AI 平台

用於建構、部署和管理機器學習模型的平台。

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端對端數據資料學與機器學習技術平台

透過 AI 平台,開發人員、數據資料學家和資料工程師可輕鬆簡化機器學習工作流程。不論是經由 AutoML 簡化操作的數據資料學,或是進階模型最佳化,AI 平台可讓所有使用者將專案從構想順暢轉換為實際部署項目。運用 Google 的 AI 專業,透過 TPU 和 TensorFlow 等工具,將您的應用程式與我們的尖端 AI 技術結合。

準備圖示

準備

透過 BigQuery 準備及儲存資料集,然後使用內建的資料標籤服務,針對圖片、影片、音訊和文字,採取分類、物件偵測和實體擷取等方式,為訓練資料加上標籤。

建構應用程式圖示

建構

AI 平台筆記本是代管的 Jupyter 筆記本服務,提供適用於模型開發作業的完成設定環境。您可以透過 AutoML 簡易的使用者介面,或是 AI 平台筆記本上的程式碼,來建構同級最佳的機器學習模型,無須額外編寫任何程式碼。然後,您就可以使用 AI 平台訓練,在雲端上訓練模型。

驗證圖示

驗證

透過 AI Explanations 來驗證模型,可讓您瞭解模型輸出內容、驗證模型行為、找出模型偏誤,以及探索改善模型和訓練資料的方式。您可以使用 AI 平台 Vizier 這項黑盒子最佳化服務來調整超參數和最佳化模型的輸出內容,以便進行更多操作。

部署內容圖示

部署

透過 AI 平台預測,在雲端上大規模部署模型並從中取得預測;AI 平台預測管理執行模型所需的基礎架構,並提供給線上和批次預測要求使用。您也可以使用 AutoML Vision Edge 在邊緣部署模型,並根據本機資料觸發即時動作。TensorFlow 企業版提供您的 TensorFlow 執行個體適用的企業級支援。

建構應用程式圖示

MLOps

透過 AI 平台管道部署完善、可重複管道,即可使用 MLOps 來管理模型、實驗和端對端工作流程。持續評估可協助監控模型效能,並持續提供不同時間的模型效能意見回饋。

端對端的機器學習生命週期

機器學習開發

定價

免費使用 Explainable AI、筆記本、Vizier、TensorFlow 企業版和管道 (Marketplace),但是系統會針對您使用的任何 Google Cloud 資源 (例如 Compute 和 Storage) 來收費。如需我們的代管服務 (例如訓練預測資料標籤服務、AutoML 和 BigQuery) 的定價資訊,請參閱這個頁面。您也可以使用 Pricing Calculator 估算執行工作負載的成本。

合作夥伴

Google Cloud 機器學習合作夥伴具備深厚的 AI 專業知識,可協助您在開發及提供模型的各個階段,將機器學習技術用於多種用途。

Intel 合作夥伴標誌 Cisco 合作夥伴標誌 Pluto7 合作夥伴標誌 Atos 合作夥伴標誌 SpringML 合作夥伴標誌 Nvidia 合作夥伴標誌

教學課程

資源

Google Cloud

開始使用

後續行動

運用 $300 美元的免費抵免額和 20 項以上的一律免費產品,開始在 Google Cloud 中建構內容。

需要進一步協助嗎?

我們的專家會協助您打造合適的解決方案,或是為您找到符合需求的合作夥伴。