Vertex AI Studio
エンタープライズ対応の生成 AI のテスト、チューニング、デプロイ
Vertex AI Studio で基盤モデルのワークフローを効率化します。モデルのプロトタイプを迅速に作成して改良し、シームレスにアプリケーションにデプロイします。
新規のお客様は、生成 AI を 90 日間無料でお試しになれます。
機能
Google の高性能マルチモーダル モデル、Gemini
Vertex AI では、Google の最新の Gemini モデルを利用できます。Gemini は、実質的にあらゆる入力を理解し、さまざまな種類の情報を組み合わせ、ほぼすべての出力を生成できます。Vertex AI Studio では、テキスト、画像、動画、コードを使用したプロンプトを Gemini に入力してテストを行えます。Gemini の高度な推論機能と最先端の生成機能を使用して、画像からのテキスト抽出、画像テキストの JSON への変換、アップロードされた画像に関する回答の生成のためのサンプル プロンプトを試して、次世代の AI アプリケーションを構築できます。
基盤モデルと API を利用
Vertex AI の Model Garden では、200 以上の独自モデル、オープンモデル、サードパーティ モデルからユースケースに適したモデルを選択できます。API として Google の基盤モデルにアクセスできるため、これらのモデルをアプリケーションに簡単にデプロイできます。
Gemini のほかにも、Gemma をご利用いただけます。Gemma は、Gemini モデルの作成に使用されるものと同一の研究、テクノロジーに基づいて構築された、軽量かつ最先端のオープンモデル ファミリーです。
プロンプト設計でモデルの実験とテストを行う
プロンプト設計で、モデルをユースケースに適応させます。使い慣れたチャット インターフェースでプロンプトを反復処理し、応を調整する複数の方法から選択します。たとえば、応答「温度」を変更して、よりクリエイティブな応答を引き出すことができます。
モデルを実世界のデータとリアルタイム アクションに接続する
エンドツーエンドの ML ツールとの統合
Vertex AI のマネージド エンドポイントを使用すると、わずか数行のコードを記述するだけで、アプリケーションに各種の生成機能を容易に構築でき、ML のバックグラウンドも不要です。デベロッパーは、ストレージやコンピューティング リソースのプロビジョニング、推論のためのモデルの最適化といった複雑な作業を忘れることができます。
デプロイした基盤モデルは、Vertex AI が提供するエンドツーエンドの MLOps 機能とフルマネージドの AI インフラストラクチャを使用して、本番環境でスケーリング、管理、統御できます。
エンタープライズ クラスのデータ ガバナンスとセキュリティ
一般的な使用例
Gemini でビルドする
Vertex AI Studio を使用して Gemini のマルチモーダル モデルにアクセスする
Vertex AI Studio を使用して Gemini のマルチモーダル モデルにアクセスする
Gemini を搭載した Vertex AI Studio で、自然言語、テキスト、コード、画像を使用してプロンプトに入力し、テストを行います。エンタープライズ対応のモデルをテスト、調整、デプロイして、次世代の AI アプリケーションを構築します。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
Vertex AI Studio を使用して Gemini のマルチモーダル モデルにアクセスする
Vertex AI Studio を使用して Gemini のマルチモーダル モデルにアクセスする
Gemini を搭載した Vertex AI Studio で、自然言語、テキスト、コード、画像を使用してプロンプトに入力し、テストを行います。エンタープライズ対応のモデルをテスト、調整、デプロイして、次世代の AI アプリケーションを構築します。
モデル プロンプトの設計とテスト
プロンプト設計とプロンプトエンジニアリングは
プロンプト設計とプロンプトエンジニアリングは
プロンプト設計の基本的なコンセプトについて紹介します。適切に構造化されたプロンプトを作成する方法を学ぶことは、言語モデルから正確で高品質なレスポンスを実現するために欠かせない要素です。プロンプトを使用すると、テキスト、エンベディング、コード、画像、動画、音楽などを生成できます。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
プロンプト設計とプロンプトエンジニアリングは
プロンプト設計とプロンプトエンジニアリングは
プロンプト設計の基本的なコンセプトについて紹介します。適切に構造化されたプロンプトを作成する方法を学ぶことは、言語モデルから正確で高品質なレスポンスを実現するために欠かせない要素です。プロンプトを使用すると、テキスト、エンベディング、コード、画像、動画、音楽などを生成できます。
データから基盤モデルを調整する
モデルをチューニングするメリット
モデルをチューニングするメリット
独自のデータで大規模言語モデルをファインチューニングし、特定のタスクで優れたパフォーマンスを実現します。このカスタマイズ プロセスはモデル チューニングと呼ばれ、より正確で妥当な結果、モデルの堅牢性の向上、プロンプトの短縮によるレイテンシと費用の削減につながります。モデルのチューニングにより、ユースケースに合わせてカスタマイズされた高品質な出力が得られます。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
モデルをチューニングするメリット
モデルをチューニングするメリット
独自のデータで大規模言語モデルをファインチューニングし、特定のタスクで優れたパフォーマンスを実現します。このカスタマイズ プロセスはモデル チューニングと呼ばれ、より正確で妥当な結果、モデルの堅牢性の向上、プロンプトの短縮によるレイテンシと費用の削減につながります。モデルのチューニングにより、ユースケースに合わせてカスタマイズされた高品質な出力が得られます。
モデルのパフォーマンスを評価して最適化する
Gen AI Evaluation Service のワークフロー
Gen AI Evaluation Service のワークフロー
Vertex AI の Gen AI Evaluation Service を使用すると、生成モデルまたはアプリケーションを評価し、独自の評価基準に基づいて、独自の判断と照らし合わせて評価結果のベンチマークを実施できます。Vertex AI には生成 AI 評価機能が組み込まれているため、必要に応じて評価を実施し、再利用できます。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
Gen AI Evaluation Service のワークフロー
Gen AI Evaluation Service のワークフロー
Vertex AI の Gen AI Evaluation Service を使用すると、生成モデルまたはアプリケーションを評価し、独自の評価基準に基づいて、独自の判断と照らし合わせて評価結果のベンチマークを実施できます。Vertex AI には生成 AI 評価機能が組み込まれているため、必要に応じて評価を実施し、再利用できます。
料金
| Vertex AI Studio | 生成 AI の料金は、基盤モデルと API によって異なります。 |
|---|---|
| サービス | 料金 |
Vertex AI | 生成 AI について詳しくは、Vertex AI の料金設定をご確認ください。 |
Vertex AI Studio
生成 AI の料金は、基盤モデルと API によって異なります。
