本页面介绍 Vertex AI 与 BigQuery 之间的差异，并说明如何将 Vertex AI 与现有的 BigQuery 工作流集成。Vertex AI 和 BigQuery 协同工作，以满足机器学习和 MLOps 使用场景的需要。
如需详细了解 Vertex AI 和 BigQuery 之间的模型训练差异，请参阅选择训练方法。
Vertex AI 和 BigQuery 之间的差异
本部分介绍 Vertex AI、BigQuery 和 BigQuery ML 服务。
Vertex AI：端到端人工智能/机器学习平台
Vertex AI 是一个用于模型开发和治理的人工智能/机器学习平台。您可以通过三种主要方式训练模型：
- AutoML：您无需编写代码即可基于图片、表格、文本和视频数据集训练模型。
- 自定义训练：您可以运行为您的特定应用场景量身定制的训练代码。
- Ray on Vertex AI：可让您使用 Ray 扩展 AI 和 Python 应用（例如机器学习）。
您可以将 AutoML 和自定义训练的模型注册到 Vertex AI Model Registry。您还可以导入在 Vertex AI 外部训练的模型，并将其注册到 Vertex AI Model Registry。
在注册表中，您可以管理模型版本、部署到端点以进行在线预测和批量预测、执行模型评估、使用 Vertex AI 模型监控对部署进行监控以及利用 Vertex Explainable AI。
可用的语言：
- Python 版 Vertex AI SDK
- Java 版客户端库
- Node.js 版客户端库
BigQuery：无服务器、多云企业数据仓库
BigQuery 是一种全代管式企业数据仓库，可帮助您使用机器学习、地理空间分析和商业智能等内置功能管理和分析数据。BigQuery 表可通过 SQL 查询，并且主要使用 SQL 的数据科学家只需使用几行代码即可运行大型查询。
您还可以将 BigQuery 用作在 Vertex AI 中构建表格和自定义模型时引用的数据存储区。如需详细了解如何将 BigQuery 用作数据存储区，请参阅 BigQuery 存储概览。
可用的语言：
- 适用于 BigQuery 的 SDK。如需了解详情，请参阅 BigQuery API 客户端库。
- GoogleSQL
- 旧版 SQL
如需了解详情，请参阅 BigQuery SQL 方言。
BigQuery ML：直接在 BigQuery 中进行机器学习
BigQuery ML 是 BigQuery 中的模型开发服务。借助 BigQuery ML，SQL 用户可以直接在 BigQuery 中训练机器学习模型，不需要移动数据，也不需要操心底层训练基础架构。您可以为 BigQuery ML 模型创建批量预测，以从 BigQuery 数据中获取数据洞见。
可用的语言：
- GoogleSQL
如需详细了解使用 BigQuery ML 的优势，请参阅什么是 BigQuery ML？
在 Vertex AI 中集成 BigQuery ML 模型的优势
在 Vertex AI 中集成 BigQuery ML 模型有两个主要优势：
在线模型传送：BigQuery ML 仅支持对模型进行批量预测。如需进行在线预测，您可以在 BigQuery ML 中训练模型，并通过 Vertex AI Model Registry 将模型部署到 Vertex AI 端点。
MLOps 功能：如果模型通过持续训练保持最新状态，则模型表现最出色。Vertex AI 提供的 MLOps 工具会自动监控和重新训练模型，以持续保证预测的准确性。借助 Vertex AI 流水线，您可以使用 BigQuery 运算符将任何 BigQuery 作业（包括 BigQuery ML）插入到机器学习流水线中。借助 Vertex AI 模型监控，您可以随着时间的推移监控 BigQuery ML 预测。
如需了解如何将 BigQuery ML 模型注册到 Model Registry，请参阅使用 Vertex AI 管理 BigQuery ML 模型。
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后续步骤
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