Google.Cloud.AIPlatform.V1Beta1 1.0.0-beta14版本发布:AI平台功能增强与优化
Google.Cloud.AIPlatform.V1Beta1是Google Cloud AI平台服务的.NET客户端库,它为开发者提供了访问Google AI平台服务的便捷接口。这个库属于Google Cloud .NET客户端库系列,专门用于与Google Cloud的AI服务进行交互。
新功能亮点
1. 特征监控更新支持
本次版本新增了对UpdateFeatureMonitor功能的支持,允许开发者更灵活地更新特征监控配置。这个功能对于需要持续监控机器学习模型特征的开发者特别有用,可以确保模型在生产环境中的表现符合预期。
2. 多模态令牌计数分析
新版本引入了针对生成式AI API的按模态令牌计数细分功能。这意味着开发者现在可以获取更详细的令牌使用情况数据,了解文本、图像等不同模态的令牌消耗情况,有助于更好地优化API调用和成本控制。
3. 特征组IAM方法支持
v1beta1 API版本现在支持特征组(FeatureGroup)的IAM(Identity and Access Management)方法。这一增强使得开发者能够更精细地控制对特征组的访问权限,提高了安全性。
4. Notebook运行时配置扩展
NotebookRuntime实体新增了多个配置选项:
- machine_spec:机器规格配置
- data_persistent_disk_spec:数据持久化磁盘规格
- network_spec:网络规格配置
- euc_config:终端用户计算配置
- shielded_vm_config:受保护的虚拟机配置
这些新增配置为Notebook运行时环境提供了更丰富的自定义选项,使开发者能够根据具体需求优化计算资源。
5. 工具配置检索功能
在ToolConfig中新增了retrieval_config选项,这为开发者提供了更强大的工具检索配置能力,可以更好地控制工具的行为和性能。
废弃功能说明
本次版本对一些功能进行了标记废弃处理:
-
NotebookRuntimeTemplate中的is_default字段被标记为废弃。这表明Google正在调整默认模板的处理方式,开发者应该寻找替代方案。
-
NotebookRuntimeTemplate和NotebookRuntime中的service_account字段也被标记为废弃。这意味着服务账户的管理方式可能发生了变化,开发者需要关注后续版本中提供的替代方案。
技术影响与建议
对于正在使用Google Cloud AI平台的.NET开发者,这个beta版本带来了多项实用功能增强。特别是特征监控更新和多模态令牌计数功能,将为AI应用的开发和运维提供更多便利。
建议开发者:
- 评估新功能对现有应用的可能改进
- 注意废弃功能的迁移计划
- 在测试环境中充分验证新版本后再进行生产部署
这个版本继续展现了Google Cloud AI平台对开发者需求的快速响应能力,特别是在特征管理和计算资源配置方面的增强,将有助于构建更强大、更可控的AI应用。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00