AI Platform

通过单个平台集中构建、部署和管理机器学习模型。

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用于数据科学和机器学习的端到端平台

AI Platform 让开发者、数据科学家和数据工程师可以简化机器学习工作流。无论是使用 AutoML 的点选式数据科学项目还是高级模型优化项目,AI Platform 都能帮助所有用户将其项目从构思阶段无缝地推进到部署阶段。您可以通过 TPU 和 TensorFlow 等工具,将 Google 的前沿 AI 技术融入到您的应用之中,充分利用我们在 AI 领域的专业知识。

“准备”图标

准备

使用 BigQuery 准备和存储数据集,然后使用内置的 Data Labeling Service 对图片、视频、音频和文本进行分类、对象检测和实体提取等处理,为您的训练数据添加标签。

“构建应用”图标

构建

通过 AutoML 及其易于使用的界面,您无需编写任何代码就能构建一流的机器学习模型,或者您也可以使用 AI Platform Notebooks(一种代管式 Jupyter Notebook 服务,提供了全面配置的模型开发环境)提供自己的代码。随后,您可以使用 AI Platform Training 在云端训练模型。

“验证”图标

验证

使用 AI Explanations 验证您的模型,这一工具可以帮助您理解模型的输出、验证模型的行为、辨别模型中的偏差,并在寻找改进模型和训练数据的方法方面获得启发。如需在此基础上更进一步,您可以使用黑盒优化服务 AI Platform Vizier 调节超参数,并优化模型的输出。

“部署内容”图标

部署

您可以借助 AI Platform Prediction 大规模部署模型并在云端获得模型预测结果,该服务管理运行模型所需的基础架构,供在线预测和批量预测请求使用。您还可以使用 AutoML Vision Edge 在边缘位置部署模型,并基于本地数据触发实时操作。 TensorFlow 企业版为您的 TensorFlow 实例提供企业级支持。

“构建应用”图标

MLOps

您可以使用 AI Platform Pipelines 部署稳健、可重复的流水线,借助 MLOps 管理模型、实验和端到端工作流。持续评估可帮助您监控模型的性能,并提供持续反馈,让您可以了解模型在一段时间内的表现。

端到端机器学习生命周期

机器学习开发

价格

您不需要支付费用即可使用 Explainable AI、Notebooks、Vizier、TensorFlow 企业版和 Pipelines (Marketplace),不过需要为相应的 Google Cloud 资源付费,比如与这些服务一起使用的计算和存储资源。如需了解我们的 TrainingPredictionData Labeling Service、AutoML 和 BigQuery 等代管式服务的价格,请点击此处。您还可以使用我们的价格计算器来估算工作负载的运行费用。

合作伙伴

Google Cloud 机器学习合作伙伴拥有深厚的 AI 专业知识,可以帮助客户在模型开发和实际应用的每个阶段将机器学习融入各种使用场景中。

Intel 合作伙伴徽标 Cisco 合作伙伴徽标 Pluto7 合作伙伴徽标 Atos 合作伙伴徽标 SpringML 合作伙伴徽标 Nvidia 合作伙伴徽标

教程

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