Vertex AI
エンタープライズ対応の生成 AI でイノベーションを加速する
Vertex AI は、AI ソリューションから検索や会話、100 以上の基盤モデル、統合 AI プラットフォームまで、生成 AI を構築して使用するために必要なすべてを提供します。
新規のお客様には、Vertex AI で使用できる無料クレジット $300 分を差し上げます。
機能
生成 AI のモデルとツール
生成 AI モデルとフルマネージド ツールにより、プロトタイプの作成、カスタマイズ、統合、およびアプリケーションへのデプロイが容易になります。
Model Garden では、自社、サードパーティ、オープンソースのモデルなど、幅広いモデルの中から適切なものを選択できます。拡張機能を使用すると、モデルがリアルタイムの情報を取得してアクションをトリガーできるようになります。Google のテキスト、画像、コードのモデル用のさまざまな調整オプションを使用して、ユースケースに合わせてモデルをカスタマイズできます。
オープンかつ統合された AI プラットフォーム
Vertex AI Platform のツールを使用して ML モデルをトレーニング、調整、デプロイすることで、データ サイエンティストは迅速に作業できます。
任意の Colab Enterprise または Colab ワークベンチを含む Vertex AI Notebooks は、BigQuery とネイティブに統合され、すべてのデータと AI ワークロードに単一のサーフェスを提供します。
Vertex AI Training と Vertex AI Prediction では、選択したオープンソース フレームワークと最適化された AI インフラストラクチャを使用して、トレーニング時間を短縮し、モデルを本番環境に簡単にデプロイできます。
予測 AI と生成 AI のための MLOps
Vertex AI Platform には、データ サイエンティストや ML エンジニアが ML プロジェクトを自動化、標準化、管理するための目的に特化した MLOps ツールが用意されています。
モジュール型ツールにより、開発ライフサイクル全体を通じてチーム間の共同作業を行い、モデルを改善できます。Vertex AI Evaluation でユースケースに最適なモデルを特定し、Vertex AI Pipelines でワークフローをオーケストレートし、Model Registry であらゆるモデルを管理し、Feature Store で ML の特徴をサービング、共有、再利用し、入力のスキューとドリフトをモニタリングします。
AI ソリューション
仕組み
Google の AI 研究に基づいて構築され、AI インフラストラクチャを活用した Vertex AI により、誰でもオープンで責任ある安全なアプローチで AI を構築して使用できます。
一般的な使用例
生成 AI で構築
Vertex AI の生成 AI の概要を確認する
Generative AI Studio で LLM を調整する方法を学ぶ
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
Vertex AI の生成 AI の概要を確認する
Generative AI Studio で LLM を調整する方法を学ぶ
データを抽出、要約、分類する
生成 AI を要約、分類、抽出に使用する
生成 AI で研究と発見を加速する方法をご確認ください。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
生成 AI を要約、分類、抽出に使用する
生成 AI で研究と発見を加速する方法をご確認ください。
カスタム ML モデルをトレーニングする
カスタム ML トレーニングの概要とドキュメント
Vertex AI でカスタムモデルをトレーニングするために必要な手順に関するチュートリアル動画を確認する。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
カスタム ML トレーニングの概要とドキュメント
Vertex AI でカスタムモデルをトレーニングするために必要な手順に関するチュートリアル動画を確認する。
最小限の ML の専門知識でモデルをトレーニングする
最小限の技術的な専門知識で ML モデルをトレーニングおよび作成する
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
最小限の技術的な専門知識で ML モデルをトレーニングおよび作成する
本番環境で使用するモデルをデプロイする
バッチ予測またはオンライン予測のためのデプロイ
プロトタイプから本番環境へをご覧ください。この動画シリーズは、ノートブック コードからデプロイされたモデルへの移行について説明するものです。
チュートリアル、クイックスタート、ラボ
バッチ予測またはオンライン予測のためのデプロイ
プロトタイプから本番環境へをご覧ください。この動画シリーズは、ノートブック コードからデプロイされたモデルへの移行について説明するものです。
料金
| Vertex AI の料金の仕組み | 料金は、使用した Vertex AI のツールとサービス、ストレージ、コンピューティング、Google Cloud のリソースに基づきます。 | |
|---|---|---|
| ツールと使用状況 | 説明 | 料金 |
| 生成 AI | 画像生成のための Imagen モデル 画像入力、文字入力、またはカスタム トレーニングの料金に基づきます。 | 目安 $0.0001 |
テキスト、チャット、コードの生成 1,000 文字単位の入力（プロンプト）と 1,000 文字単位の出力（レスポンス）に基づきます。 | 目安 $0.0001 1,000文字ごと | |
| AutoML モデル | 画像データのトレーニング、デプロイ、予測 リソース使用量を反映したノード時間あたりのトレーニング時間と、分類またはオブジェクト検出のいずれであるかに基づきます。 | 目安 $1.375 ノード時間あたり |
動画データのトレーニングと予測 ノード時間あたりの料金と、分類、オブジェクト トラッキング、動作認識に基づきます。 | 目安 $0.462 ノード時間あたり | |
表形式データのトレーニングと予測 ノード時間あたりの料金と、分類 / 回帰、または予測に基づきます。割引の可能性や料金の詳細については、営業担当者にお問い合わせください。 | お問い合わせ | |
テキストデータのアップロード、トレーニング、デプロイ、予測 トレーニングと予測の 1 時間あたりの料金、アップロードしたレガシー データ（PDF のみ）のページ数、テキスト レコード数と予測したページ数に基づきます。 | 目安 $0.05 1 時間あたり | |
| カスタム トレーニング済みモデル | カスタムモデルのトレーニング 1 時間あたりに使用されるマシンタイプ、リージョン、使用されたアクセラレータに基づきます。Google の営業担当者を通じて、または料金計算ツールを使用して見積りを取得できます。 | お問い合わせ |
| Vertex AI Notebooks | コンピューティングとストレージのリソース Compute Engine および | |