AI Platform

AI 应用只需创建一次,便可在 GCP 和本地轻松运行。

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将您的机器学习项目运用于生产环境

AI Platform 可让机器学习开发者、数据科学家和数据工程师轻松快速、经济高效地将机器学习项目从构思阶段投入生产和部署阶段。从数据工程到“无束缚”的灵活性,AI Platform 的集成工具链可帮助您构建并运行自己的机器学习应用。

AI Platform 支持 Google 的开源平台 Kubeflow。通过该平台,您无需进行大量代码更改,即可构建能在本地或 Google Cloud 上运行的可移植机器学习流水线。此外,将 AI 应用部署到生产环境时,您还能够使用 TensorFlow、TPU 和 TFX 工具等最先进的 Google AI 技术。

云端存储图标

准备

您可以使用 Cloud Storage 或 BigQuery 存储数据,然后使用内置的数据标签服务对图片、视频、音频和文本进行分类、对象检测和实体提取等处理,以便为您的训练数据添加标签。您还可以将已加标签的数据导入 AutoML 并直接训练模型。

相关产品和服务:
构建应用图标

构建和运行

您可以使用托管式 Jupyter 笔记本服务在 GCP 上构建机器学习应用。该服务可使用 Deep Learning VM Image 为不同的机器学习框架提供全面配置的环境。接下来,可使用 AI Platform 的训练和预测服务来训练模型,然后在无服务器环境中将它们部署到 GCP 生产环境。您也可以使用 Kubeflow 提供的训练和预测微服务在本地执行这些操作。

管理工作流图标

管理

您可以使用 GCP 控制台中的 AI Platform 界面管理模型、实验和端到端工作流,也可以使用 Kubeflow 流水线在本地执行这些管理工作。AI Platform 提供的先进工具可帮助您了解模型结果并向企业用户阐释这些结果。

相关产品和服务:
共享有用的内容图标

共享

您可以在 AI Hub 中找到机器学习流水线、笔记本和其他 AI 内容,然后利用 Kubeflow 流水线构建可重复使用的端到端机器学习流水线,以便与其他用户共享并在 GCP 或本地进行部署。

相关产品和服务:

机器学习开发:端到端周期

机器学习开发

价格

Kubeflow、AI Hub 和笔记本可免费使用。如需了解我们的 AI Platform Training、AI Platform Predictions、Compute Engine、Google Kubernetes Engine、BigQuery 和 Cloud Storage 等托管式服务的价格,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,可以在模型开发和投放的各个阶段帮助客户将机器学习融入各种用例中。

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