Vertex AI 是什麼？功能介紹、應用教學與費用一次看懂

想知道 Vertex AI 是什麼？本篇完整介紹其功能架構、應用場景與教學流程，並解析 Vertex AI 的費用模式、免費額度與學習建議，幫助新手快速上手、企業有效導入。

影片來源：NewsPiggy 科技新聞（Youtube）

目錄

1. Vertex AI 是什麼？4 大特色亮點

2. 平台架構與核心模組介紹

3. 功能介紹：支援機器學習開發的 5 個核心流程

4. 註冊教學與平台功能一覽

5. 優點與限制：Vertex AI 值得選用嗎？

6. Vertex AI 有免費版嗎？功能收費方式與免費額度一次看懂

7. 誰最適合使用 Vertex AI？產業與團隊對應情境

   • 個人或開發者

   • 中小型企業／新創公司

   • 大型企業與雲端導入團隊

8. 其他 AI 平台比較（AWS、Azure）

   • 三大平台快速比較表

   • 為什麼選 Vertex AI？

9. 如何進一步學習 Vertex AI？資源與上手建議

10. 結語 / Ｑ＆Ａ / 延伸閱讀推薦

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影片來源：Google Cloud (YouTube)

Vertex AI 是什麼？4 大特色亮點

在人工智慧（AI）快速發展的今天，越來越多企業與開發者希望能有效地導入 AI 技術，提升效率與創新能力。Google Cloud 推出的 Vertex AI，正是一個專門為開發與管理 AI 模型所設計的平台。

🔍 Vertex AI 是什麼？

簡單來說，Vertex AI 是 Google Cloud 提供的一站式 AI 平台，可以幫助使用者從資料處理、模型訓練到部署與監控，都在同一個平台上完成。無論你是剛接觸 AI 的新手，或是已經具備程式背景的開發者，都可以依照自己的需求使用不同功能，快速打造出適合的 AI 解決方案。

✨ Vertex AI 的 4 大特色亮點

1. 完整整合 AI 開發流程：從資料匯入、模型建立到部署與推論，全部在同一平台操作，大幅降低整合工具的複雜度。

2. 支援 AutoML 與自訂模型訓練：新手可以透過 AutoML 快速訓練模型，無需撰寫程式碼；進階使用者也能自訂模型架構與訓練參數。

3. 提供生成式 AI 能力：搭配 Vertex AI Studio，可以使用 Google 自家的大型語言模型（如 Gemini），開發聊天機器人、文字摘要、圖像生成等生成式 AI 應用。

4. 與 Google Cloud 服務高度整合：可直接串接 BigQuery、Cloud Storage 等服務，讓資料處理與模型應用更加順暢，無需額外搬移資料或重建流程。

   
   

如果你正在找一個能快速開始、又有進階彈性的 AI 開發平台，Vertex AI 是非常值得考慮的選擇。

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Vertex AI 架構與核心模組介紹

想要真正了解 Vertex AI 能做到什麼，先認識它的整體架構會更有幫助。Vertex AI 並不是單一工具，而是一組功能模組的整合，設計目的是為了協助使用者更高效地完成 AI 模型的開發、訓練與部署流程。你可以把它想像成一個 AI 平台「工作站」，每個模組就像是裡面的工具箱，各自負責不同階段的任務。

🔧 核心模組一覽

以下是幾個 Vertex AI 中最常用的核心模組，提供你初步認識：

1. Vertex AI Workbench

這是一個整合式的開發環境，讓你可以在雲端上使用 Jupyter Notebook 來撰寫與執行機器學習程式碼。特別適合習慣用 Python 進行模型訓練的開發者。

2. AutoML / Training & Prediction

支援兩種模型建立方式：

• AutoML：透過圖形介面上傳資料，點選類型後即可自動訓練模型，適合新手快速上手。

• 自訂模型（Custom Training）：可自行撰寫程式碼與模型架構，彈性更高。

3. Vertex AI Pipelines

提供機器學習工作流程自動化工具，可以幫助你把整個 AI 開發流程（像是資料處理 → 訓練 → 驗證 → 部署）串起來，並在需要時重複執行，非常適合企業或團隊專案使用。

4. Model Registry

這是一個模型版本管理系統，讓你可以清楚記錄每次訓練的模型版本，方便團隊協作與版本追蹤。

5. Endpoint / Prediction

訓練完成後的模型，可以部署為一個 API，讓應用程式透過網址呼叫它進行預測，這部分由 Endpoint 功能負責。

6. Vertex AI Matching Engine

這是一個高效能的向量資料庫，適合用來開發商品推薦、相似圖片搜尋等功能。對應到的應用場景，也屬於近年熱門的生成式 AI 延伸應用之一。

這些模組之間可以彈性組合，視你的需求搭配使用。對新手來說，可以從 AutoML 或 Notebook 開始，慢慢熟悉整個流程；而對有經驗的開發者，則能直接進行模型自訂、部署與自動化。

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Vertex AI 功能介紹：支援機器學習開發的 5 個核心流程

Vertex AI 最吸引人的地方之一，就是它幫使用者整合了從資料處理到模型部署的所有流程，無論你是新手想快速上手，還是企業團隊想進行大型 AI 專案，都能找到適合的操作方式。

這一節會簡單介紹 Vertex AI 的功能是如何支援機器學習的每一個階段，並幫助你了解它在整個 AI 專案中扮演的角色。

🔁 機器學習的 5 個核心流程，Vertex AI 都能支援

以下是 AI 專案最常見的工作流程，以及 Vertex AI 對應的功能模組：

1. 資料準備（Data Preparation）

你可以使用 BigQuery 或 Cloud Storage 搭配 Vertex AI 上傳與管理資料集，平台也支援基本的資料前處理功能。

2. 模型訓練（Model Training）

這是核心階段。你可以選擇使用：

• AutoML：適合無程式基礎的使用者，點選資料類型（圖片、表格、文字）後系統自動幫你訓練模型。

• 自訂訓練：提供最大彈性，可自己寫程式碼並選擇訓練資源，支援 GPU/TPU 等。

3. 模型評估與管理（Evaluation & Registry）

每次訓練完成後，Vertex AI 都會自動產生評估報告，讓你比較不同模型的表現。透過 Model Registry，你也能管理版本與團隊協作。

4. 部署與推論（Deployment & Prediction）

只要幾個步驟就能將模型部署為一個 API 端點（Endpoint），支援即時或批次預測，並能依需求彈性調整資源。

5. 流程自動化（MLOps / Pipelines）

使用 Vertex AI Pipelines，可以把整個流程自動化，提升開發效率、避免重複操作，尤其適合需要頻繁訓練與部署的企業應用。

💡 那 Vertex AI 可以做什麼？

這些功能組合起來，可以讓你完成很多實際的 AI 專案，例如：

• 商品推薦系統（使用 Matching Engine）

• 圖片分類與檢測（AutoML Vision）

• 客服聊天機器人（搭配 Gemini 或 Dialogflow）

• AI 自動文案產生（透過 Vertex AI Studio 開發生成式 AI 應用）

不論你是想知道 「有哪些 AI 軟體」 可以快速開發模型，還是想了解 AI 模型怎麼做、怎麼部署，Vertex AI 都能是一個實用且靈活的平台選擇。

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Vertex AI 怎麼用？註冊教學與平台功能一覽

如果你是第一次接觸 Google Cloud 或 Vertex AI，這一節會帶你快速了解如何開始使用這個平台。其實整體流程不複雜，只要幾個步驟，就能開啟你的 AI 模型開發之旅。

🪪 註冊與啟用：只需 2 個步驟

步驟 1：註冊 Google Cloud 帳戶

前往 Google Cloud 官方網站，使用 Gmail 或公司帳號註冊一個 Google Cloud 帳戶。新用戶通常會獲得約 USD $300 的免費額度，有效期為 90 天，可用於體驗多項雲端功能，包括 Vertex AI。

📌 小提醒：註冊時需綁定信用卡，但在免費額度用完前不會自動收費。

步驟 2：啟用 Vertex AI API

登入後，在左側選單點選「Vertex AI」，系統會提示你啟用 API。點選確認即可開始使用 Notebook、AutoML、Pipelines 等功能模組。

🖥️ 控制台介面快速導覽

進入 Vertex AI 控制台後，你會看到清楚分類的功能選單，以下是三個新手最常用的區域：

1. Dashboard（總覽）顯示近期模型、資料集與部署狀態，是整體進度的控制中心。

2. Notebook（筆記本）使用 Colab Enterprise 或 Vertex AI Workbench 來編寫與執行程式碼，適合進行資料探索與模型訓練。

3. Model / Endpoint / Pipelines 區塊訓練模型、管理版本、部署預測服務與建立自動化流程，都在這裡操作。

整體介面支援中文顯示，使用者能依照自己的技術程度選擇操作模式，不論是圖形化操作還是程式撰寫，都能輕鬆上手。

圖片來源：Vertex AI

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Vertex AI 的優點與限制

選擇一個 AI 平台前，了解它的優勢與潛在限制非常重要。這一節會幫助你快速掌握 Vertex AI 的整體特性，評估它是否適合你的需求。無論你是新手、開發者，還是企業評估導入 AI，我們都會從實際使用角度出發，讓你更清楚 Vertex AI 的強項與使用門檻。

✅ Vertex AI 的優點

1. 一站式開發體驗

Vertex AI 整合了資料處理、模型訓練、部署與監控功能，省去來回切換不同工具的麻煩，能大幅提升開發效率。

2. 支援 AutoML 與自訂訓練

你可以選擇不寫程式、使用 AutoML 模型快速完成任務，也可以根據專案需求自訂訓練邏輯，彈性非常高。

3. 與 Google Cloud 生態整合深

像是 BigQuery、Cloud Storage、Looker 等都可以無縫串接，對已有 GCP 架構的團隊特別方便。

4. 內建生成式 AI 模型

透過 Vertex AI Studio，可使用 Gemini、Codey 等生成式模型，應用在自動文案、客服對話、圖片生成等場景，降低導入生成式 AI 的門檻。

5. MLOps 支援完整

透過 Pipelines、Evaluation、Model Registry 等功能，可以自動化機器學習流程，讓團隊開發與版本控管更穩定。

⚠️ Vertex AI 的限制與注意事項

1. 介面與資源雖簡化，但仍有學習曲線

雖然有圖形化介面，但對完全沒有雲端與機器學習背景的使用者來說，還是需要花一點時間學習概念與操作方式。

2. 計費方式較複雜

不同功能模組（例如 Notebook、Pipelines、模型部署）各自有不同計費方式。若沒有控管資源，容易產生超出預期的費用。

3. 對非 GCP 用戶，導入初期有遷移成本

如果你原本使用的是 AWS 或 Azure，初期需重新建構資料流程與認證機制，會有一段適應期。

4. 部分功能仍偏開發者導向

像是 Pipelines、自訂訓練環境，需要一定的技術能力。新手可先從 AutoML 或 Studio 入門，再慢慢進階。

總體來說，Vertex AI 是一個功能完整、靈活度高的 AI 平台，特別適合希望快速導入 AI、又需要雲端整合與自動化能力的企業或團隊使用。只要有基本的雲端概念，加上官方或社群教學資源的輔助，大部分使用者都能順利上手。

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Vertex AI 有免費版嗎？功能收費方式與免費額度一次看懂

使用 Vertex AI 會不會很貴？有沒有免費的方式可以體驗？這是很多人在開始接觸這個平台時最常問的問題。這一節會簡單幫你釐清哪些功能可以免費使用、哪些會產生費用，以及你該如何安心開始。

🆓 Vertex AI 有沒有免費版？

目前 Vertex AI 並沒有完全免費版本，但 新註冊 Google Cloud 帳戶會獲得 USD $300 試用金，可以用來體驗大多數 Vertex AI 的功能。此外，平台也提供部分模組的免費額度，讓新手可以先嘗試基本功能再決定是否付費升級。

💸 Vertex AI 的費用怎麼算？

Vertex AI 採「按使用量計費」，你使用什麼、用多少，就會收多少費用。收費通常與以下幾個因素有關：

• 模型訓練所需的資源（CPU、GPU、TPU）

• 模型部署所需的虛擬機器時間

• 預測次數與資料量（特別是使用生成式 AI 時）

• 儲存資料與模型的空間使用量

🧾 哪些功能免費？哪些要特別注意？

功能模組	是否有免費額度	何時會開始收費
Notebook（開發工具）	✅ 有（e2 級別）	啟動即收費，閒置也會收費
AutoML 模型訓練	✅ 有	超出免費時數即收費
自訂模型訓練	❌ 無	啟用即按資源與時間收費
模型部署 Endpoint	❌ 無	部署後即計費，沒流量也會收費
Batch 預測	❌ 無	執行預測時依資料與資源計費
Online 預測	✅ 有小額免費額度	超過免費次數後開始計費
Pipelines（流程自動化）	✅ 有	超出執行量後開始收費
儲存空間（GCS）	❌ 無	每月依儲存容量計費

📌 小提醒：即使是「有免費額度」，只要資源開著、用量超過免費額度，仍然會產生費用。

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📘 延伸閱讀推薦（完整解析與費率表在這）：👉 【Vertex AI 費用解析】有免費版嗎？一次看懂計費方式 包含 2025 最新費用明細表、生成式 AI 模型收費邏輯，讓你用得安心又不花冤枉錢！

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誰適合使用 Vertex AI？哪些企業最有價值

Vertex AI 功能多元、彈性高，但不是每個人都適合一開始就投入使用。這一節會幫你快速了解：誰適合用 Vertex AI？什麼樣的企業或團隊能最有效發揮它的價值？

👤 個人或開發者

如果你是開發者、資料科學家，或正在學習 AI 技術，Vertex AI 提供了：

• AutoML 工具，讓你不寫程式也能訓練模型

• Notebook 與 Workbench，可自訂模型訓練流程

• 支援 TensorFlow、PyTorch 等主流框架

無論你想開發圖像分類、自然語言處理、推薦系統，甚至是生成式 AI 服務（如用 Gemini 開發聊天機器人），都可以在 Vertex AI 上實現。

適合你嗎？如果你曾經搜尋過「AI 模型怎麼做」、「如何製作 AI 檔」、「有哪些 AI 軟體**」，這個平台就是你的實驗基地。

🏢 中小型企業／新創公司

Vertex AI 對於資源有限但想快速導入 AI 的中小企業，尤其有價值：

• 可用 AutoML 快速開發 MVP，不必雇用整支 AI 團隊

• 以 GCP 為底，資料與模型整合方便（特別是用 BigQuery 的企業）

• 有免費額度＋彈性計價，避免高額前期投入

常見應用包括：自動客服、文件分類、簡易推薦系統、RAG 內部搜尋引擎等

🏭 大型企業與雲端導入團隊

如果你的企業已經有一定的資料基礎、數據科學團隊，Vertex AI 提供了完整的企業級 AI 解決方案：

• 支援 MLOps 全流程自動化（Pipelines、Evaluation、Model Registry）

• 可整合企業內部資料、知識庫，透過 Vertex AI Search 打造智慧搜尋系統

• 可用 Vertex AI Agent Builder 建立自動應答助手、虛擬專員等生成式應用

適合企業內部資訊部門、產品技術團隊、AI 解決方案供應商

🤔 什麼情況可能「不太適合」？

• 完全沒有工程資源、也不想自己動手操作的中小型組織（可考慮 SaaS 類 AI 工具）

• 對資料存取位置、資安、資料主權有特殊要求但無法使用 GCP 的產業（如部分金融／政府單位）

🧭 小提醒：選擇前先問自己幾個問題

• 你希望用 AI 解決什麼問題？分類？預測？生成？搜尋？

• 你希望 AI 模型「自己訓練」還是「直接套用」？

• 你能接受自行操作雲端平台嗎？還是需要完全托管的 AI 工具？

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Vertex AI 與其他 AI 平台比較（AWS、Azure）

目前主流的雲端 AI 平台除了 Google Cloud 的 Vertex AI，還包括 AWS 的 SageMaker 和 Microsoft 的 Azure Machine Learning Studio。那麼，Vertex AI 和它們相比，到底哪裡更好用？又適合哪些人使用？

本節我們從實用面切入，幫你快速了解三大平台的核心差異與選擇方向。

🧾 三大平台快速比較表

面向	Vertex AI (Google Cloud)	SageMaker (AWS)	Azure ML (Microsoft)
上手難度	⭐⭐⭐⭐ 圖形化＋程式彈性並存	⭐⭐ 偏程式導向	⭐⭐⭐ 拖拉式介面，較淺
模型支援	預訓練模型豐富： Gemini、Claude	JumpStart 模型為主	結合 OpenAI 系列（GPT 等）
生成式 AI 開發	Vertex AI Studio 介面成熟	須自行串接，缺少介面整合	透過 Azure OpenAI 提供
MLOps 工具整合	Pipelines、Registry、Evaluation 一應俱全	功能齊但模組分離，需自行整合	功能較簡化，流程較剛性
平台整合性	與 BigQuery、Looker 整合順暢	與 S3、Redshift 深度整合	整合 Power BI、Synapse 等
成本透明度	高：控制台顯示明確、容易管理	中：需靠 CLI 設定或監控	中：資源包設定較複雜

🔍 為什麼選 Vertex AI？

• 好上手又不侷限：圖形介面結合 AutoML 與自訂訓練，對新手友善也能進階

• 整合超順暢：BigQuery、Cloud Storage、Looker 等工具都能直接串用

• 生成式 AI 一條龍：從 Gemini 到 Claude、從 Notebook 到 Search、Agent Builder，一站開發

如果你正在尋找一個「學得快、建得快、改得快」的 AI 平台，Vertex AI 是值得考慮的選擇。

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如何進一步學習 Vertex AI？資源與上手建議

剛開始接觸 Vertex AI，可能會有點不知道從哪裡學起？好消息是，Google 提供了豐富的官方資源，搭配社群與實作平台，新手也能逐步學會操作與應用 Vertex AI，甚至開發出完整的 AI 模型。

📘 Google 官方學習資源推薦

▶️ Google Cloud Skills Boost（原 Qwiklabs）

Google 推出的雲端互動教學平台，可在線操作、取得官方認證徽章，推薦以下課程：

• 👉 Introduction to Vertex AI（入門體驗）初學者快速體驗模型訓練、部署流程

• 👉 Generative AI with Vertex AI Studio（生成式 AI 開發）實作 Gemini、Codey 等大型語言模型應用，打造聊天機器人、文案生成服務

📌 不需安裝任何工具，即可透過瀏覽器實機練習！

📖 官方技術文件（Docs）

• 👉 Vertex AI 官方文件首頁包含所有模組教學、API 說明、程式範例等完整說明

• 👉 Vertex AI 快速上手指南建立第一個模型的完整操作流程，推薦初學者閱讀

• 👉 Vertex AI Studio 文件｜生成式 AI 模型教學詳細說明如何使用 Gemini 與生成式模型建立應用

🧭 新手學習建議路線

如果你是第一次接觸，可參考以下步驟：

1. 看懂概念：先讀完本篇或瀏覽官方總覽頁

2. 註冊 GCP，啟用 Vertex AI（可參考第 4 節）

3. 使用 AutoML 訓練模型：從圖片或文字分類開始

4. 實作 Notebook 或 Pipelines，建立完整訓練流程

5. 延伸學習 Gemini / Search / Agent Builder 等應用模組

💡 小提醒：不用一次學會所有模組

• AutoML 為新手而設，不寫程式也能訓練模型

• 若要建構對話機器人、內部搜尋或生成式應用，建議學一點 Python 或 API 調用概念

• 只要從一個場景實作開始，你就能慢慢掌握整個平台的使用方式

圖片來源：Google Cloud

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結語與延伸閱讀推薦

如果你讀到這裡，恭喜你已經掌握了 Vertex AI 的基本概念、平台架構、核心功能、費用模式以及適合的使用者。無論你是想導入 AI 到企業內部流程，或只是對生成式 AI 技術感到好奇，Vertex AI 都是一個值得深入探索的平台。

它不只是 Google Cloud 提供的 AI 工具，而是一整套幫助你「建構、部署與管理 AI 應用」的全方位平台，從 AutoML 到 Gemini、從 Notebook 到 Pipelines，無論你是新手還是進階使用者，都能找到適合的切入點。

如果你已經準備好開始，不妨從：

• 開通 GCP 帳戶、使用免費額度試用 Vertex AI

• 跟著我們推薦的課程一步步實作出自己的模型

• 選擇一個應用場景開始練習（客服機器人、圖片分類、推薦系統等）

💬 常見新手問題 Q&A

• Vertex AI 要錢嗎？大部分功能採按用量計費，不過新手可以先利用免費試用額度開始。使用 AutoML、Notebook 或部署模型都會依據資源使用量收費。

• 有什麼免費 AI 工具可以搭配 Vertex AI 使用？可以從 Vertex AI 免費額度開始，搭配 Google 的 Gemini 模型進行文字或圖片生成，也能與 BigQuery 整合做數據分析，是很受歡迎的入門方式。

• Vertex AI 有中文教學嗎？官方資源有部分支援中文，此外也有很多社群整理的「AI 工具大全」、「Vertex AI 中文教學」等延伸內容，適合自學。

📚 延伸閱讀推薦主題

✅ 費用與資源管理

• 【Vertex AI 費用解析】有免費版嗎？一次看懂計費方式

✅ 影片懶人包

• Vertex AI 是什麼？功能介紹、應用教學與費用一次看懂

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