Google Cloud - Vertex AI Platform

Google Vertex AI és la plataforma unificada d’intel·ligència artificial (IA) i aprenentatge automàtic (ML) de Google Cloud, dissenyada per simplificar el cicle complet de vida dels models i projectes de ciència de dades. La seva proposta principal és integrar en un sol entorn les fases de preparació de dades, entrenament de models, avaluació, desplegament i monitoratge, reduint la complexitat de treballar amb eines aïllades. Vertex AI combina la infraestructura escalable de Google amb serveis gestionats, permetent als equips tècnics centrar-se més en l’experimentació i menys en l’administració.

La plataforma admet tant models personalitzats com models preentrenats, inclosos els models generatius més avançats. Gràcies a la seva integració nativa amb altres serveis de Google Cloud, com ara BigQuery, Dataproc i Looker, facilita la connexió amb fonts de dades, l’anàlisi a gran escala i la creació àgil d’aplicacions basades en IA. Vertex AI també inclou eines de MLOps per gestionar la traçabilitat, la versió i l’automatització de canals, reforçant la governança i el compliment normatiu en entorns empresarials.

Un punt destacable és el seu enfocament en l’accessibilitat: Vertex AI ofereix una interfície gràfica intuïtiva per a usuaris de negocis o analistes, alhora que exposa API i SDK per a perfils més tècnics. Això permet que diferents rols dins d’una organització col·laborin en una mateixa plataforma. La flexibilitat per treballar en mode “low-code” o amb programació avançada fa de Vertex AI una opció versàtil per a empreses que busquen accelerar l’adopció d’IA sense perdre control ni personalització.

Característiques principals de Google Vertex AI

AutoML

Vertex AI ofereix AutoML, una funció que permet a usuaris sense coneixements avançats de programació o d’aprenentatge automàtic entrenar models personalitzats amb les seves pròpies dades. Amb aquesta eina, es poden crear automàticament models de classificació d’imatges, processament de llenguatge natural (NLP) o predicció de dades tabulars, optimitzant arquitectures i paràmetres de manera transparent. Això accelera l’adopció d’IA en empreses amb equips petits o perfils més orientats al negoci.

Entrenament de models personalitzats

A més d’AutoML, Vertex AI permet entrenar models avançats desenvolupats amb marcs com TensorFlow, PyTorch o scikit-learn. El servei gestiona la infraestructura subjacent, permetent l’entrenament a escala amb GPU i TPU sense necessitat d’administrar servidors. Això és essencial per a projectes de deep learning que requereixen una alta potència de càlcul.

MLOps i canals (pipelines)

Amb Vertex AI, els equips poden implementar MLOps de manera nativa gràcies al seu sistema de pipelines. Aquests permeten automatitzar tasques com la preparació de dades, l’entrenament, la validació i el desplegament del model. Inclou versionat de conjunts de dades i models, seguiment d’experiments i control de data drift, assegurant la traçabilitat i la governança dels projectes en producció.

Desplegament i prediccions

Un cop entrenat, un model es pot desplegar com a punt final escalable dins de Vertex AI. Això permet fer prediccions en temps real o per lots, amb equilibrat automàtic de càrrega i monitoratge de rendiment. Aquesta capacitat redueix els temps de lliurament d’aplicacions empresarials que necessiten IA en producció, com sistemes de recomanació, detecció d’anomalies o processament de llenguatge natural.

Models generatius i preentrenats

Vertex AI integra l’accés a models generatius i preentrenats de Google, com models de visió, llenguatge i conversa. Això permet als desenvolupadors utilitzar directament API d’IA generativa per crear xatbots, resums automàtics, traducció o anàlisi de sentiment sense necessitat d’entrenar des de zero. Aquesta funció és clau per accelerar el desenvolupament d’aplicacions de nova generació.

Integració amb BigQuery i fonts de dades

Un dels principals diferencials de Vertex AI és la seva integració nativa amb BigQuery, que facilita l’extracció i transformació de dades a gran escala. També es connecta amb Dataflow, Dataproc i altres fonts de dades de Google Cloud, eliminant la fricció típica en la preparació de conjunts de dades per a l’entrenament. Aquesta interoperabilitat redueix el temps de preparació i permet treballar amb milions de registres sense problemes.

Interfície gràfica, API i SDK

Vertex AI combina una interfície gràfica intuïtiva per a usuaris no tècnics amb API REST i SDK de Python per a desenvolupadors. Això crea un espai de treball híbrid on científics de dades, analistes i desenvolupadors poden col·laborar en un mateix projecte. La flexibilitat per treballar en mode low-code o amb codi avançat garanteix que la plataforma s’adapti a diferents nivells de maduresa en IA.

Monitoratge i seguretat

La plataforma inclou mecanismes de monitoratge continu dels models en producció, amb alertes sobre desviacions de rendiment i data drift. A més, aprofita la infraestructura de seguretat de Google Cloud, incorporant controls d’accés, auditoria i funcions de compliment normatiu. Això és essencial en sectors regulats com les finances o la sanitat, on la confiança i el control dels models són obligatoris.

Revisió tècnica de Vertex AI

Vertex AI és la plataforma unificada de Google Cloud dissenyada per cobrir de manera integral el cicle de vida dels projectes d’IA, ciència de dades i aprenentatge automàtic. En una sola interfície, combina eines de formació (AutoML i entrenament personalitzat), desplegament i monitoratge, juntament amb l’accés als serveis d’IA generativa i al catàleg de models de Google.

Des d’un punt de vista arquitectònic, la proposta gira entorn de mòduls que faciliten la industrialització de models: Vertex AI Studio com a espai de treball, Model Registry per al control de versions, Feature Store per centralitzar i servir característiques tant en línia com per lots, i Pipelines per orquestrar fluxos de treball reproduïbles i auditables. Aquesta combinació permet rastrejar la línia d’origen dels artefactes, reproduir experiments i garantir la coherència entre entrenament i servei.

En la pràctica, Vertex AI ofereix dues vies de treball: AutoML per a equips que busquen resultats ràpids sense detalls de codi, i entrenament personalitzat, que admet contenidors i SDK per a qui necessita control fi sobre arquitectures i optimitzacions. La plataforma inclou SDK (per exemple, per a Python) i compatibilitat amb els marcs més populars, facilitant la migració de càrregues existents i l’escalat de l’entrenament amb recursos gestionats.

Les seves capacitats d’orquestració i governança són un dels seus punts forts: Vertex AI Pipelines automatitza les fases de preparació, entrenament i validació, emmagatzema metadades i permet inspeccionar execucions i artefactes, ajudant a implementar pràctiques d’MLOps reproduïbles i auditables. Això és especialment valuós en entorns regulats on cal demostrar la traçabilitat.

Per a operacions en producció, la plataforma incorpora monitoratge (data drift, degradació de mètriques), servei tant en temps real com per lots, i eines d’explicabilitat que faciliten l’anàlisi de les decisions dels models. Aquesta capa redueix el risc de “drift” no detectat i accelera la detecció de regressions després del desplegament.

En l’àmbit de la IA generativa i els LLM, Vertex AI exposa el Model Garden i admet models multimodals com Gemini, a més d’incorporar els models més recents de Google per a visió, text i codi. Recentment, s’hi han afegit capacitats de generació de vídeo (Veo 3 / Veo 3 Fast) i integracions amb tercers per ampliar el catàleg, fent de la plataforma una opció competitiva per a projectes de generació de contingut a gran escala.

A nivell d’integració, Vertex AI es connecta nativament amb BigQuery, Cloud Storage, IAM i xarxes VPC, facilitant la integració de canals que processen dades a gran escala i mantenen controls d’accés centralitzats. També admet llibreries i ecosistemes externs (per exemple, integració amb Ray per a escalabilitat d’entrenament), simplificant la migració de càrregues des d’arquitectures distribuïdes.

No obstant això, hi ha alguns compromisos. L’adopció intensiva pot implicar dependència del proveïdor (vendor lock-in) per l’ús d’API, formats i serveis gestionats; l’estructura de costos pot ser complexa per a projectes amb entrenaments intensius i desplegaments freqüents; i la corba d’aprenentatge per dominar canals, seguretat i optimització de costos requereix inversió en talent. Per a organitzacions amb requisits estrictes d’on-premise o latència ultra baixa, la flexibilitat és menor que en solucions híbrides o autogestionades.

En resum, Vertex AI ofereix un conjunt madur per accelerar la transició de prototips a producció gràcies a la seva integració amb GCP, les seves capacitats d’MLOps i l’accés a models generatius avançats. Es recomana per a equips que prioritzin l’escala, el control operatiu i l’ús de models gestionats; és menys adequat si es busca evitar dependències de proveïdor o mantenir control total sobre la infraestructura. Per a equips tècnics que valoren la traçabilitat, l’automatització i l’accés a models d’última generació, Vertex AI és una plataforma robusta per desplegar IA empresarial.

Taula resum d’avantatges i inconvenients de Google Vertex AI

Aspecte	Punts forts	Punts febles
Integració	Connexió nativa amb BigQuery, Dataproc, Dataflow, Looker	Forta dependència de l’ecosistema Google Cloud; menys flexible en escenaris multinúvol/híbrid
Plataforma	Entorn unificat: dades, entrenament, desplegament i monitoratge en un sol lloc	Complexitat inicial: corba d’aprenentatge pronunciada per a nous equips de Google Cloud
Rendiment	Escalabilitat amb TPU i GPU; infraestructura optimitzada de Google	Costos elevats per entrenaments intensius o grans volums de dades
MLOps	Pipelines, versionat, gestió d’experiments, monitoratge de drift	Requereix coneixements tècnics per aprofitar al màxim les funcions avançades
Models	Compatibilitat amb AutoML, models generatius i preentrenats	Catàleg més reduït en comparació amb repositoris oberts com Hugging Face
Usabilitat	Combina interfície low-code/no-code amb API i SDK per a desenvolupadors	Comunitat externa menys madura que la d’ecosistemes de codi obert

Llicència i instal·lació

Pel que fa a la llicència, Vertex AI utilitza un model de pagament per ús integrat en les subscripcions de Google Cloud. Quant a la mida de l’empresa, és ideal per a empreses mitjanes i grans que necessitin escalabilitat i recursos avançats, tot i que també ofereix opcions assequibles per a PIME.

Pel que fa al tipus d’instal·lació, és completament gestionat al núvol, sense versió on-premise, encara que ofereix SDK per a entorns híbrids.

Preguntes freqüents sobre Vertex AI

Què és Vertex AI?