E aí, pessoal! Hoje vamos bater um papo sobre o Vertex AI, que é tipo o canivete suíço do Google Cloud para tudo que envolve inteligência artificial. Se você tá querendo criar coisas com IA, seja um modelo que entende imagens ou um chatbot super esperto, o Vertex AI tem um monte de ferramentas pra te ajudar. É um lugar só pra organizar tudo, desde a ideia inicial até o produto final rodando. Vamos dar uma olhada no que ele oferece!
Pontos Chave
- O Vertex AI é uma plataforma completa que junta tudo que você precisa para criar e usar modelos de IA, desde o começo até a implantação.
- Ele tem um monte de modelos prontos, incluindo os super avançados do Google como o Gemini, além de opções de outros lugares e de código aberto.
- Para quem curte MLOps, o Vertex AI tem ferramentas que simplificam o processo de automatizar e gerenciar seus projetos de machine learning.
- Segurança e governança são levadas a sério, com recursos para proteger seus dados e garantir que a IA seja usada de forma responsável.
- Seja para criar agentes inteligentes com o Vertex AI Agent Builder ou para analisar imagens com o Vertex AI Vision, a plataforma oferece soluções específicas para diferentes necessidades.
Desvendando o Vertex AI: sua central de IA
Sabe aquela sensação de ter um monte de ferramentas de IA espalhadas por aí e não saber por onde começar? O Google Cloud pensou nisso e criou o Vertex AI. Basicamente, é um lugar só para você fazer tudo relacionado a machine learning, desde a ideia inicial até colocar seu modelo para rodar. Pense nele como o centro de comando da sua operação de IA.
O que é o Vertex AI?
O Vertex AI é a plataforma unificada do Google Cloud para machine learning. Ela junta um monte de coisas que antes eram separadas, como o AutoML (que ajuda a criar modelos sem precisar ser um expert em código) e ferramentas para quem quer ter controle total sobre o treinamento dos modelos. Tudo isso em um serviço só, gerenciado pelo Google. A ideia é simplificar de verdade o desenvolvimento e a implantação de modelos de ML. É como ter uma oficina completa para suas ideias de IA, sabe? Uma plataforma unificada.
Um ecossistema completo para IA
Não é só sobre treinar um modelo e pronto. O Vertex AI te acompanha em todo o ciclo de vida do seu projeto de IA. Você pode descobrir modelos prontos no Model Garden, personalizar eles com seus próprios dados, treinar do zero se precisar, e depois gerenciar tudo isso com ferramentas de MLOps. E quando falamos de IA generativa, o Vertex AI Studio te deixa brincar com prompts e criar coisas novas. É um ecossistema pensado para cobrir todas as suas necessidades, desde a experimentação até a produção em larga escala.
Por que usar o Vertex AI?
Bom, para começar, a praticidade de ter tudo em um só lugar já é um baita ponto. Menos tempo se preocupando com integrações e mais tempo focando no que realmente importa: criar soluções de IA. Além disso, o Vertex AI te dá acesso a modelos de ponta do Google, como o Gemini, e também a modelos de terceiros e de código aberto. Você pode:
- Criar e personalizar modelos de IA.
- Automatizar fluxos de trabalho de machine learning.
- Gerenciar e monitorar seus modelos em produção.
- Garantir a segurança e a governança dos seus dados e modelos.
A plataforma foi desenhada para ser flexível, atendendo tanto quem está começando com IA quanto quem já tem projetos complexos. A ideia é que você não fique preso a uma única forma de fazer as coisas, mas sim que tenha as ferramentas certas para cada desafio.
IA generativa de ponta a ponta com Vertex AI
E aí, pessoal! Vamos falar sobre como o Vertex AI te ajuda a criar coisas incríveis com IA generativa, do começo ao fim. Sabe aquela ideia maluca que você teve? O Vertex AI pode ser a ferramenta pra tirar ela do papel.
Criando com prompts no Vertex AI Studio
Primeiro de tudo, você precisa dar uma direção pra IA, né? É aí que entra o Vertex AI Studio. Pensa nele como o seu bloco de notas superpoderoso pra conversar com os modelos. Você escreve o que quer, e ele te responde. É bem direto ao ponto, sabe?
Você pode testar diferentes jeitos de pedir as coisas (os famosos prompts) pra ver qual dá o melhor resultado. É um jeito bem visual e interativo de começar a brincar com a IA generativa, sem precisar ser um expert em código logo de cara. Dá pra criar textos, resumos, e até código, dependendo do modelo que você escolher. É um ótimo lugar pra prototipar suas ideias e ver o que a IA é capaz de fazer.
Explorando o Model Garden
Depois de brincar um pouco no Studio, você vai querer ver o que mais tem por aí. O Model Garden é tipo um catálogo gigante de modelos de IA. Tem modelos do próprio Google, como o Gemini, que é super versátil, e também modelos de outras empresas e até de código aberto. São mais de 200 opções! Isso significa que, seja qual for a sua necessidade, provavelmente tem um modelo ali que pode te ajudar. Você pode explorar, testar e ver qual se encaixa melhor no seu projeto. É uma mão na roda pra não ter que construir tudo do zero.
Personalizando modelos para suas necessidades
Às vezes, os modelos prontos não são exatamente o que você precisa. Aí que entra a personalização. O Vertex AI te dá umas ferramentas pra dar um toque especial nos modelos. Você pode, por exemplo, alimentar o modelo com os seus próprios dados pra ele entender melhor o seu negócio ou o seu nicho. Isso ajuda a diminuir as chances dele “inventar” coisas que não são verdade (as famosas alucinações). Também dá pra fazer um ajuste fino nos modelos, como o Gemini, pra que ele fique ainda mais afiado para tarefas específicas.
É como ensinar um truque novo pro seu cachorro, só que com IA e pra sua empresa. Essa capacidade de adaptar os modelos é o que realmente faz a diferença pra criar soluções de IA únicas e eficazes. Para saber mais sobre como fazer isso, vale a pena dar uma olhada na documentação sobre ajuste de modelos.
Criar com IA generativa no Vertex AI não é só sobre usar modelos prontos. É sobre ter a flexibilidade de moldar essas ferramentas poderosas para resolver os seus problemas específicos, tornando a IA algo realmente útil para o seu dia a dia ou para o seu negócio.
Dominando o Gemini e outros modelos incríveis
Acessando o Gemini, o modelo multimodal do Google
Chega de ficar preso a um único tipo de dado! O Gemini é a grande novidade aqui, e ele é multimodal. Isso significa que ele entende e trabalha com texto, imagens, vídeo e áudio. Pensa só: você pode mandar uma foto e pedir para ele descrever o que está acontecendo, ou até mesmo extrair informações de um documento escaneado.
É como ter um assistente superinteligente que não se limita a um formato. Ele tem capacidades de raciocínio que realmente impressionam, ajudando a criar aplicações de IA de ponta. Dá para testar tudo isso diretamente no Vertex AI Studio, mandando seus próprios exemplos e vendo a mágica acontecer. Quer converter um texto de uma imagem para JSON? O Gemini faz isso. Quer que ele responda sobre uma imagem que você enviou? Sem problemas. É uma ferramenta poderosa para quem quer ir além no desenvolvimento de IA.
Descobrindo modelos de terceiros e de código aberto
O Vertex AI não é só sobre os modelos do Google, viu? O Model Garden é um lugar incrível onde você encontra mais de 200 modelos. Tem os modelos da própria Google, claro, como o Gemini, Imagen (para gerar imagens) e Veo (para vídeos). Mas o legal é que tem também modelos de parceiros, tipo o Claude da Anthropic, e várias opções de código aberto como o Llama.
Isso te dá uma liberdade enorme para escolher o que melhor se encaixa no seu projeto, sem ficar preso a uma única fonte. É como ter um cardápio gigante de inteligência artificial à sua disposição. Essa variedade é ótima para quem busca o melhor desempenho ou um custo-benefício específico, já que muitos desses modelos são oferecidos como APIs totalmente gerenciadas. Essa flexibilidade é um dos pontos fortes da plataforma, permitindo que você experimente e combine diferentes tecnologias para criar algo realmente único.
A inteligência artificial está mudando a forma como interagimos com a web, tornando tudo mais personalizado e interativo, e ter acesso a essa variedade de modelos é um passo importante nessa direção. A IA está revolucionando a web.
Ajustando modelos para casos de uso específicos
Às vezes, um modelo pronto não é exatamente o que você precisa. É aí que entra o ajuste fino. O Vertex AI te dá várias opções para personalizar esses modelos. Você pode pegar um modelo base e treiná-lo com seus próprios dados para que ele se torne especialista em uma tarefa específica. Isso é super útil para coisas como análise de sentimento em um nicho particular, ou para gerar textos em um estilo bem específico da sua marca.
O processo pode parecer complicado, mas a plataforma tenta simplificar. Você pode usar diferentes frameworks de ML e até mesmo ajustar hiperparâmetros para otimizar o desempenho. O objetivo é que você consiga moldar a IA para que ela trabalhe exatamente como você quer, sem ter que começar tudo do zero. É um jeito de garantir que a IA realmente atenda às suas necessidades, seja para IA preditiva ou generativa. O processo de treinar e implantar modelos fica mais acessível com essas ferramentas.
A capacidade de ajustar modelos é o que realmente diferencia uma plataforma de IA genérica de uma ferramenta poderosa para resolver problemas de negócio. Permite que as empresas criem soluções de IA que são não apenas funcionais, mas também altamente relevantes para seus contextos operacionais únicos.
É importante lembrar que a forma como a IA está moldando a busca, por exemplo, exige que o conteúdo seja cada vez mais específico e útil. O Google Search Generative Experience (SGE) é um exemplo disso, onde a IA responde diretamente às perguntas. Para que seu conteúdo seja considerado, ele precisa ser claro, bem estruturado e focado na intenção do usuário. Adaptar-se a essa nova busca é fundamental.
MLOps simplificado para todos os seus projetos
Sabe aquela sensação de que o seu projeto de Machine Learning está uma bagunça? Modelos que funcionam localmente, mas falham em produção, ou a dificuldade em acompanhar as diferentes versões? É aí que o MLOps entra em cena, e o Vertex AI tenta deixar tudo mais tranquilo.
O objetivo é ter um fluxo de trabalho de ML mais organizado e automatizado. Pense nisso como ter um sistema para gerenciar todo o ciclo de vida dos seus modelos, desde a preparação dos dados até a implantação e monitoramento. Isso não é só para os super especialistas; o Vertex AI tem ferramentas para ajudar a simplificar esse processo para todos os tipos de projetos, sejam eles de IA preditiva ou generativa.
Ferramentas MLOps para IA preditiva e generativa
O Vertex AI oferece um conjunto de ferramentas que cobrem as principais etapas do MLOps:
- Preparação de dados: Use notebooks integrados para explorar e limpar seus dados, conectando-se facilmente a serviços como o BigQuery. Para grandes volumes, o Dataproc Serverless Spark pode ser seu aliado.
- Preparação de modelos: Você pode optar pelo AutoML para uma experiência sem código ou mergulhar na preparação personalizada. O Vertex AI Experiments ajuda a gerenciar e comparar diferentes execuções de treinamento, e o registro de modelos é onde tudo fica guardado.
- Avaliação e iteração: Compare modelos usando métricas e integre essas avaliações diretamente nos seus fluxos de trabalho com o Vertex AI Pipelines.
- Implantação e inferência: Implemente modelos para inferências online ou em lote. O Vertex Explainable AI ajuda a entender como seus modelos chegam às conclusões.
Automatizando e padronizando seus fluxos de trabalho de ML
Automatizar tarefas repetitivas é um dos grandes trunfos do MLOps. Com o Vertex AI Pipelines, você pode criar fluxos de trabalho reutilizáveis que orquestram todas as etapas do seu projeto de ML. Isso significa menos trabalho manual e mais consistência. Imagine poder rodar um pipeline inteiro com um clique, sabendo que ele vai seguir os mesmos passos toda vez.
Isso é especialmente útil quando você precisa treinar modelos frequentemente ou testar novas abordagens. A ideia é que você possa se concentrar mais na ciência por trás do modelo e menos na infraestrutura e nos processos manuais. Para quem está começando a criar sites, a IA já está simplificando o design e a gestão sem a necessidade de conhecimentos técnicos avançados.
Gerenciando modelos com o registro de modelos
O registro de modelos do Vertex AI é como um grande catálogo para todos os seus modelos treinados. Ele permite que você gerencie o ciclo de vida completo, incluindo controle de versão e rastreamento de onde cada modelo veio e como foi treinado. Isso é super importante para garantir que você sempre saiba qual versão do modelo está usando em produção e para facilitar a auditoria.
Se um modelo começar a apresentar problemas, você pode facilmente voltar para uma versão anterior que funcionava bem. É uma forma de manter a ordem em meio à complexidade do desenvolvimento de ML. Na verdade, uma estratégia completa de MLOps no Google Cloud pode ir além de uma única ferramenta, integrando diversas soluções para um resultado mais robusto além do Vertex AI.
Manter um controle rigoroso sobre os modelos é fundamental para a confiabilidade e a repetibilidade dos seus projetos de IA. O registro de modelos não é apenas um local para armazenar arquivos; é uma ferramenta essencial para a governança e a manutenção a longo prazo dos seus sistemas de machine learning.
Governança e segurança em primeiro lugar
E aí, galera! Vamos falar de uma parte super importante que às vezes a gente deixa pra lá: segurança e governança. Com a Vertex AI, o Google Cloud não brinca em serviço e te ajuda a manter tudo sob controle.
Garantindo a governança de dados para IA
Sabe aqueles dados que você usa pra treinar seus modelos? Eles precisam estar em ordem. A governança de dados é tipo o RG dos seus dados, garantindo que eles sejam de qualidade, que você tem permissão pra usar e que estão seguros. Sem isso, seu modelo pode aprender coisa errada ou, pior, vazar informação sensível.
É aí que entram ferramentas que te ajudam a classificar e proteger esses dados, tipo o BigID, que se integra super bem com a Vertex AI e o BigQuery. Assim, você sabe exatamente o que tá entrando no seu modelo e se tá tudo dentro das regras. É bom dar uma olhada em como funciona o modelo de responsabilidade compartilhada para IA pra entender o que é com você e o que é com o Google.
Protegendo contra ameaças com Model Armor
O Model Armor é tipo o segurança particular dos seus modelos de IA. Ele ajuda a proteger contra ataques e usos indevidos. Pensa nele como um escudo que impede que alguém mal-intencionado tente roubar seu modelo ou fazer ele se comportar de forma estranha. Ele te dá uma mãozinha pra manter seus modelos seguros e funcionando como deveriam.
IA responsável e práticas de segurança
Usar IA de forma responsável é mais do que só seguir regras, é pensar nas consequências. Isso significa garantir que seus modelos não sejam tendenciosos, que sejam justos e que respeitem a privacidade das pessoas. O Google Cloud oferece várias ferramentas e diretrizes pra te ajudar nessa missão. É importante pensar em:
- Transparência: Saber como seu modelo toma decisões.
- Justiça: Evitar que seu modelo discrimine grupos específicos.
- Privacidade: Proteger os dados das pessoas que interagem com seu modelo.
- Segurança: Manter seus modelos e dados protegidos contra acessos não autorizados.
Construir sistemas de IA seguros e responsáveis não é só uma boa prática, é uma necessidade. Isso envolve desde a escolha dos dados até como o modelo é implantado e monitorado. Pensar nisso desde o começo economiza muita dor de cabeça depois.
No fim das contas, cuidar da governança e segurança é tão importante quanto fazer o modelo funcionar. Com as ferramentas certas e um pouco de atenção, você pode usar a Vertex AI com mais confiança e tranquilidade.
Vertex AI Vision: inteligência para suas imagens e vídeos
E aí, pessoal! Vamos falar de uma coisa bem legal que o Google Cloud aprontou: o Vertex AI Vision. Sabe quando você precisa que um computador “entenda” o que tá rolando em um monte de fotos ou vídeos? É aí que essa ferramenta entra em jogo. Ela é basicamente uma plataforma que usa inteligência artificial para dar um trato nesses dados visuais, sabe? Tipo, analisar tudo e tirar umas conclusões.
Fluxo de trabalho da Vertex AI Vision
O lance todo funciona em algumas etapas bem diretas. Primeiro, você joga os dados de vídeo pra dentro. Dá pra fazer isso em tempo real, o que é ótimo pra quem precisa de informação na hora. Depois que os vídeos entram, a mágica acontece: a Vertex AI Vision analisa tudo usando modelos de IA. Pensa nisso como ter um monte de especialistas olhando cada frame e te dizendo o que eles veem.
E o mais bacana é que você pode usar modelos prontos ou até treinar os seus próprios, se tiver uma necessidade mais específica. Por fim, o resultado dessa análise, que são os “insights”, pode ser guardado em um lugar chamado Vision Warehouse ou no BigQuery. Isso facilita muito pra depois você ir lá e buscar o que precisa, como se fosse um banco de dados super inteligente para suas imagens e vídeos. É um jeito de organizar tudo e tirar o máximo proveito das suas informações visuais.
Ingestão e análise de dados em tempo real
Essa parte de “tempo real” é o que mais chama a atenção. Imagina que você tem câmeras de segurança e quer saber na hora se tem muita gente entrando em um lugar, ou se um veículo específico apareceu. Com a Vertex AI Vision, você consegue mandar esses dados de vídeo direto pra análise assim que eles são capturados.
A plataforma é feita pra lidar com esse fluxo contínuo de informação sem engasgar. Depois que os dados chegam, ela usa os modelos de visão computacional pra identificar objetos, pessoas, atividades, o que for. É como ter olhos e cérebro trabalhando juntos, 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Essa capacidade de processar e entender o que está acontecendo no momento em que acontece abre um leque de possibilidades, desde monitoramento de segurança até análise de comportamento de clientes em lojas físicas. É a tecnologia trabalhando pra te dar uma visão mais clara do mundo real.
Armazenando e consultando resultados de análise
Depois de toda a análise, o que fazer com tanta informação? É aí que entra a parte de armazenamento e consulta. A Vertex AI Vision te dá opções pra guardar esses resultados de forma organizada. Você pode usar o Vision Warehouse, que é tipo um “armazém” feito sob medida para dados de visão, ou o bom e velho BigQuery, se você já usa ele pra outras coisas.
O legal é que esses locais não guardam só os resultados brutos, mas também metadados que ajudam a entender o contexto. Isso significa que, quando você precisar achar algo específico – tipo, “todos os vídeos onde apareceu um carro vermelho na rua X entre as 14h e 15h” – a busca é bem mais rápida e precisa. É como ter um índice inteligente para todo o seu conteúdo visual, permitindo que você acesse e utilize os insights gerados pela IA de forma eficiente.
Isso é super útil para quem trabalha com grandes volumes de dados e precisa tirar conclusões rápidas para tomar decisões. Para mais detalhes sobre como organizar e usar esses dados, confira a documentação sobre organização de conteúdo.
A IA responsável é levada a sério aqui. O Google se preocupa em fazer com que os modelos sejam justos e não discriminem, testando eles em diferentes cenários e adicionando recursos para proteger a privacidade das pessoas, como borrar rostos. A ideia é que a tecnologia ajude, mas sempre com segurança e ética.
Integração perfeita com o ecossistema Google Cloud
Sabe, o Vertex AI não é um bicho de sete cabeças quando você percebe que ele conversa super bem com o resto do Google Cloud. É tipo ter um time de futebol onde todo mundo se entende em campo, sabe? Facilita demais a vida.
Vertex AI e BigQuery: uma dupla poderosa
Essa combinação é ouro! Imagina ter seus dados todos organizados no BigQuery e, de repente, poder usar o Vertex AI para criar modelos incríveis com esses dados. É como ter um superpoder para análise. Você não precisa mais ficar exportando e importando um monte de coisa. Tudo flui de forma muito mais natural. Pensa em como isso agiliza o trabalho, especialmente quando você tem um volume grande de informações. É uma forma de fazer o BigQuery brilhar ainda mais com a inteligência artificial.
Notebooks integrados para colaboração
Trabalhar em equipe ficou mais fácil. Com os notebooks integrados, todo mundo pode mexer no mesmo código, compartilhar ideias e ver o que os outros estão fazendo em tempo real. Chega de ficar mandando arquivos por e-mail e se perdendo nas versões. É um ambiente mais organizado e produtivo para todos os envolvidos no projeto de IA.
Aproveitando a infraestrutura de TPU/GPU
Para quem trabalha com modelos pesados, sabe que a velocidade é tudo. O Vertex AI te dá acesso fácil à infraestrutura poderosa do Google Cloud, como TPUs e GPUs. Isso significa que seus modelos treinam mais rápido e você pode experimentar mais sem ficar esperando horas. É como ter um carro de corrida para acelerar seus projetos de machine learning.
A inteligência artificial está mudando a forma como buscamos informações online. Em vez de uma lista de links, as IAs vão dar respostas diretas. Para que seu conteúdo seja encontrado em 2026, ele precisa ser uma fonte confiável para essas IAs. Isso envolve clareza, dados estruturados e otimização técnica. O foco é ser citado diretamente pelas IAs, não apenas atrair cliques. Adapte sua estratégia de SEO.
Essa integração faz com que o Vertex AI não seja só uma ferramenta isolada, mas sim uma parte central do seu fluxo de trabalho no Google Cloud. Você consegue fazer muito mais, de forma mais rápida e colaborativa.
Construindo agentes inteligentes com Vertex AI Agent Builder
Criando, gerenciando e implantando agentes de IA
Sabe quando você precisa que um sistema entenda o que você quer e faça as coisas por você? É aí que entram os agentes de IA, e o Vertex AI Agent Builder é uma ferramenta que facilita muito isso. Pense nele como um kit completo para construir seus próprios assistentes inteligentes, aqueles que podem conversar, responder perguntas e até realizar tarefas.
Ele é uma plataforma aberta, o que significa que você tem bastante flexibilidade para criar o que imaginar, desde chatbots mais simples até sistemas mais complexos que se integram com seus dados corporativos. O objetivo é transformar seus aplicativos e fluxos de trabalho em sistemas mais inteligentes e eficientes.
Usando o Agent Development Kit (ADK)
Para quem gosta de colocar a mão na massa, o Agent Development Kit (ADK) é um prato cheio. Ele é de código aberto e te dá as ferramentas para criar e organizar a lógica do seu agente. Com ele, você pode definir como seu agente vai interagir, quais informações ele precisa acessar e como ele deve responder. É como ter um manual detalhado para construir a inteligência do seu agente, garantindo que ele funcione do jeito que você planejou.
Depois de montar tudo com o ADK, você pode colocar seu agente para rodar em um ambiente gerenciado e sem servidor, pronto para lidar com um monte de gente usando ao mesmo tempo. É uma forma de ter controle total sobre a criação, mas com a segurança de que a infraestrutura vai aguentar o tranco. Se você está pensando em como otimizar a busca por voz, por exemplo, um agente bem construído pode ser um diferencial. Otimizar para busca por voz é cada vez mais importante.
Agentes empresariais em escala global
O legal do Vertex AI Agent Builder é que ele não é só para brincar. Ele foi pensado para empresas que precisam de soluções robustas. Você pode criar agentes que entendem seus dados internos, respondem a perguntas de clientes ou ajudam seus funcionários a encontrar informações. E o melhor: tudo isso pode ser escalado para atender a um grande número de usuários, em qualquer lugar do mundo.
A plataforma cuida da segurança e da governança, para que você possa focar em fazer seu agente ser o mais útil possível. É uma maneira de trazer a inteligência artificial para o dia a dia da sua empresa, de forma confiável e eficiente. Para começar a explorar, você pode dar uma olhada no Agent Garden dentro do console do Google Cloud e ver os modelos prontos que já existem.
Entendendo os custos da Vertex AI
Vamos falar sobre a parte que todo mundo quer saber: quanto custa usar a Vertex AI? É uma pergunta super válida, né? A boa notícia é que o Google Cloud tenta deixar isso o mais claro possível.
Como funciona o modelo de precificação
Basicamente, você paga pelo que usa. Isso inclui as ferramentas que você acessa, o espaço de armazenamento que consome, o poder de computação necessário e outros recursos do Google Cloud que entram em jogo. Pense nisso como um cardápio onde você escolhe o que quer e paga por cada item. Para ter uma ideia mais concreta, o Google Cloud oferece uma calculadora de preços que é uma mão na roda para estimar os gastos, levando em conta até as variações de região. É uma ferramenta bem útil para não ter surpresas.
Créditos para novos clientes
Se você está começando agora, tem uma ótima notícia: novos clientes ganham até US$ 300 em créditos. É uma chance bacana de testar a Vertex AI e outros serviços do Google Cloud sem gastar nada no início. É como um “experimente antes de comprar”, só que com dinheiro de verdade para você brincar e ver o que dá pra fazer.
Preços de modelos de IA generativa
Com a IA generativa, a precificação pode variar bastante dependendo do que você está fazendo. Por exemplo:
- Geração de imagens: O custo pode ser baseado na imagem de entrada, no texto que você usa ou em um treinamento personalizado. Os preços começam em valores bem baixos, tipo US$ 0,0001.
- Texto, chat e código: Aqui, o preço é calculado por mil caracteres de entrada (o que você pede) e por mil caracteres de saída (o que o modelo gera). Também começa em US$ 0,0001 por mil caracteres.
- Modelos treinados e personalizados: O treinamento em si tem um custo que depende do tipo de máquina, da região e dos aceleradores que você usa. Para esses casos, o ideal é entrar em contato com a equipe de vendas ou usar a calculadora para ter uma estimativa.
É importante lembrar que os custos podem mudar dependendo da região onde você está usando os serviços. Sempre vale a pena conferir os detalhes específicos para o seu caso.
Além disso, para algumas aplicações, como apps de busca personalizados e data stores, existe a opção de preços configuráveis, que é uma alternativa mais flexível ao modelo padrão de pagamento por uso. Para ter uma ideia mais detalhada e personalizada, você pode solicitar um orçamento diretamente com a equipe de vendas do Google Cloud.
Começando sua jornada com Vertex AI
Configurando seu ambiente de desenvolvimento
Beleza, você decidiu mergulhar no mundo da Vertex AI. Ótima escolha! Para começar, a primeira coisa é deixar seu ambiente pronto. Pense nisso como preparar a bancada antes de começar a cozinhar. Você vai precisar de algumas coisas básicas para que tudo funcione direitinho. Isso inclui configurar um projeto no Google Cloud e garantir que você tenha as permissões certas. Para isso, é importante criar uma conta de serviço e dar a ela o papel de ‘Usuário do Vertex AI’. Parece complicado?
Na verdade, é um processo bem direto que garante que você possa interagir com a plataforma de forma segura. Depois disso, instalar o SDK do Vertex AI para Python é o próximo passo lógico. Ele é o seu kit de ferramentas principal para interagir com a Vertex AI via código. É como ter um controle remoto para todos os recursos da plataforma. Se você quer construir sua primeira aplicação com IA, um codelab pode te guiar passo a passo nesse processo.
Explorando tutoriais e guias de início rápido
Com o ambiente configurado, a próxima parada é explorar os recursos de aprendizado. O Google Cloud oferece uma tonelada de tutoriais e guias de início rápido. Eles são perfeitos para quem está começando e quer ter uma ideia do que a Vertex AI pode fazer. Você pode encontrar guias que te ensinam a configurar seu projeto, instalar o SDK, e até mesmo a escolher como você quer preparar seus modelos.
Tem desde tutoriais mais simples, como o de ‘Hello Images’, que te mostra como classificar imagens, até guias mais avançados para treinar modelos personalizados. Esses materiais são ótimos para entender os conceitos e ver a Vertex AI em ação sem ter que reinventar a roda. É um jeito rápido de pegar o jeito e começar a criar.
Experimentando com modelos e ferramentas
Agora que você já tem uma ideia de como tudo funciona, é hora de colocar a mão na massa. A Vertex AI tem um lugar chamado Model Garden, que é tipo um catálogo gigante de modelos pré-treinados e de código aberto. Você pode fuçar por lá, testar diferentes modelos e ver qual se encaixa melhor no que você precisa.
Além disso, a plataforma oferece ferramentas para você personalizar esses modelos, se quiser. Quer extrair informações de textos, resumir documentos ou classificar dados? Existem tutoriais específicos para isso. A ideia é que você possa experimentar bastante, testar diferentes abordagens e ver o que funciona melhor para o seu caso de uso.
A Vertex AI é uma plataforma unificada para todo o ciclo de vida de machine learning, então você tem tudo em um só lugar para construir, treinar e implantar seus modelos de IA. É um jeito prático de começar a sua jornada em machine learning.
Quer começar a usar o Vertex AI? É mais fácil do que parece! Imagine que você está aprendendo a usar uma ferramenta nova na escola, mas essa ferramenta te ajuda a criar coisas incríveis com inteligência artificial. Nós te mostramos o caminho para dar os primeiros passos nessa aventura tecnológica. Visite nosso site para saber mais e comece a criar hoje mesmo!
E aí, o que achamos disso tudo?
Olha, depois de dar uma olhada em tudo que o Vertex AI oferece, dá pra ver que o Google tá falando sério em querer facilitar a vida de quem trabalha com inteligência artificial. É muita coisa junta num lugar só, desde os modelos mais avançados até ferramentas pra organizar tudo e garantir que não vai dar nenhuma dor de cabeça com segurança ou regras.
Se você tá pensando em usar IA nos seus projetos, seja pra criar algo novo ou pra melhorar o que já existe, o Vertex AI parece ser um daqueles amigos que te dão uma mãozinha em tudo. Vale a pena ficar de olho e, quem sabe, testar pra ver se ele realmente faz jus a toda essa fama.
Perguntas Frequentes
O que é o Vertex AI, afinal?
Pensa no Vertex AI como uma caixa de ferramentas super completa do Google Cloud. É onde você pode criar, testar e usar aplicativos de inteligência artificial (IA), especialmente aqueles que usam IA generativa e aprendizado de máquina (ML). É como ter um laboratório gigante para todas as suas ideias de IA.
O que é esse tal de ‘Model Garden’?
O Model Garden é tipo um catálogo gigante com mais de 200 modelos de IA prontos para usar. Tem modelos do próprio Google, como o Gemini, e também modelos de outras empresas e até alguns de código aberto. É um ótimo lugar para começar a explorar e escolher o modelo certo para o que você precisa.
Posso criar meus próprios modelos ou só usar os prontos?
Com certeza! Você pode usar os modelos que já estão lá, mas o mais legal é que você pode personalizá-los. Dá pra ensinar o modelo com os seus próprios dados para que ele fique ainda melhor no que você precisa. É como dar um treinamento especial para a IA.
E o Gemini, o que ele tem de especial?
O Gemini é um modelo super poderoso do Google que entende e trabalha com vários tipos de informação ao mesmo tempo, como texto, imagens e até código. Na Vertex AI, você pode testar o Gemini para criar coisas incríveis, como tirar informações de fotos ou gerar respostas criativas.
O que são essas ferramentas de ‘MLOps’?
MLOps é um jeito de organizar e automatizar todo o processo de criação e uso de modelos de IA. Pensa nisso como um jeito de deixar tudo mais fácil e rápido, desde o treinamento do modelo até a hora de colocá-lo para funcionar. A Vertex AI tem ferramentas que ajudam muito nisso, seja para IA preditiva ou generativa.
Como o Vertex AI cuida da segurança e das regras?
A segurança e as regras são super importantes! O Vertex AI tem ferramentas como o Model Armor para proteger contra ataques e garantir que a IA seja usada de forma responsável. Além disso, ele ajuda a organizar os dados para que tudo fique seguro e dentro das leis, o que é essencial para IA.
O que é o Vertex AI Agent Builder?
O Agent Builder é uma ferramenta que te ajuda a criar ‘agentes’ de IA, que são como assistentes inteligentes. Você pode fazer esses agentes conversarem, buscarem informações e realizarem tarefas. É ótimo para criar chatbots mais avançados ou sistemas que ajudam os clientes.
Começar a usar o Vertex AI é complicado?
Não precisa se preocupar! O Google Cloud oferece vários tutoriais e guias rápidos para te ajudar a começar. Você pode configurar seu ambiente, testar modelos e experimentar as ferramentas sem complicação. É feito para ser acessível para todo mundo que quer explorar a IA.
