Google Cloud AIGoogle.cloud.ai 플랫폼으로 AI 및 ML 애플리케이션을 개발, 배포, 및 확장하기

4.4 (5)

리뷰어 Daniel Nikulshyn·업데이트됨 2026년 7월

Cloud Platform Enterprise MLOps Generative AI API AutoML Machine Learning

개요

구글 클라우드 AI는 개발자 및 벤처기업이 구글의 연구급 인공지능 모델에 접근할 수 있는 관리형 인프라를 제공하는 머신러닝 서비스 및 API의 집합입니다. 이는 시각, 음성, 언어, 번역 등의 사전 훈련된 API, 및 사용자가 조작하여 커스터마이즈할 수 있는 Vertex AI와 같은 사용자 정의 모델 교육, 튜닝 및 배포 서비스를 포함합니다. 팀들은 이 도구를 사용해서 제네레이트형 AI를 통합하고 예측 모형을 구축하고 스케일에서 ML을 운영화할 수 있습니다. 이를 통해서 팀들은 하드웨어 관리나 유지보수에 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 또한 이 도구는 Broader Google Cloud Ecosystem와 연관되어 있으며 BIG QUERY, Cloud Storage, Kubernetes과 같은 다른 서비스와 연동되어 있습니다. 다양한 산업 분야에서 생산 적으로 작업을 처리하기에 적합한 이 도구는 다양한 산업 분야에서 운영화가 가능합니다.

주요 기능

Vertex AI를 통한 customize 모델 개발
시각, 음성, 언어의 pre-trained API
Generative AI 스튜디오 및 모델 가든
AutoML를 통한 no-code 훈련
MLOps 파이프 라인 및 모니터링
BigQuery 및 Cloud Storage와의 통합

가격

모델: Freemium
카테고리: 아에 프러는조요
평점: 4.4 / 5 (5)

사용 사례

확장 가능한 ML 모델을 대규모로 배포하러 간다

Vertex AI를 사용하여 관리 인프라에서 교육, 튜닝 및 프로덕션에서 생존 생명 주기를 관리하는 MLOps 파이프라인도 배포하여 custom machine learning 모델을 교육할 수 있습니다.

앱에 비전, 음성 및 언어를 추가하라

이미 트레이닝 된 API를 통합하여 애플리케이션에서이미 지식 있는 모델을 배포하지 않고도 그림 인식, 전사, 번역 및 텍스트 분석 기능을 구동할 수 있습니다.

Gemini 를 이용하여 생성 AI 경험을 구축하라

기능적 모델 정원과 생성 AI 스튜디오를 사용하여 Google 의 기초 모델을 활용하여 콘텐츠 생성 및 채팅과 같은 애플리케이션을 프로토 타입 및 배포하기 위하여.

BigQuery 데이터에서 분석을 운영화하라

BigQuery와 Cloud Storage를 결합하여 Vertex AI를 사용하여 기업 데이터에서 예측 모델을 직접 구축하여 Google Cloud 에코 시스템내에서 ML 워킹으로프를 단순화할 수 있습니다.

장단점

장점

Gemini와 같은 Google의 근간 모델에 접근
확장 가능한 관리형 인프라
넓은 범위의 pre-trained API
Google Cloud 데이터 도구와의緊密한 통합

단점

scale에 따라 가격 계산이 복잡 하다
새로운 입장에서 steeper 학습곡선
_some feature는 GCP_lock-in을_요구

리뷰

4.4

5개 평가의 평균.

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Linda Petersen

May 22, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on autoML for no-code training, and access to Google's foundation models like Gemini caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Grace Okafor

May 11, 2026

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. Vertex AI for custom model development is exactly what I needed, and scalable managed infrastructure. I do wish some features require GCP lock-in, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Diego Fernández

Apr 26, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on generative AI Studio and model garden, and broad set of pre-trained APIs caught me off guard. Some features require GCP lock-in is why this isn't a perfect score, still, I'd recommend giving it a real trial.

Gunnar Eriksson

Mar 10, 2026

Does the job

Pretty happy overall. Generative AI Studio and model garden just works and access to Google's foundation models like Gemini. Pricing can get complex at scale can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Leila Hassan

Jan 26, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: mLOps pipelines and monitoring and tight integration with Google Cloud data tools. On balance the feature set — especially mLOps pipelines and monitoring — justifies the 5 stars for our use case.

Q&A

What learning curve should my team expect when starting with Vertex AI and the pre‑trained APIs?

Vertex AI offers both no‑code AutoML for quick model creation and a full SDK for custom development, so beginners can start with AutoML while more advanced users may need time to master pipelines, MLOps tooling, and model tuning. Overall, newcomers should anticipate a steeper learning period compared to purely plug‑and‑play APIs.

Asked by Umar Farooq · Nov 4, 2025

Can I integrate Google Cloud AI with my existing data in BigQuery and Cloud Storage?

Yes. Google Cloud AI natively connects to BigQuery, Cloud Storage, and other GCP services, allowing you to pull data for training, generate embeddings, and run inference directly where the data resides, and to store model outputs back into the same ecosystem for further analysis.

Asked by Kenji Watanabe · Aug 10, 2025

How is pricing structured for Google Cloud AI services and why can it become complex at scale?

Google Cloud AI charges based on usage metrics such as API calls, token counts for generative models, and compute resources for Vertex AI training and deployment. As workloads grow—especially with high‑volume pre‑trained API calls or large custom model training—the combined costs across these dimensions can add up, making the overall bill harder to predict without careful monitoring.

Asked by Fumiko Sato · Aug 6, 2025