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GoogleCloudAI的AI混合工具怎么用？构建智能应用的详细步骤

发布时间：

Google Cloud AI中与“混合”相关的功能主要体现在混合云AI部署和多工具协同构建智能应用，以下是基于Google Cloud AI工具链构建智能应用的详细步骤（结合混合云部署能力和核心AI服务）：

一、核心工具与概念

  1. 混合AI部署能力
    Google Cloud通过Anthos支持混合云和多云环境，可将AI工作负载部署在本地数据中心、云端或边缘设备，实现数据就近处理（降低延迟、保障数据安全），同时无缝集成云端AI服务（如Vertex AI、生成式AI模型）。

  2. 核心AI服务

    • Vertex AI：全托管机器学习平台，支持训练、部署自定义模型及调用Google预训练模型（如Gemini、PaLM）。

    • Generative AI App Builder：快速构建生成式AI应用（聊天机器人、自定义搜索引擎等），无需复杂代码。

    • Document AI：处理非结构化文档（如PDF、图片），提取结构化数据。

二、构建智能应用的详细步骤

Step 1：环境准备与资源配置

  1. 注册Google Cloud账号
    访问Google Cloud Console ，创建项目并启用 billing（需绑定信用卡，新用户有免费额度）。

  2. 配置混合云环境（如需要）

    • 若需在本地部署AI工作负载，通过Anthos搭建混合云架构：
      1. 在本地数据中心部署Anthos集群（支持Kubernetes）。
      2. 通过Google Cloud Console一键安装Anthos混合AI组件，实现本地与云端资源统一管理。
    • 若仅使用云端服务，可跳过此步，直接使用Vertex AI等托管服务。

  3. 获取认证凭据
    创建服务账号密钥（JSON格式），用于API调用认证：

    • 进入「IAM与管理 > 服务账号」，创建账号并授予Vertex AI Admin、Storage Object Admin等权限。

    • 下载密钥文件，保存为google_credentials.json 。

Step 2：数据准备与处理

  1. 数据存储
    • 将训练数据或应用数据上传至Cloud Storage（如CSV、图片、文档），或通过BigQuery处理大规模结构化数据。
    • 若数据在本地，通过Anthos Data Services同步至云端，或直接在本地集群运行数据预处理（如使用Dataflow）。
  2. 数据预处理

    • 使用Dataflow（流处理）或Dataprep（可视化数据清洗）处理数据，输出格式需符合模型输入要求（如文本分词、图像 resize）。

Step 3：选择AI模型与开发工具

  1. 调用预训练模型（快速开发）
    • 生成式AI：通过Vertex AI调用Gemini（多模态模型，支持文本、图像、音频）、PaLM（文本生成），或使用Generative AI App Builder快速搭建应用：
      1. 进入Vertex AI控制台，选择「生成式AI > 语言模型」，输入提示词（Prompt）测试文本生成/问答功能。
      2. 使用google-cloud-aiplatform Python库调用API： 
        
						
        
							
        
								
        
									Python
        
								
        
									
        
										复制
        
								
        
							
        
							
        
								from google.cloud import aiplatform aiplatform.init(project="your-project-id", location="us-central1") model = aiplatform.Model("projects/your-project-id/locations/us-central1/models/gemini-pro") response = model.predict(instances=[{"content": "写一篇关于AI混合工具的介绍"}]) print(response.predictions) 
        
						
        
					
        3. 
				
      
			
      • 
			
    • 
				文档处理：使用Document AI提取发票、合同中的关键信息（如日期、金额），通过API上传文档并获取结构化结果。
      • 
		
    
	
    2. 
	
  2. 
		训练自定义模型（进阶需求）
		
      
			
    • 
				在Vertex AI中上传自定义模型（如TensorFlow、PyTorch），或使用AutoML自动训练：
				
        
					
      1. 
						
        
							进入「Vertex AI > 数据集」，创建数据集并关联Cloud Storage中的训练数据。
        
					
        2. 
					
      2. 
						
        
							选择「训练 > AutoML模型」，配置目标列（如分类、回归），启动训练。
        
					
        3. 
					
      3. 
						
        
							训练完成后，部署模型为端点（Endpoint），生成API供应用调用。
        
					
        4. 
				
      
			
      • 
		
    
	
    3. 




	Step 4：部署与集成到应用


    
	
  1. 
		模型部署
		
      
			
    • 
				云端部署：在Vertex AI中将模型部署为REST/gRPC端点，支持自动扩缩容，设置流量分配（如A/B测试）。
      • 
			
    • 
				混合部署：通过Anthos将模型部署到本地集群（适合低延迟场景，如工业质检），同时将推理结果同步至云端进行监控。
      • 
		
    
	
    2. 
	
  2. 
		应用集成
		
      
			
    • 
				
      
					后端集成：通过Python/Java等语言调用模型API，例如在Flask/Django后端中嵌入生成式AI功能：
      
				
      
				
      
					
      
						
      
							Python
      
						
      
							
      
								复制
      
						
      
					
      
					
      
						# Flask示例：调用Gemini生成文本  from flask import Flask, request import google.generativeai as genai  app = Flask(__name__) genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # 或使用服务账号密钥   @app.route("/generate", methods=["POST"])  def generate_text():  prompt = request.json["prompt"]  model = genai.GenerativeModel("gemini-pro")  response = model.generate_content(prompt)  return {"result": response.text}  if __name__ == "__main__":  app.run(host="0.0.0.0", port=8080) 
      
				
      
			
      • 
			
    • 
				
      
					前端集成：使用Generative AI App Builder创建无代码界面，例如：
      
				
        
					
      1. 
						
        
							选择模板（如“聊天机器人”），配置数据源（Cloud Storage文档、网站内容）。
        
					
        2. 
					
      2. 
						
        
							自定义对话流程，生成Web应用URL，直接嵌入到现有网站或作为独立应用使用。
        
					
        3. 
				
      
			
      • 
		
    
	
    3. 




	Step 5：监控、优化与扩展


    
	
  1. 
		监控应用性能
		
      
			
    • 
				通过Cloud Monitoring跟踪模型推理延迟、错误率、资源使用率（CPU/GPU）。
      • 
			
    • 
				使用Vertex AI Experiments对比不同模型版本的性能，记录指标（如准确率、F1分数）。
      • 
		
    
	
    2. 
	
  2. 
		优化模型与成本
		
      
			
    • 
				模型优化：通过Model Optimization Toolkit压缩模型（量化、剪枝），降低部署资源消耗。
      • 
			
    • 
				成本控制：使用预emptible VM训练模型，设置自动扩缩容规则，避免资源闲置。
      • 
		
    
	
    3. 
	
  3. 
		扩展功能
		
      
			
    • 
				
      
					集成多模态能力：结合Gemini的图像生成功能（如输入文本生成产品图片），或通过Vision AI实现图像分类。
      
			
      • 
			
    • 
				
      
					实现多轮对话：使用LangChain等框架管理对话历史，构建上下文感知的智能助理。
      
			
      • 
		
    
	
    4. 




	Step 6：安全与合规（企业级需求）


    
	
  • 
		
    
			数据安全：通过VPC Service Controls隔离资源，启用数据加密（传输中与静态数据）。
    
	
    • 
	
  • 
		
    
			访问控制：使用IAM权限管理团队成员对AI服务的访问，限制敏感操作（如模型删除）。
    
	
    • 
	
  • 
		
    
			合规审计：通过Cloud Audit Logs记录所有API调用和资源变更，满足GDPR、HIPAA等合规要求。
    
	
    • 




	三、示例：快速构建生成式AI聊天机器人


    
	
  1. 
		
    
			使用Generative AI App Builder：
    
		
      
			
    • 
				进入Google Cloud Console，搜索“Generative AI App Builder”，选择“创建应用 > 聊天机器人”。
      • 
			
    • 
				配置数据源（如Cloud Storage中的FAQ文档），选择基础模型（如Gemini Pro），设置对话规则（如回复风格、敏感词过滤）。
      • 
			
    • 
				生成Web应用URL，直接嵌入网站或通过API集成到移动端。
      • 
		
    
	
    2. 
	
  2. 
		
    
			代码调用示例（Python）：
    
		
    
		
    
			
    
				
    
					Python
    
				
    
					
    
						复制
    
				
    
			
    
			
    
				import google.generativeai as genai  genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[])  while True:  user_input = input("You: ")  response = chat.send_message(user_input)  print("Bot:", response.text) 
    
		
    
	
    3. 




	四、关键工具与文档


    
	
  • 
		官方文档：
		
      
			
    • 
				Vertex AI 快速入门
      • 
			
    • 
				Anthos 混合AI部署指南
      • 
			
    • 
				Generative AI App Builder 教程
      • 
		
    
	
    • 
	
  • 
		API参考：
		
      
			
    • 
				
      
					Gemini API
      
			
      • 
			
    • 
				
      
					Vertex AI SDK
      
			
      • 
		
    
	
    • 




	通过以上步骤，可基于Google Cloud AI的混合云能力



  

  

   

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