Google Cloud PHP 0.291.0版本发布:AI平台与数据服务能力升级
Google Cloud PHP客户端库发布了0.291.0版本,为开发者带来了多项重要更新,特别是在人工智能平台和数据服务方面有显著增强。作为Google Cloud官方提供的PHP客户端库,它让PHP开发者能够轻松集成Google Cloud的各种服务到自己的应用中。
AI平台功能扩展
本次更新中,AI Platform服务(v1)新增了对UrlContextMetadata API的暴露。这项功能为开发者提供了更丰富的URL上下文元数据处理能力,使得在构建AI应用时能够更好地理解和利用网页内容的相关信息。UrlContextMetadata可以包含网页的各种结构化数据,这对于训练机器学习模型或进行内容分析非常有价值。
Dataproc自动调优增强
Cloud Dataproc服务现在支持在自动调优配置中添加AUTO/NONE场景。这一改进让大数据处理集群的资源分配更加智能化:
- AUTO场景允许系统根据工作负载自动调整资源配置
- NONE场景则保持默认配置不变
这种灵活性特别适合那些工作负载变化较大的数据处理任务,开发者可以根据实际需求选择合适的调优策略,在性能和成本之间取得平衡。
Discovery Engine新增CMEK配置
Discovery Engine服务现在支持客户管理的加密密钥(CMEK)配置。CMEK让用户能够使用自己控制的加密密钥来保护存储在Discovery Engine中的数据,这对于需要满足严格合规要求的企业尤为重要。通过这项功能,企业可以确保其搜索和推荐系统中的数据加密完全符合内部安全策略。
Lustre存储服务更新
Cloud Lustre服务对现有字段per_unit_storage_throughput的行为进行了重要变更,现在该字段变为必填项。这一变更反映了存储吞吐量配置在Lustre文件系统中的重要性,开发者需要注意在创建或更新配置时提供此参数。
Secret Manager标签支持
Secret Manager服务现在支持为机密添加标签。标签功能为机密管理带来了更好的组织和分类能力:
- 可以按项目、环境或其他业务维度标记机密
- 便于批量管理和查找相关机密
- 增强了对大量机密的可管理性
Spanner变更流协议
Cloud Spanner新增了change_stream.proto协议支持,这为数据库变更捕获提供了标准化接口。开发者可以利用这一功能构建响应数据库变更的应用程序,实现实时数据同步或事件驱动架构。
升级建议
对于正在使用这些Google Cloud服务的PHP开发者,建议评估新功能是否能为现有应用带来价值。特别是那些需要增强数据安全性(CMEK)、改进大数据处理效率(自动调优)或实现实时数据同步(Spanner变更流)的场景,新版本提供了更强大的工具集。
升级时需要注意Lustre服务的必填字段变更,确保相关代码已做相应调整。对于新项目,则可以直接利用这些最新功能构建更安全、高效的云应用。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00