AI Platform Notebooks

단 몇 분 만에 프로젝트를 준비하여 실행할 수 있는 기업용 메모장 서비스입니다.

Jupyter 메모장

관리형 JupyterLab 메모장 인스턴스

AI Platform Notebooks는 데이터 과학자와 머신러닝 개발자가 모델을 실험, 개발하여 프로덕션에 배포할 수 있는 통합되고 안전한 JupyterLab 환경을 제공하는 관리형 서비스입니다. 사용자는 최신 데이터 과학 및 머신러닝 프레임워크가 사전 설치된 JupyterLab을 실행하는 인스턴스를 클릭 한 번으로 만들 수 있습니다. 

새로운 소식

더 빠른 배포

빠른 준비 및 실행

클릭 한 번으로 새 JupyterLab 인스턴스를 배포하고 즉시 데이터 분석을 시작할 수 있습니다. 인스턴스마다 TensorFlow, Keras, PyTorch, fast.ai, RAPIDS, NumPy, scikit-learn, pandas, 매트플롯립 등 가장 많이 사용되는 데이터 과학 및 머신러닝 라이브러리의 최적화 버전이 사전 구성되어 있습니다.

필요에 따라 규모 조정

필요에 따라 규모 조정

소규모로 시작한 후 CPU, RAM, GPU를 추가해 확장할 수 있습니다. 데이터 규모가 머신 한 대에서 처리할 수 없을 정도로 너무 커지면 BigQuery, Dataproc, Dataflow, AI Platform Training, Prediction 등의 분산 서비스로 원활하게 전환할 수 있습니다. 인스턴스를 실행한 만큼만 비용이 청구됩니다.

원활한 환경

원활한 환경

AI Platform Notebooks 하나로 데이터부터 배포된 머신러닝 모델까지 모두 처리할 수 있습니다. BigQuery에서 데이터를 가져오고 Dataproc을 사용해 데이터를 변환하며 AI Platform 서비스 또는 Kubeflow를 활용해 분산형 학습과 온라인 예측을 수행할 수 있습니다.

기능

관리형 JupyterLab 환경

AI Platform Notebooks는 업계 표준 JupyterLab을 기반으로 합니다. 따라서 RPython 및 R 데이터 과학 커뮤니티와 함께 사용할 수 있음은 물론 JupyterLab 플러그인을 설치하여 환경을 맞춤설정할 수 있습니다. 

안전한 배포

AI Platform Notebooks는 VPC-SC, 공유 VPC, 비공개 IP 관리를 통해 많이 사용되는 엔터프라이즈 보안 아키텍처를 지원합니다. CMEK로 디스크에 있는 데이터를 암호화할 수도 있습니다.

사용자 액세스 제어

AI Platform Notebooks의 사전 정의된 2가지 사용자 액세스 모드 중에 선택할 수 있습니다. 하나는 단일 사용자로 제한된 모드이며 다른 하나는 서비스 계정을 사용하는 모드입니다. Cloud Identity and Access Management를 바탕으로 하는 엔터프라이즈 보안 아키텍처에 따라 액세스 권한을 맞춤설정할 수도 있습니다.

고급 네트워킹

Google Private Access 또는 인터넷을 통해 Cloud Storage에 액세스할 수 있는 경우 AI Platform Notebook 인스턴스에 대해 원하는 Virtual Private Cloud를 선택할 수 있습니다. 또한 공개 IP 주소를 사용 중지하고 프록시를 통해 인스턴스에 액세스할 수 있습니다.

데이터 과학 프레임워크 지원

R, Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, 매트플롯립 등 가장 많이 사용되는 데이터 과학 라이브러리와 TensorFlow, Keras, fast.ai, RAPIDS, XGBoost, PyTorch 같은 ML 프레임워크를 지원하는 사전 구성된 환경을 제공합니다.

머신러닝을 위한 최적화

Notebooks의 최적화된 TensorFlow 및 PyTorch 버전을 사용하면 Google Cloud 하드웨어를 최대한 활용하고 인스턴스에서 GPU를 원활하게 추가 및 삭제할 수 있습니다.

Git 지원

Git 저장소에서 메모장을 쉽게 가져오고 내보낼 수 있어 메모장을 동료와 공유하기가 수월합니다.

자체 컨테이너 가져오기

원하는 컨테이너에서 AI Platform Notebook 인스턴스를 실행할 수 있습니다. 따라서 필요에 따라 유연성 있게 조직에서 지정한 특정 라이브러리를 설치하거나 JupyterLab을 실행하는 환경을 원하는 대로 사전 구성할 수 있습니다.

Explainable AI 지원

Notebooks에는 Google Cloud의 Explainable AI가 사전 설치되어 있어 모델 프로토타입의 신속한 제작과 디버깅을 위해 특성 기여 분석을 즉각적으로 생성할 수 있습니다.

엔드 투 엔드 머신러닝 수명 주기

엔드 투 엔드 머신러닝 수명 주기

리소스

가격 책정

최소 수수료나 선불 약정 없이 Notebooks를 무료로 사용할 수 있습니다. Compute Engine, Cloud Storage, AI Platform Training, AI Platform Predictions, BigQuery 등 Notebooks 인스턴스에서 사용한 클라우드 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다. 가격 계산기를 사용하면 워크로드 실행 비용을 추정하는 데 도움이 됩니다.

다음 단계 수행

$300의 무료 크레딧과 20여 개의 항상 무료 제품으로 Google Cloud에서 빌드하세요.

시작하는 데 도움이 필요하신가요?
신뢰할 수 있는 파트너 지원

Cloud AI 제품은 여기에 명시된 SLA 정책을 준수하며 지연 시간이나 가용성 보장 측면에서 다른 Google Cloud 서비스와는 다를 수 있습니다.