Google Cloud Vertex AI: Das müssen Sie wissen

Google hat hart daran gearbeitet, Datenwissenschaftlern oder Forschern im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) mit einfach zu bedienenden und zugänglichen Tools zu helfen.

Zu den beliebten Angeboten von Google gehören TensorFlow und Google Colab. Um noch einen Schritt weiter zu gehen, wurden auch Tools wie Cloud AI, Cloud AutoML und BigQueryML in die Google Cloud Platform aufgenommen, um Datenwissenschaftlern und Ingenieuren für maschinelles Lernen die Arbeit zu erleichtern.

In Anbetracht des Arsenals an verfügbaren KI-Tools ist es oft ein Prozess, der ein Hin- und Hergehen erfordert, um Daten zu analysieren, Modelle zu trainieren, in die Produktion zu überführen und sie zu überwachen.

Mit Vertex AI von Google sind alle Cloud-Angebote unter einem Dach verfügbar und werden für Sie verwaltet.

Was ist Vertex AI?

Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen, die Ihnen alle Cloud-Dienste von Google an einem Ort zur Verfügung stellt, um KI-Modelle bereitzustellen und zu verwalten.

Ist alles, was mit KI und maschinellem Lernen zu tun hat, in Google Cloud Platform enthalten? Ja, wahrscheinlich.

Google sorgt dafür, dass die Dienste weiterlaufen und Ihre Arbeitsabläufe nicht beeinträchtigen. Sie müssen sich also nicht um die Wartung der Infrastruktur kümmern.

Da es sich um eine “verwaltete” Plattform handelt, werden Dinge für Sie automatisiert und Sie können sich auf wichtigere Dinge in einem Workflow für maschinelles Lernen konzentrieren. Mit Vertex AI richtet sich Google an Einsteiger, um die Bedienung zu erleichtern, und an Experten, um Zeit für grundlegende Aufgaben zu sparen.

Es macht das Training von Modellen viel einfacher, denn im Vergleich zu anderen KI-Plattformen wie Azure Machine Learning sind fast 80 % weniger Codezeilen erforderlich (wie offiziell behauptet wird).

Das offizielle Video unten gibt Ihnen viele technische Einblicke in Vertex AI und wie es Ihren typischen Arbeitsablauf beim maschinellen Lernen beeinflusst.

Vertex AI fördert MLOps

KI birgt ein enormes Innovationspotenzial für Unternehmen. Aber die effektive Umsetzung ist eine ständige Herausforderung. Daher ist MLOps ein Ansatz, der zunehmend gefördert wird, um die Dinge effizient zu gestalten.

Falls Sie es noch nicht wussten: MLOps fördert die Automatisierung, um schnell ein produktionsreifes Modell mit minimalen Risiken bereitzustellen. Das garantiert auch Qualität und spart Zeit.

Vertex AI von Google ist eine Plattform-as-a-Service für maschinelles Lernen und KI-Entwickler, die MLOps in der Branche fördert.

Google Vertex AI: Funktionsübersicht

Wenn Sie ein Enthusiast des maschinellen Lernens oder der KI sind, wissen Sie wahrscheinlich, was Sie mit Vertex AI machen wollen.

Aber um Ihnen einen Vorsprung zu verschaffen, möchte ich Ihnen die wichtigsten Funktionen von Vertex AI vorstellen.

Ein einheitlicher Workflow für maschinelles Lernen

Technisch gesehen können Sie Tools wie AutoML, Explainable, Vizier, Edge Manager und andere verwenden, um an Modellen für maschinelles Lernen zu arbeiten. Und das alles von einer einzigen Plattform aus zugänglich zu machen, sollte ein entscheidender Vorteil sein.

Sie können auch benutzerdefinierten Code zum Trainieren verwenden und haben trotzdem alles, was Sie brauchen, in einem zentralen Repository gespeichert.

Vorgefertigte APIs

Um Ihre Arbeitsabläufe nicht nur zu vereinfachen, sondern auch zu beschleunigen, erhalten Sie vortrainierte APIs für Bildverarbeitung, Video, natürliche Sprache und mehr.

Sie können diese problemlos in Ihre bestehenden Anwendungen integrieren oder einfach eine neue Anwendung damit erstellen. Sie müssen also nicht unbedingt nach anderen KI-API-Plattformen suchen, um Ihre Arbeit zu erledigen.

Wenn Sie etwas Innovatives und dennoch Einfaches entwickeln wollen, kann Ihnen Googles Vertex AI mit den verfügbaren vortrainierten APIs helfen, die Lösung in kürzester Zeit zu entwickeln.

Nicht nur der geringere Aufwand, sondern auch, wenn Sie nur über minimale Erfahrung verfügen, dürfte dies hilfreich sein.

Nahtlose Daten-zu-KI-Integration

Es ist keine Überraschung, dass BigQueryML gerne verwendet wird, um Modelle für maschinelles Lernen mithilfe von SQL-Abfragen zu erstellen und auszuführen.

Mit Vertex AI können Sie darauf zugreifen und Datensätze in die Plattform exportieren, um sie in den Workflow zu integrieren. Sie erhalten also eine End-to-End-Integration.

Unterstützung für alle Open-Source-Frameworks

Jedes Open-Source-Framework ist anders und doch nützlich. Wenn Sie ein PyTorch- oder TensorFlow-Modell einsetzen, müssen Sie sich möglicherweise an verschiedene Workflows anpassen.

Und Google Vertex AI unterstützt alle diese Open-Source-Modelle, einschließlich scikit-learn.

So können Sie alle Modelle auf die gleiche Weise angehen, unabhängig davon, ob sie benutzerdefiniert kodiert oder mit AutoML erstellt wurden.

Vorteile von Vertex AI

MLOps ist einer der Vorteile von Vertex AI, aber es gibt noch eine ganze Reihe weiterer Vorteile. Einige der wichtigsten davon sind:

Sparen Sie Geld und Zeit für die Infrastruktur

Vertex AI wird Ihnen helfen, die Kosten für die Einrichtung Ihrer eigenen Infrastruktur (z.B. durch Kubernetes) zu senken, da Sie für das bezahlen, was Sie nutzen.

Außerdem dürfte sich der Aufwand für die Einrichtung oder Verwaltung Ihrer eigenen Infrastruktur zum Trainieren von Machine Learning-Modellen erheblich verringern.

So können auch Analysten oder Forscher mit minimaler Erfahrung ihre Arbeit erledigen.

Perfekt für Einsteiger und Experten

In Anbetracht der Tatsache, dass Sie viele Dinge erledigen können, ohne sie zu kodieren (oder einzustellen), ist es eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger. Es bietet eine einfache Lernkurve, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren und einzusetzen.

Das erinnert mich auch an eine unserer Ressourcen, die einige Online-Kurse für KI auflistet, wenn Sie ein aufstrebender Lerner sind.

Und für Experten ist es zeitsparend, da es vortrainierte APIs und Zugang zu verschiedenen verwalteten Tools bietet, um grundlegende Aufgaben/Funktionen zu erfüllen.

Ebnet den Weg zur Lösung immer komplexerer Aufgaben

Google Vertex AI macht den Workflow des maschinellen Lernens einfach. Jeder, der mit einem einfachen Problem zu tun hat, wird also eine schnelle Lösung finden.

Und dies wird mehr Menschen helfen, immer komplexere Probleme zu lösen, da sie sich nicht um das Nötigste kümmern müssen.

Reduziert das Risiko für Produktionseinsätze

Auch wenn es sich hier nicht um eine Überprüfung von Google Vertex AI handelt, sollte es doch dazu beitragen, das Risiko der Einsatzfähigkeit von Modellen zu verringern.

Daher können Lösungen mit Zuversicht implementiert werden, um Probleme nahtlos anzugehen.

Erste Schritte mit Google Vertex AI

Bevor Sie loslegen, sollten Sie beachten, dass viele der verfügbaren Tools noch in der Vorschauphase sind (Änderungen vorbehalten). Es kann also sein, dass sie noch nicht für die erste Zeit bereit sind.

Wenn Sie sich für die Google Cloud Platform Testversion anmelden, erhalten Sie 300 $ kostenloses Guthaben, das Sie innerhalb von 90 Tagen nutzen können. Die Preise sollten für alle KI-Plattformen gleich sein – weitere Details finden Sie auf der offiziellen Preisseite.

Gehen Sie auf die Google Vertex AI-Produktseite, um loszulegen.

Und wenn Sie neugierig sind, können Sie sich einige erste Bewertungen und Tests von einigen Fachleuten aus der Branche ansehen.