繼訓練好模型之後，這篇介紹「部署」和「預測」的使用。

Vertex提供非常無腦的一鍵部署方式，不需要開VM或設定機器規格，甚至網路環境參數都不需要，只要點一下，給它一點時間就部署完成，完成後可以立即使用。

要注意的是一但部署了，不管有沒有跑預測，就開始計費，所以在沒有要使用的情況下建議先撤下來，這筆費用跟跑預測是分開計算。

說到這裡，沒錯，把參數送到模型做預測是逐筆計費的，當然除了方便之外，Vertex會提供一些監測性的統計，譬如說單位時間內收到request的數量，限制一次預測的上限數量，避免運算速度被拖累，還有錯誤率的統計，以供後續的調模型調教和檢視參考。

除了介面上的直接操作，可以利用rest的方式直接送要預測的數值，所以取得資料的那段程式要擺在哪裡有很大彈性，這點十分方便。

另一個方式是用批次預測功能，它的收費方式跟單筆預測不一樣，如果是適合批次大量預測的需求可以考慮。

以上簡易地介紹完Vertex主要的功能，說真的，介面化的操作方式省去不少時間，如果預算考量可以負擔的情況下，可以考慮一下。

Vertex對於像我們這種原本不是做資料科學的團隊，提供可靠和方便的工具，透夠標準的SOP清楚地讓大家知道怎麼作業。

工作好像回歸到，發想業務如何結合AI做商業應用，以及專注處理資料的工作，剩下的就交給Vertex，雖然是預設的AutoML模型，至少能夠提供出不算差的結果。