KI-Helfer im Vergleich: Wer macht was am besten?

Du willst coole Dinge mit künstlicher Intelligenz (KI) bauen, aber weißt nicht, welche Plattform die richtige ist? Kein Problem! Wir vergleichen hier drei beliebte Anbieter: Amazon Bedrock, Google AI Platform (Vertex AI) und Microsoft Azure Cognitive Services.

1. Welche KI-Modelle gibt es?

• Amazon Bedrock: Bietet eine große Auswahl an Modellen von verschiedenen Anbietern, vielleicht auch ganz neue und unbekannte. Allerdings ist manchmal nicht ganz klar, von wem genau die Modelle stammen und welche Versionen genutzt werden.
• Google AI Platform (Vertex AI): Stärker bei Text-KI, hier gibt’s Zugriff auf Googles eigene starke Modelle wie PaLM 2 und LaMDA. Passt vielleicht besonders gut zu anderen Google KI-Projekten.
• Microsoft Azure Cognitive Services: Bietet viele verschiedene Modelle, darunter auch Varianten von GPT-3.Microsoft setzt hier vielleicht stärker auf seine eigenen Forschungsprojekte.

2. Was kostet das Ganze?

• Amazon Bedrock: Die Kosten hängen von verschiedenen Faktoren ab, zum Beispiel welches Modell genutzt wird,wie viel Rechenleistung gebraucht wird und wie viele Daten verarbeitet werden. Aber man kann wahrscheinlich Kosten sparen, wenn man andere Amazon Dienste nutzt.
• Google AI Platform (Vertex AI): Die Preise hängen davon ab, wie viel Leistung man braucht (z.B. welche virtuellen Maschinen oder spezielle Prozessoren man nutzt). Man kann die Rechnung mit Google Cloud Billing zusammenfassen und bekommt vielleicht sogar Rabatt, wenn man die Plattform regelmäßig nutzt.
• Microsoft Azure Cognitive Services: Bezahlt wird pro API-Aufruf und genutzter Rechenleistung. Man kann die Kosten genau im Auge behalten mit Azure Cost Management.

3. Kann ich alles anpassen?

• Amazon Bedrock: Die grundlegenden Funktionen der KI-Modelle lassen sich wahrscheinlich nicht ändern. Aber Bedrock bietet vielleicht die Möglichkeit, die Ergebnisse etwas anzupassen, zum Beispiel bei der Textgenerierung.Man kann aber vermutlich nicht die grundlegenden Einstellungen der Plattform selbst verändern.
• Google AI Platform (Vertex AI): Hier kann man schon mehr anpassen, zum Beispiel mit speziellen Notizbüchern und eigenen Containern. Man kann sogar versuchen, vorhandene KI-Modelle zu verbessern oder sogar eigene zu trainieren.
• Microsoft Azure Cognitive Services: Hier ist die Balance zwischen einfacher Bedienung und Anpassung gut. Man kann zwar Einstellungen innerhalb der Funktionen verändern, aber nicht so viel anpassen wie bei Vertex AI.

4. Lässt sich die Plattform gut mit anderen Diensten verbinden?

• Amazon Bedrock: Funktioniert super mit anderen Amazon Diensten, zum Beispiel S3 für Datenspeicherung und SageMaker für die Verwaltung der KI-Modelle. Vielleicht kann man auch schon vorhandene Python-Bibliotheken mit Bedrock nutzen.
• Google AI Platform (Vertex AI): Passt perfekt zum gesamten Google Cloud System, also zu TensorFlow und anderen KI-Frameworks von Google. Vorhandener TensorFlow-Code kann wahrscheinlich fast ohne Änderung mit Vertex AI genutzt werden.
• Microsoft Azure Cognitive Services: Bietet fertige Software-Pakete (SDKs) für verschiedene Programmiersprachen, so dass man die Plattform einfach in bestehende Projekte einbauen kann. Azure Machine Learning ist vielleicht die natürliche Wahl, wenn man die KI-Modelle später verwalten und einsetzen will.

Welche Plattform ist die Richtige?

Das hängt von deinem Projekt ab:

• Was willst du bauen? Brauchst du Text-, Bild- oder Code-KI? Welche Modelle eignen sich am besten dafür?
• Wie viel anpassen musst du? Wenn du die Modelle stark verändern willst oder sogar eigene bauen musst, ist Vertex AI vielleicht besser. Für einfachere Projekte reicht vielleicht die einfache Bedienung von Bedrock.
• Welche Dienste nutzt du schon? Willst du die Plattform in eine bestehende Cloud-Umgebung integrieren oder bevorzugst du bestimmte Programmiersprachen?

Wenn du diese Fragen beantwortest, kannst du als Experte für maschinelles Lernen die richtige Wahl für deinen KI-Helfer treffen!