Vertex AI: entenda o que é, principais recursos e como usar
O Vertex AI foi lançado em 2021 pelo Google com o objetivo de simplificar o processo de machine learning em escala empresarial.
O Vertex AI é a plataforma de inteligência artificial e machine learning do Google Cloud: ela reúne num único ambiente o preparo dos dados, o treinamento com ou sem código (AutoML), o acesso e o ajuste de modelos como o Gemini, a implantação e o monitoramento. A cobrança é por uso, você paga pelos recursos de treino, predição e armazenamento que consumir, sem licença fixa.
Integrado ao Google Cloud, a plataforma oferece uma série de recursos e ferramentas para acelerar o desenvolvimento de modelos de inteligência artificial.
Se você quer entender como usar o Vertex AI para otimizar seus projetos, neste artigo, vamos explorar suas funcionalidades, benefícios e exemplos de uso.
Também vamos apresentar planos de preços e orientações sobre como começar a usar a plataforma.
Continue lendo e descubra tudo o que o Vertex AI pode oferecer.
O que você vai ver hoje?
O que é o Vertex AI?
O Vertex AI é uma plataforma de machine learning (aprendizado de máquina) que facilita o treinamento e a implantação de modelos de inteligência artificial.
Ela permite personalizar modelos de linguagem grandes (LLMs) e criar aplicativos com tecnologia de IA.
Combinando fluxos de trabalho de engenharia de dados, ciência de dados e ML, a plataforma facilita a colaboração entre equipes e escalabilidade dos projetos, aproveitando os recursos do Google Cloud.
Como funciona o Google Vertex AI?
O Google Vertex AI combina diferentes fluxos de trabalho, como engenharia de dados, ciência de dados e machine learning.
Assim, permite que equipes colaborem de forma eficiente, utilizando um conjunto de ferramentas integradas.
A plataforma facilita o treinamento, a personalização e a implantação de modelos de IA.
Com os recursos do Google Cloud, é possível escalar seus aplicativos de IA conforme a necessidade, o que garante mais agilidade e precisão nos projetos.
Quais são os principais recursos e funcionalidades do Vertex AI?
O Vertex AI oferece uma variedade de recursos e funcionalidades que facilitam o desenvolvimento e a implementação de soluções de IA. Entre os principais estão:
- AutoML: Ideal para desenvolvedores iniciantes em Machine Learning, permite criar modelos personalizados sem necessidade de codificação avançada, com suporte para diversas aplicações como tabelas e imagens.
- Model Garden e Vertex AI Studio: acesso aos modelos Gemini do Google e a modelos abertos de terceiros, com teste de prompt, ajuste fino e publicação de endpoint no mesmo ambiente.
- Pipelines: Automatize e monitore fluxos de trabalho de ML, otimizando a eficiência e evitando tarefas repetitivas.
- APIs pré-treinadas: Oferece integração fácil com funções como tradução, processamento de linguagem natural e vídeo.
- Integração de dados e IA: Compatível com ferramentas como BigQuery, Dataproc e frameworks como PyTorch e TensorFlow.
- Versionamento e monitoramento: Acompanha as versões dos modelos e monitora seu desempenho, ajudando a identificar problemas e melhorar continuamente.
Para que serve o Vertex AI? Veja exemplos práticos de uso
O Vertex AI é útil para diversas atividades de machine learning e ciência de dados.
Com ele, você pode trabalhar em projetos de IA diretamente no Jupyter Notebooks, integrando dados armazenados no Cloud Storage ou no BigQuery. Por exemplo, é possível treinar um modelo de ML com dados de um dataset do BigQuery, como o seguinte código em Python:
from google.cloud import aiplatform
# Conectar ao Vertex AI (troque pelo ID do seu projeto e pela regiao desejada)
aiplatform.init(project="seu-projeto-id", location="us-central1")
# Criar o dataset a partir de uma tabela do BigQuery
dataset = aiplatform.TabularDataset.create(
display_name="meu-dataset",
bq_source="bq://seu-projeto-id.seu_dataset.sua_tabela",
)
# Configurar o treinamento com AutoML
job = aiplatform.AutoMLTabularTrainingJob(
display_name="treinamento-modelo",
optimization_prediction_type="classification",
)
# Treinar: run() devolve o modelo ja registrado no Model Registry
model = job.run(
dataset=dataset,
target_column="coluna_alvo",
)Para mais exemplos de código, visite a página oficial do Google.
E se você é um iniciante em Python, aproveite para acessar nosso guia completo para dar seus primeiros passos na linguagem de programação mais popular do momento!
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Quais são os planos e preços para usar o Vertex AI?
O Vertex AI é uma plataforma voltada para uso corporativo, e seu sistema de preços reflete essa abordagem.
Não há licença fixa nem mensalidade: você paga pelo que consumir. Novos clientes do Google Cloud ainda recebem créditos gratuitos válidos por 90 dias para testar a plataforma.
A cobrança é separada por tipo de recurso, e é assim que ela aparece na fatura:
- Treinamento: por hora de máquina usada durante o treino. No AutoML, o valor da hora muda conforme o tipo de dado (tabela, imagem, texto ou vídeo);
- Predição: pelo tempo em que o endpoint fica no ar e pelo volume de requisições atendidas;
- Modelos generativos: por milhão de tokens de entrada e de saída;
- Armazenamento e notebooks: pelos recursos do Google Cloud que ficam alocados.
Como os valores são reajustados com frequência e variam por região, confirme sempre na tabela oficial antes de dimensionar o projeto. Para quem está começando, a dica é usar o AutoML com um conjunto de dados reduzido e desligar o endpoint de predição quando ele não estiver em uso, já que a cobrança corre enquanto o endpoint estiver ativo.
Você pode conferir mais detalhes sobre o preço do Vertex AI na página oficial de preços da plataforma!
Por que usar o Vertex AI? Conheça os benefícios
Usar o Vertex AI oferece diversos benefícios para empresas e desenvolvedores. Entre eles, podemos destacar:
- Interface intuitiva: a plataforma tem um layout simples e fácil de usar, mesmo para tarefas complexas de machine learning.
- Menos código: é possível criar modelos de IA com menos linhas de código, tornando o processo mais eficiente e com menos chances de erros.
- Agilidade e produtividade: o ciclo de desenvolvimento é mais rápido, elevando a produtividade da equipe e do projeto.
- Integração total: todo o processo de MLOps é feito em um único ambiente, desde a inserção de dados até a finalização.
Quais são as limitações de uso dessa ferramenta?
Apesar de ser uma ferramenta poderosa, o Vertex AI possui algumas limitações.
O Google Cloud utiliza cotas para gerenciar o consumo de recursos, como chamadas de API, balanceadores de carga e criação de projetos.
A função delas é ajudar a evitar sobrecarga nos serviços e permitir que você gerencie seus recursos de maneira mais eficaz.
Quando você atinge o limite da cota, o sistema bloqueia o acesso ao recurso, o que pode interromper a tarefa em andamento.
Além disso, a Vertex AI tem limites de recursos que não podem ser alterados, o que pode impactar a escalabilidade dependendo do seu projeto.
Como usar o Vertex AI no dia a dia?
Para usar o Vertex AI no dia a dia, siga as etapas a seguir:
- Preparação de dados: Extraia e limpe seus dados. Realize uma análise exploratória e separe-os em conjuntos de treinamento, validação e teste.
- Treinamento do modelo: Escolha entre AutoML (sem código), frameworks próprios ou experimente diferentes técnicas para treinar o modelo.
- Avaliação e interação: Avalie o desempenho com métricas como precisão e recall. Faça ajustes conforme necessário.
- Implantação: Implante o modelo usando contêineres ou ferramentas como BigQuery ML.
- Monitoramento: Acompanhe o desempenho e ajuste o modelo conforme os dados mudam.
Com esse fluxo, você otimiza os resultados de ML de forma prática.
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Conclusão
O Vertex AI é uma plataforma poderosa para criar, treinar e gerenciar modelos de IA com recursos avançados e integração com outras ferramentas do Google Cloud. É uma solução eficiente tanto para iniciantes quanto para profissionais.
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Perguntas frequentes
1. O Vertex AI é gratuito?
A cobrança é por uso de cada recurso: treinamento, predição, armazenamento e tokens dos modelos generativos. Novos clientes do Google Cloud recebem créditos gratuitos válidos por 90 dias, e alguns serviços têm faixa de uso sem custo, mas o modelo padrão é pagar pelo que consumir.
2. Preciso saber programar para usar o Vertex AI?
Para começar, não. O AutoML treina modelos de tabelas, imagens e texto pela própria interface, sem escrever código. Python entra quando você quer pipelines, ajuste fino e integração com o resto do sistema — é a linguagem do SDK oficial da plataforma.
3. Qual é a diferença entre Vertex AI e BigQuery ML?
O BigQuery ML treina modelos com SQL dentro do próprio data warehouse e resolve bem casos tabulares rápidos. O Vertex AI cobre o ciclo completo de MLOps — dados, treino, versionamento, implantação e monitoramento, inclusive de modelos generativos. Os dois se integram.
4. Dá para usar os modelos Gemini pelo Vertex AI?
Sim. O Model Garden e o Vertex AI Studio dão acesso aos modelos Gemini do Google e a modelos abertos de terceiros, com teste de prompt, ajuste fino e publicação de endpoint na mesma plataforma.
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