AI Platform

ひとたび作成した AI アプリケーションは、GCP とオンプレミスの両方で簡単に運用できます。

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機械学習プロジェクトを本番環境に移行する

AI Platform を使用すると、機械学習の開発者、データ サイエンティスト、データ エンジニアは、ML プロジェクトをコンセプト化の段階から本番環境およびデプロイ環境にすばやく、かつ費用効率の高い方法で移行できます。データ エンジニアリング ツールから「ロックインのない」柔軟なツールまでを含む AI Platform の統合ツールチェーンは、独自の機械学習アプリケーションを構築し、実行するのに役立ちます。

AI Platform は、Google のオープンソース プラットフォームである Kubeflow をサポートしているため、コードを大幅に変更しなくても、オンプレミスまたは Google Cloud で実行できる移植可能な ML パイプラインを構築できます。AI アプリケーションを本番環境にデプロイすると、TensorFlow ツール、TPU ツール、TFX ツールなどの最先端の Google AI テクノロジーを利用できます。

Cloud Storage アイコン

準備

Cloud Storage または BigQuery を使用して、データを保存します。データを保存した後、組み込みのデータラベル付けサービスを使用して、画像、動画、音声、テキストに分類、オブジェクト検出、エンティティ抽出などを適用して、トレーニング データにラベルを付けます。ラベル付きのデータを AutoML にインポートして、モデルを直接トレーニングすることもできます。

関連プロダクトとサービス:
アプリケーション構築アイコン

構築と実行

Deep Learning VM イメージを使用すると、さまざまな ML フレームワーク用に完全に構成された環境を提供するマネージド Jupyter Notebook サービスを使って、GCP 上に ML アプリケーションを構築できます。その後、AI Platform Training サービスと AI Platform Prediction サービスを使用して、サーバーレス環境の GCP 上でモデルをトレーニングして本番環境にデプロイできます。または、Kubeflow が提供するトレーニングと予測のマイクロサービスを使用して、オンプレミスでトレーニングとデプロイを行うことができます。

ワークフロー管理アイコン

管理

GCP Console 内の AI Platform インターフェースを使用してモデル、テスト、エンドツーエンドのワークフローを管理できます。または、Kubeflow Pipelines を使用してオンプレミスで管理できます。AI Platform が提供する高度なツールを使用すると、モデルの結果を理解してビジネス ユーザーに説明することが容易になります。

便利なコンテンツの共有アイコン

共有

AI Hub を介して ML パイプライン、ノートブック、その他の AI コンテンツを検出できます。また、Kubeflow Pipelines を利用して、他のユーザーと共有でき、GCP またはオンプレミスにデプロイできる、再利用可能なエンドツーエンドの ML パイプラインを構築できます。

関連プロダクトとサービス:

機械学習開発: エンドツーエンドのサイクル

ML の開発

料金

Kubeflow、AI Hub、ノートブックは無料で使用できます。AI Platform Training、AI Platform Prediction、Compute Engine、Google Kubernetes Engine、BigQuery、Cloud Storage などの Google のマネージド サービスの料金については、こちらをご覧ください。また、Google の料金計算ツールを使用して、ワークロードを実行するためのコストを見積もることもできます。

パートナー

Google Cloud Machine Learning パートナーは AI に関する豊富な専門知識を活用し、モデルの開発から提供までのすべての段階で、お客様の幅広いユースケースに対応した機械学習の組み込みを支援します。

Intel のパートナーロゴ Cisco のパートナーロゴ Pluto7 のパートナーロゴ Atos のパートナーロゴ SpringML のパートナーロゴ Nvidia のパートナーロゴ

Next ’19 のハイライト

ML Ops のベスト プラクティス
AI Platform によるビジネス変革
金融サービスの Cloud AI
産業用アプリケーションの Cloud AI
Cloud ML によるプロセスの改善
Cloud ML による Finserv 問題の解決
Cloud ML と kubeflow パイプライン
Cloud ML でアプリ開発を加速

リソース

Google Cloud

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