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AI: la guida completa alla piattaforma ML di Google","\u003Ch1>\u003Cstrong>\u003Cspan class=\"text-color-primary-400\">Vertex AI:\u003C/span> la guida completa alla piattaforma ML di Google\u003C/strong>\u003C/h1>\n","Se oggi entri nella console di Google Cloud e cerchi Gemini, in pochi click hai già un modello generativo che risponde ai tuoi prompt. La barriera d’ingresso si è abbassata e sperimentare sta diventando sempre più semplice, tuttavia, il vero problema non è più far parlare il modello, ma capire se quell’esperimento può diventare un […]",28826,"24 Aprile 2026",{"url":813,"width":814,"height":814,"alt":58},"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2026/04/vertex.png",1254,[816,820,844,846],{"block_layout":817,"classes":818,"text":819},"simple_text","above-the-fold","\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Se oggi entri nella console di \u003C/span>\u003Cb>Google Cloud \u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">e cerchi \u003C/span>\u003Cb>Gemini\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, in pochi click hai già un modello generativo che risponde ai tuoi prompt. La barriera d’ingresso si è abbassata e sperimentare sta diventando sempre più semplice, tuttavia, il vero problema non è più far parlare il modello, ma capire se quell’esperimento può diventare un servizio robusto, monitorato, con costi prevedibili e valore chiaro per il business mese dopo mese.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">È qui che entra in gioco\u003C/span>\u003Cb> Vertex AI\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, una piattaforma di Google che si presenta con etichette rassicuranti come “\u003C/span>\u003Ci>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">unified\u003C/span>\u003C/i>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">” e “\u003C/span>\u003Ci>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">serverless\u003C/span>\u003C/i>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">”, promettendo di semplificare sviluppo, deploy e gestione dei modelli. Ti aiuta a prendere più velocemente le decisioni giuste, ma rende altrettanto rapido e visibile l’effetto di scelte sbagliate su dati, pipeline e governance. Se l’impianto è fragile, la piattaforma te lo fa scontare subito, in debito tecnico e in costi.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Che cos’è Vertex AI: la piattaforma unificata di Google Cloud per l’intelligenza artificiale\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Google descrive Vertex AI come una piattaforma unificata per costruire, fare deploy e scalare applicazioni di \u003C/span>\u003Cb>machine learning ed AI generativa su Google Cloud\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Questo significa avere in un unico ambiente il percorso completo, dal modello alla messa in produzione, con servizi coerenti di sviluppo e integrazione.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">La promessa serverless compare in più componenti dell’ecosistema Vertex AI, con modalità gestite che sollevano dall’onere mantenere le infrastrutture. In pratica riduci l’overhead operativo e concentri l’attenzione su modello e dati. Va detto però che senza regole chiare su versioning, accessi e tracciabilità, la velocità iniziale si paga in debito tecnico.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>La visione di Google: rendere il machine learning accessibile alle aziende\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Vertex AI raccoglie in un’unica piattaforma gli strumenti per sviluppare e distribuire modelli, inclusi quelli generativi. L’idea alla base è mettere a disposizione delle aziende un percorso coerente su Google Cloud, riducendo il salto tra prototipo e produzione. Per chi fa machine learning Google offre così un ambiente integrato dove \u003C/span>\u003Cb>costruire, pubblicare e far crescere le applicazioni AI\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>I vantaggi di una piattaforma serverless per la scalabilità dei modelli\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Le modalità serverless disponibili in Vertex AI permettono di scalare senza gestire cluster o istanze, niente provisioning manuale, meno patching, tempi di start più rapidi. Il punto è che con meno leva infrastrutturale serve maggiore disciplina su dati, parametri e versioni del modello per mantenere ripetibilità e controllo dei costi.\u003C/span>\u003C/p>\n",{"block_layout":821,"gutter_top":822,"gutter_bottom":822,"list":823,"h_align":843,"v_align":843},"cta_list","xl",[824],{"link":825,"config":827,"modal":831},{"title":826,"url":148,"target":58},"ISCRIVITI ALLA NEWSLETTER",{"variant":160,"theme":828,"size":829,"class":830},"theme-primary","size-default","iscritto-nl qs-link",{"api_url":832,"title":833,"text":834,"name_label":835,"name_placeholder":836,"surname_label":837,"surname_placeholder":838,"email_label":839,"email_placeholder":840,"privacy_text":841,"submit_text":842},"/wp-json/dm/v1/modal-form/26876","Iscriviti alla Newletter","\u003Cp>Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n","Nome","Inserisci il tuo nome","Cognome","Inserisci il tuo cognome","E-mail","Inserisci la tua e-mail","Dichiaro di aver letto l’informativa \u003Ca href=\"https://datamasters.it/privacy-policy/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">privacy\u003C/a> e di prestare espresso consenso al \u003Ca href=\"https://datamasters.it/trattamento-dati/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">trattamento dei dati\u003C/a> personali","ISCRIVITI ORA","center",{"block_layout":817,"text":845},"\u003Ch2>\u003Cstrong>Come funziona Vertex AI: l’architettura per lo sviluppo di modelli avanzati\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Come funziona Vertex si capisce guardando \u003C/span>\u003Cb>i mattoni tipici del ciclo ML\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">: prepari i dati, addestri un modello, registri artifact e li porti in serving. Vertex AI unifica queste fasi dentro Google Cloud e consente di passare dal laboratorio alla produzione mantenendo una continuità. Il time to value dipende da quanto controllo vuoi su ogni fase e da quanto accetti di delegare ai servizi gestiti.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>L’integrazione con l’ecosistema dei servizi cloud Google\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Vertex AI vive dentro \u003C/span>\u003Cb>Google Cloud\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e si appoggia alla sua infrastruttura integrandosi tra i servizi cloud e consentendo di collegare sviluppo, deploy e scalabilità nello stesso ecosistema. In questo caso diventa importante pensare fin dall’inizio alle scelte di integrazione, non a produzione avviata.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Se vuoi approfondire i ruoli e le competenze coinvolte in queste scelte architetturali dai un’occhiata al nostro \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/catalogo/percorsi-di-carriera/machine-learning-engineer/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Percorso Machine Learning Engineer\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>AutoML contro addestramento personalizzato: scegliere l’approccio ideale per le proprie esigenze aziendali\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Vertex AI offre diversi percorsi, con strumenti gestiti in stile \u003C/span>\u003Cb>AutoML\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> puoi arrivare prima a un modello funzionante con meno codice, mentre con il training personalizzato definisci librerie, iperparametri e cicli di addestramento. Qui diventa cruciale trovare l’equilibrio tra velocità e controllo, partendo dai requisiti di business, compliance dei dati e necessità di manutenzione. \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Hai bisogno di un baseline rapido o di un modello che seguirai nel tempo con una pipeline completa?\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Esplorare Model Garden: la libreria di modelli pronti all’uso\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Model Garden è il single place di Vertex AI per scoprire, personalizzare e distribuire modelli forniti da Google e partner. L’obiettivo è chiaro: ridurre l’attrito tra scoperta del modello, prova rapida e passaggio a un ambiente gestito per l’uso in applicazione. Il punto è valutare il fit con il tuo dominio e il tuo carico operativo, non innamorarsi della vetrina.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Accesso ai foundation models: da Gemini a PaLM 2\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">All’interno di Vertex AI avrai accesso ai foundation model di Google come \u003C/span>\u003Cb>Gemini e PaLM 2\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Se vuoi un quadro pratico su capacità e impieghi consulta abbiamo dedicato un approfondimento su \u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/blog/google-gemini-cosa-e-come-funziona-utilizzo/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Google Gemini\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> e come funziona.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Cstrong>Personalizzazione e messa a punto dei modelli all’interno di Model Garden\u003C/strong>\u003C/h3>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cb>Model Garden\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> non è solo un catalogo ma consente di personalizzare e distribuire i modelli nel contesto di Vertex AI. In pratica puoi passare dalla prova in console alla gestione in ambienti controllati senza cambiare ecosistema e definendo soglie, valutazioni e criteri di accettazione prima della messa in produzione, altrimenti la personalizzazione resterà solo una demo altamente patinata.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Le funzioni di Google Vertex AI Studio: l’ambiente per il machine learning generativo\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Vertex AI Studio è uno strumento creato apposta per prototipare, testare e valutare in modo rapido idee basate su modelli generativi, lavorando in un contesto controllato prima di impostare flussi ripetibili. Il punto è sapere quando fermarsi con lo sketch e cominciare a passare ad una pipeline più strutturata.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Con Studio puoi partire da prompt ed esempi per osservare subito il comportamento del modello, si tratta essenzialmente di uno spazio che porta velocità nella fase iniziale di test e riduce l’attrito nel confronto tra le varianti create. Utile per allineare team tecnici e funzioni di business sullo stesso oggetto di discussione.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Gestione del ciclo di vita: Vertex AI Pipelines e MLOps\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Dallo sviluppo al deploy servono orchestrazione, regole di versioning e un registro chiaro degli artefatti. Vertex AI include componenti di piattaforma per accompagnare il ciclo di vita dei modelli e l’approccio \u003C/span>\u003Cb>MLOps\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, mantenendo continuità tra sperimentazione e produzione su Google Cloud, trasformando decisioni manuali in passi ripetibili e tracciabili.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\" style=\"font-weight: 400;\">Automazione, in questo contesto, significa collegare dati, addestrare il modello, validare e pubblicare con passaggi riproducibili. Senza un registro affidabile di modelli e un processo di promozione tra ambienti non hai controllo del cambiamento, ma solo delle copie.\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>Quanto costa Vertex AI\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">A questa domanda si può rispondere con il classico: dipende. La pagina di pricing di Google Cloud per Vertex AI distingue i \u003C/span>\u003Cb>costi per addestramento e per prediction\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. Possono esserci fee aggiuntive rispetto alle risorse computazionali. Il nostro consiglio è leggere il listino per componente e costruire stime basate sul carico previsto, non su medie generiche ponendo l’attenzione sulla training e serving, dato che influenza il design del sistema, il dimensionamento e le scelte su ottimizzazione e caching. In pratica architettura e costi sono due facce della stessa decisione.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Cstrong>I nostri consigli: perché scegliere Vertex AI per la propria strategia digitale\u003C/strong>\u003C/h2>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Quando ti avvicini a Vertex AI, la prima scelta non è tecnica ma strategica: \u003C/span>\u003Cb>decidere a che livello di astrazione vuoi lavorare\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">. La modalità serverless è un ottimo alleato quando la priorità è arrivare in produzione in fretta e hai già chiaro come modellare dati, metriche e confini dell’applicazione. Ti permette di concentrarti sul comportamento del modello e sugli obiettivi di business, lasciando alla piattaforma molte delle decisioni infrastrutturali.  \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Ci sono però scenari in cui questo non basta, ad esempio, se la qualità del modello dipende in modo critico da scelte fini su librerie, architettura, risorse computazionali o cicli di addestramento, oppure sai già che dovrai ottimizzare in modo continuo, il \u003C/span>\u003Cb>training personalizzato\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> diventa il terreno naturale. In questi casi accetti volontariamente più complessità per guadagnare controllo. Ed è qui che la decisione sul livello di astrazione mostra il suo peso reale: ciò che scegli oggi come “semplificazione” può trasformarsi nel vincolo operativo con cui dovrai convivere domani.  \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Per non ritrovarsi intrappolato, conviene impostare da subito alcune fondamenta come una governance dei dati chiara, regole esplicite di versioning dei modelli e criteri di rilascio condivisi tra team tecnici e di prodotto. Allo stesso modo, è utile mantenere una linea rossa ben visibile tra ciò che vive in\u003C/span>\u003Cb> Vertex AI Studio \u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">come prototipo esplorativo e ciò che entra in una pipeline di produzione con responsabilità e monitoraggio. \u003C/span>\u003Cb>Model Garden\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, in questo quadro, funziona al meglio se lo tratti come un acceleratore: ti fa partire più in alto, ma non deve diventare la stampella che nasconde la mancanza di metodo.  \u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">In definitiva, Vertex AI rende più veloce fare le cose giuste, ma anche sbagliare più in fretta. Per questo ha senso costruire una griglia decisionale semplice ma esplicita (quando usare serverless, quando passare al training personalizzato, come promuovere un modello tra ambienti) e rispettarla con disciplina. È quella griglia che, nel tempo, fa la differenza tra una collezione di POC brillanti e \u003C/span>\u003Cb>una piattaforma AI che tiene il passo del business\u003C/b>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">\u003Cspan class=\"text-color-black\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">\u003Cbr />\n\u003C/span>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">Se senti che al tuo team manca proprio questo tipo di metodo condiviso e vuoi allineare competenze tecniche e di prodotto intorno a un approccio più strutturato all’AI, può avere senso valutare\u003C/span>\u003Ca href=\"https://datamasters.it/aziende/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\"> la nostra formazione avanzata per aziende\u003C/span>\u003C/a>\u003Cspan style=\"font-weight: 400;\">, pensata per portare in modo guidato queste pratiche dentro i progetti reali di business.\u003C/span>\u003C/span>\u003C/p>\n\u003Cp> \u003C/p>\n",{"block_layout":847,"classes":848,"bg_color":849,"api_url":850,"text":851,"form":852},"newsletter_form","gutter-mt-xl","color-primary-50","/wp-json/dm/v1/newsletter","\u003Ch6>NEWSLETTER\u003C/h6>\n\u003Cp class=\"font-size-body-1\">Ricevi direttamente sulla tua mail gli ultimi articoli pubblicati nella nostra sezione AI NEWS per rimanere sempre aggiornato e non perderti nessun contenuto.\u003C/p>\n",{"name_label":835,"name_placeholder":836,"surname_label":837,"surname_placeholder":838,"email_label":839,"email_placeholder":840,"privacy_text":841,"submit_text":842,"confirm_message":853,"ac_list":854,"ac_tags":855},"Grazie per esserti iscritto alla nostra newsletter!\u003Cbr />\r\nOra riceverai direttamente nella tua casella di posta gli ultimi aggiornamenti dal mondo AI e Data Science per essere sempre al passo con le novità del settore.","94a6dd6dfcc3b4e9:cfca62b88073c7216325db276b1ae2f8510ea3d3:wF5AhpWkF7OmzZkez0ZSpQ==","bc68bf6ed2e00d89:a520897e59bdd44d37b370d13b984e6b2f756694:hqgQrXqhpWz8uyPpPG9+2A==",{"first_name":857,"last_name":858,"avatar":859,"linkedin_url":874,"description":875},"Simone","Truglia",{"ID":860,"id":860,"title":861,"filename":862,"filesize":863,"url":864,"alt":771,"author":865,"description":58,"caption":58,"name":861,"status":866,"uploaded_to":867,"date":868,"modified":869,"menu_order":870,"mime_type":751,"type":871,"subtype":872,"width":873,"height":873},1330,"simone-truglia","simone-truglia-1.png",667231,"https://website-prod.datamasters.it/wp-content/uploads/2024/06/simone-truglia-1.png","7","inherit",1313,"2024-06-17 13:55:06","2024-06-17 13:56:20",0,"image","png",1080,"https://www.linkedin.com/in/simonetruglia/","\u003Cp>Simone è un \u003Cstrong>Ingegnere Informatico\u003C/strong> con specializzazione nei \u003Cb>sistemi automatici \u003C/b>e con una grande passione per la \u003Cb>matematica\u003C/b>, la \u003Cb>programmazione\u003C/b> e l’\u003Cb>intelligenza artificiale\u003C/b>. 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