Google Vertex AI

Was ist Google Vertex AI?

Google Vertex AI ist Google Clouds einheitliche KI- und Machine-Learning-Plattform, die alle Tools zusammenführt, die Entwickler und Data Scientists benötigen, um KI-Modelle im großen Maßstab zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Im Mai 2021 als Nachfolger von Googles AI Platform eingeführt, konsolidiert Vertex AI zuvor getrennte Services (AutoML, AI Platform Training, AI Platform Prediction) in eine einzige, kohärente Umgebung. Die Plattform dient als Google Clouds zentraler Hub für KI-Entwicklung und bietet Zugriff auf vortrainierte Modelle, benutzerdefinierte Trainingsinfrastruktur, automatisiertes Machine Learning (AutoML) und Enterprise-Grade-Bereitstellungsfähigkeiten.

Vertex AI unterstützt sowohl No-Code/Low-Code-Workflows durch AutoML als auch fortgeschrittene benutzerdefinierte Entwicklung mit beliebten Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn. Die Plattform bietet Zugriff auf Googles Foundation-Modelle, einschließlich Gemini (multimodale KI), PaLM 2 (Sprachverständnis), Imagen (Bildgenerierung) und Chirp (Spracherkennung). Über den Modellzugriff hinaus bietet Vertex AI umfassende MLOps-Fähigkeiten, einschließlich Modellüberwachung, Versionierung, A/B-Tests und automatisiertem Retraining—wodurch Teams den vollständigen Machine-Learning-Lebenszyklus von der Experimentation bis zur Produktion verwalten können.

Kernkomponenten und Funktionen

Model Garden und Foundation-Modelle

• Gemini-Modelle - Googles leistungsfähigste multimodale KI (Text, Bild, Video, Audio)
• PaLM 2 - Fortgeschrittene Sprachmodelle für Textgenerierung und -verständnis
• Imagen - State-of-the-Art Text-zu-Bild-Generierung
• Chirp - Universelles Sprachmodell mit Unterstützung für 100+ Sprachen
• Codey - Code-Generierungs- und Vervollständigungsmodelle
• Zugriff auf 100+ Open-Source-Modelle (Llama, Stable Diffusion, BERT)
• Modell-Fine-Tuning und -Anpassung auf proprietären Daten
• One-Click-Modellbereitstellung mit verwalteter Infrastruktur

AutoML - No-Code Machine Learning

• AutoML Vision - Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung
• AutoML Natural Language - Textklassifizierung, Entity-Extraktion, Sentiment-Analyse
• AutoML Tables - Strukturierte Datenvorhersage (Regression, Klassifizierung)
• AutoML Video - Videoklassifizierung und Aktionserkennung
• Automatisierte Neural Architecture Search (NAS) für optimales Modelldesign
• Hyperparameter-Tuning mit Googles Vizier-Optimierung
• Explainable AI zum Verständnis von Modellvorhersagen
• Kein Coding erforderlich - Daten hochladen, Ziel auswählen, Modell bereitstellen

Custom Training und Entwicklung

• Unterstützung für TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, XGBoost, JAX
• Vorgefertigte Training-Container für beliebte Frameworks
• Custom-Container-Unterstützung für jedes ML-Framework oder -Bibliothek
• Verteiltes Training auf mehreren GPUs/TPUs
• Hyperparameter-Tuning im großen Maßstab mit parallelen Versuchen
• Training auf NVIDIA-GPUs (A100, V100, T4) oder Google TPUs
• Verwaltete Jupyter-Notebooks mit vorkonfigurierten Umgebungen
• Integration mit BigQuery für großangelegte Datenverarbeitung

MLOps und Produktionsbereitstellung

• Vertex AI Pipelines - ML-Workflows mit Kubeflow oder TFX orchestrieren
• Model Registry - Zentralisierte Modellversionierung und Lineage-Tracking
• Model Monitoring - Drift, Skew und Anomalien in der Produktion erkennen
• Prediction-Endpoints mit Auto-Scaling und Load Balancing
• Batch-Prediction für großangelegte Inferenz-Jobs
• A/B-Testing und Traffic-Splitting zwischen Modellversionen
• Feature Store - Verwaltetes Feature-Serving und -Wiederverwendung
• Vertex AI Matching Engine - Hochleistungs-Vektor-Ähnlichkeitssuche

Anwendungsfälle

Vertex AI bedient eine Vielzahl von KI- und ML-Anwendungsfällen über Branchen hinweg:

• Aufbau konversationaler KI mit Gemini- und PaLM-Modellen
• Dokumentenverständnis und intelligente Dokumentenverarbeitung
• Benutzerdefinierte Empfehlungssysteme mit AutoML oder Custom-Modellen
• Computer-Vision-Anwendungen (Objekterkennung, Bildklassifizierung)
• Prädiktive Analytik auf strukturierten Geschäftsdaten
• Natural Language Processing (Sentiment-Analyse, Entity-Extraktion)
• Content-Generierung (Text, Bilder, Code) mit Foundation-Modellen
• Betrugserkennung und Anomalieerkennung im großen Maßstab
• Supply-Chain-Optimierung und Bedarfsprognose
• Healthcare-KI für medizinische Bildgebung und klinische Entscheidungsunterstützung

Vertex AI vs. andere KI-Plattformen

Im Vergleich zu AWS SageMaker und Azure Machine Learning differenziert sich Vertex AI durch enge Integration mit Google Cloud-Services und Zugriff auf Googles proprietäre KI-Modelle. Die Plattform bietet nahtlose Integration mit BigQuery für Datenaufbereitung, Cloud Storage für Modellartefakte und Cloud Run für serverlose Bereitstellung. Vertex AIs AutoML-Fähigkeiten sind besonders stark für No-Code-Nutzer, während Custom Training fortgeschrittene Anwendungsfälle unterstützt. Der Plattformzugriff auf Googles Foundation-Modelle (Gemini, PaLM, Imagen) bietet Fähigkeiten, die auf konkurrierenden Plattformen ohne Drittanbieter-Integrationen nicht verfügbar sind.

Vertex AI erfordert jedoch eine Verpflichtung zum Google Cloud-Ökosystem und kann für Teams, die mit GCP nicht vertraut sind, eine steilere Lernkurve aufweisen. Die Preisgestaltung kann komplex sein mit separaten Gebühren für Training, Prediction und Storage. Für Organisationen, die bereits Google Cloud verwenden oder Zugriff auf Googles KI-Modelle benötigen, bietet Vertex AI eine umfassende, produktionsreife ML-Plattform. Die Kombination aus AutoML für schnelles Prototyping und Custom Training für fortgeschrittene Anforderungen macht es für Teams unterschiedlicher Fähigkeitsstufen geeignet.

Erste Schritte mit Vertex AI

Um mit Vertex AI zu beginnen, benötigen Sie ein Google Cloud-Konto und -Projekt. Die Plattform ist über die Google Cloud Console, gcloud CLI, Python SDK oder REST API zugänglich. Für Einsteiger bietet AutoML den schnellsten Weg zu einem funktionierenden Modell—laden Sie einfach Ihren Datensatz hoch (Bilder, Text oder strukturierte Daten), wählen Sie Ihr Vorhersageziel aus und lassen Sie Vertex AI automatisch ein Modell trainieren und bereitstellen. Für Entwickler bietet Vertex AI Workbench verwaltete Jupyter-Notebooks mit vorinstallierten ML-Frameworks und nahtlosem Zugriff auf Google Cloud-Ressourcen.

Google bietet umfassende Dokumentation, Schnellstart-Leitfäden und Beispiel-Notebooks für gängige Anwendungsfälle. Der Vertex AI Model Garden bietet One-Click-Deployment vortrainierter Modelle, was es einfach macht, mit Foundation-Modellen zu experimentieren, bevor benutzerdefinierte Lösungen erstellt werden. Für Produktionsbereitstellungen ermöglichen Vertex AI Pipelines automatisierte, reproduzierbare ML-Workflows, die nach Zeitplänen oder Ereignissen ausgelöst werden können. Die Plattform umfasst integrierte Sicherheitsfunktionen (VPC Service Controls, Customer-Managed Encryption Keys) für Enterprise-Compliance-Anforderungen.

Integration mit 21medien-Services

21medien nutzt Google Vertex AI als Teil unserer Multi-Cloud-KI-Strategie, insbesondere für Kunden, die Google Cloud-Infrastruktur oder Googles proprietäre KI-Modelle benötigen. Wir verwenden Vertex AI für die Bereitstellung Gemini-basierter konversationaler KI-Anwendungen, den Aufbau benutzerdefinierter Computer-Vision-Modelle mit AutoML und die Erstellung produktiver ML-Pipelines für Enterprise-Kunden. Unser Team bietet Vertex AI-Beratungs- und Implementierungsdienste an und hilft Organisationen bei der Gestaltung von ML-Architekturen, Optimierung von Trainings-Workflows und Bereitstellung produktionsreifer KI-Systeme. Wir spezialisieren uns auf Hybrid-Bereitstellungen, die Vertex AI mit anderen Cloud-Anbietern oder On-Premises-Infrastruktur kombinieren.

Preise und Zugang

Vertex AI verwendet Pay-as-you-go-Preise mit separaten Gebühren für Training, Prediction und Storage. AutoML-Trainingskosten variieren je nach Datentyp: ~3,50 $/Stunde für Tables, ~20 $/Stunde für Vision, ~35 $/Stunde für NLP. Custom-Training-Preise hängen vom Maschinentyp ab: Nur-CPU-Instanzen beginnen bei 0,10 $/Stunde, GPUs fügen 0,60-2,50 $/Stunde hinzu (T4-A100), TPUs kosten 1,35-8 $/Stunde. Prediction-Preise basieren auf Instanztyp und Betriebszeit, wobei Online-Prediction bei 0,06 $/Stunde für Nur-CPU-Endpoints beginnt. Foundation-Modell-Zugriff (Gemini, PaLM) verwendet token-basierte Preise: ~0,0001-0,0005 $/1K Input-Tokens, ~0,0003-0,0015 $/1K Output-Tokens. Speicherkosten betragen 0,05 $/GB-Monat. Google Cloud bietet Free-Tier-Credits (300 $ für neue Nutzer) und Committed-Use-Rabatte für anhaltende Workloads. Enterprise-Preise mit benutzerdefinierten SLAs sind über Google Cloud Sales verfügbar.