Model Garden の概要

Model Garden は、Google と Google パートナーのモデルとアセットを検出、テスト、カスタマイズ、デプロイするのに役立つ AI/ML モデル ライブラリです。

Model Garden のメリット

AI モデルを使用する場合、Model Garden には次の利点があります。

  • 利用可能なモデルはすべて 1 か所にまとめられています
  • Model Garden は、さまざまなタイプのモデルに一貫したデプロイ パターンを提供します
  • Model Garden には、モデルのチューニング、評価、サービングなど、Vertex AI の他の部分との組み込み統合が用意されています。
  • 生成 AI モデルのサービングは難しい場合があります。Vertex AI は、モデルのデプロイとサービングを自動的に処理します。

モデルを探す

使用可能な Vertex AI とオープンソースの基盤、チューニング可能なモデル、タスク固有のモデルのリストについては、Google Cloud コンソールの [Model Garden] ページをご覧ください。

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Model Garden で利用可能なモデルのカテゴリは次のとおりです。

カテゴリ 説明
基盤モデル Vertex AI Studio、Vertex AI API、Vertex AI SDK for Python を使用して、特定のタスクに合わせてチューニングまたはカスタマイズできる事前トレーニング済みのマルチタスクの大規模モデル。
ファインチューニング可能なモデル カスタムのノートブックまたはパイプラインを使用してファインチューニングできるモデルです。
タスク固有のソリューション これらの構築済みモデルのほとんどは直ちに使用を開始できます。多くモデルは、独自のデータを使用してカスタマイズできます。

[フィルタ] ペインでモデルをフィルタするには、次のように指定します。

  • タスク: モデルに実行させるタスクをクリックします。
  • モデル コレクション: クリックして、Google、パートナー、またはユーザーが管理するモデルを選択します。
  • プロバイダ: モデルのプロバイダをクリックします。
  • 特徴: モデルに必要な特徴をクリックします。

各モデルの詳細を確認するには、モデルカードをクリックします。

Model Garden で利用可能なモデルのリストについては、Model Garden で利用可能なモデルをご覧ください。

モデルのセキュリティ スキャン

Google は、提供しているサービング コンテナとチューニング コンテナを徹底的にテストし、ベンチマークを実施しています。アクティブな脆弱性スキャンは、コンテナ アーティファクトにも適用されます。

注目のパートナーのサードパーティ モデルには、真正性を確認するため、モデル チェックポイント スキャンを実施しています。HuggingFace Hub のサードパーティ モデルは、HuggingFace とそのサードパーティ スキャナによって直接スキャンされ、マルウェア、pickle ファイル、Keras Lambda レイヤ、シークレットの有無が確認されます。これらのスキャンで安全でないと判断されたモデルには、HuggingFace によってフラグが設定され、Model Garden でのデプロイがブロックされます。不審と見なされるモデルや、リモートコードを実行する可能性があるモデルは、Model Garden で示されますが、引き続きデプロイできます。不審なモデルは、Model Garden にデプロイする前に、徹底的にレビューすることをおすすめします。

料金

Model Garden のオープンソース モデルの場合、課金は Vertex AI での次の使用量に対して行われます。

  • モデルのチューニング: 使用されたコンピューティング リソースに対して、カスタム トレーニングと同じレートで課金されます。カスタム トレーニングの料金をご覧ください。
  • モデルのデプロイ: モデルをエンドポイントにデプロイするために使用されたコンピューティング リソースに対して課金されます。予測の料金をご覧ください。
  • Colab Enterprise: Colab Enterprise の料金をご覧ください。

特定のモデルへのアクセスを制御する

Model Garden 組織のポリシーを組織、フォルダ、またはプロジェクト レベルで設定して、Model Garden の特定のモデルへのアクセスを制御できます。たとえば、精査された特定のモデルへのアクセスを許可し、他のモデルへのアクセスを拒否できます。

Model Garden の詳細

Model Garden のモデルで実行できるデプロイ オプションとカスタマイズの詳細については、次のセクションのリソースをご覧ください。チュートリアル、リファレンス、ノートブック、YouTube 動画へのリンクが含まれています。

デプロイして提供する

デプロイのカスタマイズと高度なサービング機能の詳細を確認する。

コンテナのコンプライアンス

Model Garden には、モデル サービング用の次の FedRAMP High 準拠コンテナが用意されています。

コンテナ名 サポートされているタスク コンテナ イメージ バージョン ノートブックの例
PyTorch 推論 v0.4 audio2text
text2image
zero-shot-image-classification
zero-shot-object-detection
csm_text2speech
dia_text2speech
image-to-text
visual-question-answering
instant-id
janus_text2image
janus_text_generation
mask-generation
nllb_translation
paligemma_v2
pix2pix		 us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/vertex-model-garden/pytorch-inference.cu125.0-4.ubuntu2204.py310:model-garden.pytorch-inference-0-4-gpu-release_20250923.01_p0 HiDream-I1
SGLang Text2text 生成 us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/vertex-model-garden/sglang-serve.cu124.0-4.ubuntu2204.py310:model-garden.sglang-0-4-release_20250914.00_p0 Qwen3（デプロイ）
HuggingFace 推論ツールキット text2image 生成
バニラ テキスト生成
テキスト分類
翻訳
ゼロショット オブジェクト検出
マスク生成
文のエンベディング
特徴抽出
マスクの塗りつぶし

タスクの完全なリスト: https://huggingface.co/docs/inference-endpoints/en/supported_tasks		 us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/vertex-model-garden/hf-inference-toolkit.cu125.0-1.ubuntu2204.py311:model-garden.hf-inference-toolkit-0-1-release_20251013.00_p0 Hugging Face PyTorch 推論のデプロイ
HuggingFace Text Embeddings Inference（TEI） text2embeddings us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/vertex-model-garden/hf-tei.cu125.0-1.ubuntu2204.py310:model-garden.hf-tei-0-1-release_20251010.00_p0 Hugging Face Text Embeddings Inference のデプロイ

チューニング

特定のユースケースに合わせてレスポンスを調整するためのモデルのチューニングについて学習する。

評価

Vertex AI を使用してモデルのレスポンスを評価する方法の詳細

参考情報