Im Zuge der Bekanntgabe von einer vertiefenden Zusammenarbeit zwischen Odoo und Google Cloud (Dezember 2024), haben wir hier nochmal den Talk von Rokesh Jankie, Customer Engineering Manager bei Google Cloud auf der Odoo Experience 2024 in Brüssel verlinkt:
Die Themen vom Talk übersichtlich zusammengefasst:
Google Cloud und seine Bereiche
Die Google Cloud umfasst fünf Hauptbereiche:
- Modern Infrastructure Cloud
- Developer Cloud (CI/CD und DevOps)
- Data Cloud (Datenmanagement)
- Security Cloud (Sicherheitslösungen)
- Kollaboration Cloud (Google Workspace)
01:00 Alle diese Komponenten haben gemeinsam, dass sie auf Künstlicher Intelligenz (KI) basieren.
Demokratisierung von KI
01:31 Ziel von Google ist es, KI für alle zugänglich zu machen – vom Einsatz vor trainierter APIs bis hin zu benutzerdefinierter KI ohne Programmierkenntnisse.
01:53 Produkte wie AOML ermöglichen eine einfache Integration von Daten in KI-Anwendungen ohne tiefgehende technische Kenntnisse.
AI Hypercomputer und Modelle
02:27 Vorstellung des AI Hypercomputers als zentrale Plattform für den Zugriff auf Googles Modelle sowie Drittanbieter-Modelle wie Anthropik und Llama.
03:02 FEX AI ermöglicht End-to-End-Bau von Plattformen mit einer Vielzahl an Modellen zur Verfügung gestellt durch Google und andere Anbieter.
Herausforderungen der generativen KI
03:36 Generative KI erfordert enorme Rechenleistung; die Nachfrage nach Rechenressourcen hat sich im Vergleich zu vor einigen Jahren verzehnfacht.
03:59 Die Modelle werden größer, was einen höheren Bedarf an Rechenleistung bedeutet; dies wird als Herausforderung erkannt und adressiert.
Infrastruktur für Künstliche Intelligenz
Hardware-Ebene
04:42 Die Grundlage bildet leistungsoptimierte Hardware mit Nvidia H100-Maschinen, die signifikante Rechenleistung bieten.
05:12 Ankündigung neuer Nvidia Grace Blackwell Maschinen in der Google Cloud zur weiteren Steigerung der verfügbaren Leistung.
Tensor Processing Units (TPUs)
05:44 Seit über einem Jahrzehnt entwickelt Google maßgeschneiderte AI-Hardware; aktuelle TPUs sind Version 5P, optimiert für hohe Leistung und Skalierbarkeit.
Speicherlösungen
Für große Modelle wird Hyperdisk ML vorgestellt – ein netzwerkgebundenes Blockspeichersystem optimiert für Inferenzprozesse nach dem Training eines Modells.(398 s)
Software-Ebene
07:25 Kunden nutzen zunehmend Kubernetes für maschinelles Lernen
Trends in der Nutzung von VMS und Kubernetes
07:25 Kunden verwenden weniger VMS und setzen verstärkt auf Kubernetes, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Kubernetes ermöglicht eine schnelle Skalierung, besonders wenn Hardware wie TPUs oder GPUs angeschlossen ist.
07:49 Die Nutzung von GPUs im Google Kubernetes Engine hat um 900% zugenommen. Dies zeigt die wachsende Bedeutung von flexiblen und skalierbaren Lösungen.
Dynamische Arbeitslastplanung
07:49 Eine dynamische Arbeitslastplanung ist entscheidend, da sie es ermöglicht, Ressourcen effizient zu nutzen. Beispielsweise kann man GPU-Ressourcen nur dann buchen, wenn sie tatsächlich benötigt werden.
08:23 Im Kalender-Modus können Projekte flexibel gestartet werden, was bedeutet, dass an Wochenenden weniger Inferenz genutzt wird und stattdessen Training für neue Modelle stattfinden kann.
AI Anywhere: Cloud-Lösungen lokal implementieren
08:45 Kunden wünschen sich die Vorteile der Cloud-Technologie auch lokal. Google Distributed Cloud bietet Computing am Edge sowie Cross-Cloud-Lösungen.
09:19 Vertex AI: Software-Schicht für KI-Anwendungen
Modellgarten in Vertex AI
09:40 Vertex AI umfasst den Modellgarten mit über 130 Modellen. Nutzer können sowohl Open Models als auch Modelle von Drittanbietern in einer einheitlichen Umgebung nutzen.
10:14 Der Modellgarten wird kontinuierlich aktualisiert; derzeit sind bereits mehr als 150 Modelle verfügbar.
Gemini 1.5 Pro: Fortschrittliches KI-Modell
11:13 Gemini 1.5 Pro ist das fortschrittlichste Modell von Google mit einem Kontextfenster von zwei Millionen Tokens, was umfangreiche Datenanalysen ermöglicht.
11:45 Das Modell erlaubt die Eingabe verschiedener Datentypen (Text, Bilder, Videos und Audio), wodurch umfassende Informationen extrahiert werden können.
Fragen zu Video-Inhalten stellen
12:18 Nutzer können Fragen zu Videos stellen und erhalten innerhalb kurzer Zeit Antworten auf spezifische Inhalte des Videos.
13:18 Ein Beispiel zeigt die Möglichkeit, Informationen über eine Konferenz abzufragen; das System verarbeitet die Daten schnell und liefert präzise Antworten.
Kreative Anwendungen der Technologie
14:40 Die Technologie ermöglicht kreative Anfragen wie das Erstellen von Alliterationen oder das Verständnis komplexer Codebasen während Migrationsprojekten.
Verbesserung der Systemgeschwindigkeit
16:44 Die Einführung eines Caches zwischen Server und Datenbank könnte die Geschwindigkeit des Systems verbessern.
16:44 Der Vergleich mit Schrödingers Katze wird angestellt, um komplexe Konzepte zu verdeutlichen.
Gemini-Modell und seine Funktionen
17:26 Das Gemini-Modell ist im Model Garden verfügbar; es ermöglicht das Anpassen und Überwachen von Daten.
17:49 Wichtige Aspekte sind das "Grounding" mit Google-Suche, um sicherzustellen, dass generierte Daten aktuell und verlässlich sind.
Prompt Management und Evaluierung
18:57 Effektives Prompt Management ist entscheidend; ein Prompt funktioniert nicht immer gleich für verschiedene Modelle.
19:18 Automatische Vergleiche zwischen verschiedenen Modellen ermöglichen eine bessere Auswahl basierend auf den Ergebnissen.
Agent Builder: Definition und Anwendung
19:40 Generative KI-Agenten werden als Anwendungen definiert, die durch Beobachtung der Welt Ziele erreichen wollen.
20:03 Die Kategorisierung dieser Agenten erfolgt nach Modalität (Text, Audio, Video) oder Anwendungsfall (z.B. Gesundheitswesen).
Interaktion mit Agenten
20:34 Die Interaktion erfolgt oft konversationell; Benutzeranfragen werden schrittweise bearbeitet.
21:07 Ein Beispiel zeigt einen Agenten, der Fluginformationen abfragt und Optionen präsentiert.
Kreative Anwendungen von KI-Agenten
21:52 Vorstellung kreativer Agenten wie Imagine 3 zur Erstellung von Bildern aus Textbeschreibungen.
22:28 Hochwertige Bilder können durch korrektes Prompting generiert werden; dies hat praktische Anwendungen im Marketing.
Bildbearbeitungstechnologien
23:03 Technologien zur Bearbeitung generierter Bilder werden vorgestellt; Nutzer können Elemente auswählen und anpassen.
Effizienzsteigerung durch kreative Agenten
24:09 Ein Beispiel für einen kreativen Agenten zeigt, wie KI die Produktivität in Werbeteams um über 50 % steigern kann. Es wird diskutiert, wie diese Messung zustande kommt und welche langfristigen Auswirkungen sie haben könnte.
Geschäftswert und Conversion-Rate
24:45 Die Anzeigen, die das Team mit der Plattform erstellt hat, zeigen eine 20 % höhere Conversion-Rate. Der Geschäftswert ergibt sich aus zwei Dimensionen:
- Erstens, die Platzierung der Anzeige führt zu einer signifikanten Steigerung der Konversion.
- Zweitens, die Erstellung der Anzeige ist effizienter geworden.
Nähere Details zur vertiefenden Zusammenarbeit zwischen Odoo und Google Cloud:
Talk: Bahnbrechende Innovation mit Google Cloud KI [Odoo Experience 2024]