Vertex AI Platform の

Model Garden では、Google 製（Gemini、Imagen、Codey）、サードパーティ製（Anthropic の Claude Model Family）、オープンモデル（Gemma、Llama 3.1）と、幅広いモデルからお選びいただけます。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 のテキストモデル、画像モデル、コードモデルのさまざまなチューニング オプションを使用して、モデルをユースケース用にカスタマイズします。

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。

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。

Vertex AI Notebooks（Colab Enterprise または Workbench を選択可能）は、BigQuery とネイティブに統合されており、すべてのデータおよび AI のワークロードに 1 つ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。

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。具体的には、Vertex AI Evaluation でユースケースに最適なモデルを特定したり、Vertex AI Pipelines でワークフローをオーケストレートしたり、Model Registry であらゆるモデルを管理したり、Feature Store で ML の特徴をサービング、共有、再利用したり、入力のスキューとドリフトをモニタリングしたりできます。