このページでは、Google Distributed Cloud（GDC）エアギャップ内の Gemini モデルの概要について説明します。Google が設計したこれらの大規模言語モデル（LLM）は、Distributed Cloud 組織で使用できます。これにより、エアギャップ デプロイの厳格なセキュリティと分離の要件を尊重しながら、強力なテキストとメディア ファイルの処理機能を提供できます。これらの環境は分離されているため、外部ネットワーク接続に依存する一部の Gemini 機能は使用できないか、特定の構成が必要になります。Distributed Cloud の構成と制限の詳細については、プロダクトのドキュメントをご覧ください。
モデル
GDC は、エアギャップ環境での自然言語処理とコンテンツ作成に Gemini モデルを提供します。Gemini は、Distributed Cloud の Vertex AI ソリューションの一部として利用可能な、より大規模な生成 AI モデル ファミリーの一部です。これらのモデルは、組織で有効にできる API を介して利用できます。GDC の生成 AI の機能と機能の詳細については、生成 AI の概要をご覧ください。
GDC でサポートされている Gemini モデルとその仕様の一覧については、使用可能な Gemini モデルをご覧ください。
機能
Gemini Flash は速度と効率が最適化されているため、大容量で低レイテンシのテキスト処理タスクに最適です。一方、Gemini Pro は、より複雑なデータ処理タスクに対応する機能が強化されています。
次の表に、GDC で使用できる Gemini 機能の概要を示します。
| 機能 | 説明 | Gemini Flash | Gemini Pro |
|---|---|---|---|
| 最適化された推論 | エアギャップ環境のリソースが制限されたハードウェアで高速処理を行うように設計します。 | ○ | |
| GDC サービスとの統合 | データ ストレージ、処理、管理のために他のサービスとシームレスに統合します。 | ○ | ○ |
| 安全なデプロイ | エアギャップ環境内で完全に動作し、データ セキュリティとコンプライアンスを確保します。 | ○ | ○ |
| 高度な推論能力 | 深い理解と推論を必要とする複雑な言語タスクを処理します。 | ○ | |
| 大きなコンテキスト ウィンドウ | 長いテキスト セグメントを処理して、コンテキストを理解します。 | ○ | ○ |
ユースケース
GDC の Gemini モデルは同じユースケースをサポートしていますが、Pro はより大規模で、一般的に優れた回答を提供できるようになっています。したがって、Gemini Pro を使用すると、Gemini Flash よりもデータからより優れた分析情報を取得できます。ただし、質の高い回答を維持しながらスピードと効率を優先する場合は、Gemini Flash を使用します。
次の表に、GDC で使用可能な Gemini モデルのユースケースの概要を示します。
| GDC 上の Gemini モデル | |
|---|---|
| ユースケース | 説明 |
| テキスト分類 | スパム検出、感情分析、トピック識別などのタスクで、テキストを事前定義されたカテゴリに分類します。エアギャップ環境でカスタムモデルをトレーニングしてデプロイする。 |
| 情報抽出 | データ マイニング、ナレッジグラフの構築、自動データ入力のために、エンティティ、日付、場所などの重要な情報を特定して抽出します。 |
| 要約 | 長いテキストの簡潔な要約を生成して、すばやく理解できるようにします。インテリジェンス分析とレポートの生成に役立ちます。 |
| 質問への回答 | 提供されたコンテキストに基づいて質問に回答します。エアギャップ環境でローカル ドキュメント リポジトリとナレッジベースをクエリします。 |
| テキスト生成 | 記事、物語、コードなどの人間が書くような自然な文章を生成します。この機能は、コンテンツの作成、レポートの作成、コードの生成に使用できます。 |
| 翻訳 | ある言語から別の言語にテキストを翻訳します。Vertex AI Translation は GDC で利用できますが、Gemini は翻訳などの自然言語処理タスクも処理します。 |
| マルチモーダルな理解 | 画像、動画、音声、ドキュメントなどのファイルを分析し、このデータに基づいてテキストや回答を生成します。この機能を使用すると、エアギャップ環境のデータソースから分析情報を取得し、情報を整理できます。 |
| 推論と計画 | 論理パズルの解決や計画の作成など、複雑な推論タスクに取り組みます。この機能を問題解決や意思決定のサポートに活用します。 |
使用に際しての考慮事項
GDC で Gemini モデルを使用する場合は、デプロイと API の使用について次の点を考慮してください。
- リソースの可用性: エアギャップ環境にはリソースの制限があります。デプロイを成功させるには、リソースを慎重に計画して割り当てる必要があります。
- データ管理: 安全なデータ ストレージとアクセス制御メカニズムが重要です。エアギャップ環境内でトレーニングと推論用のデータを管理します。
- モデルの更新: エアギャップ環境でモデルを更新するには、特定のプロセスが必要です。詳しくは、デプロイガイドをご覧ください。
- 接続の制限: 外部ネットワーク接続を必要とする機能は使用できないか、エアギャップ環境内で特定の構成が必要です。