Google Vertex AI Integration
Nutzen Sie Googles führende KI-Plattform für Ihre ML-Projekte. Gemini-Modelle, AutoML für No-Code ML, Model Garden und Enterprise MLOps aus einer Hand.
ML-Herausforderungen ohne Unified Platform
Fragmentierte Tools bremsen KI-Projekte aus
Infrastruktur-Komplexität
GPU-Cluster aufsetzen, skalieren und warten verschlingt Ressourcen und Expertise.
Tool-Fragmentierung
Training, Deployment und Monitoring mit verschiedenen Tools verursacht Reibungsverluste.
Model-Auswahl überfordert
Hunderte Foundation Models verfügbar - welches passt zu meinem Use Case?
Lange Time-to-Production
Von der Idee zum Production-Deployment vergehen Monate statt Wochen.
Vertex AI als Unified ML Platform
Googles KI-Technologien aus einer Hand
Gemini API
Zugriff auf Googles leistungsstärkstes multimodales LLM mit 1M Token Context für komplexe Aufgaben.
LLM-IntegrationModel Garden
Über 130 Foundation Models an einem Ort: Open Source, Google und Partner-Modelle sofort einsatzbereit.
Model-AuswahlAutoML
Trainieren Sie Custom Models ohne Code für Vision, Text und Tabular Data mit automatischem Hyperparameter-Tuning.
No-Code MLEnterprise MLOps
Feature Store, Pipelines, Experiments und Model Registry für reproduzierbare ML-Workflows.
MLOps SetupVertex AI in Zahlen
Vertex AI Anwendungsfälle
Von Custom Training bis Foundation Model APIs
Multimodale Applikationen
Gemini Vision analysiert Bilder, Videos und PDFs zusammen mit Text für komplexe Dokumentenverarbeitung.
Custom Model Training
Trainieren Sie eigene Modelle auf proprietären Daten mit AutoML oder Custom Training Jobs.
RAG-Systeme
Vector Search und Embeddings API für Enterprise Search über interne Wissensdatenbanken.
Computer Vision
AutoML Vision für Bildklassifikation und Object Detection ohne ML-Expertise.
Vertex AI Integration in 4 Schritten
Vom Proof of Concept zur Produktion
Use Case Discovery
Wir identifizieren die passenden Vertex AI-Features für Ihre ML-Anforderungen.
GCP-Setup & Security
Projekt-Setup mit VPC, IAM-Rollen und Service Accounts nach Best Practices.
Prototyping & Training
Rapid Prototyping mit Model Garden oder Custom Training mit Ihren Daten.
MLOps & Production
Deployment mit Endpoints, Monitoring und CI/CD-Integration für Production.
Warum Vertex AI mit Provimedia?
GCP-Expertise
Tiefe Erfahrung mit Google Cloud und Vertex AI Architektur.
Model Selection
Wir wählen das optimale Modell für Ihren spezifischen Use Case.
MLOps Best Practices
Production-ready Pipelines mit Feature Store und Monitoring.
Kostenoptimierung
Effiziente Ressourcennutzung und committed use discounts.
Enterprise Security
VPC Service Controls, CMEK und IAM nach Compliance-Anforderungen.
Team Enablement
Hands-on Training für Ihre ML-Engineers und Data Scientists.
Vertex AI Ökosystem
Häufige Fragen zu Google Vertex AI
Vertex AI ist Googles Unified Machine Learning Platform auf Google Cloud. Sie vereint Modelltraining, Deployment und MLOps in einer Plattform. Zugriff auf Gemini, Model Garden mit 130+ Modellen, AutoML und Enterprise-MLOps-Tools.
Vertex AI bietet: 1) Direkten Zugang zu Googles neuesten Modellen (Gemini Pro/Ultra). 2) Model Garden mit Open Source und Partner-Modellen. 3) Nahtlose Integration mit BigQuery, Cloud Storage und GCP-Services. 4) AutoML für No-Code Modelltraining.
Vertex AI nutzt Pay-per-Use-Pricing. Gemini Pro: ca. $0.00025/1K Input Characters. AutoML Training: nach Compute-Stunden. Predictions: nach Node-Stunden. Kostenrechner verfügbar im GCP Pricing Calculator.
Ja, mehrere Optionen: 1) AutoML für Code-freies Training mit eigenen Daten. 2) Custom Training mit TensorFlow, PyTorch oder JAX. 3) Fine-Tuning von Foundation Models aus Model Garden. Alle mit integrierten MLOps.
Ja, Vertex AI kann DSGVO-konform betrieben werden. Google Cloud bietet EU-Regionen (europe-west1 bis europe-west9), GDPR Data Processing Addendum, und optionale Datenresidenz-Kontrollen. VPC Service Controls schützen vor Datenexfiltration.
Vertex AI ist der Nachfolger von AI Platform und vereint alle ML-Services. AI Platform ist deprecated. Migration zu Vertex AI wird empfohlen. Vertex AI bietet zusätzlich Model Garden, Gemini-Zugang und verbesserte MLOps.
Mehrere Optionen: 1) REST API und gRPC für direkte Integration. 2) Client Libraries für Python, Java, Node.js, Go. 3) Vertex AI SDK für ML-spezifische Workflows. 4) Integration mit Cloud Functions und Cloud Run für Serverless.
Vertex AI für Ihre ML-Projekte?
Von der Architektur über das Modelltraining bis zum Production Deployment - wir begleiten Sie auf Google Cloud.