AI Platform Notebooksベータ版

プロジェクトをたった数分で立ち上げて稼働させることができるエンタープライズ ノートブック サービスです。
マネージド型の JupyterLab ノートブック インスタンス

マネージド型の JupyterLab ノートブック インスタンス

AI Platform Notebooks は、JupyterLab 統合開発環境を提供するマネージド サービスです。機械学習のデベロッパーとデータ サイエンティストは、最新のデータ サイエンスと機械学習のプレームワークがプリインストールされた JupyterLab を実行するインスタンスをワンクリックで作成できます。Notebooks は BigQuery、Cloud Dataproc、Cloud Dataflow と統合されているため、データの取り込みから前処理と探索、最終的にはモデルのトレーニングとデプロイまで、スムーズに作業を進めることができます。

簡単な設定ですばやくスタート

最新の JupyterLab インスタンスをワンクリックでデプロイして、すぐにデータ分析を開始できます。各インスタンスには、一般的に使用されるデータ サイエンス ライブラリと機械学習ライブラリの最適化されたバージョンがあらかじめ構成されているため、VM の作成と管理に煩わされることがありません。

一般的なオープンソース フレームワークを使用

習得する時間がかかりません。Notebooks は業界標準の JupyterLab インターフェースを採用しています。また、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、pandas、NumPy、SciPy、Matplotlib などの一般的なライブラリの最適化されたバージョンがプリインストールされています。

オンデマンドのスケーリング

小規模なサイズから始めて、CPU、RAM、GPU を追加することによりスケーリングできます。データ量が増えて 1 台のマシンでは処理できなくなったら、BigQuery、Cloud Dataproc、Cloud Dataflow、AI Platform Training および AI Platform Prediction などの分散型サービスにシームレスに切り替えられます。

エンドツーエンドのサポート

データの取り込みから機械学習モデルのデプロイまで、すべてを Notebooks 内で行うことができます。BigQuery からデータを引き出して Cloud Dataproc で変換し、AI Platform サービスまたは Kubeflow を利用して分散型トレーニングとオンライン予測を実施できます。

機能

マネージド型の JupyterLab エクスペリエンス

Notebooks は業界標準の JupyterLab を土台に構築されています。したがって、RPython と R のデータ サイエンス コミュニティで Notebooks を使用し、JupyterLab プラグインをインストールして環境をカスタマイズできます。

AI Hub のサポート

Notebooks は、プラグアンドプレイ方式の AI コンポーネントの豊富なカタログである AI Hub と緊密に統合されています。AI 研究者や Google とそのパートナーのカスタマー エンジニアが作成した、簡単にデプロイできるインタラクティブなノートブックを見つけて実行できます。また、GCP 組織内で各自が作成したノートブックを共有することでコラボレーションを促進し、お互いの成果を再利用しながら作業を進められます。

データ サイエンス フレームワークのサポート

pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn、Matplotlib などの一般的なデータ サイエンス ライブラリと、TensorFlow、Keras、XGBoost、PyTorch などの ML フレームワークをサポートする事前構成済みの環境が用意されています。

機械学習用に最適化

Notebooks には TensorFlow と PyTorch の最適化されたバージョンがプリインストールされているため、GCP ハードウェアを最大限に活用し、インスタンスへの GPU の追加と削除をシームレスに行うことができます。

統合されたエクスペリエンス

Notebooks には GCP クライアント ライブラリがプリインストールされているため、データの分析と、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイが簡単です。

Git のサポート

Git リポジトリでノートブックを簡単に pull または push できるため、ノートブックを同僚と共有するのも簡単です。

高度なネットワーキング

VPC が Google 限定公開アクセスまたはインターネットを介して Google Cloud Storage にアクセスできる場合、ノートブック インスタンス用に任意の Virtual Private Cloud(VPC)を選択できます。パブリック IP アドレスをオフにして、プロキシ経由でインスタンスにアクセスすることもできます。

単一ユーザーモードとサービス アカウント アクセス

単一ユーザーがアクセスできるノートブック インスタンスを作成できます。ノートブックにアクセスできるサービス アカウントを指定することもできます。

独自のコンテナを導入

各自が選択したコンテナでノートブック インスタンスを実行できます。これにより、組織が使用を義務付けている特定のライブラリをインストールしたり、JupyterLab を実行する環境を好みに合わせて事前構成したりする柔軟性が得られます。

機械学習開発: エンドツーエンドのサイクル

リソース

料金

最低料金または事前の契約はありません。Notebooks の使用に料金はかかりません。Notebooks インスタンスでクラウド リソース(AI Platform Training、AI Platform Prediction、Compute Engine、BigQuery、Cloud Storage)を使用した分だけを支払います。Google の料金計算ツールを使用すると、ワークロードを実行するコストを簡単に見積もることができます。 

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このプロダクトはベータ版です。プロダクトのリリース段階の詳細については、こちらをご覧ください。

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