AI Platform Prediction aporta la potencia y la flexibilidad de TensorFlow, scikit-learn y XGBoost a la nube. Puedes usar AI Platform Prediction para alojar los modelos entrenados a fin de que puedas enviarles solicitudes de predicción.
Comenzar
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Introducción a AI Platform
Una descripción general de los productos de AI Platform.
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Descripción general de la predicción
Una introducción al uso de AI Platform Prediction para alojar modelos de aprendizaje automático y entregar predicciones.
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Entorno de desarrollo
Requisitos para el entorno de desarrollo local.
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Predicción en línea y por lotes
Una descripción general de las diferencias entre la predicción en línea y la predicción por lotes.
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Primeros pasos: entrenamiento y predicción con Keras de TensorFlow
Entrena un modelo de Keras de TensorFlow en AI Platform Training y, luego, impleméntalo en AI Platform Prediction.
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Primeros pasos: entrenamiento y predicción con el Estimador de TensorFlow
Entrena un modelo del Estimador de TensorFlow en AI Platform Training y, luego, impleméntalo en AI Platform Prediction.
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Comienza a usar scikit-learn y XGBoost
Implementa un modelo de XGBoost o scikit-learn para entregar predicciones.
Flujo de trabajo de la predicción
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Exporta modelos para la predicción
Escribe código de entrenamiento a fin de exportar artefactos del modelo que estén listos para AI Platform Prediction.
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Exporta un modelo guardado para realizar predicciones
Exporta un modelo guardado de TensorFlow para que sea compatible con AI Platform Prediction.
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Implementa modelos
Implementa modelos de aprendizaje automático mediante la creación de recursos de modelos y versiones.
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Rutinas de predicción personalizadas
Personaliza la manera en que AI Platform Prediction procesa las solicitudes de predicción.
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Tipos de máquina para las predicciones en línea
Configura los tipos de máquinas virtuales y GPU que AI Platform Prediction usa para administrar las solicitudes.
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Obtén predicciones en línea
Envía solicitudes al modelo de aprendizaje automático implementado y recibe predicciones.
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Obtén predicciones por lotes
Realiza predicciones en un gran volumen de instancias de datos mediante un modelo de TensorFlow.
Contenedores personalizados para la predicción en línea
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Comenzar: Entrega predicciones de PyTorch con un contenedor personalizado
Usa un contenedor personalizado para implementar un modelo de aprendizaje automático de PyTorch que entregue predicciones en línea.
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Requisitos de los contenedores personalizados
Aprende los requisitos para crear una imagen de contenedor de Docker personalizada que pueda usarse con AI Platform Prediction.
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Usa un contenedor personalizado
Configura tu versión del modelo para usar un contenedor personalizado.
Integración a herramientas y servicios
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Usa la biblioteca cliente de Python
Usa la biblioteca cliente de la API de Google para Python a fin de enviar solicitudes a la API de entrenamiento y predicción de AI Platform.
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Trabaja con Cloud Storage
Configura Cloud Storage para que trabaje con AI Platform Prediction.
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Usa la herramienta What-If
Inspecciona los modelos implementados con un panel interactivo.
Supervisión y seguridad
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Supervisa modelos
Supervisa el rendimiento y el comportamiento de los modelos implementados.
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Consultar registros de auditoría
Supervisa la actividad del administrador y el acceso a los datos con los registros de auditoría de Cloud.
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Control de acceso
Una descripción general de los permisos necesarios para realizar diversas acciones en la API de AI Platform Training and Prediction, y de las funciones de IAM que proporcionan estos permisos.
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Usa una cuenta de servicio personalizada
Configura una versión del modelo para usar una cuenta de servicio personalizada a fin de entregar predicciones.
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Usa los Controles del servicio de VPC
Configurar los Controles del servicio de VPC a fin de mitigar el riesgo de robo de datos
Recursos de AI Platform Prediction
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Proyectos, modelos, versiones y trabajos
Una descripción general de los recursos con los que interactúas y creas en AI Platform.
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Administra modelos y trabajos
Administra los recursos de AI Platform que creaste.
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Etiqueta recursos
Organiza los trabajos, los modelos y las versiones de modelos con etiquetas personalizadas.
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Comparte modelos
Comparte el acceso a los recursos de AI Platform Prediction a otros usuarios, grupos o cuentas de servicio.
Instructivos
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Crea una rutina de predicción personalizada con Keras
Implementa un modelo de Keras junto con código de procesamiento previo y posterior para administrar solicitudes.
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Obtén predicciones en línea con XGBoost
Implementa un modelo de XGBoost y solicita predicciones.
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Obtén predicciones en línea con scikit-learn
Implementa un modelo de scikit-learn que use una canalización con muchos transformadores.
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Predicciones con canalizaciones de scikit-learn
Implementa un modelo de scikit-learn que use una canalización con un paso de procesamiento previo y uno de clasificación.
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Usa una canalización de scikit-learn con transformadores personalizados
Implementa una canalización de scikit-learn con procesamiento previo personalizado.
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Crea una rutina de predicción personalizada con scikit-learn
Implementa un modelo de scikit-learn junto con el código de procesamiento previo y posterior para administrar solicitudes.
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Usa scikit-learn en Kaggle y AI Platform Prediction
Entrena un modelo en Kaggle y, luego, impleméntalo en AI Platform Prediction.
Versiones de entorno de ejecución
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Lista de las versiones de entorno de ejecución
Información sobre la disponibilidad y las dependencias de las versiones del entorno de ejecución que puedes usar para entregar predicciones.
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Administra las versiones de entorno de ejecución
Configura las versiones de dependencia correspondientes a la versión del modelo.
Regiones
Explicaciones de IA
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Descripción general de las Explicaciones de IA
Introducción al uso de Explicaciones de IA con AI Platform Prediction.
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Comenzar a usar las Explicaciones de IA
Implementa modelos de TensorFlow y realiza solicitudes de explicaciones.
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Limitaciones de Explicaciones de IA
Consideraciones que debes tener en cuenta cuando uses Explicaciones de IA.
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Usa atribuciones de funciones
Configura el modelo de aprendizaje automático para Explicaciones de IA y solicita explicaciones.
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Guardar modelos de TensorFlow
Guarda los modelos de TensorFlow 2 y TensorFlow 1.15 correctamente para AI Explanations.
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Prepara metadatos
Crea el archivo de metadatos de explicación necesario para AI Explanations con el SDK de Explainable AI.
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Visualiza explicaciones
Visualiza explicaciones con Explicaciones de IA.
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Información sobre las entradas y salidas para explicaciones
Busca tensores de entrada y salida para crear el archivo de metadatos de explicación de forma manual, antes de implementar un modelo de TensorFlow 1.15 existente en IA Explanations.
Evaluación continua
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Descripción general de la evaluación continua
Una introducción a la evaluación continua.
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Antes de comenzar la evaluación continua
Prepara el modelo de aprendizaje automático para que sea compatible con la evaluación continua.
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Crea un trabajo de evaluación
Configura cómo deseas que se evalúe la versión del modelo.
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Visualiza métricas de evaluación
Consulta las métricas sobre el modelo que se calcularon mediante la evaluación continua.
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Actualiza, pausa o borra un trabajo de evaluación
Actualiza un trabajo de evaluación continua existente.