Jika Anda pernah mencoba perangkat AI dan bertanya-tanya di mana keajaiban ujung ke ujung yang sesungguhnya terjadi—mulai dari modifikasi cepat hingga produksi dengan pemantauan—inilah yang selalu Anda dengar. Vertex AI dari Google menggabungkan model playground, MLOps, koneksi data, dan pencarian vektor ke dalam satu tempat berkelas perusahaan. Mulailah dari nol, lalu tingkatkan skalanya. Sangat jarang bisa menyatukan keduanya di bawah satu atap.
Berikut panduannya yang praktis. Kami akan menjawab pertanyaan sederhana— Apa itu Google Vertex AI? —dan juga menunjukkan bagaimana AI ini cocok dengan kebutuhan Anda, apa yang harus dicoba terlebih dahulu, bagaimana biayanya, dan kapan alternatifnya lebih masuk akal. Bersiaplah. Ada banyak hal di sini, tetapi jalannya lebih mudah daripada yang terlihat. 🙂
Artikel yang mungkin ingin Anda baca setelah ini:
🔗 Apa itu pelatih AI?
Menjelaskan bagaimana pelatih AI menyempurnakan model melalui umpan balik dan pelabelan manusia.
🔗 Apa itu arbitrase AI: Kebenaran di balik istilah yang sedang populer
Menguraikan arbitrase AI, model bisnisnya, dan implikasi pasarnya.
🔗 Apa itu AI simbolik: Semua yang perlu Anda ketahui
Meliputi penalaran berbasis logika AI simbolik dan perbedaannya dengan pembelajaran mesin.
🔗 Bahasa pemrograman apa yang digunakan untuk AI?
Membandingkan Python, R, dan bahasa lain untuk pengembangan dan penelitian AI.
🔗 Apa itu AI sebagai layanan?
Menjelaskan platform AIaaS, manfaatnya, dan bagaimana bisnis memanfaatkan alat AI berbasis cloud.
Apa itu Google Vertex AI?
Google Vertex AI adalah platform terpadu yang terkelola sepenuhnya di Google Cloud untuk membangun, menguji, menerapkan, dan mengelola sistem AI—mencakup pembelajaran mesin klasik dan AI generatif modern. Platform ini menggabungkan studio model, perkakas agen, pipeline, notebook, registri, pemantauan, pencarian vektor, dan integrasi yang erat dengan layanan data Google Cloud [1].
Sederhananya: di sinilah Anda membuat prototipe dengan model dasar, menyempurnakannya, menerapkannya ke titik akhir yang aman, mengotomatiskan dengan pipeline, dan memastikan semuanya terpantau dan diatur. Yang terpenting, semua ini dilakukan di satu tempat—yang jauh lebih penting daripada yang terlihat pada awalnya [1].
Pola cepat di dunia nyata: Tim sering membuat sketsa perintah di Studio, menghubungkan notebook minimal untuk menguji I/O dengan data nyata, lalu mempromosikan aset tersebut menjadi model terdaftar, titik akhir, dan alur kerja sederhana. Minggu kedua biasanya berisi pemantauan dan peringatan. Intinya bukan kepahlawanan—melainkan pengulangan.
Apa yang membuat Google Vertex AI luar biasa ✅
-
Satu atap untuk siklus hidup - prototipe di studio, daftarkan versi, terapkan secara batch atau waktu nyata, lalu pantau penyimpangan dan masalah. Lebih sedikit kode perekat. Lebih sedikit tab. Lebih banyak tidur [1].
-
Model Garden + model Gemini - temukan, sesuaikan, dan terapkan model dari Google dan mitra, termasuk keluarga Gemini terbaru, untuk pekerjaan teks dan multimoda [1].
-
Agent Builder - membangun agen multi-langkah yang berfokus pada tugas yang dapat mengatur alat dan data dengan dukungan evaluasi dan runtime yang terkelola [2].
-
Alur kerja untuk keandalan - orkestrasi tanpa server untuk pelatihan, evaluasi, penyetelan, dan penerapan yang berulang. Anda akan berterima kasih kepada diri sendiri saat pelatihan ulang ketiga tiba [1].
-
Pencarian Vektor dalam skala besar - pengambilan vektor skala tinggi dan latensi rendah untuk RAG, rekomendasi, dan pencarian semantik, dibangun di atas infrastruktur tingkat produksi Google [3].
-
Manajemen fitur dengan BigQuery - kelola data fitur Anda di BigQuery dan sajikan fitur secara online melalui Vertex AI Feature Store tanpa menduplikasi penyimpanan offline [4].
-
Notebook Workbench - lingkungan Jupyter terkelola yang terhubung ke layanan Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, dll.) [1].
-
Pilihan AI yang bertanggung jawab - peralatan keselamatan ditambah tanpa retensi data (bila dikonfigurasi dengan tepat) untuk beban kerja generatif [5].
Bagian inti yang benar-benar akan Anda sentuh 🧩
1) Vertex AI Studio - tempat prompt tumbuh 🌱
Memutar, mengevaluasi, dan menyetel model dasar dalam UI. Sangat cocok untuk iterasi cepat, perintah yang dapat digunakan kembali, dan serah terima ke produksi setelah sesuatu "klik" [1].
2) Model Garden - katalog model Anda 🍃
Pustaka terpusat model Google dan mitra. Telusuri, sesuaikan, dan terapkan dalam beberapa klik—sebuah titik awal yang sesungguhnya, bukan sekadar perburuan [1].
3) Pembuat Agen - untuk otomatisasi yang dapat diandalkan 🤝
Seiring agen berevolusi dari demo ke pekerjaan nyata, Anda membutuhkan alat, landasan, dan orkestrasi. Agent Builder menyediakan perancah (Sesi, Bank Memori, alat bawaan, evaluasi) agar pengalaman multi-agen tidak runtuh akibat kekacauan dunia nyata [2].
4) Pipa - karena Anda akan mengulanginya lagi 🔁
Otomatiskan alur kerja ML dan gen-AI dengan orkestrasi tanpa server. Mendukung pelacakan artefak dan eksekusi yang dapat direproduksi—anggap saja sebagai CI untuk model Anda [1].
5) Workbench - mengelola buku catatan tanpa perlu mencukur bulu yak 📓
Bangun lingkungan JupyterLab yang aman dengan akses mudah ke BigQuery, Cloud Storage, dan lainnya. Praktis untuk eksplorasi, rekayasa fitur, dan eksperimen terkontrol [1].
6) Model Registry - versi yang melekat 🗃️
Lacak model, versi, garis keturunan, dan terapkan langsung ke titik akhir. Registri membuat serah terima ke tim teknik jauh lebih mudah [1].
7) Pencarian Vektor - RAG yang tidak tersendat 🧭
Skala pengambilan semantik dengan infrastruktur vektor produksi Google-berguna untuk obrolan, pencarian semantik, dan rekomendasi di mana latensi dapat dilihat oleh pengguna [3].
8) Feature Store - jadikan BigQuery sebagai sumber kebenaran 🗂️
Kelola dan sajikan fitur daring dari data yang tersimpan di BigQuery. Lebih sedikit penyalinan, lebih sedikit pekerjaan sinkronisasi, dan lebih akurat [4].
9) Pemantauan Model - percaya, tapi verifikasi 📈
Jadwalkan pemeriksaan penyimpangan, atur peringatan, dan pantau kualitas produksi. Saat lalu lintas berubah, Anda pasti membutuhkan ini [1].
Bagaimana ini cocok dengan tumpukan data Anda 🧵
-
BigQuery - berlatih dengan data yang ada di sana, mengirim prediksi batch kembali ke tabel, dan menyambungkan prediksi ke analitik atau aktivasi di hilir [1][4].
-
Penyimpanan Awan - menyimpan kumpulan data, artefak, dan keluaran model tanpa menciptakan kembali lapisan blob [1].
-
Dataflow & kawan-kawan - menjalankan pemrosesan data terkelola di dalam jalur pipa untuk praproses, pengayaan, atau inferensi streaming [1].
-
Titik Akhir atau Batch - terapkan titik akhir waktu nyata untuk aplikasi dan agen, atau jalankan pekerjaan batch untuk menilai seluruh tabel - Anda mungkin akan menggunakan keduanya [1].
Kasus penggunaan umum yang benar-benar berhasil 🎯
-
Obrolan, kopilot, dan agen - dengan landasan data, penggunaan alat, dan alur multi-langkah Anda. Agent Builder dirancang untuk keandalan, bukan sekadar kebaruan [2].
-
RAG dan pencarian semantik - gabungkan Pencarian Vektor dengan Gemini untuk menjawab pertanyaan menggunakan konten milik Anda. Kecepatan lebih penting daripada yang kita duga [3].
-
Pembelajaran Mesin Prediktif - melatih model tabular atau gambar, menerapkannya ke titik akhir, memantau penyimpangan, melatih ulang dengan alur kerja ketika ambang batas terlampaui. Klasik, tetapi penting [1].
-
Aktivasi analitik - menulis prediksi ke BigQuery, membangun audiens, dan memberi umpan balik pada kampanye atau keputusan produk. Sebuah siklus yang menarik ketika pemasaran bertemu dengan ilmu data [1][4].
Tabel perbandingan - Vertex AI vs alternatif populer 📊
Ringkasan singkat. Agak beropini. Perlu diingat bahwa kemampuan dan harga pasti bervariasi tergantung layanan dan wilayah.
| Platform | Penonton terbaik | Mengapa ini berhasil |
|---|---|---|
| AI Puncak | Tim di Google Cloud, perpaduan gen-AI + ML | Studio terpadu, jaringan pipa, registri, pencarian vektor, dan ikatan BigQuery yang kuat [1]. |
| AWS SageMaker | Organisasi yang mengutamakan AWS yang membutuhkan perkakas ML yang mendalam | Layanan ML yang matang dan bersiklus penuh dengan opsi pelatihan dan penerapan yang luas. |
| Azure ML | TI perusahaan yang selaras dengan Microsoft | Siklus hidup ML terintegrasi, UI desainer, dan tata kelola di Azure. |
| Databricks ML | Tim Lakehouse, alur yang banyak buku catatannya | Alur kerja data asli yang kuat dan kemampuan ML produksi. |
Ya, ungkapannya tidak konsisten - tabel nyata terkadang tidak konsisten.
Biaya dalam bahasa Inggris yang sederhana 💸
Anda sebagian besar membayar untuk tiga hal:
-
Penggunaan model untuk panggilan generatif-dihargai berdasarkan beban kerja dan kelas penggunaan.
-
Menghitung untuk pelatihan khusus dan pekerjaan penyetelan.
-
Melayani titik akhir daring atau pekerjaan batch.
Untuk angka pasti dan perubahan terbaru, periksa halaman harga resmi Vertex AI dan penawaran generatifnya. Tips yang akan Anda syukuri nanti: tinjau opsi penyediaan dan kuota untuk titik akhir Studio vs. produksi sebelum Anda mengirimkan sesuatu yang berat [1][5].
Keamanan, tata kelola, dan AI yang bertanggung jawab 🛡️
Vertex AI menyediakan panduan AI yang bertanggung jawab dan perangkat keamanan, ditambah jalur konfigurasi untuk mencapai retensi data nol untuk beban kerja generatif tertentu (misalnya, dengan menonaktifkan caching data dan memilih keluar dari log tertentu jika berlaku) [5]. Padukan hal tersebut dengan akses berbasis peran, jaringan privat, dan log audit untuk build yang ramah kepatuhan [1].
Ketika Vertex AI sempurna-dan ketika berlebihan 🧠
-
Sempurna jika Anda menginginkan satu lingkungan untuk gen-AI dan ML, integrasi BigQuery yang ketat, dan jalur produksi yang mencakup pipeline, registri, dan pemantauan. Jika tim Anda mencakup ilmu data dan rekayasa aplikasi, platform bersama ini akan sangat membantu.
-
Berlebihan jika Anda hanya membutuhkan pemanggilan model yang ringan atau prototipe dengan satu tujuan yang tidak memerlukan tata kelola, pelatihan ulang, atau pemantauan. Dalam kasus tersebut, antarmuka API yang lebih sederhana mungkin sudah cukup untuk saat ini.
Jujur saja: kebanyakan prototipe mati atau tumbuh taring. Vertex AI menangani kasus kedua.
Mulai cepat - uji rasa 10 menit ⏱️
-
Buka Vertex AI Studio untuk membuat prototipe dengan model dan simpan beberapa perintah yang Anda suka. Uji kemampuan Anda dengan teks dan gambar asli Anda [1].
-
Masukkan perintah terbaik Anda ke dalam aplikasi atau buku catatan minimal dari Workbench . Rapi dan rapi [1].
-
Daftarkan model pendukung aplikasi atau aset yang disetel di Registri Model sehingga Anda tidak membuang artefak yang tidak disebutkan namanya [1].
-
Buat Pipeline yang memuat data, mengevaluasi keluaran, dan menerapkan versi baru di balik alias. Pengulangan mengalahkan kepahlawanan [1].
-
Tambahkan Pemantauan untuk mendeteksi penyimpangan dan mengatur peringatan dasar. Diri Anda di masa depan akan membelikan Anda kopi untuk ini [1].
Opsional tapi cerdas: jika kasus penggunaan Anda bersifat pencarian atau chat, tambahkan Vector Search dan grounding sejak awal. Itulah perbedaan antara bagus dan sangat berguna [3].
Apa itu Google Vertex AI? - versi singkatnya 🧾
Apa itu Google Vertex AI? Platform ini merupakan platform all-in-one dari Google Cloud untuk merancang, menerapkan, dan mengelola sistem AI—dari prompt hingga produksi—dengan perangkat bawaan untuk agen, pipeline, pencarian vektor, notebook, registri, dan pemantauan. Platform ini memiliki opini yang membantu tim dalam mencapai tujuan [1].
Alternatif sekilas - memilih jalur yang tepat 🛣️
Jika Anda sudah mendalami AWS, SageMaker akan terasa asli. Para pengguna Azure seringkali lebih menyukai Azure ML . Jika tim Anda tinggal di notebook dan rumah-rumahan, Databricks ML sangatlah baik. Semua ini tidak salah—kebutuhan gravitasi data dan tata kelola Anda biasanya yang menentukan.
FAQ - cepat 🧨
-
Apakah Vertex AI hanya untuk AI generatif? No-Vertex AI juga mencakup pelatihan dan penyajian ML klasik dengan fitur MLOps untuk ilmuwan data dan insinyur ML [1].
-
Bisakah saya tetap menggunakan BigQuery sebagai penyimpanan utama saya? Ya, gunakan Feature Store untuk menyimpan data fitur di BigQuery dan menyajikannya secara online tanpa menduplikasi penyimpanan offline [4].
-
Apakah Vertex AI membantu RAG? Ya-Vector Search dibuat untuk itu dan terintegrasi dengan tumpukan lainnya [3].
-
Bagaimana cara mengendalikan biaya? Mulailah dari yang kecil, ukur, dan tinjau kuota/penyediaan serta harga kelas beban kerja sebelum meningkatkan skala [1][5].
Referensi
[1] Google Cloud - Pengantar Vertex AI (Tinjauan umum platform terpadu) - baca selengkapnya
[2] Ikhtisar Google Cloud - Vertex AI Agent Builder - baca selengkapnya
[3] Google Cloud - Gunakan Vertex AI Vector Search dengan Vertex AI RAG Engine - baca selengkapnya
[4] Google Cloud - Pengenalan manajemen fitur di Vertex AI - baca selengkapnya
[5] Google Cloud - Retensi data pelanggan & retensi nol data di Vertex AI - baca selengkapnya