Vertex AI mit Gemini 1.5 Pro und Gemini 1.5 Flash

In Model Garden haben Sie die Wahl zwischen einer Vielzahl von Modellen mit Erstanbieter- (Gemini, Imagen, Codey), Drittanbieter- (Claude Model Family von Anthropic) und offenen Modellen (Gemma, Llama 3.1). Über Erweiterungen können Modelle Echtzeitinformationen abrufen und Aktionen auslösen. Mit einer Vielzahl von Feinabstimmungsoptionen für die Text- , Bild- und Code -Modelle von Google können Sie Modelle an Ihren Anwendungsfall anpassen. 

Generative KI-Modelle und vollständig verwaltete Tools erleichtern das Erstellen, Anpassen, Einbinden und Bereitstellen von Prototypen in Anwendungen.

Data Scientists können mit den Vertex AI Platform-Tools zum Trainieren, Abstimmen und Bereitstellen von ML-Modellen schneller arbeiten.

Vertex AI-Notebooks , einschließlich Colab Enterprise oder Workbench nach Ihrer Wahl, sind nativ in BigQuery eingebunden und bieten eine zentrale Oberfläche für alle Daten- und KI-Arbeitslasten.

Mit Vertex AI Training und Vorhersage können Sie die Trainingszeit reduzieren und Modelle mithilfe von Open-Source-Frameworks Ihrer Wahl und einer optimierten KI-Infrastruktur ganz einfach in der Produktion bereitstellen.

Die Vertex AI Platform bietet maßgeschneiderte MLOps-Tools für Data Scientists und ML-Entwickler, um ML-Projekte zu automatisieren, zu standardisieren und zu verwalten.

Modulare Tools helfen Ihnen dabei, teamübergreifend zusammenzuarbeiten und Modelle während des gesamten Entwicklungszyklus zu verbessern. Mit Vertex AI Evaluation können Sie das beste Modell für einen Anwendungsfall ermitteln und Workflows mit Vertex AI Pipelines orchestrieren, alle Modelle mit Model Registry verwalten, ML-Funktionen mit Feature Store bereitstellen, freigeben und wiederverwenden sowie Modelle auf Eingabeabweichungen und ‑Drift überwachen .