Allgemeine Informationen über Vertex AI
Vertex AI ist eine moderne, vollständig verwaltete Machine-Learning-Plattform, die Organisationen in die Lage versetzt, KI-Lösungen mit beispielloser Leichtigkeit und Effizienz zu entwickeln, bereitzustellen und zu skalieren. Dieses umfassende Paket von Tools und Dienstleistungen, entwickelt von Google Cloud, vereint die besten KI-Fähigkeiten von Google in einer einheitlichen Umgebung.
Im Zentrum von Vertex AI steht die Fähigkeit, die KI-Entwicklung zu demokratisieren. Egal, ob Sie ein erfahrener Data Scientist oder ein Geschäftsanwender mit minimaler ML-Expertise sind, die Plattform bietet maßgeschneiderte Erfahrungen, die Ihren Bedürfnissen entsprechen. Für diejenigen, die schnelle Ergebnisse suchen, bietet AutoML eine No-Code-Lösung zur Erstellung benutzerdefinierter Modelle. In der Zwischenzeit können fortgeschrittene Anwender benutzerdefinierte Trainingsoptionen nutzen, um eine detaillierte Kontrolle über ihre ML-Pipelines zu erhalten.
Das herausragende Merkmal von Vertex AI ist der Zugriff auf hochmoderne Modelle, einschließlich der Gemini-Serie von Google. Diese leistungsstarken Modelle ermöglichen eine Vielzahl von Anwendungen, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Aufgaben der Computer Vision. Die integrierten Notebooks der Plattform, die nahtlos mit BigQuery verbunden sind, erleichtern einen reibungslosen Workflow von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung des Modells.
Die MLOps-Tools innerhalb von Vertex AI optimieren den gesamten Lebenszyklus des Machine Learning. Automatisierte Prozesse für das Modelltraining, die -bewertung und die -bereitstellung gewährleisten Konsistenz und Reproduzierbarkeit, die für KI-Projekte im Unternehmensmaßstab entscheidend sind. Darüber hinaus helfen die integrierten Überwachungs- und Verwaltungsmöglichkeiten der Plattform, die Modellleistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten.
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Sehen Sie Alternativen zu Vertex AI wie Databricks oder OpenAI - ChatGPT.Vertex AI Funktionen
Googles einheitliche ML-Plattform zum Erstellen und Bereitstellen von AI-Lösungen.
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AutoML
AutoML vereinfacht die Erstellung von Machine Learning-Modellen, indem der Prozess der Datenvorbereitung, der Merkmalsentwicklung und der Modellauswahl automatisiert wird. Es ermöglicht den Nutzern, hochwertige benutzerdefinierte Modelle ohne umfangreiche ML-Expertise zu erstellen, was die Entwicklungszeit erheblich verkürzt.
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Benutzerdefiniertes Training
Custom training bietet vollständige Kontrolle über den Modellentwicklungsprozess. Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, ihre bevorzugten ML-Frameworks zu verwenden, benutzerdefinierten Trainingscode zu schreiben und Hyperparameter fein abzustimmen, was die Erstellung von hochspezialisierten und optimierten Modellen ermöglicht.
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Model Garden
Model Garden bietet eine kuratierte Sammlung von vortrainierten Modellen und Assets aus Vertex AI und Open-Source-Repositories. Es ermöglicht Nutzern, Modelle schnell zu entdecken, zu testen und bereitzustellen, wodurch die Entwicklung von KI-Anwendungen beschleunigt wird.
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Generative AI-Fähigkeiten
Vertex AI bietet Zugang zu Googles fortschrittlichen generativen KI-Modellen für Text-, Code-, Bild- und Sprachaufgaben. Benutzer können diese Modelle an spezifische Anforderungen anpassen und in KI-gestützten Anwendungen bereitstellen.
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MLOps-Tools
Vertex AI's end-to-end MLOps-Tools automatisieren und optimieren den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Diese Tools erleichtern das Modellversioning, die Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung und gewährleisten eine konsistente Leistung und Skalierbarkeit von ML-Projekten.
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Vertex AI Workbench
Vertex AI Workbench bietet eine integrierte Entwicklungsumgebung mit Notebooks, die nahtlos mit Cloud Storage und BigQuery verbunden sind. Diese Integration ermöglicht eine effiziente Datenexploration, -visualisierung und -vorverarbeitung für ML-Projekte.
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Modellüberwachung
Vertex AI Model Monitoring verfolgt bereitgestellte Modelle hinsichtlich Trainings-Servierungsschiefe und Vorhersageabweichung. Es sendet Warnungen, wenn eingehende Vorhersagedaten erheblich von der Trainingsbasis abweichen, um die Zuverlässigkeit und Leistung des Modells im Laufe der Zeit sicherzustellen.
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Feature Store
Vertex AI Feature Store bietet ein zentrales Repository zum Speichern, Organisieren und Bereitstellen von ML-Feature-Daten. Es unterstützt sowohl die Online- als auch die Offline-Bereitstellung von Features und ermöglicht eine effiziente Verwaltung und Wiederverwendung von Features über mehrere ML-Projekte hinweg.
Vertex AI Bewertungen
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Vertex AI: Vor- und Nachteile
Vorteile
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Unified platform: Vertex AI integriert verschiedene ML-Funktionen, einschließlich Datenvorbereitung, Modelltraining, Bereitstellung und Überwachung, in eine einzige Plattform.
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AutoML und benutzerdefinierte Trainingsoptionen: Die Plattform bietet sowohl AutoML-Funktionen für Benutzer mit begrenztem ML-Wissen als auch benutzerdefinierte Trainingsoptionen für fortgeschrittene Praktiker.
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Nahtlose Integration mit Google Cloud-Diensten: Vertex AI integriert sich reibungslos mit anderen Google Cloud-Diensten wie BigQuery und Cloud Storage.
Nachteile
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Potenzielle Anbieterbindung: Die Verwendung von Vertex AI kann zu einer Abhängigkeit vom Google-Ökosystem führen, was es erschwert, Projekte zu übertragen.
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Lernkurve für bestehende Arbeitsabläufe: Die Übertragung vorhandener Codes und Arbeitsabläufe in Vertex AI kann herausfordernd sein.
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Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für fortgeschrittene Benutzer: Hochqualifizierte KI-Entwickler oder große Teams könnten den standardisierten Ansatz der Plattform als einschränkend empfinden.
