众所周知，人工智能（AI）在过去几年中经历了巨大的进步，这不仅深刻改变了各行各业的运作模式，也彻底重塑了企业构建产品的核心逻辑。在这场技术革命中，基于云的 AI 平台的出现扮演了关键角色，它们极大地降低了组织利用 AI 的门槛。作为开发者，我们一直在寻找能够简化流程、提高效率的工具，而 Google 推出的 Vertex AI 正是这样一款具有开创性的平台。通过使用 Vertex AI，我们能够在一个统一的环境中定制机器学习工作流，从而轻松地加速大型模型的部署与迭代。
在 2026 年的今天，当我们再次审视 Vertex AI 时，它已经不再仅仅是一个模型训练工具，而是一个集成了 Agentic AI（代理式 AI）、MLOps 全生命周期管理 以及 Serverless 推理 的综合生态系统。在这篇文章中，我们将深入探讨“什么是 Vertex AI”及其现代工作流，并分享我们在构建企业级 AI 应用时的实战经验。我们将一起了解它的重要性、丰富的功能集以及它为数据科学家和开发者带来的诸多益处。让我们开始这段探索之旅吧。
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什么是 Vertex AI？—— 2026 年的企业级定义
Vertex AI 是谷歌云（Google Cloud）推出的一款完全托管的机器学习平台，它是 Google 面向 AI 时代的“操作系统”。在当前的技术环境下，它不仅仅是一个单一的模型训练工具，而是一个统一的平台，旨在整合谷歌云在机器学习领域的各种服务。换句话说，Vertex AI 提供了一个一站式的环境，用于训练、交互、发现和管理机器学习模型以及各种 AI 应用程序。
通过使用 Vertex AI，我们可以在一个地方访问所有与 AI 开发相关的云服务。这极大地帮助我们处理从数据准备、模型构建、训练到最终部署和监控的整个生命周期。它简化了原本复杂的机器学习工作流，使得从数据准备到模型落地的过程变得更加顺畅。借助 Vertex AI，数据科学家、开发者和其他用户可以显著加速 AI 解决方案的开发速度。
作为一个用于构建和管理 AI 模型的完整平台，Vertex AI 提供了诸如 Vertex AI Studio、Model Garden 和 Vector Search 等先进功能。其基础设施经过精心设计，旨在协同工作，让我们无论处于何种技术水平的阶段，都能轻松上手并发挥出 AI 的强大潜力。
核心架构：Vertex AI 如何工作？
为了更好地理解 Vertex AI 的强大之处，让我们深入剖析它的工作原理。这一过程通常可以被分解为几个核心步骤：数据准备、模型开发、模型训练、模型部署以及监控与管理。在 2026 年，我们对这些步骤的理解已经从“单一流程”转变为“持续迭代的闭环系统”。
1. 准备数据：数据生产级管理
俗话说“垃圾进，垃圾出”，在机器学习领域，数据的质量直接决定了模型的上限。Vertex AI 提供了一系列专门为数据准备任务设计的工具和服务，例如 Vertex AI Feature Store（特征商店）和 Managed Datasets。
实战见解： 在我们最近的一个大型金融风控项目中，我们发现直接使用 Google Cloud Storage (GCS) 虽然方便，但在处理特征时容易造成“特征漂移”（Feature Drift）。因此，最佳实践是利用 Vertex AI Feature Store。它允许我们存储和共享特征，确保训练和推理服务使用的是同一份特征数据，从而避免了因特征计算逻辑不一致导致的模型性能下降。我们还可以使用 Vertex Data Labeling Service 来进行人工标注，这对于需要高精度数据的场景至关重要。
2. 开发模型：生成式 AI 与 Agentic Workflows
使用 Vertex AI，我们拥有了极大的灵活性。我们可以选择使用内置的预训练模型，或者利用流行的开源框架（如 TensorFlow 和 PyTorch）来创建自定义模型。但 2026 年最令人兴奋的变化在于 Vertex AI Studio 的引入。
- 预训练 API 与 Foundation Models： 对于常见的任务，我们可以直接使用 Gemini 等大模型 API。这允许我们利用谷歌在大规模数据集上训练好的模型，快速启动项目。
- Agentic AI（代理式 AI）： 这是我们目前正在积极实践的前沿领域。通过 Vertex AI，我们不仅仅是构建单一的模型，而是构建能够调用工具、推理并自主执行任务的 AI Agents（代理）。
- 自定义模型： 如果我们需要解决特定的业务问题，或者有特殊的数据分布，我们仍然可以使用 TensorFlow 和 PyTorch 等框架编写自己的训练代码。
代码示例：使用 Python SDK 进行自定义训练（2026 版）
首先，确保你已经安装了 Google Cloud 的 Python 库：
# 安装 Vertex AI SDK
pip install google-cloud-aiplatform
接下来，让我们编写 Python 代码来提交一个训练任务。这个示例假设你有一个包含训练逻辑的 Python 脚本存储在 GCS 上。
from google.cloud import aiplatform
# 初始化 Vertex AI SDK
# 这里的参数需要替换为你自己的项目 ID、位置和存储桶
aiplatform.init(
project="your-project-id",
location="us-central1",
staging_bucket="gs://your-staging-bucket"
)
# 定义训练任务的配置
# 我们将运行一个自定义容器中的 Python 脚本
job = aiplatform.CustomPythonPackageTrainingJob(
display_name="my-custom-model-training", # 任务显示名称
python_package_gcs_uri="gs://your-bucket/trainer-0.1.tar.gz", # 训练代码包的路径
python_module_name="trainer.task", # 主运行模块
container_uri="us-docker.pkg.dev/vertex-ai/training/tf-cpu.2-8:latest", # 基础镜像环境
)
# 启动训练任务
# 我们可以传递命令行参数给我们的训练脚本
model = job.run(
replica_count=1, # 运行的实例数量
machine_type="n1-standard-4", # 机器类型
args=["--learning-rate", "0.001", "--epochs", "20"], # 传递给训练脚本的参数
)
print(f"模型训练完成！模型 ID: {model.resource_name}")
3. 训练模型：现代化基础设施与超参调优
一旦代码和数据准备就绪，就进入了模型训练阶段。利用谷歌的全球基础设施，Vertex AI 确保了机器学习模型的高效训练。它支持分布式训练，这意味着我们可以利用多个 GPU 或 TPU（张量处理单元）并行计算，这显著减少了模型训练所需的时间。
在 2026 年，我们强烈建议结合使用 Vertex AI Vizier 进行超参数调优。与其手动调整学习率或批次大小，不如让 Vizier 自动为我们寻找最优参数。
4. 部署模型：Serverless 与实时推理
模型训练完成后，它只是一个存在硬盘上的文件。为了让它真正产生价值，我们需要将其部署。Vertex AI 提供了将其部署为 API 端点的选项。这便于应用程序和服务通过标准的 HTTP REST 或 gRPC 请求访问预测结果。
代码示例：将模型部署为端点（生产级配置）
假设我们已经训练好了一个模型（或者从之前的步骤中获得了模型对象），现在我们要把它部署出去。
# 假设 ‘model‘ 是我们之前训练得到的模型对象
# 或者我们可以通过 aiplatform.Model(‘projects/.../models/...‘) 获取现有模型
# 创建一个端点或获取现有的端点
endpoint = aiplatform.Endpoint.create(
display_name="my-model-endpoint"
)
# 将模型部署到端点
# 这里的 deploy 方法是阻塞的，它会等待部署完成
# 如果你想让它异步运行，可以添加 sync=False 参数
deployed_model = model.deploy(
endpoint=endpoint,
machine_type="n1-standard-4", # 部署实例的机器类型
min_replica_count=1, # 最小副本数（保持服务的最小节点数）
max_replica_count=5, # 最大副本数（自动扩容的上限）
traffic_percentage=100 # 分配给此模型的流量百分比
)
print(f"模型已成功部署到端点: {endpoint.resource_name}")
# 测试端点：发送一个预测请求
import numpy as np
# 假设我们的模型接受一个特征向量
# 注意：这里的实例格式取决于你的模型期望的输入（如 JSON, TF Example 等）
test_instances = [{"feature1": 0.5, "feature2": 0.8, "feature3": 0.1}]
# 调用端点进行预测
prediction = endpoint.predict(instances=test_instances)
print(f"预测结果: {prediction.predictions}")
深度解析： 在上面的代码中，我们配置了自动伸缩策略。在 2026 年，我们更推荐使用 Vertex AI Prediction 的 Dedicated Resources（专用资源） 模式，它提供了更稳定的延迟。此外，对于大语言模型（LLM），我们应该考虑使用 Vertex AI Endpoints for Generative AI，它专门针对文本生成进行了优化。
5. 监控与管理：可观测性与持续反馈
模型上线并不是终点，而是新的起点。现实世界的数据分布会随时间变化（称为“数据漂移”），这会导致模型性能下降。Vertex AI Model Monitoring 功能是生产环境中的必备工具。我们可以设置警报，当特征分布发生偏移或预测延迟过高时，系统会自动通知运维团队。在 2026 年，我们更加注重 Observability（可观测性），即不仅仅是监控指标，还要追踪为什么模型会做出某个决策（Explainable AI）。
2026 年技术趋势：Vertex AI 与 Agent 开发
作为开发者，我们必须认识到开发模式正在从传统的“编码”转向“编排智能体”。在这一章节中，我们将探讨如何利用 Vertex AI 构建下一代的 Agentic AI。
Agentic AI 的崛起
传统的 AI 应用是被动的：输入 -> 模型 -> 输出。而 Agentic AI 是主动的：它可以规划步骤、使用工具（如搜索、代码执行）并反思结果。Vertex AI 提供了 LangChain 或 LlamaIndex 的原生集成支持，使得我们能够基于 Gemini 模型构建复杂的代理系统。
实战案例： 我们曾为客户开发过一个“数据分析代理”。用户只需用自然语言提问：“分析上季度的销售下滑原因”。该代理通过 Vertex AI 端点调用模型，模型生成 SQL 语句，代理执行查询，获取数据，最后由模型生成可视化报告。这一切都通过 Vertex AI 的无服务器函数串联起来。
Vibe Coding 与 AI 辅助开发
在 2026 年，我们中的许多人已经习惯了 Vibe Coding（氛围编程）。这意味着我们不再是逐行编写代码，而是与 AI 结对编程。Cursor、GitHub Copilot 等 IDE 已经深度集成了 Vertex AI 的能力。当你编写代码时，你可以选中一段函数，直接询问 AI：“这段代码在 Vertex AI 上是否有性能优化空间？”AI 会分析代码并建议使用更高效的预编译容器或分布式训练策略。
这种工作流极大地提高了效率，但也带来了新的挑战：我们需要更严格地进行代码审查和依赖管理，确保生成的代码符合安全规范。
企业级部署：避坑指南与性能优化
在将 Vertex AI 引入生产环境时，我们总结了一些“血泪教训”，希望能帮助你少走弯路。
常见陷阱与解决方案
- 依赖地狱： 在提交自定义训练任务时，最常见的问题是由于环境不匹配导致的代码报错。
* 最佳实践： 始终使用 Custom Container（自定义容器） 方式提交任务。将你的代码和所有依赖打包成一个 Docker 镜像，推送到 Google Artifact Registry。这样可以保证“在我的机器上能跑”与“在云端也能跑”是一致的。
- API 配额限制： 在初次大规模部署时，可能会遇到 API 的配额限制（Quotas）。
* 解决方案： 提前在 Google Cloud Console 的“Quotas”页面申请更高的配额，特别是当你计划进行大规模批处理预测时。不要等到生产环境上线时才发现无法扩容。
- 成本失控： 忘记关闭运行中的 Notebook 实例或一直保持高配置的预测端点会导致账单爆炸。
* 建议：
* 使用 Vertex AI Workbench 的 Idle Timeout 设置，让笔记本在闲置时自动停止。
* 对于预测端点，如果非实时性要求极高，尽量使用 Batch Prediction，或者将 min_replica_count 设为 0 以启用无服务器自动扩缩容。
性能优化策略：硬件加速
在 Vertex AI 中，选择正确的硬件对于性能至关重要。
- 训练： 对于大规模深度学习模型，我们强烈推荐使用 TPU v5p。相比于 GPU，TPU 在处理矩阵运算时具有压倒性的优势，尤其是配合 JAX 或 TensorFlow 使用时。
- 推理： 对于推理服务，使用 NVIDIA L4 GPU 可以获得极佳的性价比。如果模型较小，可以考虑使用 Intel SPR 或标准 CPU 以节省成本。
结语：未来的开发范式
Vertex AI 不仅仅是一个工具集，它是连接数据智能与商业价值的桥梁。通过统一开发环境、提供强大的 Agentic AI 能力以及依托谷歌云坚实的基础设施，它极大地降低了机器学习的门槛。
在 2026 年，我们相信 AI 开发将更加“平民化”和“智能化”。无论你是想要快速验证想法的初学者，还是需要构建大规模生产级系统的资深工程师，Vertex AI 都能为你提供强有力的支持。希望这篇文章能帮助你更好地理解 Vertex AI，并激发你构建下一个伟大 AI 应用的灵感。让我们开始构建吧！