Vertex AI is Google Cloud’s unified machine learning platform that brings together all Google Cloud services for building ML under one unified UI and API. It supports the entire ML workflow from data preparation to model deployment and monitoring, including access to Google’s foundation models.
Was ist Google Vertex AI?
Vertex AI ist Googles einheitliche Machine Learning Plattform, die alle ML-Services unter einer konsistenten API und Benutzeroberfläche zusammenführt. Die Plattform deckt den gesamten ML-Lebenszyklus ab: von der Datenvorbereitung über Training und Deployment bis hin zu Monitoring und Retraining. Damit löst Vertex AI die fragmentierte Landschaft der vorherigen AI Platform ab und bietet einen durchgängigen Workflow für Data Scientists und ML Engineers.
Ein zentrales Merkmal ist die Integration von Google Foundation Models wie Gemini für multimodale Anwendungen, PaLM 2 für Textverarbeitung und Imagen für Bilderzeugung. Diese Modelle können direkt über API genutzt, mit eigenen Daten fine-tuned oder als Basis für spezialisierte Anwendungen verwendet werden. Die Model Garden bietet zusätzlich Zugriff auf hunderte vortrainierte Modelle von Google und Partnern, die sich ohne aufwendiges Training deployen lassen.
Vertex AI unterscheidet zwischen AutoML für automatisiertes Machine Learning ohne Code und Custom Training für volle Kontrolle über Modellarchitektur und Trainingslogik. Vertex AI Workbench stellt eine managed Jupyter-Umgebung bereit, während Vertex Pipelines MLOps-Workflows orchestriert. Der Feature Store ermöglicht zentrales Feature Management, und umfassende Monitoring-Tools erkennen Model Drift und Performance-Degradation automatisch. Training kann auf CPUs, GPUs oder TPUs erfolgen, mit Support für alle gängigen Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn.
Der Service bietet Pay-per-use Abrechnung für Training, Predictions und API-Aufrufe in mehreren EU-Regionen mit DSGVO-Compliance. SLA: 99.9% für Prediction Endpoints.
Vertex AI im Vergleich
vs. AWS SageMaker: Vertex AI bietet direkten Zugang zu Google Foundation Models wie Gemini, während SageMaker stärker auf AWS-Ökosystem fokussiert ist. Vertex AI hat einfachere Preismodelle und bessere BigQuery-Integration für Datenanalysen.
vs. Azure Machine Learning: Vertex AI punktet mit TPU-Verfügbarkeit und Google-Expertise in großskaligem ML-Training. Azure hat bessere Integration in Microsoft-Ökosysteme, während Vertex AI stärkere Open-Source-Orientierung zeigt.
vs. STACKIT AI Model Serving: STACKIT bietet deutsche Datensouveränität und lokale Rechenzentren, während Vertex AI eine breitere Palette an Foundation Models und globale Verfügbarkeit liefert.
Typische Anwendungsfälle
LLM Fine-Tuning mit Gemini für Kundenservice
Ein E-Commerce-Unternehmen nutzt Vertex AI, um Gemini 1.5 Pro mit eigenen Produktdaten und Kundeninteraktionen zu fine-tunen. Das Modell beantwortet produktspezifische Fragen präziser als generische LLMs. Über Vertex AI Pipelines wird das Modell wöchentlich mit neuen Daten nachtrainiert, während Model Monitoring die Antwortqualität überwacht.
Computer Vision für Retail-Qualitätskontrolle
Ein Produzent setzt AutoML Vision für automatisierte Qualitätsprüfung in der Fertigung ein. Tausende Produktbilder pro Stunde werden analysiert, Defekte in Echtzeit erkannt. Das System wurde in vier Wochen mit AutoML trainiert, ohne ML-Expertise. Batch Predictions verarbeiten historische Daten zur Trendanalyse.
Demand Forecasting mit Custom Training
Eine Einzelhandelskette nutzt Custom Training mit XGBoost auf Vertex AI für präzise Nachfrageprognosen. Der Feature Store zentralisiert Features wie Wetterdaten, Feiertage und historische Verkäufe. Vertex Pipelines orchestriert tägliches Retraining, Online Predictions liefern Prognosen für Bestellsysteme in unter 100ms.
Fraud Detection mit Real-Time Predictions
Eine Bank deployed ein Fraud-Detection-Modell auf Vertex AI mit Online Predictions. Transaktionen werden in Echtzeit bewertet, verdächtige Aktivitäten sofort blockiert. Model Monitoring erkennt neue Betrugsmuster, triggert automatisches Retraining. Die Lösung verarbeitet 50.000 Transaktionen pro Sekunde mit p99-Latenz unter 20ms.
Personalisierte Recommendation Engine
Eine Streaming-Plattform nutzt Vertex AI für personalisierte Content-Empfehlungen. Der Feature Store speichert User-Features und Content-Embeddings, ein Custom Training Modell generiert Recommendations. Vertex Explainable AI zeigt, welche Features Empfehlungen beeinflussen. A/B-Tests über Vertex Experiments optimieren das Modell kontinuierlich.
Document Processing mit Document AI Integration
Ein Versicherer kombiniert Vertex AI mit Document AI für automatisierte Schadenbearbeitung. Document AI extrahiert Daten aus Formularen, ein Custom Classification Model auf Vertex AI kategorisiert Schadentypen. Vertex Pipelines orchestriert den gesamten Workflow von Upload bis Entscheidung, reduziert Bearbeitungszeit um 70%.
Multi-Cloud MLOps mit Vertex Pipelines
Ein Technologieunternehmen nutzt Vertex Pipelines für reproduzierbare ML-Workflows über mehrere Teams. Pipelines orchestrieren Data Validation, Training, Evaluation und Deployment. Metadata Tracking dokumentiert jeden Run, Model Registry verwaltet Versionen. Das Setup reduziert Time-to-Production von Monaten auf Wochen.
Best Practices für Vertex AI
AutoML vs. Custom Training richtig wählen
AutoML eignet sich für schnelle Prototypen, Standardaufgaben wie Bildklassifikation oder Tabellendaten und Teams ohne ML-Expertise. Custom Training ist notwendig bei komplexen Architekturen, speziellen Loss Functions, bestehenden TensorFlow/PyTorch-Modellen oder wenn Sie volle Kontrolle über Hyperparameter benötigen. Nutzen Sie AutoML für initiale Baselines, migrieren Sie zu Custom Training wenn Anpassungen nötig werden.
MLOps mit Vertex Pipelines etablieren
Vertex Pipelines orchestriert reproduzierbare ML-Workflows mit Kubeflow Pipelines oder TFX. Definieren Sie Pipelines als Code, versionieren Sie diese in Git. Automatisieren Sie Data Validation, Training, Evaluation und Deployment in einer Pipeline. Nutzen Sie Conditional Steps für A/B-Tests und Rollback-Mechanismen. Pipeline-Templates reduzieren Boilerplate für wiederkehrende Workflows.
Model Monitoring und automatisches Retraining
Konfigurieren Sie Model Monitoring für Prediction Drift und Training-Serving Skew ab dem ersten Deployment. Setzen Sie Alerting-Schwellwerte basierend auf Business-Metriken, nicht nur ML-Metriken. Implementieren Sie automatische Retraining-Pipelines, die bei Drift-Detection triggern. Nutzen Sie Shadow Deployments für neue Modellversionen vor Production-Rollout.
Feature Store strategisch einsetzen
Der Vertex AI Feature Store zentralisiert Features und vermeidet redundantes Feature Engineering über Teams hinweg. Definieren Sie Features einmal, nutzen Sie diese für Training und Serving. Versionieren Sie Features, um Konsistenz zwischen historischen und aktuellen Daten zu gewährleisten. Nutzen Sie Online Serving für Low-Latency Predictions und Offline Serving für Batch-Jobs und Training.
Hyperparameter Tuning effizient durchführen
Vertex AI bietet Vizier für Bayesian Optimization bei Hyperparameter-Suche. Definieren Sie sinnvolle Search Spaces basierend auf Domänenwissen, vermeiden Sie zu breite Ranges. Nutzen Sie Parallel Trials für schnellere Konvergenz, aber beachten Sie Compute-Kosten. Early Stopping reduziert Ressourcenverschwendung bei erfolglosen Trials. Für explorative Suchen nutzen Sie Random Search vor Grid Search.
Kosten optimieren mit Preemptible VMs und Batch Predictions
Preemptible VMs reduzieren Training-Kosten um bis zu 80%, sind aber nur für fault-tolerante Workloads geeignet. Implementieren Sie Checkpointing für Preemptible Training Jobs. Nutzen Sie Batch Predictions statt Online Predictions wenn Echtzeit nicht nötig ist, Kosten pro Prediction sind deutlich niedriger. Wählen Sie kleinere Machine Types für Predictions wenn möglich, skalieren Sie nur bei Bedarf.
Responsible AI Practices umsetzen
Nutzen Sie Vertex Explainable AI um Modellentscheidungen nachvollziehbar zu machen. Feature Attributions zeigen, welche Inputs Predictions beeinflussen. Testen Sie Modelle auf Bias über verschiedene demografische Gruppen mit What-If-Tool. Implementieren Sie Fairness-Metriken in Model Evaluation. Dokumentieren Sie Modellverhalten und Limitationen in Model Cards für Stakeholder-Transparenz.
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Vertex AI: Architektur-Design, Migration bestehender ML-Workloads, MLOps-Setup, Kostenoptimierung und Team-Enablement.
Kontaktieren Sie uns für eine Beratung zu Vertex AI und Google Cloud.
Verfügbare Varianten & Optionen
Vertex AI Platform
- Full MLOps capabilities
- Custom model training
- Model monitoring
- Requires ML expertise
- Can be complex
Vertex AI AutoML
- No coding required
- Automated feature engineering
- Quick time to value
- Less control
- Higher cost per prediction
Vertex AI Workbench
- Jupyter notebook environment
- Pre-configured frameworks
- Collaboration features
- Compute costs
- Requires active management
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen Vertex AI und der alten AI Platform?
Vertex AI ist die neue, vereinheitlichte ML-Plattform von Google Cloud, die AutoML und AI Platform unter einer Oberfläche zusammenführt. Sie bietet verbesserte MLOps-Funktionen, Zugang zu Foundation Models wie Gemini und eine durchgängige API. Die alte AI Platform wird durch Vertex AI ersetzt.
Wie kann ich Gemini-Modelle in Vertex AI nutzen?
Gemini-Modelle sind über die Vertex AI API verfügbar. Sie können Gemini 1.5 Pro und Flash für multimodale Aufgaben nutzen, bestehende Modelle fine-tunen oder über die Model Garden auf vortrainierte Varianten zugreifen. Die Integration erfolgt über REST API, Python SDK oder direkt in Vertex AI Workbench.
Wann sollte ich AutoML statt Custom Training verwenden?
AutoML eignet sich für schnelle Prototypen und Standardaufgaben ohne tiefes ML-Know-how. Es automatisiert Feature Engineering und Hyperparameter-Tuning. Custom Training bietet mehr Kontrolle über Modellarchitektur und ist notwendig bei speziellen Anforderungen, komplexen Architekturen oder wenn Sie bestehenden Code migrieren.
Wie funktioniert das Preismodell von Vertex AI?
Vertex AI nutzt Pay-per-use für Training (nach Compute-Stunden), Predictions (nach Anfragen) und API-Aufrufe für Foundation Models. AutoML ist teurer pro Prediction als Custom Training. Kosten lassen sich durch Preemptible VMs beim Training und Batch Predictions reduzieren. Details finden Sie in der Google Cloud Preisliste.
Welche Deployment-Optionen bietet Vertex AI?
Vertex AI unterstützt Online Predictions für Echtzeit-Anfragen mit automatischem Scaling, Batch Predictions für große Datenmengen und Edge Deployment für On-Device-Inferenz. Sie können auch private Endpoints für VPC-Integration nutzen und Multi-Region-Deployments für hohe Verfügbarkeit konfigurieren.
Sind TPUs in Vertex AI verfügbar und wann sollte ich sie nutzen?
Ja, Vertex AI bietet TPU v5e und ältere Generationen für Training und Inferenz. TPUs sind optimal für große Transformer-Modelle, LLM-Training und TensorFlow-Workloads mit hohen Matrix-Operationen. Für PyTorch oder kleine Modelle sind GPUs oft kosteneffizienter.
Was ist Model Garden und wie nutze ich es?
Model Garden ist eine Sammlung von vortrainierten Modellen und Foundation Models in Vertex AI. Es umfasst Google-Modelle wie Gemini und Imagen sowie Drittanbieter-Modelle. Sie können Modelle direkt deployen, fine-tunen oder als Basis für eigene Entwicklungen nutzen, ohne Training from Scratch.
Wie funktioniert der Feature Store in Vertex AI?
Der Vertex AI Feature Store ist ein zentrales Repository für ML-Features mit Versionierung und zeitbasiertem Abruf. Er ermöglicht Feature-Sharing zwischen Teams, reduziert Feature-Engineering-Redundanzen und gewährleistet Konsistenz zwischen Training und Serving. Features können online und offline abgerufen werden.
Welche Möglichkeiten gibt es für Model Monitoring?
Vertex AI bietet automatisches Monitoring für Prediction Drift, Training-Serving Skew und Feature Attribution Drift. Sie können Alerting-Regeln konfigurieren und Dashboards für Model Performance nutzen. Das System erkennt Qualitätsverschlechterungen und kann automatisch Retraining-Pipelines triggern.
Ist Vertex AI DSGVO-konform und in der EU verfügbar?
Ja, Vertex AI ist in mehreren EU-Regionen verfügbar (europe-west1, europe-west4, europe-north1) und erfüllt DSGVO-Anforderungen. Google Cloud bietet Data Processing Agreements, Datenlokalisierung und umfassende Compliance-Zertifizierungen. Sie können Training und Predictions vollständig in EU-Regionen durchführen.
