Dieses Dokument bietet einen Überblick über Vertex AI in Google Distributed Cloud (GDC) mit Air Gap, einschließlich der verfügbaren Funktionen und der wichtigsten Vorteile. Sie erfahren, wie Sie mit den Machine-Learning-Funktionen von Vertex AI Ihre Anwendungen mit Air Gap verbessern können.
Dieses Dokument richtet sich an Anwendungsentwickler in der Gruppe der Anwendungsoperatoren, die KI-Funktionen in ihre Anwendungen und Workflows mit Air Gap einbinden möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Zielgruppen für die Dokumentation zu GDC mit Air Gap.
Vertex AI für lokale Umgebungen
Vertex AI in GDC bietet eine Plattform für maschinelles Lernen und generative KI-Modelle für Ihre On-Premises-Umgebungen mit Air Gap. Vertex AI in GDC unterstützt Organisationen mit strengen Anforderungen an Datenhoheit, Sicherheit und Datenschutzanforderungen. Mit Vertex AI-Diensten können Sie KI-Funktionen nutzen und gleichzeitig die Kontrolle über die Infrastruktur mit Air Gap behalten.
Wichtige Features
Vertex AI on GDC bietet die folgenden Features:
- Bereitstellung mit Air Gap: Führen Sie Vertex AI-Dienste in Ihrem Rechenzentrum aus, um Ihre Anforderungen an Datenhoheit und Compliance zu erfüllen.
- Vertraute Vertex AI-Umgebung: Verwenden Sie vertraute Tools, APIs und Modelle von Vertex AI auf Google Cloud , um die Entwicklung und Verwaltung zu vereinfachen.
- Vordefinierte Modelle und Algorithmen: Verwenden Sie eine Reihe von vortrainierten Modellen für gängige Aufgaben im Bereich des maschinellen Lernens und der KI.
- Benutzerdefiniertes Modelltraining: Entwickeln und trainieren Sie benutzerdefinierte KI- und maschinelles Lernen-Modelle mit Ihren eigenen Daten in Vertex AI Workbench-Notebooks.
- MLOps-Funktionen (Machine Learning Operations): Verwalten Sie Ihre Machine-Learning-Workflows mit Tools für die Modellbereitstellung und das Monitoring.
Verfügbare Dienste
Vertex AI in der GDC bietet die folgenden Dienste:
- Generative KI: Erstellen Sie Anwendungen, die Foundation Models für generative KI verwenden, um Inhalte und Texteinbettungen zu generieren.
- Onlinevorhersage (Vorabversion): Stellen Sie Ihre Vorhersagemodelle bereit und senden Sie Anfragen an sie.
- Optische Zeichenerkennung (OCR): Text aus Bildern und Dokumenten extrahieren.
- Speech-to-Text: Gesprochene Sprache in geschriebenen Text umwandeln.
- Vertex AI Translation: Text zwischen mehreren Sprachen übersetzen.
- Vertex AI Workbench: Erstellen Sie eine verwaltete JupyterLab-Notebook-Umgebung für die Entwicklung von Machine Learning.
Vorteile
Vertex AI in GDC bietet die folgenden Vorteile:
- Konsistente Entwicklungsumgebung: Verwenden Sie vertraute APIs, Modelle und Workflows von Vertex AI in Google Cloud für die Anwendungsentwicklung und -verwaltung.
- Datenschutz und Datenstandort: Sie behalten die Kontrolle über Ihre Daten in Ihrer Air-Gap-Umgebung, um Ihre regulatorischen Anforderungen zu erfüllen.
- Betriebliche Agilität: Entwickeln und stellen Sie KI- und Machine-Learning-Modelle direkt in Ihrer Air-Gap-Infrastruktur bereit.
- Schnellere Wertschöpfung: Verwenden Sie vortrainierte Modelle für gängige Aufgaben des maschinellen Lernens oder trainieren Sie benutzerdefinierte Modelle mit Ihren eigenen Datasets.
- Integrierte MLOps: Modelle in Ihrer Air-Gap-Umgebung bereitstellen, überwachen und verwalten.
Jetzt starten
So starten Sie mit Vertex AI in der GDC:
- Wichtige Rollen und Berechtigungen für verfügbare Dienste
- Richten Sie ein Projekt für Ihre KI- und Machine Learning-Workflows ein.
- Aktivieren Sie die vortrainierten Vertex AI APIs.
- Dienststatus und Endpunkte ansehen.
- Installieren Sie die Vertex AI-Clientbibliotheken.
- API-Anfragen authentifizieren
Nachdem Sie diese Schritte ausgeführt haben, können Sie mit dem Erstellen und Bereitstellen Ihrer KI- und ML-Modelle beginnen.