Wenn Sie sich schon einmal mit KI-Tools beschäftigt haben und sich gefragt haben, wo die wahre Magie von Anfang bis Ende steckt – vom schnellen Tüfteln bis zur Produktion mit Überwachung –, dann ist dies das Tool, von dem Sie immer wieder hören. Googles Vertex AI bündelt Modell-Playgrounds, MLOps, Datenverbindungen und Vektorsuche an einem einzigen Ort auf Unternehmensniveau. Beginnen Sie kämpferisch und skalieren Sie dann. Es ist überraschend selten, beides unter einem Dach zu vereinen.
Nachfolgend finden Sie die sachliche Tour. Wir beantworten die einfache Frage: Was ist Google Vertex AI? Und zeigen Ihnen, wie es zu Ihrem Stack passt, was Sie zuerst ausprobieren sollten, wie sich die Kosten entwickeln und wann Alternativen sinnvoller sind. Schnall dich an. Es gibt hier viel zu entdecken, aber der Weg ist einfacher, als er aussieht. 🙂
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Was ist Google Vertex AI? 🚀
Google Vertex AI ist eine vollständig verwaltete, einheitliche Plattform in der Google Cloud zum Erstellen, Testen, Bereitstellen und Steuern von KI-Systemen – sowohl für klassisches maschinelles Lernen als auch für moderne generative KI. Sie kombiniert ein Modellstudio, Agenten-Tools, Pipelines, Notebooks, Register, Monitoring, Vektorsuche und eine enge Integration mit Google Cloud-Datendiensten [1].
Einfach ausgedrückt: Hier erstellen Sie Prototypen mit Basismodellen, optimieren diese, stellen sie auf sicheren Endpunkten bereit, automatisieren sie mit Pipelines und sorgen für die Überwachung und Steuerung aller Vorgänge. Entscheidend ist, dass dies an einem Ort geschieht – und das ist wichtiger, als es am ersten Tag scheint [1].
Kurzes Muster aus der Praxis: Teams skizzieren häufig Eingabeaufforderungen im Studio, verkabeln ein minimales Notebook, um I/O mit realen Daten zu testen, und übertragen diese Assets dann in ein registriertes Modell, einen Endpunkt und eine einfache Pipeline. In der zweiten Woche geht es in der Regel um Überwachung und Warnmeldungen. Es geht nicht um Heldentaten, sondern um Wiederholbarkeit.
Was Google Vertex AI so großartig macht ✅
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Ein Dach für den Lebenszyklus – Prototyp im Studio, Versionen registrieren, für Batch oder Echtzeit bereitstellen und dann auf Abweichungen und Probleme überwachen. Weniger Klebecode. Weniger Tabs. Mehr Schlaf [1].
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Model Garden + Gemini-Modelle – entdecken, anpassen und implementieren Sie Modelle von Google und Partnern, einschließlich der neuesten Gemini-Familie, für Text- und multimodale Arbeit [1].
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Agent Builder – Erstellen Sie aufgabenorientierte, mehrstufige Agenten, die Tools und Daten mit Evaluierungsunterstützung und einer verwalteten Laufzeit orchestrieren können [2].
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Pipelines für Zuverlässigkeit – serverlose Orchestrierung für wiederholbares Training, Evaluierung, Tuning und Deployment. Sie werden es sich danken, wenn das dritte Retrain ansteht [1].
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Vektorsuche im großen Maßstab – hochskalierter Vektorabruf mit geringer Latenz für RAG, Empfehlungen und semantische Suche, basierend auf der Produktionsinfrastruktur von Google [3].
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Feature-Management mit BigQuery – pflegen Sie Ihre Feature-Daten in BigQuery und stellen Sie Features online über den Vertex AI Feature Store bereit, ohne einen Offline-Store zu duplizieren [4].
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Workbench-Notebooks – verwaltete Jupyter-Umgebungen, die mit Google Cloud-Diensten (BigQuery, Cloud Storage usw.) verbunden sind [1].
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Verantwortungsvolle KI-Optionen – Sicherheitstools plus Null-Datenaufbewahrungskontrollen (bei entsprechender Konfiguration) für generative Workloads [5].
Die Kernstücke, die Sie tatsächlich berühren werden 🧩
1) Vertex AI Studio – wo Eingabeaufforderungen erwachsen werden 🌱
Testen, bewerten und optimieren Sie Basismodelle in einer Benutzeroberfläche. Ideal für schnelle Iterationen, wiederverwendbare Eingabeaufforderungen und die Übergabe an die Produktion, sobald etwas „klickt“ [1].
2) Model Garden – Ihr Modellkatalog 🍃
Eine zentrale Bibliothek mit Google- und Partnermodellen. Durchsuchen, Anpassen und Bereitstellen mit wenigen Klicks – ein echter Ausgangspunkt statt einer Schnitzeljagd [1].
3) Agent Builder – für zuverlässige Automatisierungen 🤝
Wenn Agenten von Demos zu echten Arbeitsmitteln werden, benötigen Sie Werkzeuge, Grundlagen und Orchestrierung. Agent Builder bietet ein Gerüst (Sitzungen, Memory Bank, integrierte Tools, Auswertungen), damit Multi-Agent-Erfahrungen nicht unter der Unordnung der realen Welt zusammenbrechen [2].
4) Pipelines – weil Sie sich sowieso wiederholen 🔁
Automatisieren Sie ML- und Gen-AI-Workflows mit einem serverlosen Orchestrator. Unterstützt Artefaktverfolgung und reproduzierbare Läufe – betrachten Sie es als CI für Ihre Modelle [1].
5) Workbench – verwaltete Notizbücher ohne Yak-Rasur 📓
Richten Sie sichere JupyterLab-Umgebungen mit einfachem Zugriff auf BigQuery, Cloud Storage und mehr ein. Praktisch für Exploration, Feature-Engineering und kontrollierte Experimente [1].
6) Modellregistrierung – dauerhafte Versionierung 🗃️
Verfolgen Sie Modelle, Versionen und Herkunft und stellen Sie sie direkt auf Endpunkten bereit. Das Register macht die Übergabe an die Entwicklung deutlich unkomplizierter [1].
7) Vektorsuche - RAG, das nicht stottert 🧭
Skalieren Sie die semantische Abfrage mit der Produktionsvektorinfrastruktur von Google – nützlich für Chat, semantische Suche und Empfehlungen, bei denen die Latenz für den Benutzer sichtbar ist [3].
8) Feature Store – BigQuery als Quelle der Wahrheit behalten 🗂️
Verwalten und bedienen Sie Funktionen online aus Daten, die in BigQuery gespeichert sind. Weniger Kopieren, weniger Synchronisierungsjobs, mehr Genauigkeit [4].
9) Modellüberwachung – Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser 📈
Planen Sie Drift-Checks, richten Sie Warnmeldungen ein und behalten Sie die Produktionsqualität im Auge. Sobald sich der Datenverkehr ändert, ist dies von Vorteil [1].
So passt es in Ihren Datenstapel 🧵
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BigQuery – trainieren Sie dort mit Daten, übertragen Sie Batch-Vorhersagen zurück in Tabellen und verknüpfen Sie Vorhersagen mit nachgelagerten Analysen oder Aktivierungen [1][4].
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Cloud Storage – Speichern Sie Datensätze, Artefakte und Modellausgaben, ohne eine Blob-Ebene neu zu erfinden [1].
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Dataflow & Freunde – führen Sie verwaltete Datenverarbeitung in Pipelines zur Vorverarbeitung, Anreicherung oder Streaming-Inferenz aus [1].
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Endpunkte oder Batch – stellen Sie Echtzeit-Endpunkte für Apps und Agenten bereit oder führen Sie Batch-Jobs aus, um ganze Tabellen zu bewerten – Sie werden wahrscheinlich beides verwenden [1].
Häufige Anwendungsfälle, die tatsächlich ankommen 🎯
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Chat, Copiloten und Agenten – mit Datenbasis, Tool-Nutzung und mehrstufigen Abläufen. Agent Builder ist auf Zuverlässigkeit ausgelegt, nicht nur auf Neuheit [2].
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RAG und semantische Suche – kombinieren Sie Vector Search mit Gemini, um Fragen mit Ihren eigenen Inhalten zu beantworten. Geschwindigkeit ist wichtiger, als wir vorgeben [3].
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Predictive ML – Trainieren Sie tabellarische oder Bildmodelle, stellen Sie sie an einem Endpunkt bereit, überwachen Sie die Abweichung und trainieren Sie sie mit Pipelines neu, wenn Schwellenwerte überschritten werden. Klassisch, aber kritisch [1].
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Analytics-Aktivierung – Schreiben Sie Vorhersagen in BigQuery, bauen Sie Zielgruppen auf und speisen Sie Kampagnen oder Produktentscheidungen ein. Eine schöne Schleife, wenn Marketing auf Data Science trifft [1][4].
Vergleichstabelle – Vertex AI vs. beliebte Alternativen 📊
Schneller Schnappschuss. Leicht voreingenommen. Beachten Sie, dass die genauen Funktionen und Preise je nach Dienst und Region variieren.
| Plattform | Bestes Publikum | Warum es funktioniert |
|---|---|---|
| Vertex AI | Teams in Google Cloud, Gen-AI + ML-Mischung | Einheitliches Studio, Pipelines, Registrierung, Vektorsuche und starke BigQuery-Anbindungen [1]. |
| AWS SageMaker | AWS-First-Organisationen, die umfassende ML-Tools benötigen | Ausgereifter ML-Dienst für den gesamten Lebenszyklus mit umfassenden Schulungs- und Bereitstellungsoptionen. |
| Azure ML | Microsoft-orientierte Unternehmens-IT | Integrierter ML-Lebenszyklus, Designer-UI und Governance auf Azure. |
| Databricks ML | Lakehouse-Teams, Notebook-lastige Flows | Starke datennative Workflows und ML-Produktionsfunktionen. |
Ja, die Formulierung ist uneinheitlich – bei echten Tabellen ist das manchmal der Fall.
Kosten im Klartext 💸
Sie zahlen hauptsächlich für drei Dinge:
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Modellnutzung für generative Anrufe – Preis nach Arbeitslast und Nutzungsklasse.
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Berechnen Sie für benutzerdefinierte Trainings- und Tuning-Jobs.
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Bereitstellung für Online-Endpunkte oder Stapelverarbeitungsaufträge.
Genaue Zahlen und aktuelle Änderungen finden Sie auf den offiziellen Preisseiten zu Vertex AI und den generativen Angeboten. Ein Tipp, für den Sie sich später bedanken werden: Prüfen Sie die Bereitstellungsoptionen und Kontingente für Studio- und Produktionsendpunkte, bevor Sie größere Produkte ausliefern [1][5].
Sicherheit, Governance und verantwortungsvolle KI 🛡️
Vertex AI bietet verantwortungsvolle KI-Anleitungen und Sicherheitstools sowie Konfigurationsmöglichkeiten, um eine Null-Datenspeicherung zu erreichen (z. B. durch Deaktivieren des Datencachings und gegebenenfalls durch Deaktivieren bestimmter Protokolle) [5]. Kombinieren Sie dies mit rollenbasiertem Zugriff, privatem Netzwerk und Audit-Protokollen für Compliance-freundliche Builds [1].
Wann Vertex AI perfekt ist – und wann es übertrieben ist 🧠
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Perfekt , wenn Sie eine Umgebung für KI und ML, eine enge BigQuery-Integration und einen Produktionspfad mit Pipelines, Registrierung und Überwachung wünschen. Wenn Ihr Team Data Science und Anwendungsentwicklung umfasst, ist die gemeinsame Oberfläche hilfreich.
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Overkill , wenn Sie nur einen einfachen Modellaufruf oder einen Einzweck-Prototyp benötigen, der weder Governance, Umschulung noch Überwachung erfordert. In diesen Fällen reicht möglicherweise eine einfachere API-Oberfläche für den Moment aus.
Seien wir ehrlich: Die meisten Prototypen sterben entweder oder bekommen Reißzähne. Vertex AI kümmert sich um den zweiten Fall.
Schnellstart – der 10-Minuten-Geschmackstest ⏱️
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Öffnen Sie Vertex AI Studio , um einen Prototyp mit einem Modell zu erstellen und speichern Sie einige Eingabeaufforderungen, die Ihnen gefallen. Testen Sie die Ergebnisse mit Ihrem echten Text und Bildern [1].
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Verbinde deine beste Eingabeaufforderung mit einer minimalen App oder einem Notebook von Workbench . Schön und knackig [1].
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Registrieren Sie das zugrunde liegende Modell oder das optimierte Asset der App im Modellregister, damit Sie nicht mit unbenannten Artefakten herumwerfen [1].
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Erstellen Sie eine Pipeline , die Daten lädt, Ausgaben auswertet und eine neue Version hinter einem Alias bereitstellt. Wiederholbarkeit schlägt Heldentaten [1].
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Fügen Sie ein Monitoring , um Abweichungen zu erkennen und grundlegende Warnmeldungen einzurichten. Ihr zukünftiges Ich wird Ihnen dafür einen Kaffee spendieren [1].
Optional, aber sinnvoll: Wenn Ihr Anwendungsfall such- oder chatorientiert ist, fügen Sie vom ersten Tag die Vektorsuche
Was ist Google Vertex AI? – die Kurzfassung 🧾
Was ist Google Vertex AI? Es ist die All-in-One-Plattform von Google Cloud zum Entwerfen, Bereitstellen und Steuern von KI-Systemen – von der Eingabeaufforderung bis zur Produktion – mit integrierten Tools für Agenten, Pipelines, Vektorsuche, Notebooks, Register und Monitoring. Sie ist so konzipiert, dass sie Teams bei der Auslieferung unterstützt [1].
Alternativen im Überblick – Die richtige Spur wählen 🛣️
Wenn Sie bereits tief in AWS eingebunden sind, SageMaker wie ein nativer Ansatz anfühlen. Azure-Shops bevorzugen oft Azure ML . Wenn Ihr Team in Notebooks und Lakehouses arbeitet, Databricks ML hervorragend geeignet. Nichts davon ist falsch – Ihre Datengravitation und Governance-Anforderungen entscheiden in der Regel.
FAQ - Schnellfeuer 🧨
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Ist Vertex AI nur für generative KI gedacht? Nein, Vertex AI deckt auch klassisches ML-Training ab und bietet MLOps-Funktionen für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure [1].
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Kann ich BigQuery als meinen Hauptspeicher behalten? Ja – verwenden Sie den Feature Store, um Feature-Daten in BigQuery zu verwalten und online bereitzustellen, ohne einen Offline-Speicher zu duplizieren [4].
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Hilft Vertex AI bei RAG? Ja – Vector Search ist dafür konzipiert und lässt sich in den Rest des Stacks integrieren [3].
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Wie kontrolliere ich die Kosten? Fangen Sie klein an, messen Sie und überprüfen Sie Kontingente/Bereitstellung und die Preise für Workload-Klassen, bevor Sie skalieren [1][5].
Verweise
[1] Google Cloud – Einführung in Vertex AI (einheitliche Plattformübersicht) – mehr dazu
[2] Google Cloud – Übersicht über Vertex AI Agent Builder – mehr dazu
[3] Google Cloud – Verwenden Sie die Vertex AI Vector Search mit der Vertex AI RAG Engine – mehr dazu
[4] Google Cloud – Einführung in das Feature-Management in Vertex AI – mehr dazu
[5] Google Cloud – Kundendatenaufbewahrung und Null-Datenaufbewahrung in Vertex AI – mehr dazu