Google Cloud AIGoogle Cloud AI - mākoņu platforma AI un ML lietojumprogrammu izstrādei, izvietošanai un mērogēšanai.

4.4 (5)

Pārskatījis Daniel Nikulshyn·Atjaunināts 2026. g. jūlijs

Cloud Platform Enterprise MLOps Generative AI API AutoML Machine Learning

Pārskats

Google Cloud AI ir mašīnu mācīšanās pakalpojumu un API komplekts, kas ļauj izstrādātājiem un uzņēmumiem piekļūt Googles pētniecības kvalitātes AI modeliem pārvaldītā infrastruktūrā. Tas ietver iepriekš apmācītās API redzamībai, runas, valodas un tulkošanai, kā arī Vertex AI individuālās modeļu apmācībai, uzlabošanai un izvietošanai. Komandas var izmantot to, lai integrētu ģenerējošu AI, izveidotu prognozējamās modeļi un operatīvi izmantotu ML maģiskās mērogā, nepierakstot pamatā esošo aparatūru. Tas savienojas ar plašāku Google Cloud ekosistēmu, tostarp BigQuery, Cloud Storage un Kubernetes, padarot to piemērotu ražošanas slodzes darbiem dažādās nozarēs.

Galvenās funkcijas

Vertex AI individuālo modeļu izstrādei
Iepriekš apmācītās API redzamībai, runai un valodai
Generatīvā AI Studio un modeļu dārzs
AutoML bezkoda apmācībai
MLOps pipelines un uzraudzība
Integrācija ar BigQuery un Cloud Storage

Cenas

Modelis: Freemium
Kategorija: Intelektuālo Agentu Rīki
Vērtējums: 4.4 / 5 (5)

Lietošanas gadījumi

Izvietot individuālos ML modeļus maģiskajā mērogā

Izmantojiet Vertex AI, lai apmācītu, pielāgotu un izvietotu individuālos mašīnu mācīšanās modeļus pārvaldītā infrastruktūrā, ar MLOps kanālu uzraudzībai un dzīves cikla pārvaldībai ražošanā.

Pievienot redzamību, runu un valodu lietojumprogrammām

Integrējiet Googles iepriekš apmācītās API, lai nodrošinātu funkcijas, piemēram, attēlu atpazīšanu, transkripciju, tulkošanu un teksta analīzi, bez modeļu izveides no nulles.

Izveidot ģenerējošus AI pieredzes ar Gemini

Izmantojiet Generatīvā AI Studio un modeļu dārzu, lai veidotu un izvietotu lietojumprogrammas, izmantojot Googles pamata modeļus saturu ģenerēt un tērzēšanai.

Operatīvi izmantot analītiku uz BigQuery datiem

Kombinējiet Vertex AI ar BigQuery un Cloud Storage, lai izveidotu prognozējamās modeļus tieši uz uzņēmuma datiem, vienkāršojot ML darba plūsmas visā Google Cloud ekosistēmas.

Plusi un mīnusi

Plusi

Piekļuve Googles pamata modeļiem, piemēram, Gemini
Mērogojama pārvaldīta infrastruktūra
Plašs iepriekš apmācītu API klases
Ticama integrācija ar Google Cloud datu rīkiem

Mīnusi

Cenu struktūra var kļūt sarežģīta mērogā
Dziļāka apguves līkne jauniem lietotājiem
Daži funkcionalitātes prasa GCP bloķēšanu

Atsauksmes

4.4

Vidējais no 5 vērtējumiem.

Pieslēdzies, lai atstātu atsauksmi.

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.

Jautājumi

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