AI Platform

Erstellen Sie Ihre KI-Anwendungen einmal und führen Sie sie dann problemlos sowohl in der GCP als auch lokal aus.

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ML-Projekte in Produktion bringen

Mit der AI Platform können Entwickler, Data Scientists und Data Engineers im Bereich maschinelles Lernen ihre ML-Projekte von der Idee über die Produktion bis hin zur Bereitstellung schnell und kostengünstig umsetzen. Mit Vorteilen wie Data Engineering und der Flexibilität ohne Lock-in unterstützt Sie die integrierte Toolkette der AI Platform beim Erstellen und Ausführen eigener ML-Anwendungen.

Die AI Platform unterstützt Kubeflow, die Open-Source-Plattform von Google, mit der Sie portierbare ML-Pipelines erstellen können, die ohne wesentliche Codeänderungen lokal oder in Google Cloud ausgeführt werden können. Bei der Bereitstellung Ihrer KI-Anwendungen an die Produktion haben Sie außerdem Zugriff auf die modernsten Google KI-Technologien wie TensorFlow, TPUs und TFX-Tools.

Symbol: Cloud Storage

Vorbereiten

Sie können Cloud Storage oder BigQuery zum Speichern Ihrer Daten verwenden. Kennzeichnen Sie dann mithilfe des integrierten Data Labeling Service Ihre Trainingsdaten, indem Sie Klassifizierung, Objekterkennung, Entitätsextraktion usw. für Bilder, Videos, Audio und Texte anwenden. Sie können die mit Labels versehenen Daten auch in AutoML importieren und ein Modell direkt trainieren.

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Symbol: Anwendungsentwicklung

Entwickeln und ausführen

Verwenden Sie Deep Learning VM Image, um Ihre ML-Anwendungen auf der GCP mit einem verwalteten Jupyter Notebook-Dienst zu erstellen, der vollständig konfigurierte Umgebungen für verschiedene ML-Frameworks bereitstellt. Mit den Trainings- und Vorhersagediensten der AI Platform können Sie anschließend Ihre Modelle trainieren und sie in einer serverlosen Umgebung in der GCP für die Produktion bereitstellen. Alternativ können Sie dazu lokal die Trainings- und Vorhersage-Mikrodienste nutzen, die Kubeflow zur Verfügung stellt.

Symbol: Verwalten von Workflows

Verwalten

Sie können Ihre Modelle, Experimente und vollständigen Workflows über die AI Platform-Oberfläche in der GCP Console oder lokal mit Kubeflow Pipelines verwalten. Die AI Platform bietet erweiterte Tools, die Ihnen helfen, Modellergebnisse zu verstehen und sie geschäftlichen Nutzern zu erklären.

Symbol: Nützliche Inhalte teilen

Teilen

Sie können ML-Pipelines, Notebooks und andere KI-Inhalte über AI Hub entdecken und Kubeflow Pipelines nutzen, um wiederverwendbare End-to-End-ML-Pipelines zu erstellen, die Sie an andere Nutzer freigeben und auf der GCP oder lokal bereitstellen können.

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Vollständiger Zyklus der ML-Entwicklung

ML-Entwicklung

Preise

Kubeflow, AI Hub und Notebooks können kostenlos genutzt werden. Informationen zu den Preisen unserer verwalteten Dienste wie AI Platform Training, AI Platform Prediction, Compute Engine, Google Kubernetes Engine, BigQuery und Cloud Storage finden Sie hier. Sie können auch unseren Preisrechner verwenden, um die Kosten für die Ausführung Ihrer Arbeitslasten zu ermitteln.

Partner

Google Cloud Machine Learning-Partner haben fundiertes KI-Fachwissen und unterstützen Sie dabei, maschinelles Lernen für die verschiedensten Anwendungsfälle in alle Phasen der Modellentwicklung und -bereitstellung einzubinden.

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Highlights der Google Cloud Next '19

Best Practices für ML-Vorgänge
Geschäftlicher Wandel mit AI Platform
KI-Produkte von Google Cloud für Finanzdienstleistungen
KI-Produkte von Google Cloud für Branchenanwendungen
Cloud ML bei der Verbesserung von Prozessen
Cloud ML bei der Lösung von Finanzdienstleistungsproblemen
Cloud ML mit Kubeflow-Pipelines
Cloud ML bei der Beschleunigung der App-Entwicklung

Ressourcen

Google Cloud

Nächste Schritte

Lernen und erstellen

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