AI Platform Notebooks测试版

这项企业笔记本服务可帮助您在几分钟内快速启动并运行项目。
托管式 JupyterLab 笔记本实例

托管式 JupyterLab 笔记本实例

AI Platform Notebooks 是一项托管式服务,提供集成式 JupyterLab 环境。机器学习开发者和数据科学家只需点击一下,即可在该环境中创建运行 JupyterLab 的实例,这些实例中预安装了 JupyterLab 与最新的数据科学和机器学习框架。Notebooks 集成了 BigQuery、Cloud Dataproc 和 Cloud Dataflow,可以轻松进行数据提取、预处理和探索,以及最终的模型训练和部署。

快速上手使用

您只需点击一下即可部署新的 JupyterLab 实例,并立即开始分析数据。每个实例都预先配置了最常用的数据科学和机器学习库的优化版本,免去了创建和管理虚拟机的麻烦。

使用常用的开源框架

Notebooks 使用行业标准 JupyterLab 接口,并且预安装了 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、pandas、NumPy、SciPy 和 Matplotlib 等常用库的优化版本,因此您可以快速上手。

按需扩容

您可以从小容量起步,通过添加 CPU、RAM 和 GPU 进行纵向扩容。如果数据量增长到过于庞大的程度,无法存放在一台机器中,您可无缝切换到分布式服务,如 BigQuery、Cloud Dataproc、Cloud Dataflow 和 AI Platform Training and Prediction

端到端支持

从处理数据到部署机器学习模型,全程各种操作都可以在 Notebooks 内完成。这包括从 BigQuery 提取数据、使用 Cloud Dataproc 转换数据,以及利用 AI Platform 服务或 Kubeflow 进行分布式训练和在线预测。

特性

托管式 JupyterLab 体验

Notebooks 在行业标准 JupyterLab 的基础上构建而成。因此,您可以搭配使用 RPython 和 R 数据科学社区提供的各种工具,并通过安装 JupyterLab 插件来自定义您的环境。

AI Hub 支持

Notebooks 与 AI Hub 紧密集成。AI Hub 是一个内容丰富的即插即用 AI 组件目录。在 Google 的 AI 研究人员和客户工程师以及我们的合作伙伴的帮助下,您可以探索并运行可随时部署的交互式笔记本,并通过在您的 GCP 组织中共享自己的笔记本来促进协作,以帮助其他人基于您的工作成果开展进一步的工作。

数据科学框架支持

我们提供预先配置好的环境,该环境支持最常用的数据科学库(包括 R、pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn 和 Matplotlib)以及机器学习框架(如 TensorFlow、Keras、XGBoost 和 PyTorch)。

专为机器学习而优化

借助 Notebooks 的 TensorFlow 和 PyTorch 优化版本,您可以充分利用 GCP 硬件,并在您的实例中无缝添加和移除 GPU。

集成式体验

Notebooks 预安装了 GCP 客户端库,让您可以轻松分析数据并构建、训练和部署机器学习模型。

Git 支持

您可以从 Git 代码库中轻松提取和推送笔记本,从而与同事便捷地共享笔记本。

高级网络设置

您可以选择任何虚拟私有云 (VPC) 来使用其中的笔记本实例,只要您的 VPC 可以通过 Google 专用访问通道或互联网访问 Google Cloud Storage 存储空间即可。您还可以关闭公共 IP 地址,并通过代理访问您的实例。

单用户模式和服务帐号访问

您可以创建一个笔记本实例,供单独一名用户访问。您还可以指定一个服务帐号,并授予其访问笔记本的访问权限。

使用您自己的容器

您可以在自选容器上运行笔记本实例。这使您可以灵活地安装贵组织强制要求的特定库,还可以根据自己的偏好预先配置运行 JupyterLab 的环境。

机器学习开发:端到端周期

资源

价格

没有最低费用限制,也不要求预付费用。Notebooks 可免费使用。您只需为 Notebooks 实例使用的云资源(AI Platform Training、AI Platform Predictions、Compute Engine、BigQuery 和 Cloud Storage)付费。您可以使用我们的价格计算器来估算工作负载的运行费用。

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