Google What-If Tool

Google What-If Tool: Обзор оркестрации мультимодальных данных в Vertex AI

По состоянию на январь 2026 года What-If Tool (WIT) выступает в качестве основного визуального интерфейса для Vertex AI Explainable AI (xAI). Инструмент эволюционировал из простого виджета для ноутбуков в мощный слой оркестрации для отладки мультимодальных моделей Gemini. Архитектура поддерживает федерацию данных без копирования, позволяя анализировать производительность моделей на наборах данных, хранящихся в BigQuery, без перемещения или дублирования исходных данных [Documented]. Такой подход гарантирует безопасность данных и доступ в реальном времени к последним производственным снимкам [Inference].

Архитектура оркестрации моделей и возмущений

WIT использует клиентский механизм рассуждений для управления интерактивными возмущениями. Система отправляет модифицированные точки данных на конечные точки моделей (Vertex AI, TensorFlow Serving или PyTorch через TorchServe) для наблюдения за вариативностью выходных данных в реальном времени [Documented].

• Мультимодальные контрфактуалы: Поддерживает визуальное возмущение изображений и текстовых промптов для поиска минимальных изменений, меняющих предсказание модели Gemini [Documented].
• Визуализация карт внимания: Интегрируется с Vertex AI для отображения тепловых карт и слоёв внимания, обеспечивая прозрачность путей мультимодального рассуждения [Documented].

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Шаблоны интеграции и конвейер данных

Конвейер 2026 года оптимизирован для Vertex AI Model Monitoring. WIT выступает в роли прокси, извлекая выборки из производственных потоков для выявления дрейфа смещения. Инструмент стандартизирует результаты атрибуции признаков с использованием Integrated Gradients или SHAP в зависимости от дифференцируемых свойств модели [Documented].

Производительность и управление ресурсами

Хотя инференс обрабатывается серверной конечной точкой, визуализация и поиск контрфактуальных соседей выполняются в браузере. Для наборов данных розничного масштаба (>100 тыс. точек) производительность зависит от размера кучи браузера на стороне клиента; архитекторам рекомендуется использовать рабочие станции с большим объёмом памяти для сложной мультимодальной отладки [Inference].

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверить следующие архитектурные характеристики:

• Задержка федерации BigQuery: Провести бенчмаркинг времени рендеринга при извлечении 10 тыс.+ мультимодальных записей через федерацию без копирования в сравнении с традиционной пакетной загрузкой [Unknown].
• Совместимость сигнатур моделей: Убедиться, что конечная точка модели Vertex AI поддерживает пользовательские переопределения признаков (возмущения), необходимые для поиска контрфактуалов [Inference].
• Точность мультимодальной атрибуции: Проверить соответствие выходных данных Grad-CAM/Attention размеченным человеком областям интереса, чтобы убедиться, что тепловые карты xAI не создают артефактов [Unknown].