Wählen Sie aus Colab Enterprise oder Vertex AI Workbench aus. Sie haben Zugriff auf alle Funktionen der Vertex AI Platform, um im gesamten Data-Science-Workflow zu arbeiten – von der Datenexploration über den Prototyp bis zur Produktion.
Analysieren Sie Ihre Daten nativ und mit weniger Kontextwechsel zwischen Diensten.
Daten für das Training im großen Maßstab. Modelle im Vergleich zu herkömmlichen Notebooks fünfmal schneller erstellen und trainieren
Modellentwicklung mit einfacher Konnektivität zu Vertex AI-Diensten hochskalieren
Vorteile
Vereinfachter Zugriff auf Daten und Im-Notebook-Zugriff auf maschinelles Lernen mit BigQuery-, Dataproc-, Spark- und Vertex AI-Integration.
Rapid Prototyping und Modellentwicklung
Mit Vertex AI-Training für Experimente und Prototyping die Vorteile von unendlichem Computing nutzen und so von Daten zum umfangreichen Training gehen.
Mit Colab Enterprise oder Vertex AI Workbench können Sie Ihre Trainings- und Bereitstellungsworkflows von einem Ort aus in Vertex AI implementieren.
Wichtige Features
Colab Enterprise kombiniert das von Google Research entwickelte Notebook, das von über 7 Millionen Data Scientists verwendet wird, mit der Sicherheit und Compliance auf Unternehmensniveau von Google Cloud. Dank einer serverlosen Umgebung ohne Konfigurationsaufwand und für die Zusammenarbeit können Sie im Handumdrehen loslegen.
KI-gestützte Funktionen zur Codeunterstützung wie Codevervollständigung und Codegenerierung erleichtern das Erstellen von KI-/ML-Modellen in Python, da nicht mehr wiederholter Code geschrieben werden muss, sodass Sie sich auf Ihre Daten und Modelle konzentrieren können.
Vertex AI Workbench bietet eine JupyterLab-Umgebung und erweiterte Anpassungsfunktionen.
Vertex AI-Notebooks bieten eine vollständig verwaltete, skalierbare, unternehmensgerechte Computing-Infrastruktur mit Sicherheitskontrollen und Funktionen zur Nutzerverwaltung.
Erkunden Sie Daten und trainieren Sie ML-Modelle mit einfachen Verbindungen zu den Big-Data-Lösungen von Google Cloud.
KI-Lösungen mit minimalem Übergang auf Vertex AI entwickeln und bereitstellen.
Dokumentation
Alle Features
Vereinfachter Datenzugriff | Erweiterungen sind nahtlos mit dem gesamten Datenbestand verbunden, einschließlich BigQuery, Data Lake, Dataproc und Spark. Je nach Ihren Analyse- und KI-Anforderungen können Sie nahtlos vertikal und horizontal skalieren. |
Datenquellen mit einem Katalog untersuchen | Schreiben Sie SQL- und Spark-Abfragen aus einer syntaxsensitiven, automatisch vervollständigenden Notebookzelle. |
Datenvisualisierung | Eingebundene, intelligente Visualisierungstools bieten einfache Einblicke in die Daten. |
Kostengünstige Infrastruktur ohne Nutzereingriff | Alle Aspekte des Computing werden verwaltet. Bei Inaktivität und automatischem Herunterfahren werden die Gesamtbetriebskosten optimiert. |
Unternehmenssicherheit, vereinfacht | Sofort verfügbare Google Cloud-Sicherheitskontrollen. Einmalanmeldung (SSO) und einfache Authentifizierung bei anderen Google Cloud-Diensten. |
Data Lake und Spark an einem Ort | Ganz gleich, ob Sie TensorFlow, PyTorch oder Spark verwenden – Sie können jede beliebige Engine von Vertex AI Workbench aus ausführen. |
Tiefe Einbindung von Git, Training und MLOps | Mit wenigen Klicks können Sie Notebooks an bestehende Ops-Workflows anschließen. Sie können Notebooks für verteiltes Training, Hyperparameteroptimierung oder geplantes oder ausgelöstes kontinuierliches Training verwenden. Dank der umfassenden Einbindung in Vertex AI-Dienste können Sie MLOps in das Notebook integrieren, ohne Code neu schreiben oder neue Workflows erstellen zu müssen. |
Nahtlose CI/CD | Kubeflow Pipelines-Integration zur Verwendung von Notebooks als ideales, geprüftes und verifiziertes Bereitstellungsziel. |
Notebook-Betrachter | Geben Sie die Ausgabe regelmäßig aktualisierter Notebook-Zellen für Berichterstellungs- und Buchhaltungszwecke frei. |
Preise
Preisinformationen für Colab Enterprise
Vertex AI Workbench – Preisinformationen
Preismodelle basieren auf Computing und Diensten, die auf der von Ihnen verwendeten Infrastruktur basieren, sowie auf anderen Diensten, die in Vertex AI-Notebooks genutzt werden.
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