Vertex AI を Google Cloud に段階的に、かつ簡単に統合する方法

私にだってなれる世界 人工知能 データやアプリケーションとのやり取りの方法が変革する中、Google は最も強力なソリューションの 1 つを発表しました。 Google Cloud 上の Vertex AI。このプラットフォームは、Google Cloud エコシステムと完全に統合されたスケーラブルで安全な環境で AI モデルの導入を容易にするように設計されています。

カスタムモデルの作成からインテリジェントチャットボットの統合までを可能にするツールを備えたVertex AI（すでに この記事では) は、機械学習ベースのソリューションの実装を簡素化したいと考えている企業や開発者にとって重要な選択肢となっています。この記事では、段階的にどのように Vertex AI を Google Cloud に統合する使用例、初期設定、必要な権限、API キーの管理などについて説明します。

Vertex AI とは何ですか? また、それを統合することに興味があるのはなぜですか?

頂点AI es Google Cloud 内の包括的な機械学習プラットフォーム すべての AI サービスを 1 か所に統合​​します。トレーニングから予測まで、データ チームはより効率的に作業できるようになります。その機能の一部を以下に示します。

• 属性の保存。
• チャットボットの作成。
• リアルタイム予測の迅速な展開.
• カスタムモデルのトレーニング.

最も良い点は、これを使い始めるのに AI の専門家である必要がないことです。小さなスタートアップから大企業まで、 Vertex AIは人工知能へのアクセスを民主化します.

Google Cloud での初期プロジェクト設定

Vertex AI をアプリケーションやワークフローに統合するには、Google Cloud 上にアクティブなプロジェクトが必要です。始めるための重要な手順は次のとおりです。

1. Google Cloud アカウントにアクセスする。アカウントをお持ちでない場合は、無料で作成して 300 ドルのプロモーション クレジットを獲得できます。
2. プロジェクトを選択または作成する から プロジェクトセレクター Google Cloud コンソールで。必ずわかりやすい名前を付けてください。
3. 課金を有効にする そのプロジェクトでは、サービスを有効にする必要があるためです。
4. Vertex AI APIを有効にする 上部のバーで「Vertex AI」を検索し、そこから API をアクティブ化します。

これが完了すると、Google Cloud で Vertex AI が提供する強力なサービスを利用できるようになります。

必要な権限と ID: IAM とサービス エージェント

Vertex AIをGoogle Cloudに統合し、この機能をプロジェクト内で正しく動作させるには、次の点を確立することが不可欠です。 適切な権限。これには、ユーザーとシステムに代わって行動するサービス エージェントの両方が関与します。

モデル属性を保存し再利用するための主要なコンポーネントは Vertex AI 機能ストアは、次の形式のサービス エージェントを使用します。

service-[PROJECT_NUMBER]@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com

このエージェントには、プロジェクト データにアクセスする権限が必要です。データが属性ストアとは異なるプロジェクトにある場合は、 エージェントに手動でアクセスを許可する データが配置されているプロジェクトから。

そこに 定義済みのIAMロール さまざまなタイプのユーザー向け:

• DevOps と IT 管理: featurestoreAdmin または featurestoreInstanceCreator。
• データエンジニアと科学者: featurestoreResourceEditor および featurestoreDataWriter。
• アナリストと研究者: featurestoreResourceViewer および featurestoreDataViewer。

これらの権限を適切に割り当てることで、各チームはシステムのセキュリティを損なうことなく、必要なリソースを活用できるようになります。

Vertex AI の API キーを取得して設定する方法

外部サービスがVertex AIと通信するためには、 プライベートAPIキー。 ここでは、その方法を段階的に説明します。

1. サービスアカウントを作成する コンソールの「IAM と管理 → サービス アカウント」から。
2. 「Vertex AI サービスエージェント」ロールを割り当てる 作成中。これはプロジェクト内で行動するための鍵となります。
3. JSON型キーを生成する 「キー」タブから。このファイルは外部統合へのエントリとなるため、慎重に保存してください。

次に、JSON コンテンツを AI Content Labs などの接続先のプラットフォームの適切なフィールドにコピーするだけです。

Vertex AI Search and Conversation を使用したチャットボットの作成

Vertex AIをGoogle Cloudに統合した後に利用できる最も汎用性の高いツールの1つは、 の作成インテリジェントな会話アシスタント。 ととも​​に Vertex AI の検索と会話 あなたはできる：

• PDF文書をアップロードする ボットが質問の内容に基づいて回答できるようにします。
• カスタムアシスタントを開発する 特定のトピックに応答します。
• Dialogflow CXの使用 より高度なカスタマイズが可能です。

重要な詳細は エージェントの言語を正しく設定する。 PDF がスペイン語で、ボットが英語で構成されている場合、期待どおりに動作しません。

Vertex AI を独自のアプリケーションに統合する

強力なアシスタントを作成しても、Web サイトやモバイル アプリで使用できない場合は意味がありません。幸運なことに、 Googleは簡単に統合を許可している さまざまな環境で:

• Vertex AI Searchは チャットボットを埋め込む ウェブページまたはモバイル アプリケーション上で直接。
• Vertex AI ConversationはDialogflow CXなどのプラットフォームと統合されており、 互換性を拡張 より多くのビジネスソリューションを提供します。

つまり、Google Cloud インフラストラクチャを活用して、わずか数分で AI 搭載のチャットボットをサイトに導入できるのです。

割り当て、制限、および優れた実践

他のGoogle Cloud製品と同様に、Vertex AIには 使用料 確認することをお勧めします:

• 人数制限 オンライン配信ノード.
• 数の 1分あたりのリクエスト数 Feature Store に許可されます。

これらの割り当ては、すべてのユーザーに対してシステムを安定させ、課金に影響を与える可能性のあるアクションを検出するのに役立ちます。実稼働環境を構築する際には、常に アラートをオンにする Googleクラウドモニタリング.

Vertex AIは、 現実世界に応用された人工知能の進化。 このツールには、初期設定から複雑な統合まで、開発者、データ サイエンティスト、IT プロフェッショナルとしての生活を楽にするために必要なものがすべて揃っています。 Vertex AI を Google Cloud に統合することは、次のデジタル プロジェクトを開始するための優れた方法です。