AI Platform

AI アプリケーションを一度作成すれば、GCP とオンプレミスの両方で簡単に実行できるようになります。

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機械学習プロジェクトを本番環境に移行する

AI Platform を使用すると、機械学習のデベロッパー、データ サイエンティスト、データ エンジニアは、ML プロジェクトをコンセプト化の段階から本番環境およびデプロイメント環境にすばやく、かつ費用効率の高い方法で移行できます。データ エンジニアリング ツールから「ロックインのない」柔軟なツールまでを含む AI Platform の統合ツールチェーンは、独自の機械学習アプリケーションを構築し、実行するのに役立ちます。

AI Platform は、Google のオープンソース プラットフォームである Kubeflow をサポートしているため、コードを大幅に変更しなくても、オンプレミスまたは Google Cloud で実行できる移植可能な ML パイプラインを構築できます。AI アプリケーションを本番環境に導入すると、TensorFlow ツール、TPU ツール、TFX ツールなどの最先端の Google AI テクノロジーを利用できます。

Cloud Storage のアイコン

準備

Cloud Storage または BigQuery を使用して、データを保存します。データを保存した後、組み込みのデータラベル付けサービスを使用して、画像、動画、音声、テキストに分類、オブジェクト検出、エンティティ抽出などを適用して、トレーニング データにラベルを付けます。ラベル付きのデータを AutoML にインポートして、モデルを直接トレーニングすることもできます。

関連プロダクトとサービス:
構築アプリケーションのアイコン

構築と実行

Deep Learning VM Image を使用すると、さまざまな ML フレームワーク用に完全に構成された環境を提供するマネージド Jupyter ノートブック サービスを使って、GCP 上に ML アプリケーションを構築できます。その後、サーバーレス環境の GCP 上で AI Platform のトレーニング サービスと予測サービスを使用してモデルをトレーニングし、本番環境にデプロイするか、Kubeflow が提供するトレーニングと予測のマイクロサービスを使用して、オンプレミスでトレーニングとデプロイを行うことができます。

ワークフロー管理のアイコン

管理

GCP Console 内の AI Platform インターフェースを使用してモデル、テスト、エンドツーエンドのワークフローを管理するか、Kubeflow Pipelines を使用してオンプレミスで管理することができます。AI Platform は、モデルの結果を理解してビジネス ユーザーに説明しやすくなる高度なツールを提供します。

関連プロダクトとサービス:
便利なコンテンツの共有アイコン

共有

AI Hub を介して ML パイプライン、ノートブック、その他の AI コンテンツを検出できます。また、Kubeflow パイプラインを利用して、他のユーザーとの共有や GCP またはオンプレミスへのデプロイが可能な、再利用できるエンドツーエンドの ML パイプラインを構築できます。

関連プロダクトとサービス:

機械学習の開発: エンドツーエンドのサイクル

ML の開発

料金

Kubeflow、AI Hub、ノートブックは無料で使用できます。AI Platform のトレーニング、AI Platform の予測、Compute Engine、Google Kubernetes Engine、BigQuery、Cloud Storage などの Google のマネージド サービスの料金については、こちらをご覧ください。また、Google の料金計算ツールを使用して、ワークロードを実行するためのコストを見積もることもできます。

パートナー

Google Cloud Machine Learning パートナーは AI に関する豊富な専門知識を活用し、モデルの開発から提供までのすべての段階で、お客様の幅広いユースケースに対応した機械学習の組み込みを支援します。

Intel パートナーのロゴ Cisco パートナーのロゴ Pluto7 パートナーのロゴ Atos パートナーのロゴ SpringML パートナーのロゴ Nvidia パートナーのロゴ

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リソース

Google Cloud

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