoft Azure | AWS | AWS |
| 旗舰模型 | Gemini | GPT-4o / 自家模型 | 自训/导入 | Claude / Titan / Llama |
| 模型选择 | 200+（Model Garden） | 多模型 | 自训为主 | 托管基础模型 |
| 智能体 | Agent Builder / ADK | Azure Agents | SageMaker 编排 | Bedrock Agents |
| 企业治理 | 企业级 MLOps | 企业级 | 企业级 | 企业级 |
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