Vertex AI の概要

このページでは、Google Distributed Cloud（GDC）エアギャップ上の Vertex AI の概要について説明します。利用可能な機能と主なメリットについて説明し、その ML 機能がエアギャップ アプリケーションをどのように革新できるかについて説明します。

このページは、アプリケーション オペレーター グループ内で作業し、エアギャップ アプリケーションとワークフローに AI 機能を組み込むことを検討しているアプリケーション デベロッパーを対象としています。詳細については、GDC エアギャップの対象読者に関するドキュメントをご覧ください。

安全なオンプレミス環境向けの Vertex AI

Distributed Cloud 上の Vertex AI は、ML プラットフォームと生成 AI モデルの機能を安全なオンプレミス環境に提供します。このソリューションは、データ主権、セキュリティ、プライバシーに関する厳しい要件がある組織向けに設計されています。Vertex AI サービスを使用すると、同じエアギャップ インフラストラクチャで完全な制御を維持しながら、AI 機能でイノベーションを実現できます。

主な機能

Distributed Cloud 上の Vertex AI には、次の機能があります。

  • エアギャップ デプロイ: Vertex AI サービスをデータセンター内で完全に実行し、データの主権とコンプライアンスを確保します。
  • 使い慣れた Vertex AI のエクスペリエンス: Google Cloudの Vertex AI と同じツール、API、モデルを活用して、開発と管理を簡素化します。
  • 事前構築済みのモデルとアルゴリズム: 一般的な ML タスクと AI タスク用の最先端のモデルにアクセスして、価値実現までの時間を短縮できます。
  • カスタムモデルのトレーニング: 独自のデータを使用して AI モデルと ML モデルをトレーニングし、特定のニーズに合わせてソリューションを調整します。
  • MLOps 機能: モデルのデプロイ、モニタリング、管理用のツールを使用して、機械学習ワークフローを効率化します。

利用可能なサービス

Distributed Cloud 上の Vertex AI は、次のサービスを提供します。

  • 生成 AI: 最先端の生成 AI モデルを活用したアプリケーションを構築して、データを作成します。
  • オンライン予測:（プレビュー）予測モデルをデプロイしてリクエストを行います。
  • 光学式文字認識（OCR）: 画像やドキュメントからテキストを抽出します。
  • Speech-to-Text: 音声をテキストに変換します。
  • Vertex AI Translation: 複数の言語間でテキストを翻訳します。
  • Vertex AI Workbench: マシンラーニング開発用のマネージド JupyterLab ノートブック環境を作成します。

利点

Distributed Cloud 上の Vertex AI には、次のメリットがあります。

  • シームレスな開発エクスペリエンス: Google Cloudで Vertex AI の同じツール、API、モデル、ワークフローを使用することで、開発と管理を直感的かつ効率的に行うことができます。
  • 強化されたセキュリティとプライバシー: データを完全に制御し、規制要件を遵守します。
  • 俊敏性の向上: エアギャップ環境で AI モデルと ML モデルを開発してデプロイします。
  • 価値実現までの時間を短縮: 一般的な ML タスクに事前トレーニング済みモデルを使用するか、独自のデータセットを使用してカスタムモデルをトレーニングします。
  • 合理化された MLOps: 堅牢な ML オペレーション機能を利用して、エアギャップ環境内でモデルのデプロイ、モニタリング、管理をシームレスに行うことができます。

使ってみる

Distributed Cloud で Vertex AI を使用するには、次の操作を行います。

その後、AI モデルと ML モデルの構築とデプロイを開始できます。