Conseil GCP expert pour les startups IA/ML exploitant Vertex AI, BigQuery et une infrastructure cloud évolutive afin d'accélérer l'entraînement et le déploiement de modèles.
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Les startups AI et ML ont besoin d'une infrastructure cloud qui évolue avec leurs ambitions. Google Cloud Platform offre des services AI/ML de premier ordre, notamment Vertex AI, l'accès aux TPU et BigQuery ML, qui permettent aux startups d'entraîner, de déployer et de servir des modèles à grande échelle sans gérer d'infrastructure complexe. Nos consultants aident les startups AI/ML à concevoir des environnements GCP qui minimisent les coûts pendant l'expérimentation et s'adaptent de manière transparente lorsque les modèles sont mis en production.
Nous tirons parti des services natifs d'AI de Google Cloud, y compris Vertex AI pour la gestion du cycle de vie ML de bout en bout, BigQuery pour l'analyse à l'échelle du pétaoctet, Dataflow pour le traitement de flux, Cloud Build pour les déploiements automatisés et GKE pour la diffusion de modèles conteneurisés — le tout intégré avec IAM et VPC pour une sécurité de niveau entreprise.
Ce service est idéal pour les startups AI/ML de la phase d'amorçage à la Série B qui construisent des produits alimentés par le machine learning, la computer vision, le NLP ou l'generative AI. Que vous entraîniez des foundation models, affiniez des LLMs open-source ou déployiez des inference endpoints, nous vous aidons à bâtir une fondation GCP qui prend en charge l'itération rapide et l'échelle de production.
Assess your ML workloads, data volumes, model architectures, and current infrastructure to identify GCP migration opportunities.
Design GCP architecture with Vertex AI pipelines, data storage strategy, compute configuration, and cost projections.
Deploy GCP infrastructure, configure Vertex AI environments, set up data pipelines, and establish MLOps workflows.
Fine-tune compute resources, implement auto-scaling policies, optimize training costs, and benchmark model performance.
Establish monitoring dashboards, cost alerts, model drift detection, and ongoing infrastructure optimization.
Laissez-nous vous aider à concevoir un environnement GCP optimisé pour les charges de travail IA/ML, l'efficacité des coûts et la diffusion de modèles de qualité production.
Le consulting GCP pour les startups d'IA/ML est disponible entre 25 et 45 $/heure chez MicrocosmWorks, couvrant la configuration de la plateforme Vertex AI, la configuration du pipeline d'entraînement de modèles et la sélection d'instances GPU optimisées en termes de coûts pour vos charges de travail ML spécifiques.
Pour les startups d'IA/ML, nous recommandons Vertex AI pour l'entraînement et le déploiement de modèles, BigQuery pour l'entreposage de données, Cloud Storage pour la gestion des jeux de données, GKE avec des pools de nœuds GPU pour les charges de travail personnalisées, et l'API Gemini pour l'intégration de modèles de fondation.
Oui, MicrocosmWorks guide les startups d'IA tout au long du processus de candidature au Google for Startups Cloud Program, aide à architecturer votre infrastructure pour maximiser l'utilisation des crédits sur Vertex AI et les services de calcul, et planifie les transitions liées à l'expiration des crédits.
Absolument. MicrocosmWorks développe des pipelines de ML de bout en bout sur Vertex AI, comprenant des tâches d'entraînement personnalisées avec accélération GPU, l'optimisation des hyperparamètres, le registre de modèles, et des points de terminaison de prédiction en ligne/par lots avec mise à l'échelle automatique.
Oui, nous intégrons Gemini et d'autres modèles de fondation Google via Vertex AI dans votre application, en implémentant le prompt engineering, l'ancrage avec vos données, le function calling et les filtres de sécurité pour des fonctionnalités d'AI prêtes pour la production.