Veröffentlicht am: 18. März 2025 / Update vom: 18. März 2025 – Verfasser: Konrad Wolfenstein
Vertex AI: Googles umfassende KI-Plattform im Wandel – Bild: Xpert.Digital
Zukunftsstrategie von Google: Die wachsende Rolle von Vertex AI
Integration und Fortschritt: Die Strategie hinter Vertex AI
Vertex AI hat sich als zentrale Säule in Googles KI-Strategie etabliert und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die 2021 eingeführte Plattform vereint fortschrittliche Technologien und bietet Entwicklern wie Unternehmen leistungsstarke Werkzeuge zur KI-Entwicklung. In einer Zeit, in der Google verschiedene KI-Angebote parallel betreibt, zeichnet sich eine strategische Entwicklung ab, die auf eine stärkere Integration oder Konvergenz dieser Plattformen hindeutet.
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Grundlagen und Funktionsumfang von Vertex AI
Vertex AI ist Googles umfassende, cloudbasierte KI-Plattform, die über die Google Cloud Platform zugänglich ist. Sie vereint die fortschrittlichsten Technologien von Google Cloud ML Engine und AutoML in einer einzigen, kohärenten Umgebung. Diese Integration ermöglicht es Entwicklern und Data Scientists, unabhängig von ihrem Erfahrungsniveau, hochwertige ML-Modelle zu entwickeln und zu implementieren.
Die Plattform bietet Zugang zu über 40 proprietären Modellen und mehr als 80 Open-Source- und Drittanbietermodellen über den sogenannten “Model Garden”. Besonders hervorzuheben ist der Zugriff auf Googles Gemini-Modelle, die multimodale Fähigkeiten besitzen und verschiedene Eingabetypen wie Text, Video, Code, Audio oder Bilder verarbeiten können. Diese Vielseitigkeit macht Vertex AI zu einer leistungsstarken Lösung für komplexe KI-Aufgaben.
Im Zentrum von Vertex AI steht eine innovative Entwicklungsumgebung, die das kollaborative Arbeiten an KI-Projekten grundlegend vereinfacht. Die Plattform bietet vollständig verwaltete Notebooks, die es Teams ermöglichen, gemeinsam an ML-Modellen zu arbeiten und Erkenntnisse in Echtzeit auszutauschen. Durch die nahtlose Verknüpfung dieser interaktiven Notebooks mit KI-Pipelines können Workflows effizient gestaltet werden.
MLOps-Funktionalitäten und technische Architektur
Die MLOps-Funktionalitäten von Vertex AI setzen neue Maßstäbe in der industriellen ML-Entwicklung. Die Plattform bietet eine durchgängige Pipeline für kontinuierliche Integration und Deployment, automatisierte Workflow-Orchestrierung und umfassendes Modell-Monitoring. Diese Funktionen ermöglichen es Unternehmen, ihre ML-Modelle effizient zu verwalten, zu überwachen und zu optimieren.
Die technische Architektur von Vertex AI unterstützt sowohl AutoML-Ansätze für schnelle Entwicklungszyklen als auch Custom Training für spezialisierte Anforderungen. AutoML automatisiert dabei kritische Prozesse wie die Modellauswahl, Hyperparameter-Optimierung und Modellvalidierung, während Custom Training maximale Flexibilität bei der Entwicklung spezialisierter ML-Lösungen bietet.
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Unterschiede zwischen Google AI und Vertex AI
Google betreibt derzeit mehrere KI-Plattformen parallel, darunter Google AI Studio und Vertex AI. Diese Trennung ist keine zufällige Entscheidung, sondern das Ergebnis einer strategischen Ausrichtung auf verschiedene Zielgruppen und Anwendungsfälle.
Die Unterschiede zwischen diesen beiden Plattformen sind eindeutig und zeigen sich in verschiedenen Bereichen: Während Google AI Studio ein eher begrenztes Angebot an Gemini-Modellen bereitstellt, umfasst Vertex AI ein breiteres Modellangebot, darunter auch Gemini 1.0 Ultra und Ultra Vision. Nutzer von Google AI Studio können sich mit einem einfachen Google-Konto anmelden und die Plattform mit einem API-Schlüssel nutzen. Im Vergleich dazu erfordert Vertex AI ein Google Cloud-Konto, das an spezifische Nutzungsbedingungen und Abrechnungsmodelle gebunden ist, und setzt zur Authentifizierung ein Google Cloud-Dienstkonto voraus. Die Benutzeroberfläche von Google AI Studio dient als Testfeld, während Vertex AI Studio als professionelles Tool für Unternehmensanwendungen zur Verfügung steht. Auch die unterstützten Funktionen unterscheiden sich deutlich: Google AI Studio bietet keine Enterprise-Funktionen oder MLOps-Integration, während Vertex AI umfassende Enterprise-Funktionen wie Kundenverschlüsselungsschlüssel, virtuelle private Clouds, Datenstandortkontrolle und Zugriffstransparenz sowie vollständige MLOps-Funktionen bereitstellt. Diese klare Differenzierung zeigt, dass Google AI Studio sich primär an Entwickler und technisch versierte Nutzer richtet, die mit Googles KI-Modellen experimentieren und Anwendungen entwickeln möchten. Hingegen ist Vertex AI speziell auf die Bedürfnisse von Unternehmen und professionellen Entwicklern abgestimmt, die KI-Lösungen im großen Maßstab entwickeln und implementieren wollen.
Zusammengefasst:
- Diese Unterschiede zeigen, dass Google AI Studio eher auf Entwickler und technisch versierte Nutzer ausgerichtet ist, die mit Googles KI-Modellen experimentieren und eigene Anwendungen entwickeln möchten. Die Plattform fungiert als Werkstatt für KI-Entwickler und bietet umfangreiche Möglichkeiten zur Interaktion mit den Gemini-Modellen.
- Vertex AI hingegen richtet sich an Unternehmen und professionelle Entwickler, die KI-Lösungen im Unternehmensmaßstab entwickeln und bereitstellen möchten. Die Plattform bietet umfassende Enterprise-Funktionen wie Kundenverschlüsselungsschlüssel, virtuelle private Clouds, Datenstandortkontrolle und Zugriffstransparenz.
Migration und Integration zwischen den Plattformen
Google bietet klare Migrationspfade von Google AI zu Vertex AI, was auf eine mögliche zukünftige Konsolidierung der Plattformen hindeutet. Die Migration umfasst verschiedene Schritte:
- Einrichtung eines Google Cloud-Kontos (falls noch nicht vorhanden)
- Aktivierung der erforderlichen APIs für Vertex AI
- Migration von Prompts aus Google AI Studio zu Vertex AI Studio
- Hochladen von Trainingsdaten in einen Cloud Storage-Bucket für die Verwendung in Vertex AI
- Anpassung des Codes für die Verwendung der Vertex AI Gemini API statt der Google AI Gemini API
Für Entwickler, die bereits mit Google AI arbeiten, bietet Google detaillierte Anleitungen und Code-Beispiele für die Migration. Dies erleichtert den Übergang zwischen den Plattformen und ermöglicht es Entwicklern, die erweiterten Funktionen von Vertex AI zu nutzen, ohne bei Null anfangen zu müssen.
Interessanterweise gibt es auch Lösungen, die eine parallele Nutzung beider Plattformen ermöglichen. In einem YouTube-Video wird erklärt, wie man mit dem neuen Google Gen AI SDK für Python nahtlos zwischen Google AI Studio und Vertex AI wechseln kann. Dies deutet darauf hin, dass Google die verschiedenen Einstiegspunkte in seine KI-Technologien anerkennt und Flexibilität für Entwickler bieten möchte.
Konvergenz und zukünftige Entwicklung
Die Entwicklung von Vertex AI ist ein fortlaufender Prozess, der von Googles kontinuierlicher Innovation im Bereich der künstlichen Intelligenz profitiert. Die Plattform wird stetig um neue Funktionen und Verbesserungen erweitert, die den sich wandelnden Anforderungen der KI-Entwicklung gerecht werden.
Trotz der aktuellen Trennung zwischen Google AI Studio und Vertex AI gibt es Anzeichen für eine mögliche Konvergenz oder zumindest eine engere Integration dieser Plattformen in der Zukunft. Die immer wieder erwähnte Migration “Von Gemini in Google AI zu Vertex AI” deutet darauf hin, dass Google aktiv an der Weiterentwicklung seiner KI-Infrastruktur arbeitet.
Langfristig könnten wir eine engere Integration oder Konvergenz dieser Plattformen sehen, insbesondere im Rahmen der Weiterentwicklung von Vertex AI und der fortschreitenden Integration von KI-Funktionen in das gesamte Google-Ökosystem. Diese Entwicklung würde es Google ermöglichen, seine Ressourcen effektiver zu nutzen und eine konsistentere Benutzererfahrung über verschiedene KI-Angebote hinweg zu bieten.
Künftige Entwicklungen von Vertex AI versprechen noch leistungsfähigere AutoML-Funktionen, erweiterte MLOps-Kapazitäten und verstärkte Unterstützung für Edge Computing. Diese Innovationen werden es Unternehmen ermöglichen, KI noch tiefer in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren und einen größeren Nutzen aus ihren Daten zu ziehen.
Googles KI-Plattformen im Vergleich: Lösungen für Entwickler und Unternehmen
Vertex AI hat sich als zentrale Säule in Googles KI-Strategie etabliert und entwickelt sich kontinuierlich weiter. Die Plattform vereint fortschrittliche Technologien und bietet Entwicklern wie Unternehmen leistungsstarke Werkzeuge zur KI-Entwicklung.
Die aktuell parallel betriebenen Plattformen Google AI Studio und Vertex AI erfüllen unterschiedliche Bedürfnisse und richten sich an verschiedene Zielgruppen. Während Google AI Studio einen niedrigschwelligen Einstieg in die KI-Entwicklung ermöglicht, bietet Vertex AI umfassende Enterprise-Funktionen und MLOps-Kapazitäten für den professionellen Einsatz.
Die klaren Migrationspfade und die zunehmende Integration zwischen den Plattformen deuten jedoch auf eine mögliche zukünftige Konvergenz hin. Diese Entwicklung würde es Google ermöglichen, eine konsistentere und leistungsfähigere KI-Infrastruktur anzubieten, die sowohl für Einsteiger als auch für professionelle Entwickler und Unternehmen geeignet ist.
In der schnelllebigen Welt der KI-Technologie bleibt abzuwarten, wie sich diese Plattformen weiterentwickeln werden. Doch eines ist sicher: Google setzt sowohl bei der Entwicklerunterstützung als auch bei Unternehmenslösungen stark auf seine KI-Technologien, um im wettbewerbsintensiven Markt für KI-Lösungen eine führende Position einzunehmen.
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