Als je je wel eens hebt verdiept in AI-tools en je afvraagt waar de echte end-to-end magie vandaan komt – van direct sleutelen tot productie met monitoring – dan is dit het verhaal waar je steeds over hoort. Google's Vertex AI bundelt model-playgrounds, MLOps, datakoppelingen en vectorzoekfuncties in één platform voor grote ondernemingen. Begin kleinschalig en schaal vervolgens op. Het is verrassend zeldzaam om beide onder één dak te krijgen.
Hieronder vindt u de praktische rondleiding. We beantwoorden de simpele vraag: wat is Google Vertex AI? en laten ook zien hoe het bij uw stack past, wat u het beste eerst kunt proberen, hoe de kosten zich gedragen en wanneer alternatieven zinvoller zijn. Maak u klaar. Er staat veel in, maar de weg ernaartoe is eenvoudiger dan het lijkt. 🙂
Artikelen die u wellicht na dit artikel wilt lezen:
🔗 Wat is een AI-trainer?
Legt uit hoe AI-trainers modellen verfijnen door middel van menselijke feedback en labeling.
🔗 Wat is AI-arbitrage: de waarheid achter het modewoord
Bespreekt AI-arbitrage, het bedrijfsmodel en de gevolgen voor de markt.
🔗 Wat is symbolische AI: alles wat u moet weten
Behandelt de op logica gebaseerde redenering van symbolische AI en hoe deze verschilt van machinaal leren.
🔗 Welke programmeertaal wordt gebruikt voor AI?
Vergelijkt Python, R en andere talen voor AI-ontwikkeling en -onderzoek.
🔗 Wat is AI als een service?
Legt AIaaS-platformen, voordelen en hoe bedrijven gebruikmaken van cloudgebaseerde AI-tools uit.
Wat is Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI is een volledig beheerd, uniform platform op Google Cloud voor het bouwen, testen, implementeren en beheren van AI-systemen, zowel voor klassieke ML als voor moderne generatieve AI. Het combineert een modelstudio, agent-tools, pipelines, notebooks, registers, monitoring, vectorzoekfuncties en nauwe integraties met Google Cloud-dataservices [1].
Simpel gezegd: het is de plek waar je prototypes maakt met basismodellen, ze afstemt, implementeert op beveiligde eindpunten, automatiseert met pipelines en alles bewaakt en beheert. Cruciaal is dat dit op één plek gebeurt – wat belangrijker is dan het op dag één lijkt [1].
Snel patroon uit de praktijk: teams schetsen vaak prompts in de Studio, installeren een minimale notebook om I/O te testen met echte data en promoveren die assets vervolgens tot een geregistreerd model, een eindpunt en een eenvoudige pijplijn. Week twee bestaat meestal uit monitoring en waarschuwingen. Het draait niet om heldendaden, maar om herhaalbaarheid.
Wat maakt Google Vertex AI zo geweldig ✅
-
Eén dak voor de levenscyclus - prototype in een studio, versies registreren, implementeren voor batch of realtime, en vervolgens monitoren op afwijkingen en problemen. Minder lijmcode. Minder tabbladen. Meer slaap [1].
-
Model Garden + Gemini-modellen : ontdek, pas aan en implementeer modellen van Google en partners, inclusief de nieuwste Gemini-familie, voor tekst- en multimodaal werk [1].
-
Agent Builder - bouw taakgerichte, meerstaps-agenten die tools en data kunnen orkestreren met evaluatieondersteuning en een beheerde runtime [2].
-
Pipelines voor betrouwbaarheid - serverloze orkestratie voor herhaalbare training, evaluatie, afstemming en implementatie. Je zult jezelf dankbaar zijn wanneer de derde retraining eraan komt [1].
-
Vectorzoekopdracht op schaal - vectoropvraging op grote schaal en met lage latentie voor RAG, aanbevelingen en semantisch zoeken, gebouwd op de infrastructuur van Google op productieniveau [3].
-
Featurebeheer met BigQuery : beheer uw featuregegevens in BigQuery en bied features online aan via Vertex AI Feature Store zonder een offline winkel te dupliceren [4].
-
Workbench-notebooks - beheerde Jupyter-omgevingen die zijn aangesloten op Google Cloud-services (BigQuery, Cloud Storage, enz.) [1].
-
Verantwoordelijke AI-opties - veiligheidstools plus met nul dataretentie (indien op de juiste manier geconfigureerd) voor generatieve workloads [5].
De kernstukken die je daadwerkelijk zult aanraken 🧩
1) Vertex AI Studio - waar prompts volwassen worden 🌱
Speel, evalueer en stem fundamentele modellen af in een gebruikersinterface. Ideaal voor snelle iteraties, herbruikbare prompts en overdracht naar productie zodra er iets 'klikt' [1].
2) Modeltuin - uw modelcatalogus 🍃
Een gecentraliseerde bibliotheek met Google- en partnermodellen. Bladeren, aanpassen en implementeren met een paar klikken - een echt startpunt in plaats van een speurtocht [1].
3) Agent Builder - voor betrouwbare automatiseringen 🤝
Naarmate agenten evolueren van demo's naar echt werk, heb je tools, basiskennis en orkestratie nodig. Agent Builder biedt ondersteuning (sessies, geheugenbank, ingebouwde tools, evaluaties) zodat ervaringen met meerdere agenten niet bezwijken onder de chaos van de echte wereld [2].
4) Pijpleidingen - omdat je jezelf toch herhaalt 🔁
Automatiseer ML- en gen-AI-workflows met een serverloze orchestrator. Ondersteunt artefacttracking en reproduceerbare runs - zie het als CI voor uw modellen [1].
5) Workbench - beheerde notitieboeken zonder de yak shave 📓
Creëer veilige JupyterLab-omgevingen met eenvoudige toegang tot BigQuery, cloudopslag en meer. Handig voor verkenning, feature engineering en gecontroleerde experimenten [1].
6) Modelregister - versiebeheer dat blijft hangen 🗃️
Volg modellen, versies en afstamming en implementeer ze rechtstreeks op eindpunten. Het register maakt overdrachten naar engineering veel soepeler [1].
7) Vector Search - RAG die niet stottert 🧭
Schaal semantisch ophalen met de productievectorinfrastructuur van Google, wat handig is voor chatten, semantisch zoeken en aanbevelingen waarbij de latentie voor de gebruiker zichtbaar is [3].
8) Feature Store - behoud BigQuery als bron van waarheid 🗂️
Beheer en presenteer functies online vanuit data die in BigQuery aanwezig is. Minder kopiëren, minder synchronisatietaken, meer nauwkeurigheid [4].
9) Model Monitoring - Vertrouw, maar controleer 📈
Plan driftcontroles, stel waarschuwingen in en houd de productiekwaliteit in de gaten. Zodra het verkeer verandert, wilt u dit [1].
Hoe het in uw datastack past 🧵
-
BigQuery - train met data daar, push batchvoorspellingen terug naar tabellen en koppel voorspellingen aan analyses of activering verderop in het proces [1][4].
-
Cloudopslag - sla datasets, artefacten en modeluitvoer op zonder de blob-laag opnieuw uit te vinden [1].
-
Dataflow en vrienden - voer beheerde gegevensverwerking uit binnen pijplijnen voor preprocessing, verrijking of streaming-inferentie [1].
-
Eindpunten of batch : implementeer realtime-eindpunten voor apps en agents, of voer batchtaken uit om hele tabellen te scoren. Waarschijnlijk zult u beide gebruiken [1].
Veelvoorkomende use cases die daadwerkelijk landen 🎯
-
Chat, copiloten en agenten - met basiskennis van uw data, toolgebruik en meerstapsstromen. Agent Builder is ontworpen voor betrouwbaarheid, niet alleen voor nieuwigheid [2].
-
RAG en semantisch zoeken - combineer Vector Search met Gemini om vragen te beantwoorden met behulp van uw eigen content. Snelheid is belangrijker dan we denken [3].
-
Predictive ML - train tabel- of beeldmodellen, implementeer ze naar een eindpunt, monitor drift, train opnieuw met pipelines wanneer drempels worden overschreden. Klassiek, maar cruciaal [1].
-
Activering van analytics : schrijf voorspellingen naar BigQuery, bouw doelgroepen op en voed campagnes of productbeslissingen. Een mooie combinatie van marketing en data science [1][4].
Vergelijkingstabel - Vertex AI versus populaire alternatieven 📊
Snelle samenvatting. Lichtjes eigenzinnig. Houd er rekening mee dat de exacte mogelijkheden en prijzen per service en regio verschillen.
| Platform | Beste publiek | Waarom het werkt |
|---|---|---|
| Vertex AI | Teams op Google Cloud, een mix van generatie AI en ML | Geünificeerde studio, pijplijnen, register, vectorzoekopdrachten en sterke BigQuery-koppelingen [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-first organisaties die behoefte hebben aan diepgaande ML-tooling | Volwassen ML-service voor de volledige levenscyclus met uitgebreide trainings- en implementatieopties. |
| Azure ML | Microsoft-gerichte bedrijfs-IT | Geïntegreerde ML-levenscyclus, ontwerpinterface en governance op Azure. |
| Databricks ML | Lakehouse-teams, notebook-zware flows | Sterke data-native workflows en productie-ML-mogelijkheden. |
Ja, de formulering is ongelijkmatig. Soms zijn echte tabellen dat ook.
Kosten in begrijpelijk Nederlands 💸
Je betaalt voornamelijk voor drie dingen:
-
Modelgebruik voor generatieve oproepen - geprijsd op basis van werklast en gebruiksklasse.
-
Berekeningen voor aangepaste trainings- en afstemmingstaken.
-
Geschikt voor online eindpunten of batchtaken.
Voor exacte cijfers en de laatste wijzigingen kunt u de officiële prijspagina's voor Vertex AI en de generatieve aanbiedingen raadplegen. Tip waar u later dankbaar voor zult zijn: bekijk de provisioningopties en quota voor Studio- versus productie-eindpunten voordat u iets zwaars verzendt [1][5].
Veiligheid, bestuur en verantwoorde AI 🛡️
Vertex AI biedt verantwoordelijke AI-richtlijnen en veiligheidstools, plus configuratiepaden om nul dataretentie te bereiken voor bepaalde generatieve workloads (bijvoorbeeld door het uitschakelen van datacaching en het uitschakelen van specifieke logs waar van toepassing) [5]. Combineer dit met rolgebaseerde toegang, privénetwerken en auditlogs voor compliance-vriendelijke builds [1].
Wanneer Vertex AI perfect is - en wanneer het overdreven is 🧠
-
Perfect als je één omgeving wilt voor generatie AI en ML, nauwe BigQuery-integratie en een productiepad met pipelines, register en monitoring. Als je team zowel data science als applicatie-engineering omvat, is het gedeelde platform een uitkomst.
-
Overkill als je alleen een lichtgewicht modelaanroep of een prototype voor één doel nodig hebt dat geen governance, hertraining of monitoring nodig heeft. In die gevallen is een eenvoudiger API-oppervlak voorlopig misschien voldoende.
Laten we eerlijk zijn: de meeste prototypes gaan dood of krijgen hoektanden. Vertex AI behandelt het tweede geval.
Snelle start - de smaaktest van 10 minuten ⏱️
-
Open Vertex AI Studio om een prototype te maken met een model en sla een paar prompts op die je leuk vindt. Ga aan de slag met je echte tekst en afbeeldingen [1].
-
Zet je beste prompt om in een minimalistische app of notitieboekje van Workbench . Mooi en overzichtelijk [1].
-
Registreer het ondersteunende model van de app of het afgestemde bezit in het Modelregister, zodat u niet zomaar naamloze artefacten rondstrooit [1].
-
Creëer een pijplijn die data laadt, output evalueert en een nieuwe versie achter een alias implementeert. Herhaalbaarheid is belangrijker dan heldendaden [1].
-
Voeg Monitoring om drift te detecteren en stel basiswaarschuwingen in. Je toekomstige zelf zal je hiervoor koffie kopen [1].
Optioneel maar slim: als je use case zoekend of chatty is, voeg Vector Search en grounding toe. Het maakt het verschil tussen leuk en verrassend nuttig [3].
Wat is Google Vertex AI? - de korte versie 🧾
Wat is Google Vertex AI? Het is het alles-in-één platform van Google Cloud voor het ontwerpen, implementeren en beheren van AI-systemen – van prompt tot productie – met ingebouwde tools voor agents, pipelines, vectorzoekopdrachten, notebooks, registers en monitoring. Het is op een eigenzinnige manier ontworpen om teams te helpen bij het leveren van [1].
Alternatieven in één oogopslag - de juiste rijstrook kiezen 🛣️
Als je al diep in AWS zit, voelt SageMaker Azure ML . Als je team in notebooks en lakehouses leeft, Databricks ML uitstekend. Geen van deze twee is fout - je data gravity en governance-vereisten zijn meestal doorslaggevend.
FAQ - snelvuur 🧨
-
Is Vertex AI alleen bedoeld voor generatieve AI? No-Vertex AI omvat ook klassieke ML-training en -services met MLOps-functies voor datawetenschappers en ML-engineers [1].
-
Kan ik BigQuery als mijn hoofdwinkel behouden? Ja, gebruik Feature Store om featuredata in BigQuery te beheren en online te presenteren zonder een offline winkel te dupliceren [4].
-
Helpt Vertex AI met RAG? Ja, Vector Search is hiervoor gebouwd en integreert met de rest van de stack [3].
-
Hoe beheers ik de kosten? Begin klein, meet en evalueer quota's/provisioning en prijzen per workloadklasse voordat u opschaalt [1][5].
Referenties
[1] Google Cloud - Inleiding tot Vertex AI (overzicht van het Unified Platform) - lees meer
[2] Google Cloud - Vertex AI Agent Builder-overzicht - lees meer
[3] Google Cloud - Gebruik Vertex AI Vector Search met Vertex AI RAG Engine - lees meer
[4] Google Cloud - Inleiding tot featuremanagement in Vertex AI - lees meer
[5] Google Cloud - Klantgegevensbehoud en nul-gegevensbehoud in Vertex AI - lees meer