Vertex AI: Nền tảng AI toàn diện từ Google Cloud cho doanh nghiệp

Tác giả: Nguyễn KiềuNgày cập nhật: 25/06/202533

Trong thời đại công nghệ số bùng nổ, trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning (ML) đang trở thành “chìa khóa vàng” cho đổi mới sáng tạo. Google Cloud, với thế mạnh về hạ tầng và công nghệ, đã cho ra đời Vertex AI – một nền tảng AI mạnh mẽ và toàn diện giúp đơn giản hóa việc xây dựng, triển khai và quản lý các mô hình học máy.

Vertex AI là gì?

Vậy Vertex AI là gì? Có gì nổi bật và vì sao các doanh nghiệp nên cân nhắc sử dụng? Cùng Siêu Thị Điện Máy – Nội Thất Chợ Lớn khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây.

1. Vertex AI là gì?

Vertex AI là nền tảng học máy (machine learning) toàn diện do Google Cloud phát triển, giúp doanh nghiệp đơn giản hóa và hợp nhất toàn bộ quy trình từ xây dựng, huấn luyện đến triển khai mô hình ML trên một hệ thống duy nhất. Với khả năng tích hợp linh hoạt cùng nhiều công cụ mạnh mẽ, Vertex AI tối ưu hiệu quả xử lý dữ liệu và đào tạo mô hình. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể giảm chi phí vận hành, nâng cao hiệu suất và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm AI ra thị trường.

Vertex AI là nền tảng học máy, ra mắt vào năm 2021

2. Tính năng nổi bật của Vertex AI

Sau khi đã hiểu rõ Vertex AI là gì, câu hỏi tiếp theo chắc hẳn sẽ là: Nền tảng này có gì đặc biệt? Vì sao ngày càng nhiều doanh nghiệp tin dùng Vertex AI để phát triển và triển khai các giải pháp AI?

Dưới đây là những tính năng nổi bật của Vertex AI giúp nền tảng này trở thành công cụ học máy hàng đầu hiện nay:

Tự động hóa quy trình ML: Từ huấn luyện đến triển khai mô hình đều có thể được tự động hóa hoàn toàn.
AutoML cho người không chuyên: Nhờ vào công cụ AutoML, ngay cả những người không có kinh nghiệm lập trình vẫn có thể xây dựng mô hình hiệu quả.
Phân tích hiệu suất theo thời gian thực: Theo dõi hiệu suất và độ chính xác của mô hình liên tục sau khi triển khai.
Triển khai đa môi trường: Dễ dàng triển khai mô hình trên cloud, thiết bị edge hoặc hạ tầng nội bộ (on-premises).

Các tính năng nổi bật của Vertex AI

3. Chi phí sử dụng Vertex AI

Một trong những yếu tố quan trọng khi cân nhắc nền tảng AI là chi phí. Với Vertex AI, Google cung cấp một mô hình định giá linh hoạt, cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa ngân sách tùy theo nhu cầu.

3.1 Vertex AI Forecast

AUTOML	ARIMA+
Prediction	$0.2/1000 điểm dữ liệu (0-1 triệu điểm); $0.1/1000 điểm dữ liệu (1 triệu-50 triệu điểm); $0.02/1000 điểm dữ liệu (>50 triệu điểm)	$5.00/TB
Training	$21.25/giờ	$250.00/TB

3.2 Vertex AI – AutoML

Text data	Training	$3.30/giờ
Text data	Prediction	$5.00/1000 bản ghi hoặc $25.00/1000 trang tài liệu
Tabular Data	Training	Classification/Regression: $21.252/node-giờ
Video Data	Training	Classification/Object Tracking: $3.234/node-giờ, Action Recognition: $3.300/node-giờ
	Training (Edge)	Classification/Object Tracking: $10.78/node-giờ, Action Recognition: $11.00/node-giờ
	Predictions	Classification/Object Tracking: $0.462/node-giờ, Action Recognition: $0.550/node-giờ
Image Data	Training	Classification/Object Detection: $3.465/node-giờ
	Training (Edge)	Classification/Object Detection: $18.00/node-giờ
	Deployment/Online Prediction	Classification: $1.375/node-giờ, Object Detection: $2.002/node-giờ
	Batch Prediction	Classification/Object Detection: $2.222/node-giờ

Lưu ý: Bảng giá trên chỉ mang tính chất tham khảo. Bạn nên truy cập trang web chính thức của Google Cloud để xem thông tin chi tiết và cập nhật mới nhất.

4. Quy trình làm việc của Vertex AI

Không chỉ nổi bật ở tính năng, quy trình vận hành của Vertex AI cũng được thiết kế tối ưu hóa nhằm rút ngắn thời gian phát triển mô hình, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất ứng dụng. Dưới đây là các bước chính:

4.1 Chuẩn bị dữ liệu

Bước khởi đầu quan trọng là thu thập, tiền xử lý và chuẩn hóa dữ liệu. Vertex AI hỗ trợ kết nối với các nguồn dữ liệu lớn như BigQuery, Google Cloud Storage, giúp chuẩn bị đầu vào chất lượng cho mô hình.

Chuẩn bị dữ liệu

4.2 Xây dựng mô hình

Người dùng có thể lựa chọn giữa hai phương án:

AutoML: Dành cho người không chuyên, giúp tự động tạo mô hình.
Custom Training: Dành cho kỹ sư dữ liệu hoặc nhà phát triển cần tùy chỉnh sâu.

Tùy theo mục tiêu bài toán, người dùng cũng có thể lựa chọn thuật toán, điều chỉnh hyperparameters và môi trường huấn luyện phù hợp.

Xây dựng mô hình

4.3 Đào tạo mô hình

Vertex AI hỗ trợ đào tạo phân tán trên nhiều máy ảo, rút ngắn đáng kể thời gian xử lý. Ngoài ra, bạn có thể giám sát trực tiếp quá trình học của mô hình, điều chỉnh tham số và theo dõi các chỉ số đánh giá ngay trong lúc huấn luyện.

4.4 Triển khai mô hình

Khi mô hình đạt chất lượng mong muốn, bạn có thể triển khai dễ dàng chỉ với vài thao tác. Vertex AI hỗ trợ triển khai trên nhiều môi trường (cloud, edge, on-premises), đảm bảo linh hoạt, mở rộng dễ dàng và giám sát liên tục mà không bị gián đoạn.

Triển khai mô hình

4.5 Giám sát mô hình

Sau triển khai, bạn cần liên tục giám sát đầu vào, đầu ra và độ chính xác để đảm bảo mô hình vận hành ổn định. Vertex AI cung cấp các công cụ theo dõi và cảnh báo tự động, giúp bạn kịp thời điều chỉnh khi có thay đổi về dữ liệu thực tế.

5. Lợi ích của Vertex AI với doanh nghiệp

Vertex AI không chỉ là một nền tảng công nghệ, mà còn là công cụ chiến lược giúp doanh nghiệp tăng tốc hành trình AI hóa sản phẩm và quy trình. Những lợi ích rõ rệt bao gồm:

Rút ngắn thời gian triển khai: Từ ý tưởng đến mô hình hoạt động thực tế chỉ trong vài ngày, nhờ AutoML và MLOps tích hợp.
Tiết kiệm chi phí vận hành: Sử dụng hạ tầng đám mây linh hoạt giúp tối ưu hóa chi phí theo mức độ sử dụng.
Dễ tích hợp dữ liệu lớn: Vertex AI hoạt động mượt mà với BigQuery, Cloud Storage và các dịch vụ dữ liệu khác.
Giám sát và tối ưu liên tục: Đảm bảo mô hình luôn đạt hiệu suất tốt, cập nhật phù hợp với dữ liệu thực tế.
Bảo mật và kiểm soát mạnh mẽ: Hệ thống được bảo vệ bởi các tiêu chuẩn bảo mật cao cấp từ Google Cloud.

Lợi ích của Vertex AI với doanh nghiệp

6. Những lưu ý quan trọng khi triển khai Vertex AI

Để tận dụng tối đa tiềm năng của Vertex AI, doanh nghiệp cần lưu ý một số điểm sau:

Xác định rõ mục tiêu ứng dụng AI trước khi bắt đầu để lựa chọn công cụ phù hợp.
Đảm bảo chất lượng dữ liệu: Dữ liệu đầu vào chính là “nhiên liệu” cho mô hình AI – càng sạch, càng hiệu quả.
Thường xuyên giám sát và cập nhật mô hình: AI cần học hỏi từ dữ liệu mới để duy trì độ chính xác.
Tận dụng các tính năng tự động như AutoML, pipeline để tiết kiệm thời gian lập trình và vận hành.
Bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt: Đảm bảo quyền truy cập đúng chuẩn khi tích hợp với các dịch vụ Google Cloud.

7. Những câu hỏi thường gặp

7.1 Vertex AI có miễn phí không?

Google Cloud hiện cung cấp gói dùng thử miễn phí cho Vertex AI, cho phép người dùng trải nghiệm các tính năng như huấn luyện, triển khai và quản lý mô hình học máy mà không tốn chi phí ban đầu. Sau thời gian dùng thử, nếu doanh nghiệp muốn tiếp tục sử dụng hoặc mở rộng tính năng, chi phí sẽ được tính dựa trên mức độ tài nguyên và dịch vụ sử dụng.

7.2 Vertex AI phù hợp với đối tượng khách hàng nào?

Nhờ sở hữu hệ sinh thái tính năng phong phú, Vertex AI là nền tảng phù hợp cho nhiều đối tượng, từ doanh nghiệp, nhà phát triển AI, tổ chức giáo dục đến cá nhân đang tìm kiếm giải pháp AI toàn diện. Dù bạn là người mới bắt đầu hay đã có kinh nghiệm chuyên sâu, Vertex AI vẫn cung cấp đầy đủ công cụ để bạn khai thác và ứng dụng hiệu quả trong thực tế.

7.3 Vertex AI có bảo mật dữ liệu không?

Bảo mật dữ liệu là một điểm mạnh nổi bật của Vertex AI. Nền tảng được xây dựng trên hạ tầng Google Cloud, tích hợp các lớp bảo vệ tiên tiến như mã hóa dữ liệu toàn diện và kiểm soát quyền truy cập nghiêm ngặt, giúp giảm thiểu tối đa rủi ro và đảm bảo an toàn tuyệt đối cho dữ liệu doanh nghiệp.

Xem thêm: ChatGPT Plus là gì? Cách đăng ký gói ChatGPT Plus tại Việt Nam

Vertex AI đang trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu cho các tổ chức, doanh nghiệp đang muốn ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào vận hành và phát triển sản phẩm. Từ khả năng tích hợp mạnh mẽ, công cụ AutoML thông minh đến hệ thống quản lý MLOps toàn diện, Vertex AI giúp đơn giản hóa mọi quy trình phức tạp của học máy.