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 TrainingVertex 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。

検索と会話

Vertex AI の検索と会話は、生成 AI を活用したエンタープライズ対応の検索アプリケーションやチャット アプリケーションをデベロッパーが迅速に構築してデプロイするためのツールです。Vertex AI Search and Conversation を使用すると、容易なオーケストレーションを実現するレイヤによって複雑性を解消し、エンタープライズに対応したデータのプライバシーと管理を行うことによって、デベロッパーは責任ある方法で迅速かつ効率的にアプリを構築してデプロイできます。

AI ソリューション

Vertex AI Platform、Contact Center AIDocument AIAnti Money Laundering AIDiscovery AI に構築されている AI ソリューションおよびその他の AI ソリューションは、特定のビジネス成果を実現する、ターゲットを絞ったパワフルな機能を提供します。企業は Google Cloud の AI ソリューションに直接アクセスし、デプロイして使用できます。または、Google の優先パートナーのいずれかによってサポートを受けられます。

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。

Vertex AI のポートフォリオ
Vertex AI でエンタープライズ対応の生成 AI を使用してイノベーションを加速

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

Vertex AI の Generative AI Studio には、生成 AI モデルを迅速にプロトタイピングしてテストするための Google Cloud コンソール ツールが用意されています。Generative AI Studio を使用して、プロンプト サンプルを使用したモデルのテスト、プロンプトの設計と保存、基盤モデルの調整、音声とテキスト間の変換を行う方法について説明します。
ドキュメントの概要を見る
Vertex の生成 AI の UI

Generative AI Studio で LLM を調整する方法を学ぶ

Vertex AI の生成 AI の概要を確認する

Vertex AI の Generative AI Studio には、生成 AI モデルを迅速にプロトタイピングしてテストするための Google Cloud コンソール ツールが用意されています。Generative AI Studio を使用して、プロンプト サンプルを使用したモデルのテスト、プロンプトの設計と保存、基盤モデルの調整、音声とテキスト間の変換を行う方法について説明します。
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Vertex の生成 AI の UI

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

Vertex AI の生成 AI のサポートを利用して、任意の数のタスクを処理するためのテキスト プロンプトを作成する方法を学びます。最も一般的なタスクには、分類、要約、抽出があります。Vertex AI のテキスト用の PaLM API を使用すると、構造と形式の点で柔軟なプロンプトを設計できます。
テキスト プロンプトの設計ドキュメントを見る
スプレッドシート内のデータ

生成 AI で研究と発見を加速する方法をご確認ください。

生成 AI を要約、分類、抽出に使用する

Vertex AI の生成 AI のサポートを利用して、任意の数のタスクを処理するためのテキスト プロンプトを作成する方法を学びます。最も一般的なタスクには、分類、要約、抽出があります。Vertex AI のテキスト用の PaLM API を使用すると、構造と形式の点で柔軟なプロンプトを設計できます。
テキスト プロンプトの設計ドキュメントを見る
スプレッドシート内のデータ

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 のカスタム トレーニング ワークフロー、カスタム トレーニングのメリット、利用可能なさまざまなトレーニング オプションの概要を確認します。また、データの準備から予測まで、ML トレーニング ワークフローに関連するすべてのステップについて詳しく説明します。
概要のドキュメントを見る
Vertex AI Training のインターフェース

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。

カスタム ML トレーニングの概要とドキュメント

Vertex AI のカスタム トレーニング ワークフロー、カスタム トレーニングのメリット、利用可能なさまざまなトレーニング オプションの概要を確認します。また、データの準備から予測まで、ML トレーニング ワークフローに関連するすべてのステップについて詳しく説明します。
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Vertex AI Training のインターフェース

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

このガイドでは、Vertex AI の AutoML を使用して、最小限の労力と機械学習の専門知識で高品質のカスタム機械学習モデルを作成してトレーニングする方法について説明します。動画、画像、テキスト、表を手動でキュレートする面倒で時間のかかる作業を自動化したいとお考えの方に最適です。
AutoML の初心者向けガイドを見る
Vertex AI の画像データ

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

このガイドでは、Vertex AI の AutoML を使用して、最小限の労力と機械学習の専門知識で高品質のカスタム機械学習モデルを作成してトレーニングする方法について説明します。動画、画像、テキスト、表を手動でキュレートする面倒で時間のかかる作業を自動化したいとお考えの方に最適です。
AutoML の初心者向けガイドを見る
Vertex AI の画像データ

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

モデルを使用して現実世界の問題を解決する準備ができたら、モデルを Vertex AI Model Registry に登録し、Vertex AI 予測サービスを使用してバッチ予測とオンライン予測を行います。
ML モデルから予測を取得する方法をご覧ください
ML モデルの予測

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。

バッチ予測またはオンライン予測のためのデプロイ

モデルを使用して現実世界の問題を解決する準備ができたら、モデルを Vertex AI Model Registry に登録し、Vertex AI 予測サービスを使用してバッチ予測とオンライン予測を行います。
ML モデルから予測を取得する方法をご覧ください
ML モデルの予測

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