Google Cloud Go AI Platform v1.71.0版本发布：增强推理引擎与模型注册功能

Google Cloud Go SDK中的AI Platform组件近日发布了v1.71.0版本，为开发者带来了多项重要更新和功能增强。AI Platform是Google Cloud提供的机器学习服务平台，帮助开发者构建、部署和管理机器学习模型。本次更新主要集中在推理引擎、模型注册和运行时配置等方面，进一步提升了平台的灵活性和功能性。

核心功能更新

推理引擎(Reasoning Engine)正式发布

v1.71.0版本标志着推理引擎功能的正式GAPIC发布。推理引擎是AI Platform中的关键组件，它负责执行训练好的模型进行预测和推理。新版本提供了更完善的API支持，使开发者能够更灵活地配置和使用推理服务。

上下文缓存(Context Cache)支持

新版本在v1 API中增加了上下文缓存功能。这项功能可以显著提高重复查询的性能，特别是在处理相似输入时。通过缓存中间计算结果，系统能够避免重复计算，降低延迟并减少资源消耗。

模型注册检查点API

模型注册(Model Registry)现在支持检查点(Checkpoint)API。这项功能允许开发者在模型训练过程中保存中间状态，便于故障恢复和模型版本管理。检查点功能对于长时间运行的训练任务尤为重要，可以防止因意外中断导致的数据丢失。

Notebook运行时增强

硬件规格配置

Notebook运行时现在支持更详细的硬件规格配置，包括：

• 机器规格(machine_spec)
• 数据持久化磁盘规格(data_persistent_disk_spec)
• 网络规格(network_spec)
• EUC配置(euc_config)
• 屏蔽VM配置(shielded_vm_config)

这些配置选项为开发者提供了更精细的资源控制能力，可以根据工作负载需求优化性能和成本。

服务账户变更

新版本中标记了一些服务账户相关字段为弃用状态，包括NotebookRuntime和NotebookRuntimeTemplate中的service_account字段。开发者应关注这些变更，并根据文档指引调整相关配置。

生成式AI功能改进

多模态令牌计数

生成式AI API现在支持按模态(modality)细分的令牌计数统计。这项功能可以帮助开发者更好地理解和优化模型使用，特别是在处理包含多种数据类型(如文本、图像等)的复杂输入时。

推测性解码支持

DeployedModel协议中新增了推测性解码(speculative decoding)规范。这项技术可以加速文本生成过程，通过预测多个可能的输出序列来提高整体吞吐量。

工具配置更新

ToolConfig在v1和v1beta1版本中都新增了retrieval_config选项，增强了检索功能的配置灵活性。同时，v1beta1 API中移除了autorater配置相关的可见性设置，简化了配置流程。

功能视图服务账户支持

v1 API版本现在支持功能视图(FeatureView)服务账户，为特征存储提供了更安全的访问控制机制。同时，v1beta1版本中增加了UpdateFeatureMonitor功能，增强了特征监控能力。

总结

Google Cloud Go AI Platform v1.71.0版本带来了多项重要更新，特别是在推理引擎、模型管理和运行时配置方面。这些改进不仅增强了平台的功能性，也为开发者提供了更灵活、高效的机器学习服务体验。开发者应关注API变更，特别是那些标记为弃用的字段，以确保应用的兼容性和稳定性。

对于正在使用AI Platform的团队，建议评估新功能如何能够优化现有工作流，特别是上下文缓存和推测性解码等性能相关特性，可能为应用带来显著的效率提升。