Google hat sich intensiv darum bemüht, Werkzeuge für Datenwissenschaftler und KI-Forscher zu entwickeln, die sowohl benutzerfreundlich als auch leicht zugänglich sind.
Zu den bekanntesten Angeboten von Google zählen TensorFlow und Google Colab. Darüber hinaus hat Google mit der Einführung von Cloud AI, Cloud AutoML und BigQueryML in der Google Cloud Platform das Ziel verfolgt, die Arbeit für Datenexperten und Ingenieure im Bereich des maschinellen Lernens weiter zu vereinfachen.
Angesichts der Vielzahl von KI-Werkzeugen, die zur Verfügung stehen, ist ein typischer Workflow oft ein Prozess, der die Analyse von Daten, das Training von Modellen, deren Produktionsbereitstellung und die kontinuierliche Überwachung umfasst.
Mit Googles Vertex AI werden alle diese Cloud-Angebote unter einer zentralen Oberfläche gebündelt und für den Nutzer verwaltet.
Was genau ist Vertex AI?
Vertex AI ist eine umfassende Plattform für maschinelles Lernen, die sämtliche Cloud-Dienste von Google an einem Ort vereint. Sie dient der Bereitstellung und Wartung von KI-Modellen.
Ist Vertex AI also das Herzstück für alles, was mit KI und maschinellem Lernen in der Google Cloud Platform zu tun hat? Höchstwahrscheinlich ja.
Google gewährleistet, dass diese Dienste zuverlässig laufen, damit Ihre Arbeitsabläufe nicht unterbrochen werden. Sie brauchen sich daher nicht um die Instandhaltung der zugrundeliegenden Infrastruktur zu kümmern.
Als „verwaltete“ Plattform nimmt sie Ihnen Routineaufgaben ab, sodass Sie sich auf die wesentlichen Aspekte Ihrer Machine-Learning-Projekte konzentrieren können. Google spricht mit Vertex AI sowohl Neulinge an, denen die Plattform eine einfache Handhabung bietet, als auch Experten, die Zeit bei Routineaufgaben sparen können.
Die Entwicklung von Trainingsmodellen wird dadurch erheblich einfacher, da angeblich fast 80 % weniger Code benötigt wird, verglichen mit anderen KI-Plattformen wie Azure Machine Learning.
Das nachfolgende offizielle Video bietet einen detaillierten technischen Einblick in Vertex AI und dessen Auswirkungen auf typische Machine-Learning-Prozesse.
KI birgt ein enormes Innovationspotenzial für Unternehmen. Die effektive Umsetzung stellt jedoch eine kontinuierliche Herausforderung dar. Aus diesem Grund wird MLOps als Ansatz zur effizienteren Gestaltung von Prozessen immer wichtiger.
MLOps unterstützt die Automatisierung, um ein produktionsreifes Modell schnell und mit minimalen Risiken bereitzustellen. Gleichzeitig wird die Qualität gewährleistet und Zeit eingespart.
Googles Vertex AI ist eine Platform-as-a-Service für Machine Learning und KI-Entwickler und zielt darauf ab, MLOps in der Branche zu fördern.
Google Vertex AI: Ein Überblick über die Funktionen
Wenn Sie ein Experte für maschinelles Lernen oder KI sind, wissen Sie wahrscheinlich, was Sie mit Vertex AI erreichen möchten.
Um Ihnen einen Einstieg zu erleichtern, möchte ich die wichtigsten Funktionen von Vertex AI hervorheben.
Ein vereinheitlichter Workflow für maschinelles Lernen
Sie können Tools wie AutoML, Explainable AI, Vizier und Edge Manager verwenden, um an Modellen für maschinelles Lernen zu arbeiten. Die Tatsache, dass alles von einer einzigen Plattform aus zugänglich ist, ist dabei ein entscheidender Vorteil.
Sie haben die Möglichkeit, auch eigenen Code für das Training einzusetzen und dennoch alles an einem zentralen Ort zu speichern.
Vortrainierte APIs
Sie vereinfachen und beschleunigen Ihre Arbeitsabläufe, indem Sie auf vortrainierte APIs für Bilderkennung, Videoanalyse, natürliche Sprachverarbeitung und mehr zugreifen können.
Diese können problemlos in bestehende Anwendungen integriert oder zur Entwicklung neuer Anwendungen genutzt werden. Sie müssen daher nicht mehr nach anderen KI-API-Plattformen suchen, um Ihre Projekte zu realisieren.
Falls Sie an innovativen und dennoch unkomplizierten Lösungen arbeiten, kann Google Vertex AI Ihnen helfen, diese mit den verfügbaren vortrainierten APIs in kurzer Zeit zu entwickeln. Dies reduziert nicht nur den Aufwand, sondern hilft auch bei geringen Vorkenntnissen.
Nahtlose Integration von Daten in KI
Es ist bekannt, dass BigQueryML häufig zum Erstellen und Ausführen von Machine-Learning-Modellen mithilfe von SQL-Abfragen verwendet wird.
Mit Vertex AI können Sie direkt auf BigQueryML zugreifen und Datensätze in die Plattform exportieren, um sie in Ihre Workflows zu integrieren. Dies bietet Ihnen eine End-to-End-Integration.
Unterstützung für alle Open-Source-Frameworks
Jedes Open-Source-Framework ist anders und doch nützlich. Möglicherweise müssen Sie sich an unterschiedliche Workflows anpassen, wenn Sie PyTorch- und TensorFlow-Modelle bereitstellen.
Google Vertex AI unterstützt alle diese Open-Source-Modelle, einschließlich Scikit-learn.
So können Sie alle Modelle auf die gleiche Weise bearbeiten, unabhängig davon, ob sie benutzerdefiniert codiert oder mit AutoML erstellt wurden.
Vorteile von Vertex AI
Neben MLOps bietet Vertex AI eine Reihe weiterer wesentlicher Vorteile. Einige der wichtigsten sind:
Einsparung von Geld und Zeit für die Infrastruktur
Vertex AI hilft Ihnen, die Kosten für die Einrichtung Ihrer eigenen Infrastruktur (z. B. mit Kubernetes) zu senken, da Sie nur das bezahlen, was Sie auch tatsächlich nutzen.
Außerdem reduziert es den Aufwand für die Entwicklung oder Verwaltung einer eigenen Infrastruktur zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen erheblich.
Dadurch können auch Analysten oder Forscher mit geringen Vorkenntnissen Aufgaben erledigen.
Ideal für Anfänger und Experten
Die Tatsache, dass viele Aufgaben ohne Programmieren (oder Konfigurieren) erledigt werden können, macht Vertex AI zu einer ausgezeichneten Wahl für Anfänger. Es bietet einen einfachen Einstieg ins Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen.
Dies erinnert an einige unserer Ressourcen, die Online-Kurse für KI auflisten, falls Sie ein aufstrebender Lernender sind.
Für Experten spart es Zeit durch den Zugang zu vortrainierten APIs und eine Reihe von verwalteten Tools für Routineaufgaben und -funktionen.
Ebnet den Weg für die Lösung immer komplexerer Aufgaben
Google Vertex AI vereinfacht die Machine-Learning-Workflows. Wer ein einfaches Problem hat, findet schnell eine Lösung.
Dies wird mehr Menschen dabei helfen, immer komplexere Aufgaben zu bewältigen, da sie sich nicht mit den Grundlagen beschäftigen müssen.
Reduzierung des Risikos bei der Produktionsbereitstellung
Auch wenn dies keine formelle Bewertung von Google Vertex AI ist, sollte die Plattform dazu beitragen, das Risiko der Produktionsbereitschaft von Modellen zu minimieren.
Daher können Lösungen zuverlässig implementiert werden, um Probleme nahtlos zu lösen.
Erste Schritte mit Google Vertex AI
Es ist wichtig zu wissen, dass sich viele der verfügbaren Tools noch in der Vorschauphase befinden (Änderungen vorbehalten). Es ist also möglicherweise noch nicht alles für die uneingeschränkte Nutzung bereit.
Wenn Sie sich für die Testversion der Google Cloud Platform anmelden, erhalten Sie ein Startguthaben von 300 $, das Sie innerhalb von 90 Tagen nutzen können. Die Preisgestaltung ist für KI-Plattformangebote üblich – weitere Einzelheiten finden Sie auf der offiziellen Preisseite.
Besuchen Sie die Produktseite von Google Vertex AI, um loszulegen.
Wenn Sie neugierig sind, können Sie erste Meinungen und Bewertungen von Branchenexperten lesen.