Google zeigt: So geht KI für Administratoren und Entwickler im Firmenalltag

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KI, wohin das Auge blickt: Google konzentriert sich wie erwartet auf seiner diesjährigen Hauskonferenz Cloud Next ’23 darauf, nicht ins Hintertreffen von OpenAI und Microsoft zu geraten.

Zahlreiche Neuerungen in Vertex AI

So liefert der Anbieter für seine Entwicklerplattform Vertex AI eine Reihe von Updates aus, die die Fähigkeiten der Plattform insbesondere im Bereich der generativen KI stark ausbauen sollen. Google hatte erst Anfang Juni 2023 die generativen KI-Dienste in Vertex AI für alle Kunden freigeschaltet.

Die nun angekündigten Updates umfassen zunächst zahlreiche Verbesserungen in Googles hauseigenen Foundation-Modellen. Entwickler können nun das hauseigene Transformer-basierte Sprachmodell PaLM mit einer viermal längeren Token-Länge nutzen. Zudem unterstützt das Modell mittlerweile 38 Sprachen – und mehr als 100 Sprachen sind in Review. Im Hinblick auf Programmier-Assistenz hat Google nach eigener Aussage die generierte Code-Qualität seines Codey getauften Foundation-Modells für die Code-Erzeugung um 25 Prozent erhöht. Auch bei der Qualität des ImageGen-Dienstes zur Bilderzeugung aus Texteingaben hat Google nachgelegt: Hier ist es nun mit dem Feature Style Tuning möglich, Bilder mit einem gewünschten Stil zu generieren, um etwa Design-Vorgaben im Unternehmen zu erfüllen.

Google hat aber nicht nur an seinen eigenen Modellen gearbeitet. Mit Model Garden können Entwickler jetzt zusätzlich auf Open-Source-Modelle und solche von Drittanbietern zugreifen. Dabei liefert Model Garden zum Beispiel auch die Modelle Llama 2 und Code Llama vom Konkurrenten Meta mit aus.

Jedes KI-Modell muss regelmäßig mit neuen Daten aktualisiert werden – bei Google ist dies mit den Vertex AI Extensions möglich. Entwickler können damit beispielsweise schnell Datenbanken oder APIs anzapfen. In einem ersten Schritt gibt es Adapter für Googles hauseigene CloudSQL-Datenbank oder BigQuery, aber auch Partner wie DataStax, MongoDB und Redis erhalten Unterstützung.

Auch bei anderen Modellen hat Google nachgelegt: Mit Vertex AI Conversation kann man nun Chatbots auf Basis generativer KI bauen. Ferner erlaubt Vertex AI Search den Kunden, Anwendungen mit Suchfunktionen auf dem Qualitätsniveau der Google Suche zu entwickeln. Ermöglichen sollen das Foundation-Modelle, die die unternehmenseigenen Daten nutzen, um das initiale Training der Foundation Modelle zu ergänzen oder die Suchergebnisse komplett auf Basis der Unternehmensdaten zu produzieren. Neu in Preview ist Colab Enterprise, das ab September allgemein verfügbar sein soll. Nutzer von Colab sollen damit schnell ihre KI-Modelle entwickeln und gleichzeitig Enterprise-Anforderungen hinsichtlich Compliance und Security im Auge behalten können. Damit schickt sich Google an, ein einheitliches Paket für alle Aspekt von MLOPs anbieten zu können.

Modern Infrastructure

Damit Kunden ihre Modelle besser trainieren können, hat Google auch im Bereich Hardware nachgelegt. Die neuen hauseigenen Cloud TPU v5e bieten dabei die kosteneffizientesten GPUs im eigenen Ökosystem. Neue A3-VMs mit Nvidias H100-GPUs eignen sich gut, um KI-Workloads und LLMs zu trainieren und zu bedienen. Im Hinblick auf Netzwerk bietet Google nun Cross-Cloud-Networks an – eine Plattform, mit der man Applikationen sicher über Cloud-Grenzen verbinden und absichern kann.

Auch beim Hosted-Kubernetes-Dienst GKE gibt es mit der neuen Version GKE Enterprise Verbesserungen: Zum einen hat auch hier die KI Einzug gehalten, zum anderen wird das Bereitstellen und Verwalten von Anwendungen auf Knoten-Pools und dedizierten Clustern vereinfacht. Google spricht von Produktivitätszuwächsen von bis zu 45 Prozent bei gleichzeitig um 70 Prozent verringerten Deployment-Zeiten.

KI-Assistent auch für Programmierer

Google hat seinen KI-Assistenten Duet bereits im Mai dieses Jahres gestartet. Bisher konnte er Aufgaben von der Diagramm-Erstellung bis hin beim Antworten von E-Mails übernehmen; auch beim Programmieren konnte er schon unter die Arme greifen. Nun hat Google die Reihe der möglichen Hilfestellungen auf zahlreiche eigene Cloud-Dienste erweitert – zum Start als Preview. Im Praxiseinsatz kann Duet beispielsweise bei BigQuery beim Schreiben von SQL-Statements helfen, aber auch beim Auswerten von Google Cloud Logs unterstützen.

(fo)