Es gibt so viele Werkzeuge für künstliche Intelligenz (KI), dass es schwer ist herauszufinden, welches Sie wirklich brauchen. Wir können Ihnen helfen, diese Entscheidung einfacher zu gestalten, indem wir Sie mit Vertex AI, der eigenen cloudbasierten KI-Plattform von Google, bekannt machen. 

Der jüngste Boom bei KI-Modellen und technologischen Fortschritten verändert, wie viele Unternehmen arbeiten; das einzige Problem ist, dass es zu viele Lösungen zur Auswahl gibt. Aber wir können helfen. 

Um es einfacher zu machen, Maschinenlern- (ML) Modelle zu erstellen, hat Google Vertex AI geschaffen, eine Plattform, die alle Cloud-Angebote von Google in einer einzigen Einheit verfügbar macht.

Aber was ist Vertex AI im Wesentlichen? Ist es Ihre Aufmerksamkeit wert oder ist es nur ein Flop? Entdecken Sie die Antwort in diesem Leitfaden, denn wir werden erkunden, warum Vertex AI für Unternehmen so wichtig ist und viele andere Dinge.

Bleiben Sie dran!

Was ist Vertex AI?

Vertex AI ist eine zentrale Plattform, die von Google Cloud geschaffen wurde, um ML-Modelle und KI-Anwendungen zu trainieren und in großem Maßstab bereitzustellen. Darüber hinaus können Sie große Sprachmodelle (LLMs) anpassen, um sie in Ihren KI-Anwendungen zu verwenden. 

Durch Funktionen wie individuelles Modelltraining, AutoML und andere fortschrittliche Fähigkeiten können Sie Ihre Produktivität und Skalierbarkeit erheblich steigern. 

Zusätzlich bietet Vertex AI alle Cloud-Dienste von Google in einem einzigen Tool, das Ihnen bei Ihren Daten, der Bereitstellung von Modellen und mehr hilft. Kurz gesagt, Vertex AI ist hier, um Ihren ML-Workflow zu optimieren und den Lebenszyklus Ihrer Datensätze zu vereinfachen. 

Es ist eine Lösung, die ideal für alle Entwickler und ML-Ingenieure ist, insbesondere da sie so anfängerfreundlich ist. 

Aber warum ist dieses Tool für Unternehmen so wichtig? 

Warum ist Vertex AI wichtig?

Der Markt für generative KI wächst ständig. Zum Beispiel ist die Anzahl der aktiven gen KI-Projekte auf Vertex AI um mehr als das 7-fache gewachsen; aber was macht Vertex genau so wichtig?

Nun, lassen Sie uns sehen, was es tut: 

• Vereinfachte Entwicklung: Diese KI-Lösung automatisiert den gesamten Entwicklungsprozess. Daher kann jeder – unabhängig von seiner Erfahrung mit solchen Tools – hochwertige Modelle bereitstellen. 
• Höhere Geschwindigkeit: Da Sie den Modellentwicklungsprozess automatisieren, trainieren und implementieren Sie Ihre Chatbots schneller. Infolgedessen ist es einfacher und schneller, KI-Anwendungen zu erstellen. 
• Konsistenz: AIs sind gut in einer Sache: die Konsistenz über das gesamte Spektrum aufrechtzuerhalten. Abgesehen von der gleichen Qualität der Ergebnisse minimieren Sie auch Fehler.
• Skalierbarkeit: Sie können alle Arten von KI-Anwendungen mit Vertex, von kleineren Anwendungen bis hin zu unternehmensweiten Lösungen, entwerfen. Egal, wie groß Ihr Unternehmen ist, es kann jeden Bedarf erfüllen. 

Wie Sie sehen können, bietet Vertex AI eindeutig viele Vorteile, aber welche KI-Funktionen helfen, dass es so großartig wird? 

Finden Sie die Antwort im nächsten Abschnitt. 

Was sind die wichtigsten Funktionen von Google Cloud Vertex AI?

Um zu verstehen, was diese Google Cloud-Plattform so gut macht, wenn es darum geht, KI-Modelle zu implementieren und zu bauen, lassen Sie uns ihre Funktionen ansehen: 

• AutoML: Diese Funktion ist für Entwickler gedacht, die nicht viel Erfahrung mit ML haben, aber ihre eigenen benutzerdefinierten ML-Modelle bauen möchten. Es funktioniert mit verschiedenen Google-Apps, einschließlich Vertex AI, AutoML Tabular und AutoML Image. 
• Vertex AI Pipelines: Mit dieser praktischen Funktion können Sie gesamte ML-Workflows automatisieren, überwachen und erstellen, die Ihre Effizienz steigern und Sie von sich wiederholenden Aufgaben befreien. 
• Vortrainierte APIs: Mit Vertex AI ist es einfach, Videos, Übersetzungen und natürliche Sprachverarbeitung zu integrieren. Dadurch erfüllen die implementierten Modelle die Geschäftsanforderungen, selbst wenn die Ingenieure und Entwickler kein Vorwissen haben. 
• Daten- und KI-Integration: Vertex AI funktioniert gut mit zahlreichen Tools, wie BigQuery ML, Dataproc oder Dataflow. Sie können auch Daten direkt über das Vertex AI Workbench aus BigQuery erstellen oder exportieren. Außerdem integriert es sich mit Open-Source-Frameworks wie PyTorch und SensorFlow. 
• Modellversionierung und -überwachung: Den Überblick über Ihre Versionen verloren? Mit Vertex AI wird das nie wieder passieren, da es einfach die Versionen des Modells verfolgt. Zusätzlich überwacht Vertex AI deren Leistung durch nützliche Bewertungsmetriken, sodass Sie proaktiv Probleme identifizieren können. 

Vertex AI bietet zahlreiche Benutzerfunktionen; das einzige Problem ist, wofür werden Sie sie verwenden?

Das ist eine Frage, die wir im folgenden Abschnitt zu beantworten versuchen werden. 

Wofür wird Vertex AI verwendet? 

Normalerweise verwenden Menschen Werkzeuge für künstliche Intelligenz in einer Vielzahl von Bereichen, wobei der beliebteste Bereich der Kundenservice (56%) und das Fraud Management (51%) ist. Aber es hat viele andere Anwendungen, wie Produktempfehlungen, Inhaltserstellung und mehr. 

Logisch betrachtet, ist Vertex AI gut in etwas? Das ist es; hier sind die häufigsten Anwendungsfälle: 

• Verbesserte Vorhersagen: Verwenden Sie Vertex AI, um die Genauigkeit Ihrer Echtzeitvorhersagen zu verbessern, da dieses Werkzeug Metadaten schnell und einfach analysieren und interpretieren kann. 
• Vereinfachte Überwachung: Vertex AI überwacht die Modellleistung, vom Beginn bis zum Endprodukt, sodass Sie den Prozess optimieren und bessere Ergebnisse erzielen können. 
• Geteilte ML-Funktionen: Über den Vertex AI Feature Store können Sie die benötigten ML-Funktionen verwalten und wiederverwenden. Was noch wichtiger ist: Sie benötigen kein umfassendes ML-Wissen, um sie zu verwenden. 
• Verbesserter Entwicklungsprozess: Mit Vertex AI ist es einfach, ML-Workflows zu optimieren, zu konfigurieren und zu automatisieren, sodass Sie den Entwicklungsprozess beschleunigen können. 

Wie Sie sehen können, hat Vertex AI mehrere Anwendungsfälle, die es zu einer perfekten Ergänzung für Ihr Unternehmen machen.

Bevor wir lernen, wie man es verwendet, werfen wir einen Blick auf die Google Cloud-Dienste, die gut mit Vertex AI harmonieren. 

Welche Google Cloud-Dienste sind mit Vertex AI kompatibel?

Vertex AI arbeitet nie allein – es ist mit anderen Google Cloud-Diensten synchronisiert, die Ihnen helfen, Ihren ML-Lebenszyklus zu optimieren und Ihre Effizienz zu steigern. Aber was sind Google Cloud-Dienste?

Im Wesentlichen handelt es sich um ein Toolkit aus Cloud-Computing-Diensten, wie Datenanalyse, Cloud-Speicher, Networking, serverlosen Computing, Webentwicklungstools usw. All diese Lösungen arbeiten synchron mit Vertex AI, um effiziente ML-Workflows zu erstellen.

Zum Beispiel können Sie im Cloud-Speicher von Google alle Ihre Rohdaten speichern, auf die Vertex später zugreifen kann, um Modelle zu trainieren. BigQuery ist ein ähnliches Tool, das große Datensätze speichert, die Vertex AI für das Training vor Ort verwendet. 

Wie Sie sehen können, ist alles mit Vertex AI verbunden, um Ihnen zu helfen, die besten KI-Lösungen zu erstellen und bereitzustellen. 

Eine Sache bleibt zu diskutieren: wie man Vertex AI tatsächlich nutzt, um zu beginnen. 

Wie man Vertex AI und den Machine Learning (ML) Workflow nutzt

Sie sind neugierig, Vertex AI zu verwenden, um Ihre ML-Workflows zu optimieren – das ist großartig! Lassen Sie uns Ihnen zeigen, wie einfach es Schritt für Schritt ist: 

1. Datenaufbereitung

Zunächst beginnen Sie mit der Extraktion und Bereinigung Ihres Datensatzes. 

Nachdem Sie dies getan haben, müssen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) durchführen – eine Technik, die die Hauptmerkmale von Datensätzen zusammenfasst. Warum? Um die von dem ML-Modell erwarteten Daten zu verstehen. Visualisieren und greifen Sie auf Ihre Daten über das Vertex AI Workbench zu. 

Was kommt als nächstes? Datenumwandlungen und Feature Engineering auf das Modell anwenden, sowie die Daten in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze unterteilen. 

2. Modelltraining

Jetzt kommt der unterhaltsame Teil. Hier können Datenwissenschaftler, Entwickler und andere eine Trainingsmethode auswählen, die ihren Geschäftsbedürfnissen entspricht. Sie können Ihre ML-Modelle auf verschiedene Arten trainieren: 

• Verwendung von AutoML-Übersicht, die Ihre Modelle ohne Programmierung trainiert. Es unterstützt Bild-, Text- und Tabellendaten.
• Verwendung des bevorzugten ML-Frameworks, was bedeutet, dass Sie Ihren eigenen Code schreiben und Ihre Modelle selbst trainieren.
• Verwendung von Vertex AI Experiments, die Ihre Modelle mit verschiedenen ML-Techniken testen und sehen, welche am besten abschneidet. 
• Verwendung von Vertex AI Vizier oder benutzerdefinierten Tuning-Jobs, die sich auf Hyperparameter-Tuning konzentrieren, um komplexe benutzerdefinierte ML-Modelle zu trainieren. 

3. Modellbewertung und -iterierung

Der dritte Schritt erfordert von Ihnen, die Leistung Ihres Modells zu bewerten und Anpassungen basierend auf den Ergebnissen vorzunehmen. Das hilft Ihnen, aktiv Probleme zu finden und zu lösen, bevor Sie das Modell bereitstellen.

Durch Metriken wie Präzision und Recall können Sie die Leistung Ihrer Modelle vergleichen und messen und sehen, welches insgesamt am besten abschneidet. 

4. Modellbereitstellung

Nachdem Sie die Leistung Ihres Modells sorgfältig bewertet und genehmigt haben, ist es Zeit, es bereitzustellen. 

Erneut haben Sie verschiedene Möglichkeiten, dies zu tun: 

• Verwendung von vorgefertigten oder benutzerdefinierten Containern 
• Verwendung von BigQuery ML
• Verwendung von TensorFlow-Laufzeiten 
• Verwendung des Vertex AI Feature Store  
• Verwendung von Vertex Explainable AI 

5. Modellüberwachung

Sie sind noch nicht fertig, da es immer Raum für Verbesserungen gibt. Der letzte Schritt im Prozess der Bereitstellung eines Modells besteht darin, seine Leistung zu überwachen. Mit Vertex AI Model Monitoring können Sie Ihre Modelle im Blick behalten und deren Leistung verbessern, falls die Daten zu stark von ihrem Training abweichen. Darüber hinaus verfügt Vertex AI über Warnungen und Benachrichtigungen, die Sie informieren, wenn etwas nicht stimmt, sodass Sie Ihr Modell neu trainieren können, um den Standards zu entsprechen. 

Mit diesem schnellen und einfachen Tutorial sind Sie bereit, Vertex AI auszuprobieren.

Es liegt an Ihnen

Mit Vertex AI ist es einfach, ML-Workflows zu verwalten und deren Effizienz, Genauigkeit und Konsistenz zu gewährleisten. Jetzt, da Sie die Antwort auf „Was ist Vertex AI?” kennen, sind Sie einen Schritt näher daran, Ihre Geschäftsprozesse zu optimieren.

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