Von AutoML Text zu Gemini migrieren

Gemini ist eine Reihe von auf generativer KI basierenden Modellen, die von Google entwickelt wurden und auf multimodale Anwendungsfälle ausgelegt sind. Wenn Sie noch keine Gemini-Modelle in Vertex AI verwendet haben, lesen Sie den Einstieg in die generative KI.

Zu den wichtigsten Vorteilen von Gemini gehören:

  • Erhöhte Leistung: Die neuesten Large Language Models (LLMs), z. B. Gemini Flash 1.5, können eine Reihe von Aufgaben im Bereich der natürlichen Sprache besser verstehen als das AutoML-Textmodell. Weitere Informationen finden Sie im öffentlich zugänglichen technischen Bericht des Gemini-Teams.

  • Flexibilität: Gemini ermöglicht sowohl Prompts (schnelle Anpassung) als auch Feinabstimmung (tiefere Anpassung), um unterschiedliche Projektanforderungen zu erfüllen. Diese Flexibilität ermöglicht ein schnelles Prototyping, Testen und Bereitstellen mit Prompts. Außerdem können Sie die Gemini-Modellgewichte für eine optimale Leistung bei bestimmten Aufgaben optimieren. Vertex AI bietet sowohl eine konsolenbasierte Feinabstimmung als auch SDK- und API-Optionen für die programmatische Steuerung.

  • Mehrzweck- und multimodale Funktionen: Gemini bietet die Möglichkeit, Text, Bilder und andere Modalitäten zu verarbeiten. Dieser Ansatz ermöglicht die einheitliche Verwendung eines einzigen Formats und Modells für verschiedene Aufgaben. Diese Flexibilität ermöglicht es, den Prozess leicht an verschiedene Anwendungen anzupassen, wodurch die Entwicklungsarbeit optimiert und beschleunigt wird.

Gemini unterstützt die meisten Funktionen, die in AutoML Text verfügbar sind. Es gibt jedoch Unterschiede und die Clientbibliotheken unterstützen keine Abwärtskompatibilität der Clientintegration. Wenn Sie von den Gemini-Funktionen profitieren möchten, müssen Sie also die Migration Ihrer Ressourcen entsprechend planen.

Wenn Sie ein neues Projekt planen, sollten Sie Ihren Code, Job, Datensatz oder Ihr Modell mit Gemini erstellen. Sie können so die neuen Features und Dienstverbesserungen nutzen.

Führen Sie die folgenden empfohlenen Schritte aus, um vorhandenen Code, Jobs, Datasets und Modelle von AutoML Text auf Gemini zu aktualisieren.

  1. Informationen zu den Hauptunterschieden zwischen Gemini und AutoML Text finden Sie unter Gemini für AutoML-Textnutzer.

  2. Prüfen Sie mögliche Preisänderungen (siehe Preise für die Gemini-Migration).

  3. Ermitteln Sie Ihren Bestand an Google Cloud-Projekten, Programmcode, Jobs, Datasets, Modellen und Nutzern mit Zugriff auf AutoML Text. Bestimmen Sie anhand dieser Informationen, welche Ressourcen migriert werden sollen, und sorgen Sie dafür, dass die richtigen Nutzer Zugriff auf die migrierten Ressourcen haben.

  4. Prüfen Sie alle Änderungen an IAM-Rollen und aktualisieren Sie dann die Dienstkonten und die Authentifizierung für Ihre Ressourcen.

  5. Migrieren Sie Ressourcen mit einer der beiden folgenden Methoden:

  6. Hier finden Sie eine Liste der Standorte, an denen Gemini verfügbar ist.

  7. Ermitteln Sie die Nutzung von AutoML Text APIs, um festzustellen, welche Anwendungen diese verwenden und um die Methodenaufrufe zu identifizieren, die migriert werden sollen.

  8. Aktualisieren Sie Ihre Anwendungen und Workflows, damit sie Gemini verwenden.

  9. Planen Sie das Monitoring Ihres Anfragekontingents. Weitere Informationen finden Sie unter Kontingente und Einschränkungen.

Preise für die Gemini-Migration

Die Migration ist kostenlos. Nach der Migration stehen Ihre Legacy-Ressourcen weiterhin in AutoML Text zur Verfügung, bis der Dienst im Juni 2025 eingestellt wird. Um unnötige Kosten zu vermeiden, sollten Sie nach der Prüfung, ob Ihre Objekte erfolgreich migriert wurden, Legacy-Ressourcen herunterfahren oder löschen.

Gemini-Preise im Vergleich zu AutoML Text-Preisen

Die Preise für Gemini sind im Vergleich zu ähnlichen Aufgaben in AutoML Text in der Regel niedriger. Die Preise für Gemini richten sich danach, ob Sie das Modell nur für die Prompt-Entwicklung, nur für die Feinabstimmung oder für eine Kombination aus beiden verwenden. Weitere Informationen finden Sie im Vergleich der Preise für AutoML Text mit den Preisen für Gemini.

Bei Modellen zur Entitätenextraktion ist die Ausgabe des Modells möglicherweise höher, da es sich um die vollständigen strukturierten Daten handelt.

Verwendung von AutoML Text APIs ermitteln

Sie können feststellen, welche Ihrer Anwendungen AutoML APIs verwenden und welche Methoden sie nutzen. Anhand dieser Informationen lässt sich ermitteln, ob die Aufrufe dieser APIs zu Gemini migriert werden müssen:

Änderungen an IAM-Rollen und -Berechtigungen verwalten

Vertex AI bietet die folgenden IAM-Rollen:

  • aiplatform.admin
  • aiplatform.user
  • aiplatform.viewer

Die Verwendung von Vertex AI-Datasets ist nicht mehr erforderlich. Daten für die Feinabstimmung in Gemini können nur in Cloud Storage gespeichert werden.

Weitere Informationen zu IAM-Rollen finden Sie unter Zugriffssteuerung.

Nächste Schritte