gemini速報 Google Cloud Applied AI Summit を見た雑感

# はじめに
<!-- 発端や概要を記載 -->
[RetailAI X Advent Calendar 2023](https://qiita.com/advent-calendar/2023/rai-adventurers) の １４日目の記事です！

こんにちは、RetailAIの[@long10lang](https://twitter.com/long10lang)です。今日から、gemini pro がVertexAIで利用できるようになって、Google Cloud Applied AI Summitで、いろいろと紹介されてましたので、感想がてらまとめたいと思います。

# 目次
<!-- タイトルとアンカー名を編集 -->
1. [ざっと見渡した感じ](#ざっと見渡し)
1. [所感](#所感)
1. [おまけ](#おまけ)
1. [参考文献](#reference)

<!-- 各チャプター -->
<a id="#ざっと見渡し"></a>
# ざっと見渡し

[Google AI Studio](https://makersuite.google.com/app/prompts/new_freeform)で、簡単に「gemini pro」と「gemini pro vision」を選択して利用することができますね。

[Geminiのチュートリアル満載](https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai)ありがてー

[Vertex AI 会話デモ](https://vertex-ai-conversation.web.app/)　ちょっと会話してみたんですけど、なんかちゃんと理解してくれませんでした。。。やり方がおかしいのかな・・。これをつくる[チュートリアル](https://codelabs.developers.google.com/codelabs/vertex-ai-conversation#0)がこちら。
↓
[会話のソースコードがこちら](https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/conversation/chat-app
)
[検索のソースコードがこちら](https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/search/web-app)

[マルチモーダル検索](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/multimodal-generative-ai-search)の詳しい説明

[生成AIを利用したFlutterアプリ](https://medium.com/flutter/how-we-built-it-ask-dash-a-generative-ai-flutter-application-79a836ced058)これは、後で試す。
↓
[クローラーのソースコード](https://colab.research.google.com/gist/zeroasterisk/54e6caa81fc8dea0c629275f12463e5f/-flutter-vertex-ai-demo-crawl-a-website-and-save-the-html-files-to-google-cloud-bucket.ipynb)

[Google Kubernetes Engine で重みとバイアスを使用して MLOps を簡素化する](https://cloud.google.com/blog/products/containers-kubernetes/running-weights-and-biases-launch-ml-platform-on-gke)これは、geminiに限った話ではない。

>要約
Weights & Biases（W&B）は、機械学習（ML）チームがモデルを構築、追跡、デプロイするのを支援するプラットフォームです。W&B Launch は、W&B の一部であり、ML チームがトレーニング ジョブを簡単にスケーリングして実行できるようにする機能です。
このブログ記事では、W&B Launch を Google Kubernetes Engine（GKE）で実行する方法について説明します。GKE は、Kubernetes を使用してコンテナ化アプリケーションをデプロイ、管理、スケールするためのフルマネージド環境です。
W&B Launch を GKE で実行することで、ML エンジニアは、高性能な GPU または Google Cloud TPU にアクセスしてトレーニング ジョブを簡単に開始できます。また、GKE の自動スケーリング機能を使用して、トレーニング ジョブの需要に合わせてリソースを調整することもできます。

[Introduction to Llama 2 on Google Cloud](https://www.youtube.com/watch?v=hvYWp1-J4jk
)この動画もGeminiに限った話ではないですが、とても参考になりました。

[The future of software development with Duet AI](https://www.youtube.com/watch?v=MX1h4GGiESY)　DuetAIは、geminiがエンジンとして加わることで、利便性が飛躍的に向上した様子。もう、コード書く必要なくない・・？！こんな感じ→[How generative AI fits into the entire software development lifecycle](https://cloud.google.com/blog/products/application-development/how-ai-driven-software-creation-tools-speed-up-your-development)

>要約
AI 駆動型のソフトウェア作成ツールは、ソフトウェア開発プロセスのさまざまな段階で、開発者の生産性と効率を向上させることができます。
具体的には、以下の段階で活用することができます。
アイデア出し：AI を使用して、顧客のニーズを理解したり、新しいアイデアを生成したりすることができます。
設計：AI を使用して、アプリケーションのアーキテクチャや設計を自動化したり、最適化したりすることができます。
開発：AI を使用して、コードの生成やテストを自動化したり、品質を向上させたりすることができます。
デプロイ：AI を使用して、アプリケーションの展開や管理を自動化したり、効率化したりすることができます。
Google Cloud では、AI 駆動型のソフトウェア作成ツールをさまざまなサービスで提供しています。
Cloud AI Platform：機械学習モデルのトレーニング、デプロイ、管理を支援するプラットフォームです。
Cloud Code：AI を使用して、コードの生成、テスト、デバッグを行うためのツールです。
Cloud Build：CI/CD パイプラインを自動化するためのサービスです。
これらのサービスを活用することで、開発者は、ソフトウェア開発プロセスをより効率的かつ効果的に行うことができます。
具体的な例
例えば、Cloud AI Platform を使用して、顧客の行動データを分析することで、顧客のニーズを理解することができます。また、Cloud Code を使用して、AI モデルに基づいてコードを自動生成することで、開発者の生産性を大幅に向上させることができます。

[Data to Generative AI with Spanner and Vertex AI Imagen API](https://codelabs.developers.google.com/springboot-posegenerator-imagen#0) SpannerとSpringBootを使ったパイプラインと生成AI利用デモチュートリアル

[Firebase と Vertex AI Imagen API を使用してポーズ ジェネレーターを構築](https://medium.com/google-cloud/build-a-pose-generator-with-firebase-and-vertex-ai-imagen-api-16f416630892)こっちの方が手軽ですね。
↓
[ソースコード](https://github.com/AbiramiSukumaran/genai-posegen)はこちら。

[BigQuery で構築: Google Cloud と Snorkel AI を使用してデータ中心の AI 開発を加速する方法
](https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-accelerate-data-centric-ai-development-google-cloud-and-snorkel-ai) Snorkel AIを使った構築方法。後で試す。
↓
[Snorkel AI](https://snorkel.ai/)　使ったこととない

[テキストエンべディングとベクトル検索](https://colab.research.google.com/github/GoogleCloudPlatform/generative-ai/blob/main/embeddings/intro-textemb-vectorsearch.ipynb)のチュートリアル

[モデルの評価について](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/models/evaluate-models?hl=ja
)

[Geminiの価格](https://ai.google.dev/pricing?hl=en)めちゃ安いですね。Ultraでお金取るつもりなんだろうな・・・。

<a id="#所感"></a>
# 所感

まずは、Googleさんも本気出してきたなという印象でした。チュートリアルも色々と作ってくれているので、端から試していきたいと思いました。

実際、OpenAIと比較して今後どうなんだろうという感じはしましたが、OpenAIはQ*がどこまでの完成度で進んでいるのか、気になるところです。


<a id="#おまけ"></a>
# おまけ

Gemini ultraのデモビデオがさすがにやりすぎじゃん？！という話で、リメイクビデオが出てます（笑）
[Gemniのデモやりすぎリメイク](https://github.com/gregsadetsky/sagittarius)


<a id="#reference"></a>
# 参考文献
https://makersuite.google.com/app/prompts/new_freeform
https://vertex-ai-conversation.web.app/
https://codelabs.developers.google.com/codelabs/vertex-ai-conversation#0
https://medium.com/flutter/how-we-built-it-ask-dash-a-generative-ai-flutter-application-79a836ced058
https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/conversation/chat-app
https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/tree/main/search/web-app
https://colab.research.google.com/gist/zeroasterisk/54e6caa81fc8dea0c629275f12463e5f/-flu[…]ite-and-save-the-html-files-to-google-cloud-bucket.ipynb
https://cloud.google.com/blog/products/containers-kubernetes/running-weights-and-biases-launch-ml-platform-on-gke
https://www.youtube.com/watch?v=hvYWp1-J4jk
https://www.youtube.com/watch?v=MX1h4GGiESY
https://cloud.google.com/blog/products/application-development/how-ai-driven-software-creation-tools-speed-up-your-development
https://codelabs.developers.google.com/springboot-posegenerator-imagen#0
https://medium.com/google-cloud/build-a-pose-generator-with-firebase-and-vertex-ai-imagen-api-16f416630892
https://github.com/AbiramiSukumaran/genai-posegen
https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai
https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/how-accelerate-data-centric-ai-development-google-cloud-and-snorkel-ai
https://cloud.google.com/find-a-partner/partner/snorkel-ai?hl=ja
https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/multimodal-generative-ai-search
https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai/blob/main/embeddings/intro-textemb-vectorsearch.ipynb
https://cloud.google.com/vertex-ai/docs/generative-ai/models/evaluate-models?hl=ja
https://github.com/gregsadetsky/sagittarius
https://ai.google.dev/pricing