Generative AI on Vertex AI 概览

借助 Vertex AI 上的生成式 AI,您可以构建可用于生产环境的应用,这些应用由托管在 Google 先进全球基础架构上的先进生成式 AI 模型提供支持。

genAI 的企业级功能

适合企业

借助企业级安全性、数据驻留地、访问透明性和低延迟,大规模部署生成式 AI 应用。

先进的功能

先进的功能

利用 Gemini 支持的 200 万个 token 的上下文窗口,扩展应用的功能。

访问第三方模型

开放式平台

Vertex AI Model Garden 提供了一个包含 100 多个模型的库,可帮助您发现、测试、自定义和部署 Google 专有模型以及部分第三方模型,包括 Anthropic 的 Claude 3.5 Sonnet、Meta Llama 3、Mistral AI Mixtral 8x7B 和 AI21 Labs Jamba 1.5。

核心功能

  • 文本生成

    向 Gemini 模型发送聊天提示,并接收流式或非流式响应。

  • 多模态处理

    同时处理多种类型的输入媒体,例如图片、视频、音频和文档。

  • 生成嵌入

    生成嵌入以执行搜索、分类、聚类和离群值检测等任务。

  • 模型调优

    调整模型以更准确地执行特定任务。

  • 函数调用

    将模型连接到外部 API,以扩展模型的功能。

  • 落地

    将模型与外部数据源相关联,以减少响应中的幻觉。

  • 图片生成

    使用自然语言文本提示生成和修改图片。


  • 生成式 AI 评估服务

    评估任何生成模型或应用,并对评估结果进行基准比较。

Vertex AI 与 Google AI 的区别

Vertex AI 和 Google AI 中的 Gemini API 可让您将 Gemini 模型的功能整合到应用中。选择哪个平台取决于您的目标,详情请参见下表。

API 设计目标 功能
Vertex AI Gemini API
  • 扩缩部署
  • 企业
  • 技术支持
  • 基于模式的定价
  • 赔偿保护
  • Model Garden 中的 100 多个模型
Google AI Gemini API
  • 实验
  • 原型设计
  • 易用性
  • 免费层级
  • 基于 token 的定价

使用 Vertex AI SDK 进行构建

通过客户端库,您可以更轻松地使用支持的语言访问 Google Cloud API。尽管您可以使用 REST API 通过向服务器发送请求来直接使用 Google Cloud API,但客户端库提供了简化的方法,可显著减少所需的代码编写量。

Vertex AI 针对以下语言提供了 Vertex Generative AI SDK:PythonNode.jsJavaGoC#

如需直接从 Web 应用或移动应用发出请求,您可以使用 Vertex AI in Firebase SDK(适用于 Swift、Kotlin/Java、JavaScript 和 Flutter)。这些 SDK 在网页应用和移动应用中提供易于使用且具有关键安全功能的实现。

开始使用

请尝试使用以下快速入门之一开始使用 Vertex AI 上的生成式 AI。

更多入门方式

以下是一些笔记本、教程和其他示例,可帮助您入门。Vertex AI 提供使用 Vertex AI SDK for Python 的 Google Cloud 控制台教程和 Jupyter 笔记本教程。您可以在 Colab 中打开笔记本教程,或将笔记本下载到您的首选环境。

使用笔记本开始使用 Gemini

开始使用 Gemini

Gemini 模型是由 Google AI 开发的开创性多模态语言模型,能够从图像、视频等多种数据格式中提取有价值的深刻数据洞见。此笔记本探索使用多模态提示的各种应用场景。

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Vertex AI Studio 使用入门

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使用 Vertex AI Studio 在无代码环境中设计和管理提示、获取提示代码并调优模型。

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提示设计的最佳实践

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了解如何设计提示以提高模型回答的质量。本教程介绍了提示工程的基础知识,包括一些最佳做法。

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