Google CloudAI・機械学習

Vertex AIとは

Google Cloud の統合 ML・生成 AI プラットフォーム。データ準備・モデル学習・評価・デプロイ・モニタリングまでの ML ライフサイクル全体を一つのプラットフォームで管理できる。Vertex AI 上で Gemini などの基盤モデルを利用でき、Agent Builder を使えば検索や会話に応答するエージェントの開発までカバーできる。

Gemini をはじめとする Google の基盤モデルを API 経由で呼び出せる Model Garden と、AutoML（ノーコードで分類・回帰・物体検出モデルを作成）を統合。カスタムモデルは Vertex AI Training で学習し Vertex AI Prediction でホスティングする。

Vertex AI Pipelines（Kubeflow ベース）で ML ワークフローをオーケストレーション、Feature Store で特徴量を管理、Vertex Explainability でモデルの予測根拠を説明できる。

試験での問われ方

CDL では生成 AI ユースケース（テキスト生成・画像生成・RAG）に Vertex AI（Gemini API）を使うシナリオが頻出。AutoML vs カスタムモデルの選択基準（データ量・カスタマイズ度・コスト）も問われる。

ACE では Vertex AI Workbench（マネージド Jupyter 環境）・Vertex AI Training のカスタムコンテナ学習・エンドポイントのデプロイ設定（スプリットトラフィックによる A/B テスト）が出題範囲。引っかけとして、Vertex AI の Prediction エンドポイントは常時稼働課金なので、低頻度推論には Batch Prediction の利用が推奨される。

公式ドキュメントを読む →

このサービスが登場する演習問題（14問）