#码力全开·技术π对#GCP 的 Vertex AI 如何整合 AutoML、自定义训练与模型推理服务？

GCP 的 Vertex AI 通过统一控制平面将 AutoML、自定义训练和模型推理服务无缝整合，用户可以在同一个 UI 或 API 接口下管理从数据预处理到模型部署的全流程。AutoML 模型训练任务由 GCP 内部的自动化流水线触发，基于预定义模板启动专用资源；而自定义训练则通过 ​​CustomJob​​ 调度方式运行，支持指定容器镜像、GPU/TPU 类型及分布式训练配置：

# 示例：创建 CustomJob 的 YAML 配置
trainingInput:
  scaleTier: CUSTOM
  masterType: n1-standard-4
  masterConfig:
    imageUri: gcr.io/my-project/my-training-image
  args:
    - --epochs=10

模型推理部分则统一通过 Model 和 Endpoint 资源抽象进行管理，无论是 AutoML 还是自定义模型，最终都以相同方式部署到相同推理后端，实现一致性体验。

底层调度依托 Google 自研的 AI Workload Manager 和 Kubernetes 衍生系统完成，每个训练或推理任务运行在独立沙箱中，利用容器化隔离与硬件资源配额保证安全性。同时，Vertex AI 结合 IAM 权限控制与 VPC Service Controls，在网络层面对模型访问进行隔离，防止跨项目数据泄露。这种架构既支持灵活扩展，也确保了多租户环境下的安全与稳定性。