Vertex AI ist eine einheitliche Plattform für maschinelles Lernen (ML), die von Google Cloud angeboten wird und es Organisationen ermöglicht, Künstliche-Intelligenz-Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren, bereitzustellen und zu verwalten. Sie wurde im Mai 2021 eingeführt und konsolidiert die bisherigen KI-Dienste von Google Cloud, darunter AutoML und AI Platform, in einer einzigen Oberfläche und API. Die Plattform ist darauf ausgelegt, den gesamten ML-Lebenszyklus zu unterstützen - von der Datenaufbereitung und Feature-Engineering bis hin zu Modelltraining, Bewertung und Bereitstellung - mit integrierten Tools für sowohl benutzerdefinierten Code als auch automatisiertes ML.
Vertex AI basiert auf der Infrastruktur von Google Cloud und nutzt Googles Forschung im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning. Sie bietet Zugriff auf eine Reihe von vortrainierten Modellen, darunter große Sprachmodelle und generative KI-Fähigkeiten, sowie Tools zum Erstellen benutzerdefinierter Modelle mit Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und JAX. Die Plattform wird von Unternehmen aus verschiedenen Branchen für Anwendungen wie prädiktive Analytik, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Empfehlungssysteme genutzt.
Kernkomponenten
Vertex AI bietet mehrere integrierte Komponenten, die den ML-Workflow optimieren. Vertex AI Pipelines bietet einen serverlosen Orchestrierungsdienst zum Erstellen und Verwalten von ML-Pipelines unter Verwendung von Kubeflow Pipelines oder TensorFlow Extended. Vertex AI Feature Store zentralisiert das Feature-Management und ermöglicht Teams, Features über Modelle hinweg zu teilen und wiederzuverwenden. Vertex AI Training unterstützt verteiltes Training mit benutzerdefinierten Containern oder verwalteten vorgefertigten Containern, während Vertex AI Prediction Online- und Batch-Vorhersagen mit automatischer Skalierung und Modellüberwachung ermöglicht.
Die Plattform umfasst außerdem Vertex AI Workbench, eine Jupyter-basierte Notebook-Umgebung für Datenerkundung und Experimente, sowie Vertex AI Model Garden, ein Repository mit vortrainierten Modellen und Foundation-Modellen von Google und Partnern wie OpenAI und Anthropic. Diese Komponenten sollen den betrieblichen Aufwand von ML reduzieren und es Data Scientists und Ingenieuren ermöglichen, sich auf die Modellentwicklung zu konzentrieren, anstatt auf die Infrastrukturverwaltung.
Generative KI und Foundation-Modelle
Eine bedeutende Weiterentwicklung von Vertex AI erfolgte mit der Integration von generativen KI-Fähigkeiten. Im Jahr 2023 führte Google Cloud Vertex AI Generative AI Studio ein, das Tools zum Abstimmen, Testen und Bereitstellen von Foundation-Modellen bereitstellt. Dies umfasst den Zugriff auf von DeepMind entwickelte Modelle wie PaLM 2 und später Gemini sowie Open-Source-Modelle wie Llama und Falcon. Die Plattform unterstützt Transformer-basierte Architekturen und bietet Funktionen wie Top-p-Sampling, Top-k-Sampling und Temperaturskalierung zur Steuerung von Modellausgaben.
Vertex AI unterstützt auch Verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback (RLHF) zur Feinabstimmung von Modellen, um sie an spezifische Anwendungsfälle anzupassen. Der Model Garden umfasst sowohl proprietäre als auch offene Modelle und ermöglicht es Benutzern, diese auf der Infrastruktur von Google Cloud mit Funktionen wie Modellbereinigung und Quantisierung zur Optimierung bereitzustellen. Dies hat Vertex AI als wettbewerbsfähiges Angebot gegenüber Amazon Web Services' SageMaker und Microsoft Azure's Machine Learning Plattform positioniert.
Integration mit dem Google-Cloud-Ökosystem
Vertex AI ist tief in andere Google-Cloud-Dienste integriert und ermöglicht eine nahtlose Daten- und Workflow-Konnektivität. Sie arbeitet nativ mit BigQuery für Data Warehousing und Analytik, Cloud Storage für Data Lakes und Dataflow für Stream- und Batch-Verarbeitung. Die Plattform integriert sich auch mit Cloud Run und Kubernetes Engine für die Bereitstellung von Modellen in containerisierten Umgebungen sowie mit Cloud Monitoring und Logging für Beobachtbarkeit.
Für Unternehmen bietet Vertex AI Identitäts- und Zugriffsverwaltung über Google Cloud's IAM sowie Compliance-Zertifizierungen wie SOC 2 und HIPAA. Die Plattform unterstützt Datenaugmentierung und Curriculum-Lernen-Techniken in ihren Trainingspipelines und bietet Batch-Normalisierung und Dropout-Schichten in ihren vorgefertigten Modellarchitekturen. Diese Integration reduziert die Reibung beim Übergang von Experimenten zur Produktion, ein entscheidender Vorteil gegenüber eigenständigen ML-Tools.
Anwendungsfälle und Adoption
Vertex AI wird in verschiedenen Sektoren eingesetzt. Im Gesundheitswesen stellen Organisationen Modelle für medizinische Bildanalyse und Vorhersage von Patientenergebnissen bereit, wobei sie oft U-Net-Architekturen für Segmentierungsaufgaben nutzen. Im Einzelhandel unterstützt sie Nachfrageprognosen und personalisierte Empfehlungen. Finanzinstitute verwenden sie für Betrugserkennung und Risikomodellierung, während Medienunternehmen sie für Inhaltsmoderation und Personalisierung einsetzen.
Zu den bemerkenswerten Kunden gehören Wayfair, das Vertex AI für Produktempfehlungen nutzt, und Kohl's, das sie für Bestandsverwaltung einsetzt. Die Plattform wurde auch von Twitter (jetzt X) für Inhaltsranking und von PayPal für Betrugserkennung übernommen. Ab 2024 unterstützt Vertex AI über 100 Modelle in seinem Model Garden, und Google Cloud berichtet, dass Tausende von Unternehmen die Plattform monatlich nutzen, mit signifikantem Wachstum bei generativen KI-Workloads.
Vergleich mit Wettbewerbern
Vertex AI konkurriert direkt mit AWS SageMaker und Azure Machine Learning. Im Gegensatz zu SageMaker, das eine breitere Palette integrierter Algorithmen bietet, betont Vertex AI die Integration mit Googles Forschung und DeepMind-Innovationen, insbesondere bei großen Sprachmodellen. Azure ML hingegen integriert sich eng in den Unternehmenssoftware-Stack von Microsoft. Die Stärke von Vertex AI liegt in ihrer einheitlichen Pipeline und nativen Unterstützung für generative KI sowie in ihrem Preismodell, das pro Knotenstunde für Training und Vorhersage berechnet, was für variable Workloads kosteneffektiv sein kann.
Einige Benutzer stellen jedoch fest, dass die Lernkurve von Vertex AI aufgrund des umfangreichen Funktionsumfangs steiler ist als bei Wettbewerbern und dass die Dokumentation fragmentiert sein kann. Trotzdem wächst die Adoption weiter, angetrieben durch Googles Investitionen in KI-Infrastruktur, einschließlich benutzerdefinierter TSMC-gefertigter TPUs, die hohe Leistung für das Training großer Modelle bieten.
Zukünftige Richtungen
Google Cloud erweitert die Fähigkeiten von Vertex AI weiterhin mit einem Fokus auf agentische KI und multimodale Modelle. Im Jahr 2024 führte die Plattform Funktionen zum Erstellen von KI-Agenten ein, die mit externen Tools und APIs interagieren können, sowie verbesserte Unterstützung für Multi-Head-Attention-Mechanismen in der Entwicklung benutzerdefinierter Modelle. Die Roadmap umfasst eine tiefere Integration mit Oracle Cloud für hybride Bereitstellungen und verbesserte Tools für Modellkompression zur Reduzierung der Inferenzkosten.
Ab 2025 ist Vertex AI als zentrale Komponente der KI-Strategie von Google Cloud positioniert und konkurriert mit den Angeboten von OpenAI durch ihre Unternehmens-Bereitstellungsoptionen. Die Entwicklung der Plattform spiegelt breitere Trends in der künstlichen Intelligenz wider, die sich von traditionellem ML zu generativer KI und autonomen Agenten bewegen, was sie zu einem wichtigen Akteur im KI-Infrastrukturmarkt macht.
Siehe auch
Referenzen
Google-Cloud-Dokumentation und öffentliche Ankündigungen bieten detaillierte Informationen zu Funktionen und Updates von Vertex AI. Branchenanalysen aus Technologiepublikationen und Benutzerfallstudien bieten Einblicke in ihre Adoption und Leistung.