AI Platform Notebooks の紹介

AI Platform Notebooks を使用すると、JupyterLab にあらかじめパッケージ化されている仮想マシン(VM)インスタンスを作成および管理できます。

AI Platform Notebooks インスタンスには、ディープ ラーニング パッケージ スイート(TensorFlow および PyTorch フレームワークのサポートなど)がプリインストールされています。ニーズに合わせて、CPU のみのインスタンスか GPU 対応のインスタンスを構成できます。

Google Cloud の認証と承認によって保護されるノートブック インスタンスには、ノートブック インスタンスの URL を使用してアクセスします。ノートブック インスタンスには GitHub も統合されるため、簡単にノートブックと GitHub リポジトリを同期できます。

ディープ ラーニング仮想マシンを作成して構成する難しさを軽減するために、AI Platform Notebooks では、使用するフレームワークに応じて事前に確認、最適化、テストされたイメージを提供します。

プリインストールされているソフトウェア

AI Platform Notebooks インスタンスに以下を含めて構成できます。

  • Python バージョン 2.7 および 3.*

  • Python のコアパッケージ:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • その他
  • R バージョン 3.6

  • R コアパッケージ:

    • xgboost
    • ggplot2
    • caret
    • nnet
    • rpy2 (Python ノートブックの R にアクセスするための R パッケージ)
    • randomForest
    • その他
  • Anaconda

  • GPU 対応インスタンス用の最新 NVIDIA ドライバを含む NVIDIA パッケージ:

    • CUDA 9.* および 10.*
    • CuDNN 7.*
    • NCCL 2.*

VPC Service Controls

VPC Service Controls で AI Platform Notebook インスタンスのセキュリティを強化できます。詳しくは、VPC Service Controls の概要をご覧ください。サービス境界内で AI Platform Notebooks を使用するには、サービス境界内でノートブック インスタンスを使用するをご覧ください。

Dataproc Hub での AI Platform Notebooks の使用

Dataproc Hub はカスタマイズされた JupyterHub サーバーです。管理者は、シングル ユーザーの Dataproc クラスタを生成し、AI Platform Notebooks 環境をホストできる Dataproc Hub インスタンスを作成できます。Dataproc Hub の構成をご覧ください。

Dataflow での AI Platform Notebooks の使用

パイプライン内で AI Platform Notebooks を使用し、Dataflow でパイプラインを実行できます。Dataflow で使用できる Apache Beam AI Platform Notebooks インスタンスを作成するには、Apache Beam ノートブックを使用したインタラクティブな開発をご覧ください。

料金

詳しくは、AI Platform Notebooks の料金をご覧ください

次のステップ

AI Platform Notebooks を使用する前に、新しいノートブック インスタンスを作成し、作業に必要な依存関係をインストールします。