Vertex AI Model Garden 完全ガイド｜Claude・Llama・Gemini・Imagen 統合 (GCP)

Vertex AI Model Garden は Google Cloud の事前学習モデルカタログで、 Google 製 (Gemini / Imagen / Chirp)、サードパーティ (Anthropic Claude)、オープンソース (Llama / Mistral / Gemma / DeepSeek 等) 100+ モデルを統一インターフェースで利用できます。

モデルカテゴリ

カテゴリ	主要モデル	用途
Google 基盤モデル	Gemini 2.0 Flash / Pro / Ultra	汎用 LLM
Google 画像生成	Imagen 3	テキスト → 画像
Google 音声	Chirp 2 (STT)、Journey (TTS)	音声処理
Google 動画	Veo	テキスト → 動画
Anthropic	Claude Opus 4 / Sonnet 4 / Haiku	高品質チャット・コード
Meta (オープン)	Llama 3.3 / 4 (70B / 405B)	セルフホスト LLM
Mistral	Mistral Large / Codestral	欧州系 LLM・コード
Google オープン	Gemma 2 / CodeGemma	軽量 OSS LLM
DeepSeek	DeepSeek R1	推論特化 OSS
埋め込み	text-embedding-005、text-multilingual-embedding-002	RAG / 検索

Anthropic Claude on Vertex AI

from anthropic import AnthropicVertex

client = AnthropicVertex(region="us-east5", project_id="my-project")

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4@20251020",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "GCP のメリットを 3 つ"}],
)
print(message.content[0].text)

オープンモデル 1-Click デプロイ

# Console: Model Garden → Llama 3.3 70B → Deploy
# または API
from google.cloud import aiplatform as ai

model = ai.Model.upload(
    display_name="llama-3-70b",
    artifact_uri="gs://vertex-model-garden-public/llama-3-70b",
    serving_container_image_uri="us-docker.pkg.dev/vertex-ai/prediction/text-generation-inference-cu125.0-1.ubuntu2204.py310",
)

endpoint = model.deploy(
    machine_type="g2-standard-12",
    accelerator_type="NVIDIA_L4",
    accelerator_count=1,
    min_replica_count=1,
)

prediction = endpoint.predict(instances=[{"prompt": "Hello", "max_tokens": 100}])

Fine-tuning オプション

方法	対象モデル	用途
Supervised Tuning	Gemini / Llama	応答スタイル統一
RLHF	Gemini	人手評価でアラインメント
Distillation	Gemini Pro → Flash	大型モデルの軽量化
LoRA / Adapter	OSS	軽量、コスト抑え

料金比較例 (2026)

モデル	入力 ($/M tok)	出力 ($/M tok)
Gemini 2.0 Flash	$0.075	$0.30
Gemini 2.0 Pro	$1.25	$5.00
Claude Haiku 4	$0.80	$4.00
Claude Sonnet 4	$3.00	$15.00
Llama 3 70B (Endpoint)	g2-standard-12 ~$2/h	—

Imagen 3 (画像生成)

from vertexai.preview.vision_models import ImageGenerationModel

model = ImageGenerationModel.from_pretrained("imagen-3.0-generate-002")
images = model.generate_images(
    prompt="A futuristic city at sunset, photorealistic",
    number_of_images=4,
    aspect_ratio="16:9",
)
images[0].save("output.png")

他クラウド比較

項目	Model Garden	AWS Bedrock	Azure AI Foundry
Google モデル	◎ Gemini / Imagen	—	—
Anthropic	◎	◎	—
Meta Llama	◎	◎	○
Mistral	◎	◎	◎
OpenAI	—	—	◎ (Azure OpenAI)
OSS 100+	◎	○	○

Model Garden とは？

Vertex AI 上の事前学習モデルカタログ。Google 製 (Gemini / Imagen / Chirp)、サードパーティ (Claude / Llama / Mistral)、オープン (Gemma / DeepSeek 等) を統一インターフェースで利用可能。

Anthropic Claude も使える？

可能。Vertex AI 上で Claude Opus 4 / Sonnet 4 / Haiku を利用可能。Anthropic 直接 API と同じインターフェースで、GCP 統合 (CMEK / VPC SC) の恩恵を受けられる。

Llama / Mistral / DeepSeek も？

オープンモデルとして 100+ モデル選択可。1-Click デプロイで Vertex Endpoint として推論サービス化。Fine-tuning も可。

Imagen とは？

Google の画像生成モデル。Imagen 3 で写真品質。Vertex AI Imagen API で 1 画像 $0.04 から。

Chirp とは？

Google の Universal Speech Model。100+ 言語の Speech-to-Text、Chirp 2 でレイテンシ大幅改善。

料金体系は？

Google モデル = トークン課金、サードパーティ = ベンダー価格に準拠、オープン = Endpoint インスタンス時間 (Spot 利用で 70% 割引)。

Fine-tuning は何種類？

Supervised Tuning (Gemini / Llama)、RLHF (一部)、Distillation (大型 → 小型蒸留)、LoRA / Adapter (軽量)。

AWS Bedrock との比較は？

Bedrock = AWS 統合 + Anthropic / Meta / Mistral、Model Garden = + Google 製 (Gemini / Imagen / Chirp) + 100+ オープンモデル。

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この記事の著者

NicheeLab編集部

データエンジニアリング・クラウド資格の専門家。Databricks・Snowflake等の認定資格を保有し、実務経験に基づいた問題作成・解説を行っています。NicheeLab運営。

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