Vertex AI
Google Cloud의 관리형 GenAI·에이전트 플랫폼(Gemini·Model Garden·Agent Builder·평가·MLOps)
Vertex AI는 ML 엔지니어·플랫폼 팀이 거버넌스와 MLOps를 포함해 GenAI·에이전트를 운영화해야 할 때 가장 프로덕션 지향인 선택입니다. LinkStart Lab에서는 Gemini·Model Garden·평가·배포를 한 플랫폼에서 통제할 수 있다는 점이 강점이었습니다. 대신 비용 구조가 복잡하고 클라우드 네이티브 셋업이 필요합니다.
우리가 좋아하는 점
- 엔터프라이즈에 유리: Agent Builder/Agent Engine에 ID/IAM, 트레이싱·로깅, 거버넌스가 내장.
- Model Garden이 모델 탐색과 배포 패턴을 표준화하고 튜닝·평가·서빙과 통합.
- 신규 고객 $300 크레딧 + GenAI 저단가(예: 1,000자당 $0.0001)로 작은 실험부터 시작 가능.
알아두면 좋은 점
- 토큰·런타임·파이프라인·엔드포인트 등 비용 변수가 많아 예산/관리가 필요.
- 가벼운 챗봇만 원하면 과한 선택일 수 있음.
- 쿼터/가드레일 없이 실험하면 크레딧이 빠르게 소진될 수 있음(커뮤니티 불만 포인트). [web:144]
소개
Vertex AI는 Google Cloud의 완전 관리형 통합 AI 개발 플랫폼으로, 생성형 AI 구축/활용을 위한 Vertex AI Studio, Agent Builder, 200+ 파운데이션 모델 접근을 제공합니다.
자동화 관점에서 강한 이유:
- Chatbots & AI Agents 플랫폼으로 Agent Builder/Agent Engine을 활용해 툴 사용 에이전트를 운영 수준으로 배포(거버넌스, 트레이싱, IAM, 관리형 스케일링).
- Model Garden에서 모델을 한 곳에서 탐색/테스트/커스터마이즈/배포하며, 일관된 배포 패턴과 Vertex AI의 튜닝·평가·서빙과의 통합을 제공합니다.
가격-가치: 신규 고객은 최대 $300 크레딧으로 체험할 수 있고, 일부 런타임은 월간 무료 티어가 있습니다.
유료는 사용량 기반이며, 생성형 AI는 1,000자당 $0.0001부터 시작한다고 안내됩니다.
초소규모 DIY 오픈소스보다 비쌀 수 있지만, 엔터프라이즈급 MLOps/거버넌스를 직접 만드는 것보다는 효율적인 경우가 많습니다.
AI 스택에서는 Vertex AI를 Large Language Models·평가·배포를 반복 가능한 워크플로(Prompt→Eval→Deploy→Observe)로 묶는 ‘프로덕션 레이어’로 두는 게 좋습니다.
핵심 기능
- ✓Agent Engine로 툴 사용 에이전트를 운영 배포해 인프라 부담을 줄이기(서버리스 스케일링+컨텍스트 관리)
- ✓Model Garden으로 모델 탐색/배포/튜닝/서빙을 표준화
- ✓GenAI 평가 지표로 출력 품질을 수치화해 프롬프트 개선 속도 올리기
- ✓Pipelines·Registry·모니터링으로 반복 가능한 릴리즈 프로세스 구축
자주 묻는 질문
부분적으로 무료입니다. 신규 고객은 최대 $300 크레딧을 받을 수 있고, Agent Engine 런타임 등 일부 구성요소는 월간 무료 티어가 있습니다. 다만 전체는 사용량 기반 과금이며 GenAI는 1,000자당 $0.0001부터 시작합니다.
핵심 차이는 Vertex AI가 (Model Garden+에이전트 런타임+평가+MLOps)까지 포함한 엔드투엔드 플랫폼 성격이 강한 반면, Bedrock은 AWS 안에서 모델 접근 레이어로 쓰이는 경우가 많다는 점입니다. 운영 배포·트레이싱·메모리·거버넌스를 한 번에 원하면 Vertex AI의 Agent Builder/Agent Engine 구성이 잘 맞습니다.
네. Model Garden은 Google 및 파트너 모델을 탐색/테스트/커스터마이즈/배포하도록 설계되어 있고, 일부 오픈 모델도 일관된 배포 패턴으로 지원합니다.