Google Cloud AIGoogle'ın bulut Tabanı, AI ve ML uygulamalarının geliştirilmesi, dağıtılması ve ölçeklendirilmesi için

4.4 (5)

İnceleyen Daniel Nikulshyn·Güncellendi Temmuz 2026

Cloud Platform Enterprise MLOps Generative AI API AutoML Machine Learning

Genel Bakış

Google Cloud AI, geliştiriciler ve işletmelere Google'nın araştırma sınıfı makine öğrenimi modellerini yönetilen altyapı üzerinden erişebilmelerini sağlayan bir makine öğrenimi hizmeti yelpazesidir. Görme, ses, dil ve translation için ön eğitilmiş API'ler dahil olmak üzere, Vertex AI için de kullanıcıya özel model eğitimi, optimize ve deploy imkanları sunar. Takımlar, underlying hardware'ı yönetmeden geniş ölçekte öngörüler oluşturmak, tahmin modelleri kullandırmak ve ML'yi bir araya getirebilmek için bu aracın yararlanabiliyor. Bölgeler arası sanal makine modellerine erişim sağlayan BigQuery, Cloud Storage ve Kubernetes ile bağlantılı olduğu Google Cloud ekosistemi sayesinde, sektörler arasında birden fazla üretim yükü için uygundur.

Temel özellikler

Vertex AI için özel model geliştirme
Görme, konuşma ve dil için önceden eğitilmiş API'ler
Üretken AI Atölyesi ve model bahçesi
OTomatik olarak eğitim için AutoML
MLOps akışları ve izleme
BigQuery ve Bulut Depolama ile entegrasyon

Fiyatlar

Model: Freemium
Kategori: AI Agentleri
Puan: 4.4 / 5 (5)

Kullanım senaryoları

Mevcut ML modellerini ölçeklenebilir bir şekilde dağıtma

Vertex AI'yi kullanın, önceden eğitilmiş modelleri optimize edin ve ölçeklenebilir altyapı üzerinde dağıtın. MLOps akışları ve üretim için modellerin yaşam döngüsünü yönetin.

Görüntü, konuşma ve dil işlemlerini uygulamalara ekleyin

Binalı modeller olmadan görüntü tanınımlaması, konuşma sözlüğü, překlad ve metin analizi gibi özellikler için Google'un önceden eğitilmiş API'lerini entegre edin.

Gemini temelli üretken AI experiencersi oluşturma

Generative AI Studio ve model bahçesini kullanarak-content oluşturma ve sohbet için Google'ın temel modellerini kullanarak uygulamalar oluşturun.

BigQuery verilerini operasyonel analizde birleştirme

Vertex AI'yi BigQuery ve Bulut Depolamasıyla birleştirin ve işletme verisini doğrudan tahmin modellerine dönüştürerek, Google Bulut ekosistemini çapraz geçiş sağlayan ML akışlarını optimize edin.

Artılar ve eksiler

Artılar

Gemini gibi Google'ın temel modellerine erişmek
Eşzamanlı olarak yönetilen altyapı için ölçeklenebilir yönetimli altyapı
Geniş bir önceden eğitilmiş API kümesi
Google Bulut veritabanı araçlarıyla sıkı entegrasyon

Eksiler

Büyük ölçekte fiyatlandırma karmaşıklaşabilir
Yeni başlayanlar için daha fazla öğrenme eğrisi
Bazı özellikler GCP kilitlenmesi gerektirir

İncelemeler

4.4

5 puandan ortalama.

İnceleme bırakmak için giriş yap.

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.

Sorular

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