Die wichtigsten Funktionen von Vertex AI im Überblick
- Datenmanagement und -vorbereitung: Der Grundstein eines erfolgreichen ML-Projekts. Vertex AI stellt Ihnen robuste Werkzeuge zur Verfügung, um Daten aufzunehmen, zu analysieren und für das ML-Training vorzubereiten.
- Vertex AI Datasets: Ein zentraler Hub für die Verwaltung von Bild-, Text-, Tabellen- und Videodaten. Profitieren Sie von Funktionen wie Labeling und Versionierung, um Ihre Daten effizient zu organisieren.
- Feature Store: Ermöglicht es Ihnen, ML-Features zentral zu verwalten, gemeinsam zu nutzen und wiederzuverwenden. Dies hilft Ihnen, Inkonsistenzen zwischen Training und Bereitstellung (Training-Serving-Skew) zu vermeiden.
- Integration mit BigQuery: Diese nahtlose Verbindung erlaubt es, Daten direkt aus Ihrem Data Warehouse für ML-Modelle zu nutzen, was Ihre Workflows erheblich vereinfacht.
- Modellentwicklung und Training: Das Herzstück von Vertex AI. Nutzen Sie flexible Optionen, um ML-Modelle zu erstellen, egal ob mit Low-Code-Ansätzen oder benutzerdefiniertem Code.
- AutoML: Entwickeln Sie qualitativ hochwertige Modelle für Bilder, Text, Tabellen und Videos, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Dieser Ansatz ist ideal für schnelle Prototypen und Teams ohne tiefes ML-Know-how.
- Custom Training: Übernehmen Sie die volle Kontrolle über den Trainingsprozess. Vertex AI unterstützt gängige Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn und ermöglicht die Verwendung von eigenen Containern.
- Vertex AI Experiments: Verfolgen, vergleichen und verwalten Sie Ihre Trainingsläufe, Parameter und Ergebnisse zentral an einem Ort, um Ihre Modellentwicklung effizienter zu gestalten.
- Vertex AI Vizier: Dieser Service zur Blackbox-Optimierung hilft Ihnen, die Hyperparameter Ihrer Modelle automatisch zu optimieren – so erreichen Sie in kürzester Zeit die besten Ergebnisse.
- Generative AI und Foundation Models: Bewältigen Sie die Herausforderungen moderner Datenanalysen mit der neuesten Generation von AI-Technologien. Diese Suite von Werkzeugen ermöglicht es Ihnen, Googles große Sprach- und Foundation Models optimal zu nutzen und anzupassen, um Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zu erfüllen. Erleben Sie die Vorteile des Vertex AI Studios, einer benutzerfreundlichen Umgebung für das schnelle Testen und Anpassen von Modellen wie Gemini, PaLM und Imagen. Nutzen Sie den Model Garden für den direkten Zugriff auf eine Sammlung von vortrainierten, leistungsstarken Modellen, die Sie sofort in Ihre Projekte integrieren oder weiter spezialisieren können. Mit den Prompt Design & Tuning-Tools erhalten Sie die Möglichkeit, Ihre Eingaben perfekt zu optimieren und Ihre Modelle präzise an spezifische Aufgaben anzupassen.
- MLOps: Bereitstellung und Verwaltung: Wagen Sie den Schritt von der Entwicklung zur Produktion mit nahtloser Effizienz. Vertex AI bietet Ihnen Funktionen für den gesamten Lebenszyklus Ihrer ML-Modelle. Die Model Registry fungiert als zentraler Drehscheibe zur Verwaltung und Nachverfolgung aller trainierten Modelle, während Sie mit Endpoints & Batch Predictions Ihre Modelle ganz einfach für Online-Vorhersagen bereitstellen oder große Datenmengen verarbeiten lassen können. Erstellen Sie mit Vertex AI Pipelines reproduzierbare und automatisierte ML-Workflows, die Sie von der Datenerfassung bis zur Modellimplementierung begleiten. Bleiben Sie jederzeit informiert über die Leistung Ihrer Modelle in der Produktion mit Model Monitoring, das automatisch Probleme wie „Model Drift“ oder „Skew“ erkennt und so die Sicherheit und Zuverlässigkeit Ihrer Lösungen gewährleistet.
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Was kostet die Nutzung von Google Vertex AI?
Die Nutzung von Google Vertex AI bietet Ihnen die Flexibilität, Ihre Kosten durch ein nutzungsbasiertes Abrechnungsmodell optimal zu steuern. Als Unternehmen haben Sie den Vorteil, in den Genuss eines monatlichen kostenlosen Kontingents (Free Tier) zu kommen, was den Einstieg in die leistungsstarke Welt der künstlichen Intelligenz erleichtert. Weiterhin variieren die Preise je nach genutzter Google Cloud-Region, was Ihnen die Möglichkeit gibt, die für Sie kosteneffektivste Lösung zu wählen. Bei der Einführung in Vertex AI entstehen die ersten Kosten durch das Datenmanagement, wo die Speicherung von Daten im Vertex AI Dataset nach GiB pro Monat abgerechnet wird. Auch die Nutzung des Feature Stores, der für Speicherung, Online-Bereitstellung und Abfragen zuständig ist, fällt in diese Kategorie. Besonders kostenintensiv ist oft das Modelltraining, da die Rechenzeit pro Knotenstunde – ob für AutoML-Modelle oder benutzerdefinierte Trainings – ein bedeutender Faktor ist, insbesondere wenn Sie auf die schnelleren, aber auch teureren GPUs setzen. Für innovative Verfahren der Generative AI, wie etwa die Nutzung der Foundation Models, bleiben die Kosten transparent, indem sie pro 1.000 verarbeitetem Zeichen (Input und Output) bei Textmodellen oder pro generiertem Bild bei Bildmodellen wie Imagen berechnet werden. Auch das Fine-Tuning dieser Modelle ist über die Trainingszeitkosten integriert. Im kontinuierlichen Betrieb Ihrer Systeme, sei es durch permanente Online-Endpunkte für MLOps oder durch Batch-Vorhersagen, fallen schließlich die Kosten für die permanente Nutzung oder die aktive Verarbeitungszeit ins Gewicht.
unverbindliche Beratung
persönlicher Ansprechpartner & flexible Laufzeiten
Konkrete Analyse und Strategievorstellung nach Erstgespräch
In einem Erstgespräch haben wir die Gelegenheit, uns persönlich kennenzulernen. Dabei gebe ich Ihnen einen Einblick in meine Arbeitsweise, während ich mehr über Sie und Ihr Projekt erfahre. Im Anschluss an das Gespräch erhalten Sie ein unverbindliches Angebot, das eine konkrete Analyse und Strategievorstellung für Ihr Projekt umfasst.
Praktische Anwendungsbeispiele von Google Vertex AI
| Anwendungsbeispiel von Google Vertex AI | |
|---|---|
E-Commerce & Einzelhandel | Setzten Sie auf personalisierte Produktempfehlungen in Echtzeit mit der Matching Engine von Vertex AI. Auch präzise Nachfrageprognosen durch AutoML Forecasting helfen Ihnen, Ihre Lagerhaltung optimal zu verwalten. Dank Vertex AI Vision wird Ihren Kunden eine intuitive visuelle Produktsuche geboten. |
Finanzdienstleistungen & Versicherungen | Erkennen Sie Betrugsmuster sofort mit AutoML. Beschleunigen Sie die Bearbeitung von Schadensmeldungen, indem Sie Bilder und Texte effizient analysieren (Vision & Natural Language AI). Zudem ermöglicht Vertex AI eine genauere Bewertung Ihrer Kreditrisiken. |
Medien & Unterhaltung | Automatisieren Sie die Moderation von nutzergenerierten Inhalten mittels Vision & Natural Language AI und kreieren Sie intelligente Sport-Highlight-Clips aus umfangreichen Videos mit Video Intelligence. Generieren Sie SEO-freundliche Artikelzusammenfassungen und Schlagwörter durch Generative AI. |
Gesundheitswesen & Life Sciences | Unterstützen Sie Radiologen bei der Analyse medizinischer Bilder wie MRT-Scans durch Vertex AI Vision. Vorhersagen von Krankheitsrisiken sind möglich durch die Analyse anonymisierter Daten mit AutoML. Vertex AI beschleunigt zudem die Forschung durch die Analyse großer Datenmengen, um neue Medikamente zu entdecken. |
FAQ: Häufig gestellte Fragen zu Google Vertex AI
Ist Google Vertex AI für Anfänger geeignet?
Ja, durch die AutoML-Funktionen können auch Anfänger ohne tiefgehende ML-Kenntnisse hochwertige Modelle trainieren, indem sie einfach ihre Daten hochladen.
Benötige ich für Vertex AI Programmierkenntnisse?
Für die Nutzung von AutoML sind keine Programmierkenntnisse erforderlich, während für benutzerdefinierte Modelle und komplexe Pipelines Python-Kenntnisse unerlässlich sind.
Wie unterscheidet sich Vertex AI von anderen Cloud-ML-Plattformen?
Vertex AI unterscheidet sich durch die Zusammenführung aller ML-Werkzeuge von der Datenvorbereitung bis zum MLOps in einer einzigen, einheitlichen Plattform und die tiefe Integration von Googles neuesten Foundation Models.
Persönliche Erfahrung mit Google Vertex AI
Für meine eigenen Projekte nutze ich Vertex AI, um aus einem einfachen Datensatz schnell einen funktionierenden KI-Prototypen zu erstellen, ohne mich sofort um die komplexe Infrastruktur kümmern zu müssen. Besonders schätze ich dabei die Flexibilität, je nach Anforderung nahtlos zwischen den einfachen AutoML-Werkzeugen und der vollen Kontrolle durch benutzerdefiniertes Training wechseln zu können.
