Vertex AI
Vertex AI是谷歌云推出的一站式机器学习开发与部署平台，核心定位是为不同技术背景的用户提供覆盖机器学习全生命周期的工具支持
Vertex AI是谷歌云推出的一站式机器学习开发与部署平台，核心定位是为不同技术背景的用户提供覆盖机器学习全生命周期的工具支持。平台内置预训练大模型及AutoML工具，支持用户无需编写大量代码即可完成模型训练，同时提供托管式模型部署能力，可将训练完成的模型快速上线为可调用的API接口，还支持MLOps全流程管理，帮助团队实现模型版本迭代、性能监控与资源调度的自动化。其目标用户涵盖AI算法工程师、企业技术开发人员、数据分析人员、产品经理及科研团队，可应用于企业级AI应用搭建、行业垂类模型微调、大规模AI推理服务部署、机器学习项目协作等多元场景。
- 适用对象
- AI算法工程师（自定义模型研发）
- 主要功能
- AutoML工具、预训练模型库
- 计费方式
- 免费增值，部分功能付费
- 平台
- 网页 / API
- 已收录
- 2026.06.14（142 天）
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Vertex AI是什么，怎么使用？
约 4 分钟Vertex AI是谷歌云推出的一站式机器学习开发与部署平台，核心定位是为不同技术背景的用户提供覆盖机器学习全生命周期的工具支持。平台内置预训练大模型及AutoML工具，支持用户无需编写大量代码即可完成模型训练，同时提供托管式模型部署能力，可将训练完成的模型快速上线为可调用的API接口，还支持MLOps全流程管理，帮助团队实现模型版本迭代、性能监控与资源调度的自动化。其目标用户涵盖AI算法工程师、企业技术开发人员、数据分析人员、产品经理及科研团队，可应用于企业级AI应用搭建、行业垂类模型微调、大规模AI推理服务部署、机器学习项目协作等多元场景。
主要功能
- AutoML工具：用户上传标注后的图像、文本、表格或音频类数据集后，可直接在平台选择对应任务类型，无需手动编写模型结构代码，平台会自动完成模型架构搜索、参数调优与迭代训练，训练完成后可直接查看模型准确率、召回率等核心指标，适合快速搭建 baseline 模型验证业务可行性。
- 预训练模型库：平台内置PaLM系列大语言模型、Gemini多模态模型、图像分类、语音识别等多类预训练模型，用户可直接调用API完成内容生成、语义理解、图像识别等任务，也可基于自有业务数据对模型进行微调，适配特定行业的场景需求，减少从零训练模型的资源消耗。
- 托管式部署服务：用户完成模型训练后，可在平台选择对应的计算资源配置，一键将模型部署为在线推理端点，平台自动承担服务器运维、负载均衡、流量调度等工作，用户仅需通过API调用即可获取推理结果，还支持自动扩缩容，适配不同量级的请求压力。
- MLOps管理工具：平台提供模型版本管理、实验跟踪、性能监控、数据漂移检测等功能，团队可统一管理不同阶段的训练实验数据，对比多版本模型的效果差异，上线后可实时监控模型推理准确率变化，当出现数据漂移时自动触发告警，帮助团队及时迭代模型。
- 自定义训练环境：算法工程师可基于平台提供的Notebook开发环境，自定义选择TensorFlow、PyTorch等不同框架版本，按需分配GPU、TPU等计算资源，灵活编写训练代码完成自定义模型开发，训练过程中可实时查看资源占用情况与训练日志，适配复杂的模型研发需求。
- 多模态开发支持：平台支持文本、图像、音频、视频等多模态数据的统一处理，用户可基于Gemini多模态模型搭建融合多类数据的AI应用，比如同时识别视频内容、音频语音与对应文本字幕，完成内容审核、多模态检索等任务，无需对接多个不同的模型服务。
怎么使用
- 1. 访问谷歌云Vertex AI官网，使用谷歌账号完成登录，按照页面提示开通谷歌云服务并完成实名认证，开通Vertex AI相关服务权限。 2. 进入控制台后，可先浏览平台内置的教程与示例项目，了解不同功能的适用场景，根据自身需求选择AutoML、自定义训练或模型调用服务。 3. 若使用AutoML训练模型，可在对应任务模块上传标注好的数据集，设置训练时长与优化目标后，启动自动训练，等待训练完成查看指标。 4. 模型训练或微调完成后，选择适配业务请求量的计算资源配置，一键部署为在线推理端点，获取对应的API调用地址与密钥。 5. 将API接入自有业务系统，同时在控制台开启模型监控功能，定期查看推理请求量、准确率等数据，根据需要迭代模型版本。
适合什么人群
- AI算法工程师（自定义模型研发）
- 企业技术开发人员（AI应用集成）
- 数据分析人员（业务数据建模）
- 产品经理（AI功能原型验证）
- 高校科研团队（机器学习学术研究）
- 企业AI运维人员（模型上线管理）
总结
这是谷歌云旗下的机器学习全流程服务平台，依托谷歌在人工智能领域的技术积累，将大模型服务、模型训练、部署、运维等多个环节的能力整合到同一界面，降低了企业落地AI应用的门槛。平台既可以满足无代码基础的用户快速搭建AI能力的需求，也可以支持专业算法工程师灵活开展自定义研发，同时和谷歌云的存储、计算、数据库等其他云服务打通，方便企业搭建完整的云原生AI技术栈。其在多模态模型能力、分布式训练资源支持、MLOps自动化流程方面的配置，适配不同规模企业的AI项目需求，尤其适合已经使用谷歌云服务的团队快速拓展AI相关能力，无需额外对接多类不同的工具平台，可减少团队的工具对接成本与数据流转风险。
价格与免费额度
平台提供免费试用额度，新用户可获得300美元的谷歌云服务抵扣金，可用于Vertex AI相关服务的使用，免费额度内支持有限时长的Notebook使用、小额的AutoML训练与推理请求调用，适合个人用户体验功能或小型项目测试。付费采用按量计费模式，AutoML训练按训练时长计费，不同任务类型单价从每小时几美元到几十美元不等；自定义训练按所使用的CPU、GPU、TPU资源类型及时长计费；在线推理按请求量与所占用的计算资源时长计费；企业级用户可联系销售获取定制化的资源包与折扣方案，建议长期大规模使用的企业提前核算资源需求，选择合适的计费模式控制成本。
优点与不足
优点
- 内置谷歌自研的PaLM、Gemini系列模型，多模态任务处理能力适配复杂场景需求
- 覆盖从数据标注、模型训练到部署运维的全流程，无需对接多类第三方工具
- 支持AutoML低代码训练与自定义代码训练两种模式，适配不同技术背景用户的需求
- 托管式服务自动承担资源调度、服务器运维工作，减少团队的运维人力投入
- 和谷歌云其他云服务原生打通，方便用户构建基于云架构的完整AI应用体系
不足
- 平台功能较为复杂，新用户需要花费较多时间熟悉全流程操作逻辑
- 在中国大陆地区访问服务受限，需要适配对应的网络环境才能正常使用
- 付费采用按资源消耗计费的模式，大规模训练或高并发推理时成本较难预估
- 技术文档与客服支持目前以英文为主，中文资料覆盖不全，问题排查门槛较高
能帮你做的 8 件事
- 01AutoML工具
- 02预训练模型库
- 03托管式部署服务
- 04MLOps管理工具
- 05机器学习平台场景的常用方案
- 06AutoML场景的常用方案
- 07AI算法工程师（自定义模型研发）的日常效率工具
- 08先用免费额度验证需求再决定付费
更新历史
- Vertex AI 收录进 Toolifai 目录
- 页面资料核验与信息更新
常见问题
Vertex AI和普通的大模型API服务有什么区别？
普通的大模型API服务仅提供预训练模型的调用能力，用户只能基于已有的模型完成推理任务，无法进行深度的模型定制与全流程管理。而Vertex AI除了提供大模型API调用之外，还支持用户基于自有数据微调模型，提供从数据标注、模型训练、实验管理到部署运维的完整机器学习生命周期服务，用户可以完全自主掌控模型的迭代过程，适配企业定制化的AI业务需求，同时支持自定义模型的训练与部署，不局限于平台内置的大模型能力。
没有算法开发基础可以使用Vertex AI吗？
没有算法开发基础的用户也可以使用平台的AutoML功能与预训练模型调用能力，使用AutoML时仅需要上传标注好的数据集，选择对应任务类型，平台会自动完成模型训练与优化，无需编写算法代码。调用预训练模型时，仅需要按照文档要求构造API请求参数即可获得推理结果，平台也提供可视化的界面操作入口，用户可以在界面上直接上传测试数据查看效果，不过如果需要实现复杂的自定义模型开发，仍需要掌握对应的机器学习知识与代码开发能力。
Vertex AI支持部署第三方训练的模型吗？
平台支持部署第三方训练的模型，用户可以将基于TensorFlow、PyTorch、XGBoost等主流框架训练完成的模型，导出为平台支持的格式后上传到Vertex AI的模型仓库中，选择对应的运行环境与计算资源配置，即可完成部署获得在线推理端点，平台也支持自定义容器镜像部署，用户可以将模型与运行环境打包为自定义镜像上传，适配特殊的模型运行依赖需求，无需重新在平台上训练模型即可完成上线。
使用Vertex AI训练模型的数据安全有保障吗？
平台遵循谷歌云的安全合规标准，支持数据加密，用户上传的训练数据默认会进行静态加密与传输加密，用户可以自主控制数据的访问权限，也可以选择将数据存储在指定区域的谷歌云存储服务中，满足不同地区的数据合规要求。平台不会将用户上传的业务数据用于谷歌自身的模型训练，用户对自有数据与训练完成的自定义模型拥有完全的所有权，企业级用户还可以配置私有VPC访问，限制模型服务的访问范围，进一步保障数据与服务的安全性。
Vertex AI的推理服务可以支持多大的并发请求量？
平台的推理服务支持自动扩缩容，用户可以设置最小与最大实例数，当请求量上升时平台会自动增加服务实例承载请求，当请求量下降时会自动减少实例降低成本，最大可支持的并发量没有固定上限，取决于用户设置的最大实例数与对应的资源配额，用户可以提前向谷歌云申请提升资源配额，适配百万级以上的高并发推理场景。同时平台支持流量拆分与灰度发布，用户可以将部分流量导入新版本模型进行验证，避免版本迭代影响线上业务的稳定性。
Vertex AI适合个人开发者使用吗？
个人开发者可以使用Vertex AI，平台的免费试用额度足够支持个人开发者完成小型项目的测试与模型训练，对于轻量级的推理需求，按量计费的模式成本也较为可控。不过平台的很多企业级功能比如大规模MLOps管理、多团队权限管理等，个人开发者使用频率较低，且平台的操作复杂度相对较高，个人开发者如果仅需要简单调用大模型API，可能需要花费额外时间熟悉平台操作，更适合有模型训练、自定义部署需求的个人开发者使用。
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