Vertex AI ist die Machine-Learning-Plattform von Google Cloud, die den gesamten ML-Workflow an einem Ort zusammenführt – von der Datenaufbereitung und dem Training bis zum Bereitstellen von Modellen. Sie unterstützt sowohl vorgefertigte Modelle als auch eigene Custom Models, mit Optionen zum Fine-Tuning und zur produktiven Nutzung.
So funktioniert es
Sie können in einer Webkonsole oder über APIs arbeiten. Google stellt Dokumentation und Lernressourcen bereit, doch fortgeschrittene Funktionen können Zeit brauchen, um sie zu beherrschen. Für einige Workloads sind erhebliche Rechenressourcen erforderlich.
Hauptfunktionen
End-to-End-ML-Workflow: Daten, Training und Deployment
Integration mit Google-Cloud-Diensten
Eigene und vorgefertigte Modelle nutzen, feinabstimmen und bereitstellen
Generative-KI-Tools, einschließlich Gemini-Modelle
Skalierung passend zum Workload-Bedarf
Modellversionierung und Pipeline-Verwaltung
Vor- und Nachteile
Vorteile: einheitliche ML-Plattform, flexible Integrationen, Zugriff auf moderne Modelle
Nachteile: steilere Lernkurve für Einsteiger, mögliche Abhängigkeit vom Google-Ökosystem, hoher Ressourcenbedarf bei großen Aufgaben
