Google DeepMind、高速ストリーミング処理を実現するGenAI Processorsをリリース

Google DeepMindが最近リリースしたGenAI Processorsは、ジェネレーティブAIワークフローを単純化するための軽量オープンソースPythonライブラリです。先週、Apache 2.0ライセンスの下で公開されたこのライブラリは、高度なAIパイプラインを構築するためのハイスループットかつ非同期ストリームフレームワークを提供しています。 ストリーム指向アーキテクチャ GenAI Processorsの核心は、非同期ストリームのProcessorPartオブジェクトを処理する概念です。これらはテキスト、音声、画像、またはJSONなどの個別のデータチャンクを持ち、それぞれメタデータを含んでいます。入力と出力を一贯したストリーム形式に統一することで、処理コンポーネントをシームレスに連鎖、結合、または分岐させることができ、双方向のフローも維持されます。ライブラリ内部では、Pythonのasyncioを利用することで各パイプライン要素が並行して動作し、レイテンシーを大幅に削減し、スループットを向上させています。 効率的な同時処理 GenAI Processorsは「初めてのトークン到達時間」(TTFT)を最小限に抑える設計されています。上流コンポーネントがストリームの一部分を生成するとすぐに、下流域处理器也开始工作。このパイプライン実行により、モデル推論を含む操作が重複し、並列に進行します。これにより、システムおよびネットワークリソースの利用効率が向上します。 プラグアンドプレイ式Gemini統合 ライブラリには、GoogleのGemini API向けの既製接続器が含まれています。これらの「モデルプロセッサ」は、バッチ処理、コンテキスト管理、ストリーミングI/Oの複雑さを隠蔽し、ライブコメントエージェントや多モーダルアシスタントなど、インタラクティブシステムの迅速なプロトタイプ作成を可能にします。 モジュール構造と拡張性 GenAI Processorsは、モジュール性を重視しています。開発者は、MIMEタイプの変換から条件ルーティングまで、定義された操作をカプセル化した再利用可能なユニット（プロセッサ）を構築します。「contrib/」ディレクトリは、コミュニティによるカスタム機能の拡張を奨励し、エコシステムをさらに豊かにします。一般的なユーティリティはストリームの分割・マージ、フィルタリング、メタデータ処理などをサポートしており、最少のカスタムコードで複雑なパイプラインを容易に構築できます。 実践的な例とユースケース リポジトリには、Jupyterノートブック形式でのハンズオン例が含まれています。These examples demonstrate key use cases, including building conversational agents, real-time document extractors, and multimodal research tools, serving as blueprints for engineers. エコシステムにおける役割 GenAI Processorsは、google-genai SDKやVertex AIなどのツールと互補的であり、特にストリーム機能に焦点を当てた構造化されたオーケストレーションレイヤーを提供します。LangChain（主にLLMチェイニングに焦点を当てている）やNeMo（ニューラルコンポーネントの構築に特化している）とは異なり、GenAI Processorsはストリームデータの管理と非同期モデル交互作用の効率的な調整に優れています。 背景：Geminiの機能 GeminiはDeepMindが開発した多モーダル大規模言語モデルで、テキスト、画像、音声、ビデオを処理できます。直近では、Gemini 2.5ロールアウトが行われました。。GenAI Processorsは、これらマルチモーダルスキルに合わせたパイプラインの作成を可能にし、低レイテンシーのインタラクティブAI体験を実現します。 結論 GenAI Processorsは、ジェネレーティブAIパイプライン用に設計されたストリーム重視の非同期抽象層を提供します。以下のような機能により、AIモデルの実装と RESPONSIVE パイプラインの確立間のギャップを埋めます： - 図2を含む、メタデータ付きの双方向構造データ部分のストリーム処理 - 関連または並列プロセッサの並行実行 - GeminiモデルAPI（ストリーム Live を含む）との統合 - 拡張可能なモジュール構造 対話型エージェントの開発やリアルタイムドキュメント抽出、マルチモーダル研究ツールなど、GenAI Processorsは軽量かつ強力な基盤を提供します。 （注：最終段落の「圖2」は不要な文字ですので削除しました。以下は修正後のテキストです） ```markdown 結論 GenAI Processorsは、ジェネレーティブAIパイプライン用に設計されたストリーム重視の非同期抽象層を提供します。以下のような機能により、AIモデルの実装とレスポンシブなパイプラインの確立間のギャップを埋めます： - メタデータ付きの双方向構造データ部分のストリーム処理 - シリアライズされたり並列化されたりしたプロセッサの同時実行 - GeminiモデルAPI（ストリームLiveを含む）との統合 - 拡張可能なモジュール構造 対話型エージェントの開発やリアルタイムドキュメント抽出、マルチモーダル研究ツールなど、多様なユースケースに適した軽量かつ強力な基盤を提供します。 ```