Google Vertex AI

Google Vertex AI ist eine Cloud-Plattform von Google Cloud, mit der Unternehmen KI-Modelle – insbesondere generative Modelle – entwickeln, trainieren, evaluieren und in Produktion betreiben können. Sie bündelt Daten- und ML-Workflows (Pipelines), Modellbereitstellung (Deployments) und Qualitätsmessung (Evals) in einer zentralen Umgebung.

Was bedeutet Google Vertex AI?

Vertex AI steht für eine integrierte „End-to-End“-Plattform: Von der Datenaufbereitung über Training und Fine-Tuning bis hin zu Inference, Monitoring und Governance. Praktisch heißt das: Statt viele Einzellösungen zu kombinieren, nutzt du eine konsistente Toolchain, die eng mit Google Cloud (z. B. BigQuery, Cloud Storage, IAM) verzahnt ist.

Wie funktioniert Google Vertex AI? (vereinfacht in 5 Schritten)

• 1) Daten & Features bereitstellen: Daten liegen typischerweise in BigQuery/Cloud Storage; optional Feature Store/Embeddings.
• 2) Modell wählen: Entweder eigene Modelle trainieren oder Foundation Models für Generative KI (Generative AI) nutzen (z. B. für Text, Code oder multimodale Aufgaben).
• 3) Anpassen & testen: Prompting, Prompt Engineering, Fine-Tuning (ggf. mit LoRA) oder Retrieval-Ansätze wie RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• 4) Evaluieren: Qualität, Sicherheit und Robustheit messen (z. B. gegen Halluzinationen (Hallucinations), Bias, Policy-Verstöße), inkl. Vergleich mehrerer Varianten.
• 5) Deploy & betreiben: Modelle als Endpoint bereitstellen, skalieren, überwachen und versionieren – inklusive Metriken, Logging und CI/CD-ähnlichen Abläufen im Sinne von MLOps.

Wofür nutzt man Vertex AI? (typische Use Cases)

• Chatbots & Assistants: Aufbau eines Unternehmens-Chatbots ähnlich ChatGPT – aber mit eigenen Daten, Rollen/Rechten und kontrollierter Ausgabe.
• RAG-Systeme: Kombination aus Embeddings + Vektordatenbank (Vector Database) + LLM, um interne Dokumente (z. B. Handbücher, Tickets) zuverlässig zu beantworten.
• Automatisierung & Agents: Entwicklung von AI Agents (KI-Agenten) mit Function Calling / Tool Use, die Aufgaben ausführen (z. B. CRM aktualisieren, Reports generieren) – oft zusammen mit Tools wie n8n und Automatisierung (Automation).
• Multimodale Anwendungen: Analyse von Text + Bild/Audio im Kontext von Multimodale KI (Multimodal AI), z. B. Dokumentenverarbeitung oder Qualitätskontrolle.

Warum ist Google Vertex AI wichtig?

Vertex AI reduziert den Aufwand, KI produktionsreif zu betreiben: reproduzierbare Pipelines, skalierbare Deployments, zentrale Evaluation und Sicherheits-/Compliance-Funktionen. Für Unternehmen ist das entscheidend, weil KI nicht nur „ein Modell“ ist, sondern ein kontinuierlicher Prozess aus Daten, Tests, Releases und Monitoring – inklusive Anforderungen an AI Governance, Datenschutz (DSGVO/GDPR) & KI und (je nach Einsatz) den EU AI Act.

Was kostet Google Vertex AI?

Die Kosten sind nutzungsbasiert und hängen u. a. von Modelltyp (Foundation Model vs. eigenes Training), Rechenzeit (GPUs/TPUs), Anzahl Inference-Requests, Speicher/Netzwerk und ggf. Evaluation/Monitoring ab. Für belastbare Schätzungen sind ein Lastprofil (Requests/Tag), Kontextlängen bei LLMs und die gewünschte Verfügbarkeit (SLA/Region) die wichtigsten Faktoren.