AI 和 ML 初创企业需要能够随着其发展而扩展的云基础设施。Google Cloud Platform 提供一流的 AI/ML 服务,包括 Vertex AI、TPU 访问和 BigQuery ML,使初创企业能够大规模训练、部署和提供模型,而无需管理复杂的底层基础设施。我们的顾问帮助 AI/ML 初创企业架构 GCP 环境,在实验阶段最大限度地降低成本,并在模型投入生产时无缝扩展。
我们利用 Google Cloud 的 AI 原生服务,包括用于端到端 ML 生命周期管理的 Vertex AI、用于 PB 级分析的 BigQuery、用于流处理的 Dataflow、用于自动化部署的 Cloud Build 和用于容器化模型服务的 GKE — 所有这些都与 IAM 和 VPC 集成,以实现企业级安全性。
此服务非常适合 A 轮前至 B 轮的 AI/ML 初创企业,其产品由机器学习、计算机视觉、NLP 或生成式 AI 提供支持。无论您是训练基础模型、微调开源 LLM,还是部署推理端点,我们都将帮助您构建一个支持快速迭代和生产规模的 GCP 基础。
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.
在 MicrocosmWorks,面向 AI/ML 初创公司的 GCP 咨询服务费用为每小时 25-45 美元,涵盖 Vertex AI 平台设置、模型训练管道配置以及针对您特定 ML 工作负载的成本优化 GPU 实例选择。
对于 AI/ML 初创公司,我们推荐 Vertex AI 用于模型训练和部署,BigQuery 用于数据仓库,Cloud Storage 用于数据集管理,带有 GPU 节点池的 GKE 用于自定义工作负载,以及 Gemini API 用于基础模型集成。
是的,MicrocosmWorks 指导 AI 初创公司完成 Google for Startups Cloud Program 的申请,帮助您规划基础设施以最大限度地利用 Vertex AI 和计算服务中的积分,并规划积分到期后的过渡。
当然可以。MicrocosmWorks 在 Vertex AI 上构建端到端 ML 流水线,包括利用 GPU 加速的定制训练作业、超参数调优、模型注册表,以及具备自动扩缩功能的在线/批量预测端点。
是的,我们将 Gemini 和其他 Google 基础模型通过 Vertex AI 集成到您的应用程序中,实施 prompt engineering、基于您的数据进行接地、function calling 和安全过滤器,以实现可投入生产的 AI 功能。