AI Platform Notebooks

Un service de notebook d'entreprise pour des projets opérationnels en quelques minutes seulement

Notebook Jupyter

Instances de notebook JupyterLab gérées

AI Platform Notebooks est un service géré offrant un environnement JupyterLab intégré et sécurisé au sein duquel les data scientists et les développeurs en machine learning peuvent expérimenter, développer et déployer des modèles en production. Les utilisateurs peuvent créer des instances exécutant JupyterLab en un seul clic. Les frameworks de machine learning et de science des données les plus récents y sont pré-installés. 

Nouveautés

Accélérer les déploiements

Soyez rapidement opérationnel

Déployez de nouvelles instances JupyterLab en un clic et commencez immédiatement l'analyse de vos données. Chaque instance est préconfigurée avec des versions optimisées des bibliothèques de science des données et de machine learning les plus courantes, y compris les outils TensorFlow, Keras, PyTorch, fast.ai, RAPIDS, NumPy, scikit-learn, pandas et Matplotlib.

Évolutivité à la demande

Évolutivité à la demande

Vous pouvez commencer en douceur, puis monter en puissance en ajoutant des processeurs, de la RAM et des GPU. Et si vos données deviennent trop volumineuses pour une seule machine, migrez en toute transparence vers des services distribués tels que BigQuery, Dataproc, Dataflow, AI Platform Training et AI Platform Prediction. Les instances ne vous sont facturées que lorsqu'elles sont en cours d'exécution.

Expérience fluide

Expérience fluide

Passez de vos données à un modèle de machine learning déployé sans quitter AI Platform Notebooks. Récupérez les données à partir de BigQuery, utilisez Cloud Dataproc pour les transformer, et profitez des services AI Platform ou Kubeflow pour l'entraînement distribué et les prédictions en ligne.

Fonctionnalités

Expérience JupyterLab gérée

AI Platform Notebooks est basé sur JupyterLab, une interface standard dans l'industrie. Vous pouvez donc l'utiliser avec tous les data scientists RPython et R, et personnaliser votre environnement en installant des plug-ins JupyterLab.

Développement sécurisé

AI Platform Notebooks est compatible avec les architectures de sécurité d'entreprise courantes grâce aux commandes de VPC-SC, de VPC partagé et d'adresses IP privées. Vous pouvez également chiffrer vos données sur disque avec des CMEK.

Accès utilisateur contrôlé

Vous avez le choix entre deux modes d'accès utilisateur prédéfinis : vous pouvez soit restreindre l'accès à AI Platform Notebooks à un seul utilisateur, soit utiliser un compte de service. Vous pouvez également personnaliser l'accès en fonction de votre architecture de sécurité d'entreprise basée sur Cloud Identity and Access Management.

Paramètres réseau avancés

Vous pouvez sélectionner n'importe quel cloud privé virtuel pour les instances AI Platform Notebooks, à condition qu'il puisse accéder aux instances via l'Accès privé à Google ou Cloud Storage. Vous pouvez également désactiver l'adresse IP publique et accéder à votre instance via le proxy.

Compatibilité avec les frameworks de science des données

Nous fournissons un environnement préconfiguré compatible avec les bibliothèques de science des données les plus populaires, y compris R, pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn et Matplotlib, et avec des frameworks de machine learning tels que TensorFlow, Keras, fast.ai, RAPIDS, XGBoost et PyTorch.

Optimisation pour le machine learning

Les versions optimisées de TensorFlow et PyTorch pour Notebooks vous permettent d'exploiter pleinement le matériel Google Cloud et d'ajouter facilement des GPU ou d'en supprimer de votre instance.

Compatibilité avec Git

La transmission des notebooks depuis et vers votre dépôt Git est très simple, ce qui en facilite le partage avec vos collègues.

Utilisation de votre propre conteneur

Vous pouvez exécuter une instance AI Platform Notebooks sur le conteneur de votre choix. Vous avez ainsi la possibilité d'installer des bibliothèques spécifiques stipulées par votre entreprise ou de préconfigurer l'environnement de votre choix exécutant JupyterLab.

Compatibilité avec Explainable AI

Les notebooks sont préinstallés dans Explainable AI de Google Cloud. Vous pouvez ainsi générer des attributions de caractéristiques à la volée pour un prototypage et un débogage rapides des modèles.

Cycle de vie du machine learning de bout en bout

Cycle de vie du machine learning de bout en bout

Ressources

Tarifs

Il n'y a pas de frais minimum ni d'engagement préalable. L'utilisation de Notebooks est gratuite. Vous ne payez que pour les ressources cloud utilisées avec l'instance Notebooks : Compute Engine, Cloud Storage, AI Platform Training, AI Platform Predictions, BigQuery, etc. Utilisez notre Simulateur de coût pour estimer le coût d'exécution de vos charges de travail.

Passez à l'étape suivante

Profitez de 300 $ de crédits gratuits et de plus de 20 produits Always Free pour commencer à créer des applications sur Google Cloud.

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