Se você já se aventurou em ferramentas de IA e se perguntou onde acontece a verdadeira mágica de ponta a ponta — desde ajustes rápidos até produção com monitoramento —, esta é a que você sempre ouve falar. O Vertex AI do Google reúne playgrounds de modelos, MLOps, conexões de dados e pesquisa vetorial em um único lugar de nível empresarial. Comece com pouco e depois expanda. É surpreendentemente raro reunir os dois em um só lugar.
Abaixo está um tour prático. Responderemos à pergunta simples: O que é o Google Vertex AI? E também mostraremos como ele se adapta à sua pilha, o que testar primeiro, como os custos se comportam e quando as alternativas fazem mais sentido. Apertem os cintos. Há muita coisa aqui, mas o caminho é mais simples do que parece. 🙂
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O que é o Google Vertex AI? 🚀
O Google Vertex AI é uma plataforma unificada e totalmente gerenciada no Google Cloud para construir, testar, implantar e governar sistemas de IA, abrangendo tanto o ML clássico quanto a IA generativa moderna. Ele combina um estúdio de modelagem, ferramentas de agente, pipelines, notebooks, registros, monitoramento, pesquisa vetorial e integrações estreitas com os serviços de dados do Google Cloud [1].
Simplificando: é onde você prototipa com modelos de base, os ajusta, implementa em endpoints seguros, automatiza com pipelines e mantém tudo monitorado e governado. Fundamentalmente, tudo isso é feito em um só lugar — o que importa mais do que parece no primeiro dia [1].
Padrão rápido do mundo real: as equipes costumam esboçar prompts no Studio, conectar um notebook básico para testar E/S em dados reais e, em seguida, promover esses ativos em um modelo registrado, um endpoint e um pipeline simples. A segunda semana geralmente é dedicada ao monitoramento e aos alertas. O objetivo não é heroísmo, mas sim repetibilidade.
O que torna o Google Vertex AI incrível ✅
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Um teto para o ciclo de vida — prototipar em estúdio, registrar versões, implementar em lote ou em tempo real e, em seguida, monitorar desvios e problemas. Menos código colado. Menos abas. Mais tempo de espera [1].
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Modelos Model Garden + Gemini - descubra, personalize e implante modelos do Google e parceiros, incluindo a mais recente família Gemini, para trabalho de texto e multimodal [1].
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Agent Builder - crie agentes multietapas focados em tarefas que podem orquestrar ferramentas e dados com suporte de avaliação e um tempo de execução gerenciado [2].
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Pipelines para confiabilidade - orquestração sem servidor para treinamento, avaliação, ajuste e implantação repetíveis. Você agradecerá a si mesmo quando o terceiro retreinamento chegar [1].
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Pesquisa de vetores em escala - recuperação de vetores de alta escala e baixa latência para RAG, recomendações e pesquisa semântica, desenvolvida na infraestrutura de nível de produção do Google [3].
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Gerenciamento de recursos com o BigQuery - mantenha seus dados de recursos no BigQuery e ofereça recursos on-line por meio do Vertex AI Feature Store sem duplicar um armazenamento off-line [4].
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Notebooks de bancada - ambientes Jupyter gerenciados e conectados aos serviços do Google Cloud (BigQuery, Cloud Storage, etc.) [1].
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Opções de IA responsáveis - ferramentas de segurança mais retenção de dados zero (quando configurados apropriadamente) para cargas de trabalho generativas [5].
As peças principais que você realmente tocará 🧩
1) Vertex AI Studio - onde os prompts crescem 🌱
Reproduza, avalie e ajuste modelos básicos em uma interface de usuário. Ótimo para iterações rápidas, prompts reutilizáveis e transferência para produção quando algo "dá certo" [1].
2) Jardim Modelo - seu catálogo de modelos 🍃
Uma biblioteca centralizada de modelos do Google e de parceiros. Navegue, personalize e implemente em poucos cliques — um verdadeiro ponto de partida em vez de uma caça ao tesouro [1].
3) Agent Builder - para automações confiáveis 🤝
À medida que os agentes evoluem de demonstrações para o trabalho real, você precisa de ferramentas, base e orquestração. O Agent Builder fornece estrutura (Sessões, Banco de Memória, ferramentas integradas, avaliações) para que as experiências multiagentes não entrem em colapso devido à desordem do mundo real [2].
4) Pipelines - porque você vai se repetir de qualquer maneira 🔁
Automatize fluxos de trabalho de ML e IA de geração com um orquestrador sem servidor. Suporta rastreamento de artefatos e execuções reproduzíveis — pense nisso como uma integração contínua (CI) para seus modelos [1].
5) Workbench - gerenciou notebooks sem precisar fazer a barba de iaque 📓
Crie ambientes seguros no JupyterLab com fácil acesso ao BigQuery, Cloud Storage e muito mais. Útil para exploração, engenharia de recursos e experimentos controlados [1].
6) Registro de Modelos - controle de versão que permanece 🗃️
Rastreie modelos, versões, linhagens e implante diretamente nos endpoints. O registro torna as transferências para a engenharia muito menos complexas [1].
7) Busca de vetores - RAG que não gagueja 🧭
Escale a recuperação semântica com a infraestrutura de vetor de produção do Google - útil para bate-papo, pesquisa semântica e recomendações onde a latência é visível ao usuário [3].
8) Feature Store - mantenha o BigQuery como a fonte da verdade 🗂️
Gerencie e ofereça recursos online a partir de dados armazenados no BigQuery. Menos cópias, menos tarefas de sincronização e mais precisão [4].
9) Monitoramento de modelo - confie, mas verifique 📈
Programe verificações de desvio, defina alertas e monitore a qualidade da produção. Assim que o trânsito mudar, você vai querer isso [1].
Como ele se encaixa na sua pilha de dados 🧵
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BigQuery - treine com dados lá, envie previsões em lote de volta para tabelas e conecte previsões em análises ou ativação posterior [1][4].
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Armazenamento em nuvem - armazene conjuntos de dados, artefatos e saídas de modelos sem reinventar uma camada de blob [1].
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Dataflow e amigos - execute processamento de dados gerenciado dentro de pipelines para pré-processamento, enriquecimento ou inferência de streaming [1].
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Endpoints ou Batch - implante endpoints em tempo real para aplicativos e agentes ou execute trabalhos em lote para pontuar tabelas inteiras - você provavelmente usará ambos [1].
Casos de uso comuns que realmente funcionam 🎯
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Bate-papo, copilotos e agentes — com base em seus dados, uso de ferramentas e fluxos multietapas. O Agent Builder foi projetado para confiabilidade, não apenas para inovação [2].
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RAG e busca semântica - combine a Busca Vetorial com o Gemini para responder a perguntas usando seu conteúdo proprietário. A velocidade importa mais do que parece [3].
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ML preditivo - treinar modelos tabulares ou de imagem, implantar em um ponto de extremidade, monitorar desvios, retreinar com pipelines quando os limites forem ultrapassados. Clássico, mas essencial [1].
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Ativação do Analytics - escreva previsões no BigQuery, crie públicos e alimente campanhas ou decisões sobre produtos. Um ótimo ciclo quando o marketing encontra a ciência de dados [1][4].
Tabela de comparação - Vertex AI vs alternativas populares 📊
Resumo rápido. Moderadamente opinativo. Lembre-se de que os recursos e preços exatos variam de acordo com o serviço e a região.
| Plataforma | Melhor público | Por que funciona |
|---|---|---|
| Vertex AI | Equipes no Google Cloud, combinação de IA de geração + ML | Estúdio unificado, pipelines, registro, pesquisa vetorial e fortes vínculos com o BigQuery [1]. |
| AWS SageMaker | Organizações que priorizam a AWS precisam de ferramentas de ML profundas | Serviço de ML maduro e de ciclo de vida completo, com amplas opções de treinamento e implantação. |
| Azure ML | TI empresarial alinhada à Microsoft | Ciclo de vida de ML integrado, interface de usuário do designer e governança no Azure. |
| Databricks ML | Equipes do Lakehouse, fluxos pesados de notebooks | Fortes fluxos de trabalho nativos de dados e recursos de ML de produção. |
Sim, a formulação é irregular — tabelas reais às vezes são.
Custos em inglês simples 💸
Você está pagando principalmente por três coisas:
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Uso do modelo para chamadas generativas - com preço definido por carga de trabalho e classe de uso.
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Calcule para trabalhos personalizados de treinamento e ajuste.
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Servindo para endpoints on-line ou trabalhos em lote.
Para números exatos e as alterações mais recentes, consulte as páginas oficiais de preços do Vertex AI e suas ofertas generativas. Uma dica que você vai agradecer depois: revise as opções de provisionamento e cotas para endpoints de estúdio e produção antes de enviar qualquer coisa pesada [1][5].
Segurança, governança e IA responsável 🛡️
O Vertex AI fornece orientação e ferramentas de segurança para IA responsável, além de caminhos de configuração para atingir retenção zero de dados para determinadas cargas de trabalho generativas (por exemplo, desabilitando o cache de dados e optando por não usar logs específicos quando aplicável) [5]. Combine isso com acesso baseado em funções, rede privada e logs de auditoria para compilações compatíveis com a conformidade [1].
Quando a Vertex AI é perfeita e quando é um exagero 🧠
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Perfeito se você deseja um ambiente único para IA de geração e ML, integração completa com o BigQuery e um caminho de produção que inclui pipelines, registro e monitoramento. Se sua equipe abrange ciência de dados e engenharia de aplicações, a superfície compartilhada ajuda.
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Exagero se você precisa apenas de uma chamada de modelo leve ou de um protótipo de propósito único que não precise de governança, retreinamento ou monitoramento. Nesses casos, uma superfície de API mais simples pode ser suficiente por enquanto.
Sejamos honestos: a maioria dos protótipos morre ou cria presas. A Vertex AI cuida do segundo caso.
Início rápido - teste de sabor de 10 minutos ⏱️
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Abra o Vertex AI Studio para criar um protótipo com um modelo e salve alguns prompts de sua preferência. Experimente com seu texto e imagens reais [1].
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Conecte seu melhor prompt a um aplicativo ou notebook minimalista do Workbench . Ótimo e prático [1].
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Registre o modelo de suporte do aplicativo ou o ativo ajustado no Registro de Modelos para que você não fique desperdiçando artefatos sem nome [1].
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Crie um Pipeline que carregue dados, avalie saídas e implante uma nova versão por trás de um alias. Repetibilidade supera heroísmo [1].
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Adicione monitoramento para detectar desvios e definir alertas básicos. Seu eu do futuro lhe pagará um café por isso [1].
Opcional, mas inteligente: se o seu caso de uso for de busca ou conversação, adicione a Busca Vetorial e o aterramento desde o primeiro dia. É a diferença entre o que é bom e o que é surpreendentemente útil [3].
O que é o Google Vertex AI? - a versão resumida 🧾
O que é o Google Vertex AI? É a plataforma completa do Google Cloud para projetar, implantar e governar sistemas de IA, desde o prompt até a produção, com ferramentas integradas para agentes, pipelines, pesquisa de vetores, notebooks, registros e monitoramento. Ela é opinativa de maneiras que ajudam as equipes a entregar resultados [1].
Alternativas em resumo - escolhendo a faixa certa 🛣️
Se você já estiver familiarizado com a AWS, o SageMaker parecerá nativo. Lojas do Azure geralmente preferem o Azure ML . Se sua equipe vive em notebooks e lakehouses, o Databricks ML é excelente. Nenhum deles está errado — a gravidade dos seus dados e os requisitos de governança geralmente decidem.
FAQ - fogo rápido 🧨
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O Vertex AI é apenas para IA generativa? O No-Vertex AI também abrange treinamento clássico de ML e disponibiliza recursos de MLOps para cientistas de dados e engenheiros de ML [1].
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Posso manter o BigQuery como meu repositório principal? Sim — use o Feature Store para manter dados de feições no BigQuery e disponibilizá-los online sem duplicar um repositório offline [4].
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O Vertex AI ajuda com RAG? O Yes-Vector Search foi desenvolvido para isso e se integra ao restante da pilha [3].
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Como controlar os custos? Comece aos poucos, meça e revise as cotas/provisionamento e os preços por classe de carga de trabalho antes de escalonar [1][5].
Referências
[1] Google Cloud - Introdução ao Vertex AI (Visão geral da plataforma unificada) - leia mais
[2] Google Cloud - Visão geral do Vertex AI Agent Builder - leia mais
[3] Google Cloud - Use a pesquisa vetorial Vertex AI com o Vertex AI RAG Engine - leia mais
[4] Google Cloud - Introdução ao gerenciamento de recursos no Vertex AI - leia mais
[5] Google Cloud - Retenção de dados do cliente e retenção zero de dados no Vertex AI - leia mais