Cloud-basierte generative KI verstehen

Was ist Cloud-basierte generative KI?

Generative KI, manchmal auch als GenAI bezeichnet, ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz. Mit ihrer Hilfe können Benutzer neue Inhalte wie einzigartige Bilder, Animationen, 3D-Renderings sowie Audio- und Textinhalte erstellen (oder generieren). GenAI basiert in der Regel auf KI-Modellen mit hervorragenden Multitasking-Fähigkeiten und erlernter „Intelligenz“. Sie liefern Ergebnisse oder Antworten auf Benutzeranfragen in vielen Formen, darunter Frage-Antwort-Inhalte, Zusammenfassungen großer Textblöcke, Klassifizierung von Daten und vieles mehr.

Zwar können generative KI-Modelle auf On-Premises-Infrastruktur erstellt und trainiert werden, doch immer mehr Unternehmen und Personen verlagern ihre generativen KI-Projekte in die Cloud. Alle führenden Cloud-Plattformen – darunter AWS, Microsoft Azure und die Google Cloud Platform – bieten eine Fülle von Rechenressourcen, Datensätzen und Tools, mit denen sich die generative KI-Modellierung, das Training, die Feinabstimmung und vieles mehr verbessern und beschleunigen lassen.

Cloud-basierte generative KI profitiert von denselben Vorteilen, die die Cloud für die herkömmliche Datenverarbeitung bietet, darunter Skalierbarkeit, Kosteneffizienz, Flexibilität sowie einfache Datenanalyse und -freigabe. Unternehmen erhalten außerdem Zugang zu extrem leistungsstarken GPUs und anderer Hochleistungsinfrastruktur. Diese könnten sie sich für den Einsatz On-Premises niemals leisten, um damit größere Modelle für bessere und relevantere Ergebnisse zu trainieren.

Wie generative KI-Modelle funktionieren 

Generative KI nutzt Modelle, die riesige Mengen menschlich generierter Inhalte extrem schnell analysieren, um darin Muster zu erkennen und bestimmte Objekte zu identifizieren.

Es gibt drei Haupttypen von generativen KI-Modellen:

• Generative Adversarial Networks (GANs) – Diese sind ideal für die Bilderzeugung, die Ergänzung von Daten bei Informationsmangel (z. B. in der medizinischen Bildgebung) sowie die Erstellung hochwertiger Bilder aus Textbeschreibungen.

• Variational Autoencoders (VAEs) – Hervorragend geeignet für Aufgaben wie die Erkennung von Anomalien und die Bildrekonstruktion.

• Transformers – Das Modell der Wahl für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung, zu denen unter anderem Textzusammenfassung, Dialogagenten, Sprachübersetzung und die Beantwortung von Benutzeranfragen gehören.

Generative KI-Modelle können durch überwachtes oder unüberwachtes Lernen trainiert werden. Beim überwachten Lernen werden dem Modell zunächst Millionen von Bildern vorgelegt, die mit einer Bezeichnung versehen wurden, um sie zu identifizieren. Beispielsweise werden dem Modell Bilder von Katzen mit der Bezeichnung „Katze“ gezeigt. Nach der Verarbeitung dieser Bilder lernt das Modell, Katzen in allen Farben und Mustern sowie in verschiedenen Posen zu erkennen und auch entsprechende Bilder zu generieren. Diese Art des Lernens kann zu einem Modell führen, das sich gut für Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben eignet, beispielsweise für die Vorhersage von Zugankunftszeiten oder die Erkennung von Spam.

Beim unüberwachten Lernen verarbeitet das Modell große, nicht gekennzeichnete Datensätze und lernt, Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen zu erkennen. Dies ist ideal für Clustering- und Datenanalyseaufgaben wie die Kundensegmentierung und Anomalieerkennung geeignet.

Lernen und Modellbildung in der Cloud

Der Aufbau und das Training generativer KI-Modelle in der Cloud können den gesamten Prozess beschleunigen und vereinfachen. Das liegt daran, dass Cloud-Plattformen sofortigen On-Demand-Zugriff auf Rechen-, Storage- und Speicherressourcen bieten, die Unternehmen genau dann nutzen können, wenn sie diese benötigen. Zudem bieten Cloud-Provider zahlreiche fortschrittliche Tools und Services, mit denen sich die Modellentwicklungs- und Trainingsprozesse optimieren und verbessern lassen – vom Aufbau über das Training bis hin zur Bereitstellung. 

Die Beschaffenheit und Flexibilität der Cloud-Infrastruktur ermöglichen es Entwicklern, einfach zu experimentieren und schnell zu iterieren. So können sie Modellarchitekturen und Hyperparameter beispielsweise ändern, ohne langwierige und zeitaufwendige Set-ups durchlaufen zu müssen. 

In der Regel erleichtern die Tools der Cloud-Provider die Bereitstellung und Integration der Lösung in andere Anwendungen, wenn es an der Zeit ist.

Vorteile der Cloud-basierten generativen KI für Unternehmen

Die Erstellung und Bereitstellung komplexer generativer KI-Modelle in der Cloud bringt einige Vorteile mit sich: 

• Vereinfachte Skalierbarkeit – In der Cloud ist es einfach, Ressourcen schnell nach oben und nach unten zu skalieren. Das ist ein Pluspunkt für große GenAI-Modelle, die in der Regel viel Rechenleistung und Arbeitsspeicher benötigen. 

• High-Performance-Computing – Cloud-Provider investieren stark in die neuesten und leistungsstärksten GPUs sowie in andere Hardware, um Trainings- und Inferenzprozesse zu beschleunigen. 

• On-demand Storage – Genauso wie die Cloud die Bereitstellung von Rechen- und Arbeitsspeicherressourcen nach Bedarf ermöglicht, funktioniert dies auch mit Storage. Das ist bei den riesigen Datenmengen und Outputs, die generative KI-Modelle typischerweise produzieren, von entscheidender Bedeutung. 

• Einfache Zusammenarbeit – Die Cloud erleichtert den Austausch von Ergebnissen und Daten zwischen Kollegen an verschiedenen Standorten. Sind alle Daten in der Cloud gespeichert, können Teams sicher sein, dass sie mit denselben Informationen arbeiten und die Konsistenz gewahrt bleibt. 

• Geringerer Verwaltungsaufwand – Die Cloud bietet eine Vielzahl von Storage- und Managementlösungen, darunter Data Lakes und Datenbanken, mit denen sich die enormen Datenmengen bewältigen lassen, die generative KI erfordert. 

Use Cases für generative KI in der Cloud

• Betrugserkennung und proaktive Schadensbegrenzung – GenAI kann Anomalien und verdächtige Aktivitäten in Benutzerkonten oder im Online-Verhalten erkennen. Auf Basis dieser Erkenntnisse kann sie automatisierte Maßnahmen ergreifen, um drohende Bedrohungen abzuschwächen oder weitere Aktionen zu blockieren.

• Prädiktive Wartung – Unternehmen können eine Warnmeldung erhalten, wenn ihre teuren Maschinen oder andere Vermögenswerte von Funktionsstörungen oder Fehlern bedroht sind. Dadurch lassen sich viel Zeit und Geld sparen, weil Fehler behoben werden, bevor sie eskalieren.

• Chatbots und virtuelle Assistenten – Kundendienstabteilungen können von automatisierten Chatbots profitieren, die einen Teil der Arbeitslast übernehmen und kleinere Probleme ohne menschliches Zutun lösen können.

• Automatisiertes Ressourcenmanagement – Generative KI kann Unternehmen dabei unterstützen, ihre Cloud-Computing-Umgebungen bestmöglich zu nutzen, indem sie die Ressourcennutzung optimiert und verwaltet. Die Modelle können sogar synthetische Daten generieren und diese zu bestehenden Datensätzen hinzufügen, dadurch lassen sich bessere Erkenntnisse gewinnen und genauere Vorhersagen treffen.

• Personalisierte Benutzererfahrungen und Empfehlungen – GenAI ist gut darin, das Benutzerverhalten zu analysieren und auf dieser Grundlage relevante Empfehlungen auszusprechen oder das Online-Kundenerlebnis individuell anzupassen.

• Erstellung virtueller Welten und Umgebungen – Einige Modelle können virtuelle Umgebungen in Echtzeit gemäß den Vorgaben des Benutzers erstellen. Dies ist nicht nur in der Gaming-Branche, sondern auch bei der Produktentwicklung und -prüfung hilfreich, beispielsweise beim Aufbau einer virtuellen 3D-Welt, in der autonome Fahrzeuge getestet werden können.

Wie Nutanix generative KI ermöglicht

Als führender Anbieter hybrider Multi-Cloud-Lösungen ist Nutanix bestrebt, die fortschrittlichsten Lösungen zu bieten, die unsere Kunden benötigen. Die KI-Technologie entwickelt sich mit atemberaubender Geschwindigkeit weiter, und während Unternehmen auf die Cloud umsteigen, um die besten KI-Funktionen zu nutzen, ist Nutanix da, um diesen Prozess einfach und stressfrei zu gestalten. Nutanix Enterprise AI vereinfacht den Betrieb und die Verwaltung generativer KI (GenAI) in Unternehmen, indem es eine unkomplizierte Bereitstellung von Large Language Models (LLMs) Ihrer Wahl sowie die Sicherung von Endpunkten ermöglicht. So wird eine schnellere, widerstandsfähige GenAI ermöglicht, die sofort einsatzbereit ist und Day-2-Operations umfasst. Das bedeutet, dass selbst die komplexesten GenAI-Projekte in jeder Umgebung und jeder Cloud reibungslos und nahtlos ausgeführt werden können.

Unternehmen, die aufgrund von Datenschutz- oder Souveränitätsgesetzen möglicherweise nicht von Schulungen zum Thema Cloud-basierte generative KI profitieren können, bietet Nutanix mit Nutanix GPT-in-a-Box einen von Nutanix validierten Stack aus KI-Infrastruktur und -Services. Mit diesem können Unternehmen ihre generative KI-Reise in Rechenzentren an der Edge oder On-Premises beginnen und behalten so die vollständige Kontrolle über sensible Daten.