当我们使用模型, 例如Google Gemini 1.5 Pro，它有多种使用方式，适用场景有所不同：

1. Vertex AI Studio：

• 适用场景：
  • 主要面向开发者和企业用户，用于构建和部署生成式 AI 应用。
  • 提供丰富的工具和 API，支持模型微调、部署和管理。
  • 适合需要高度定制化和集成到现有工作流程的用户。
• 使用方式：
  • 通过 Vertex AI Studio 的控制台界面进行交互。
  • 通过 Vertex AI 的 API 进行编程调用。
• 优点：
  • 强大的定制化能力。
  • 与 Google Cloud 生态系统的深度集成。
  • 适合商业应用和大规模部署。
• 缺点：
  • 需要一定的技术基础。
  • 是付费服务。

2. Gemini官网：

• 适用场景：
  • 面向普通用户，提供简单易用的交互界面。
  • 适合日常使用，如信息查询、内容生成、创意启发等。
• 使用方式：
  • 访问 Gemini官网，直接在对话框中进行交互。
• 优点：
  • 简单易用，无需编程基础。
  • 适合快速体验和日常使用。
  • 目前一部分功能免费使用。
• 缺点：
  • 定制化能力有限。
  • 不适合大规模部署和商业应用。

3. 通过程序调用 API：

• 适用场景：
  • 面向开发者，需要将 Gemini 1.5 Pro 集成到自己的应用程序或系统中。
  • 适合需要高度灵活性和定制化的用户。
• 使用方式：
  • 通过 Google Cloud 的 Gemini API，使用编程语言（如 Python、Java 等）进行调用。
• 优点：
  • 高度灵活性和定制化。
  • 可以集成到任何应用程序或系统中。
• 缺点：
  • 需要一定的编程基础。
  • 需要处理 API 调用和数据处理等技术细节。

总结：

• 如果您是开发者或企业用户，需要构建和部署生成式 AI 应用，建议使用 Vertex AI Studio 或通过 API 调用。
• 如果您是普通用户，只需要进行日常使用，建议访问 Gemini官网。
• 无论使用哪种方式，都必须具备Google cloud的账号。

Google AI 全家桶

Google 人工智能相关业务平台很多，例如：

• Google AI Studio
• Google AI
• Google labs
• Google DeepMind
• Google Research
• Google Cloud - Vertex AI

这些平台各有侧重，但都致力于推动人工智能技术的发展。其中有一些跨界比较厉害的部门，参考Google 德国/欧洲，可能在很多人看来相当不务正业，他们主要工作重心是“跨性别、种族“议题相关，给黑人社区和LGBT类的社会组织大量的支持，为了促进公司的性别和种族多样化。

通常在事业做大之后的有钱人，要整点玄学（神学），不然这钱是花不完的，总要找地方花出去吧，实在是想不出别的办法花钱了，那就来点不寻常的创新。

1. Google AI Studio

   • Google AI Studio 是一个直观的平台，旨在帮助开发者快速实验和构建 AI 驱动的应用程序。它支持与 Google 的 Gemini 模型集成，允许用户设计提示、微调模型，并将生成式 AI 功能集成到应用中。适合快速原型设计和部署。

2. Google AI

   • Google AI 是 Google 的人工智能研究和开发中心，专注于推动 AI 技术的前沿发展。它的目标是通过 AI 改善人类生活，解决全球性挑战，并推动科学发现。Google AI 还发布了许多开创性的研究成果，如 Transformer 模型。

3. Google Labs

   • Google Labs 是一个实验性平台，用户可以在这里体验 Google 的最新 AI 技术和产品原型。它是一个创新孵化器，专注于测试和展示新项目，帮助用户探索未来的 AI 应用。

4. Google DeepMind

   • Google DeepMind 是 Google 的人工智能研究实验室，专注于解决科学和工程领域的复杂问题。它以 AlphaGo 和 AlphaFold 等突破性项目闻名，目标是开发通用人工智能（AGI），以造福人类。

5. Google Research

   • Google Research 是 Google 的研究部门，涵盖基础研究和应用研究，专注于机器学习、算法、计算系统等领域。它的研究成果不仅推动了技术进步，还为 Google 的产品创新提供支持。

6. Google Cloud Vertex AI

• 生成式人工智能能力：Vertex AI 集成了 Google 的先进生成式 AI 模型（如 Gemini），允许开发者创建基于文本、图像、视频以及代码的应用程序。

• 模型训练与部署：提供工具支持机器学习模型的训练，可以选择 AutoML（无代码）或自定义训练（完全掌控过程）。训练完成后，模型可用于在线或批量预测。

• MLOps 工具：Vertex AI 提供端到端的 MLOps 工具，用于自动化工作流程、管理模型以及监控整个机器学习生命周期的表现。

• 模型库（Model Garden）：一个模型仓库，供用户发现、测试、定制和部署各种 AI 模型，包括 Google 专有模型和开源选项。

• 与 Google Cloud 集成：与 Google Cloud 的其他服务（如 BigQuery 和 Cloud Storage）无缝衔接，高效处理数据准备和分析。

• Agent Builder：一种无代码工具，可创建并部署满足企业需求的生成式 AI 体验。