Información general de Vertex AI

Vertex AI es una plataforma unificada y abierta para crear, desplegar y escalar modelos de IA generativa y aprendizaje automático (ML), así como aplicaciones de IA. Ofrece acceso a Model Garden, que incluye un catálogo seleccionado de más de 200 modelos, entre los que se encuentran los modelos básicos de Google (como Gemini) y una amplia selección de modelos de partners y de código abierto, así como la infraestructura subyacente de TPU y GPU. Vertex AI admite flujos de trabajo de IA generativa de vanguardia, así como flujos de trabajo de inferencia de IA para MLOps. Ofrece herramientas de MLOps integrales y controles de nivel empresarial para la gobernanza, la seguridad y el cumplimiento.

Funciones clave de Vertex AI

Vertex AI incluye herramientas y servicios que admiten la IA generativa, así como la inferencia de IA y los flujos de trabajo de aprendizaje automático.

Funciones de IA generativa

Vertex AI reúne un conjunto de herramientas completo con las herramientas de modelos fundacionales avanzados de Google que puedes usar para crear agentes y aplicaciones de IA generativa listos para producción, como se indica a continuación:

• Creación de peticiones: empieza con el diseño de peticiones en Vertex AI Studio. Vertex AI Studio incluye herramientas para diseñar peticiones y gestionar modelos que puedes usar para crear prototipos, desarrollar y desplegar aplicaciones de IA generativa.

• Modelos: Model Garden de Vertex AI es un centro centralizado que contiene más de 200 modelos preparados para empresas de Google, de partners de terceros líderes (como Claude de Anthropic) y de opciones populares de código abierto (como Llama).

  Esta selección de modelos incluye lo siguiente:

  • Modelos de IA generativa fundacionales de Google:

    • Gemini capacidades multimodales para texto, imágenes, vídeo y audio, así como capacidades de razonamiento para modelos, como Gemini 3 Flash y Gemini 3 Pro (con Nano Banana).
    • Imagen en Vertex AI: genera y edita imágenes.
    • Veo en Vertex AI: genera vídeos a partir de texto e imágenes.

  • Modelos de partners y de código abierto: accede a una selección de modelos líderes, como Claude de Anthropic, los modelos de Mistral AI y Llama, con una relación calidad-precio superior. Estos modelos están disponibles como APIs de modelo como servicio (MaaS) totalmente gestionadas.

• Personalización de modelos: adapta los modelos a tu empresa para crear recursos de IA únicos. Esto incluye desde la fundamentación con los datos de tu empresa o la Búsqueda de Google para reducir las alucinaciones hasta el uso de Vertex AI Training para el ajuste fino supervisado (SFT) o el ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) de modelos como Gemini. Para obtener más información sobre la personalización de modelos, consulta el artículo Introducción al ajuste.

• Evaluaciones de IA generativa: evalúa y compara objetivamente el rendimiento de modelos y agentes con las funciones de evaluación de IA generativa de Vertex AI. Garantiza la seguridad y el cumplimiento normativo implementando funciones de defensa en tiempo de ejecución, como Model Armor, para inspeccionar de forma proactiva y protegerte frente a amenazas emergentes, como la inyección de peticiones y la filtración externa de datos.

• Creadores de agentes: Vertex AI Agent Builder es un sistema de transformación de agentes de pila completa que te ayuda a crear, gestionar y desplegar agentes de IA. Usa el kit de desarrollo de agentes (ADK) de código abierto para crear y orquestar agentes, y, después, despliégalos en Vertex AI Agent Engine, un servicio gestionado y sin servidor, para usarlos a gran escala en producción. A cada agente se le asigna una identidad de agente (principal de gestión de identidades y accesos) para garantizar la seguridad y una auditoría clara.

• Acceder a información externa: mejora las respuestas del modelo conectándote a fuentes fiables con Fundamentación, interactuando con APIs externas mediante Llamadas a funciones y obteniendo información de bases de conocimientos con RAG.

• IA responsable y seguridad: usa las funciones de seguridad integradas para bloquear contenido dañino y garantizar un uso responsable de la IA.

Para obtener más información sobre la IA generativa en Vertex AI, consulta la documentación de IA generativa en Vertex AI.

Funciones de inferencia de IA

Vertex AI ofrece herramientas y servicios que se corresponden con cada fase del flujo de trabajo de aprendizaje automático:

1. Preparación de datos: recoge, limpia y transforma tus datos.

   • Usa cuadernos de Vertex AI Workbench para realizar análisis de datos exploratorio (EDA).
   • Integración con Cloud Storage y BigQuery para acceder a los datos.
   • Usa Dataproc Serverless Spark para procesar datos a gran escala.

2. Entrenamiento del modelo: entrena tu modelo de aprendizaje automático.

   • Elige entre AutoML para entrenar sin código o Entrenamiento personalizado para tener un control total.
   • Gestionar y comparar ejecuciones de entrenamiento con Vertex AI Experiments.
   • Registra los modelos entrenados en el registro de modelos de Vertex AI.
   • Vertex AI Training ofrece tanto entrenamiento sin servidor como clústeres de entrenamiento.
     • Usa el entrenamiento sin servidor de Vertex AI para ejecutar tu código de entrenamiento personalizado bajo demanda en un entorno totalmente gestionado. Consulta el [resumen del entrenamiento sin servidor de Vertex AI][serverless].
     • Usa clústeres de entrenamiento de Vertex AI para tareas grandes que necesiten capacidad asegurada en clústeres de aceleradores dedicados y reservados. Consulta la información general sobre los clústeres de entrenamiento de Vertex AI.
   • Usa Ray en Vertex AI para escalar cargas de trabajo de Python y aprendizaje automático con el framework de código abierto Ray en un clúster interactivo gestionado. Consulta la información general sobre Ray en Vertex AI.
   • Usa Vertex AI Vizier para ajustar los hiperparámetros de los modelos complejos de aprendizaje automático.

3. Evaluación e iteración del modelo: evalúa y mejora el rendimiento del modelo.

   • Usa las métricas de evaluación de modelos para comparar modelos.
   • Integra evaluaciones en los flujos de trabajo de Vertex AI Pipelines.

4. Servicio de modelos: despliega tu modelo y obtén inferencias a partir de él.

   • Despliega para hacer inferencias online con contenedores precompilados o personalizados.
   • Realiza inferencias por lotes en grandes conjuntos de datos.
   • Usa el entorno de ejecución de TensorFlow optimizado para ofrecer TensorFlow de forma eficiente.
   • Comprende las inferencias de los modelos con Vertex Explainable AI.
   • Publicar características de Vertex AI Feature Store.
   • Despliega modelos entrenados con BigQuery ML.

5. Monitorización de modelos: monitoriza el rendimiento de los modelos implementados a lo largo del tiempo.

   • Usa Vertex AI Model Monitoring para detectar el sesgo entre el entrenamiento y el servicio, así como la deriva de las inferencias.

Herramientas de MLOps

Automatiza, gestiona y monitoriza tus proyectos de aprendizaje automático:

• Vertex AI Pipelines: orquesta y automatiza flujos de trabajo de aprendizaje automático como flujos de procesamiento reutilizables.
• Registro de modelos de Vertex AI: gestiona el ciclo de vida de tus modelos de aprendizaje automático, incluidas las versiones y el despliegue.
• Entrenamiento sin servidor de Vertex AI: ejecuta tu código de entrenamiento personalizado bajo demanda en un entorno totalmente gestionado.
• Vertex AI Model Monitoring: monitoriza los modelos desplegados para detectar sesgos y desviaciones de datos y mantener el rendimiento.
• Vertex AI Experiments: haz un seguimiento y analiza diferentes arquitecturas de modelos e hiperparámetros.
• Vertex AI Feature Store: gestiona y proporciona datos de características para entrenar modelos o hacer predicciones en tiempo real.
• Vertex ML Metadata: monitoriza y gestiona los metadatos de los artefactos de aprendizaje automático.
• Clústeres de entrenamiento de Vertex AI: entrena tareas a gran escala que requieran capacidad asegurada en un clúster de aceleradores dedicado y reservado.
• Ray en Vertex AI: escala cargas de trabajo de Python y aprendizaje automático con el framework de código abierto Ray en un clúster interactivo y gestionado.

Siguientes pasos

• Consulta la sección IA generativa en Vertex AI.
• Consulta información sobre las funciones de MLOps de Vertex AI.
• Consulta las interfaces que puedes usar para interactuar con Vertex AI.