Vertex AI là gì? Ứng dụng nổi bật cho doanh nghiệp

Trong bối cảnh AI đang dần trở thành trung tâm trong chiến lược số hóa của nhiều công ty, Vertex AI nổi lên như một giải pháp mạnh mẽ giúp doanh nghiệp đơn giản hóa quy trình triển khai machine learning. Đây là nền tảng do Google phát triển, tích hợp đầy đủ công cụ để huấn luyện, triển khai và quản lý mô hình AI một cách hiệu quả. Nhờ vào khả năng tự động hóa và kết nối liền mạch với các dịch vụ đám mây, Vertex giúp tiết kiệm thời gian, tối ưu chi phí và nâng cao độ chính xác cho các dự án AI trong môi trường thực tế.

Vertex AI là gì?

Vertex là một nền tảng tích hợp toàn diện từ Google Cloud giúp bạn xây dựng, huấn luyện và triển khai mô hình máy học (ML) cũng như ứng dụng AI. Bạn có thể sử dụng một giao diện duy nhất để thực hiện cả quy trình xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá và đưa mô hình vào vận hành.

Điểm mạnh của Vertex AI:

• AutoML và huấn luyện tùy chỉnh (Custom Training): Dễ dàng tạo mô hình với AutoML mà không cần nhiều kỹ năng lập trình. Nếu bạn muốn kiểm soát sâu hơn, Vertex hỗ trợ cả huấn luyện theo mã nguồn, điều chỉnh siêu tham số và tích hợp các framework phổ biến như TensorFlow, PyTorch.
• Model Garden và Gemini: Người dùng có thể truy cập hơn 200 mô hình gồm các mô hình nền tảng như Gemini, Imagen, cùng với các mô hình mã nguồn mở. Gemini nổi bật ở khả năng xử lý đa phương thức (văn bản, hình ảnh, code…) với hiệu quả cao.
• MLOps toàn diện: Vertex tích hợp Pipeline, Model Registry, Feature Store, công cụ đánh giá và giám sát mô hình giúp bạn vận hành an toàn và hiệu quả trong vòng đời phát triển AI.
• Agent Builder & Extensions: Bạn có thể tạo nhanh các “trợ lý ảo” thông minh dựa trên dữ liệu doanh nghiệp. Ngoài ra, nền tảng còn hỗ trợ kết nối thời gian thực giữa mô hình và các hệ thống bên ngoài.

Quy trình làm việc của Vertex AI

Về cơ bản, quy trình vận hành của Vertex được xây dựng tối ưu hóa để tiết kiệm thời gian và chi phí cho doanh nghiệp. Cùng khám phá chi tiết hơn ngay nhé.

Chuẩn bị dữ liệu

Trước khi bắt đầu huấn luyện mô hình, doanh nghiệp cần thu thập và xử lý dữ liệu một cách bài bản. Dữ liệu phải được làm sạch, chuẩn hóa và phân loại rõ ràng theo yêu cầu cụ thể của bài toán. Việc này giúp tránh sai lệch trong quá trình huấn luyện và tăng độ tin cậy cho mô hình.

Vertex AI hỗ trợ kết nối trực tiếp với các nguồn dữ liệu lớn như BigQuery hoặc Cloud Storage, từ đó tạo điều kiện thuận lợi để xây dựng pipeline dữ liệu ổn định. Khi dữ liệu được chuẩn bị kỹ lưỡng, các bước tiếp theo trong quy trình AI sẽ diễn ra nhanh chóng và chính xác hơn rất nhiều.

Xây dựng mô hình

Khi đã có dữ liệu chất lượng, bước tiếp theo là chọn thuật toán và tạo mô hình phù hợp. Vertex cho phép người dùng thiết kế mô hình theo cách thủ công hoặc sử dụng AutoML để tiết kiệm thời gian. Người mới bắt đầu có thể tận dụng AutoML để tạo mô hình nhanh mà không cần viết mã phức tạp, trong khi những người có kinh nghiệm có thể điều chỉnh cấu trúc và siêu tham số chuyên sâu hơn. Ngoài ra, người dùng có thể chọn môi trường huấn luyện phù hợp như CPU, GPU hoặc TPU nhằm tối ưu tốc độ xử lý và tiết kiệm tài nguyên.

Vertex AI hỗ trợ đào tạo mô hình

Giai đoạn đào tạo giúp mô hình học từ dữ liệu để cải thiện khả năng phân tích và dự đoán. Với Vertex, việc huấn luyện được thực hiện trên cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, hỗ trợ xử lý song song để rút ngắn thời gian. Người dùng có thể theo dõi trực tiếp tiến trình huấn luyện thông qua bảng điều khiển và biểu đồ đánh giá. Trong trường hợp cần điều chỉnh, việc cập nhật thông số cũng được thực hiện dễ dàng trong lúc đào tạo đang diễn ra. Điều này giúp mô hình đạt được độ chính xác mong muốn mà không tốn nhiều công sức thử sai.

Triển khai mô hình

Sau khi mô hình được đào tạo thành công, việc triển khai là bước đưa sản phẩm AI vào sử dụng thực tế. Vertex AI hỗ trợ triển khai linh hoạt ở nhiều nền tảng như đám mây, thiết bị biên hay hệ thống nội bộ. Người dùng có thể tích hợp mô hình vào ứng dụng hiện có và theo dõi hiệu suất qua các công cụ giám sát tích hợp. Việc mở rộng quy mô xử lý cũng được thực hiện nhanh chóng nhờ khả năng quản lý tài nguyên thông minh. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể duy trì hiệu quả hoạt động mà không bị gián đoạn.

Giám sát mô hình

Sau khi mô hình được đưa vào vận hành, doanh nghiệp cần liên tục kiểm tra để đảm bảo tính ổn định và độ chính xác. Vertex cung cấp hệ thống theo dõi chuyên sâu, hỗ trợ phát hiện sớm những thay đổi bất thường trong dữ liệu hoặc hiệu suất mô hình. Việc giám sát diễn ra tự động và có cảnh báo khi có sai lệch đáng kể, giúp nhóm kỹ thuật kịp thời điều chỉnh mô hình hoặc cập nhật lại dữ liệu. Nhờ đó, các giải pháp AI vẫn giữ được độ tin cậy khi áp dụng trong môi trường thực tế luôn biến động.

Chi phí của dịch vụ Vertex AI

Nếu quan tâm đến chi phí sử dụng Vertex thì bạn nên tham khảo ngay bảng tổng hợp bên dưới:

Bảng giá Vertex – AutoML (theo loại dữ liệu và hoạt động)

Bảng giá Vertex AI Forecast

Lưu ý: Mức giá có thể thay đổi tùy theo khu vực, tài nguyên sử dụng và thời gian huấn luyện. Google có thể cập nhật bảng giá theo chính sách mới, nên bạn nên kiểm tra trực tiếp trên trang pricing chính thức của Vertex để có thông tin chính xác nhất.

Lợi ích AI Vertex với doanh nghiệp

Việc ứng dụng Vertex AI mang đến nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp trong quá trình triển khai trí tuệ nhân tạo. Nhờ vào hệ thống AutoML cùng khả năng huấn luyện phân tán mạnh mẽ, các công ty có thể rút ngắn đáng kể thời gian xây dựng và thử nghiệm mô hình. Thay vì tốn hàng tuần để hoàn thiện, giờ đây quá trình huấn luyện có thể diễn ra trong vài giờ hoặc ít hơn, giúp đẩy nhanh tiến độ triển khai dự án.

Về mặt chi phí, Vertex cho phép doanh nghiệp sử dụng tài nguyên linh hoạt trên nền tảng đám mây. Do chỉ cần thanh toán theo mức độ sử dụng thực tế, công ty có thể tối ưu ngân sách mà vẫn đảm bảo hiệu quả xử lý cao. Việc phân bổ tài nguyên tự động cũng giúp tránh lãng phí và duy trì hiệu suất ổn định.

Không những vậy, Vertex AI còn hỗ trợ tích hợp dễ dàng với các dịch vụ dữ liệu phổ biến như BigQuery hay Cloud Storage. Điều này giúp dữ liệu được liên kết chặt chẽ với mô hình AI, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu quả phân tích.

Một điểm cộng khác là hệ thống giám sát và điều chỉnh tự động trong quá trình vận hành. Doanh nghiệp có thể theo dõi liên tục hiệu suất mô hình, phát hiện sai lệch sớm và thực hiện tinh chỉnh cần thiết để duy trì chất lượng đầu ra ổn định theo thời gian.

Một vài lưu ý khi triển khai Vertex AI

Dù Vertex mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp, việc triển khai vẫn cần được thực hiện một cách cẩn trọng để đảm bảo hiệu quả tối đa. Dưới đây là một số điểm quan trọng bạn nên ghi nhớ khi sử dụng nền tảng này:

Xác định rõ mục tiêu: Trước khi bắt đầu, doanh nghiệp cần làm rõ bài toán muốn giải quyết. Việc xác định mục tiêu sẽ giúp lựa chọn công cụ phù hợp trong hệ sinh thái Vertex, tránh lãng phí tài nguyên.

Chuẩn bị dữ liệu kỹ lưỡng: Dữ liệu cần được làm sạch và tổ chức hợp lý. Chất lượng đầu vào tốt sẽ giúp mô hình học chính xác hơn và giảm thời gian xử lý trong giai đoạn huấn luyện.

Giám sát và điều chỉnh định kỳ: Sau khi triển khai, cần thường xuyên kiểm tra hiệu suất mô hình. Việc cập nhật dữ liệu và điều chỉnh thuật toán là cần thiết để mô hình thích nghi tốt với thay đổi trong thực tế.

Tận dụng tính năng tự động hóa: Các công cụ như AutoML hay Vertex Pipelines giúp tiết kiệm công sức và thời gian cho đội ngũ kỹ thuật. Doanh nghiệp nên khai thác triệt để các tiện ích này để đơn giản hóa quy trình.

Đảm bảo bảo mật thông tin: Khi kết nối với các dịch vụ như BigQuery hay Cloud Storage, cần thiết lập quyền truy cập rõ ràng và theo dõi chặt chẽ để tránh rò rỉ dữ liệu quan trọng.

Vertex AI phù hợp với đối tượng khách hàng nào?

Dưới đây là những đối tượng phù hợp nhất với Vertex mà bạn có thể tham khảo:

• Doanh nghiệp muốn ứng dụng AI mà không có đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu: Nhờ có AutoML, Vertex giúp người dùng tạo mô hình mà không cần viết nhiều dòng mã. Đây là lựa chọn lý tưởng cho các công ty muốn triển khai AI nhưng thiếu chuyên gia machine learning nội bộ.
• Tổ chức có dữ liệu lớn cần xử lý và phân tích: Những doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực tài chính, bán lẻ, logistics hay chăm sóc sức khỏe – nơi lượng dữ liệu khổng lồ cần được khai thác thông minh sẽ hưởng lợi lớn từ khả năng tích hợp với BigQuery, Cloud Storage và hệ sinh thái Google Cloud.
• Nhóm phát triển AI chuyên nghiệp: Các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học máy tính có thể sử dụng Vertex AI để xây dựng pipeline tùy chỉnh, tối ưu siêu tham số, triển khai mô hình ở quy mô lớn, đồng thời giám sát và đánh giá mô hình trong môi trường thực tế.
• Start-up công nghệ cần tiết kiệm chi phí: Vertex cho phép sử dụng tài nguyên linh hoạt, trả phí theo mức dùng thực tế. Đây là lợi thế lớn cho các công ty nhỏ đang phát triển sản phẩm AI mà cần tối ưu ngân sách ban đầu.

Nhìn chung, Vertex phù hợp với nhiều nhóm đối tượng, đặc biệt là những ai đang tìm kiếm một giải pháp AI mạnh mẽ, dễ tích hợp và có thể mở rộng theo nhu cầu doanh nghiệp.

Tạm kết

Tóm lại, Vertex AI mang tới môi trường phát triển AI khép kín, từ giai đoạn huấn luyện đến triển khai và giám sát. Nó hỗ trợ cả người mới bắt đầu và chuyên gia nhờ vào mô hình AutoML, Custom Training, cùng các công cụ MLOps và mô hình nền tảng mạnh mẽ. Nhờ vậy, quá trình đưa giải pháp AI vào thực tế diễn ra nhanh chóng, an toàn và có khả năng mở rộng cao.

Xem thêm:

• Top 7 công cụ AI tạo emoji free, siêu dễ thương 2025
• Top 9 AI phục chế hình ảnh cũ nhanh, chính xác nhất