AI Platform

Plate-forme entièrement gérée de bout en bout dédiée à la science des données et au machine learning

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    Services gérés pour un développement simplifié

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    Réduction du temps de production grâce à des outils basés sur du code et sans code

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    Gouvernance fiable avec des modèles interprétables

Avantages

Pour tous les niveaux de compétence

AI Platform permet à tous ses utilisateurs de passer rapidement et facilement de la conception au projet, qu'il s'agisse de science des données de type "pointer-cliquer" basée sur AutoML ou de l'optimisation avancée de modèles.

Opérations de machine learning (MLOps) simplifiées

Continuez d'exploiter le machine learning au-delà du déploiement. AI Platform facilite la tâche des développeurs, des data scientists et des ingénieurs en données qui souhaitent optimiser et faire évoluer leurs workflows de ML.

Le meilleur de l'intelligence artificielle de Google

Profitez de l'expertise de Google en intégrant nos technologies d'IA de pointe dans vos applications, grâce aux outils d'AI Platform tels que TPU et TensorFlow.

Principales fonctionnalités

Cycle de vie du machine learning de bout en bout

Préparer

Préparez et stockez vos ensembles de données avec BigQuery et Cloud Storage. Utilisez ensuite le service intégré d'étiquetage de données afin d'étiqueter vos données d'entraînement pour la classification, la détection d'objets, l'extraction d'entités et d'autres objectifs pour les données d'images, de vidéos, de tables et de texte.

Créer

Créez des modèles de ML performants sans écrire de code grâce à l'interface utilisateur conviviale d'AutoML, ou utilisez le code que vous avez écrit dans Notebooks, un service géré Jupyter Notebook. Exploitez les derniers frameworks de deep learning Open Source sur Deep Learning VM Image ou dans des conteneurs de deep learning. Entraînez ensuite vos modèles avec notre service d'entraînement entièrement géré.

Valider

Validez vos modèles à l'aide d'AI Explanations et de l'outil de simulation What-If, qui vous aident à comprendre les résultats de votre modèle, vérifier son comportement, identifier les biais qu'il comporte et trouver des façons d'améliorer votre modèle et vos données d'entraînement. Allez plus loin en utilisant Vizier, un service d'optimisation par boîte noire qui vous aide à régler les hyperparamètres et à optimiser les performances de votre modèle.

Déployer

Déployez vos modèles à grande échelle pour obtenir des prédictions dans le cloud grâce à Prediction, un service qui héberge votre modèle pour les requêtes de prédiction en ligne et par lot. Vous pouvez également utiliser AutoML Vision Edge pour déployer vos modèles en périphérie et déclencher des actions en temps réel basées sur des données locales. TensorFlow Enterprise offre une assistance de niveau professionnel pour vos instances TensorFlow.

Opérations de machine learning (MLOps)

Gérez vos modèles, vos tests et vos workflows de bout en bout à l'aide de Pipelines en appliquant les bonnes pratiques de MLOps avec des pipelines fiables et reproductibles. Une évaluation continue vous permet de contrôler les performances de vos modèles et vous transmet continuellement des informations sur ces performances.

Diagramme AI Platform
Découvrir toutes les fonctionnalités

Nouveautés

Temps forts de la conférence Next 2020 : OnAir

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Documentation

Documentation, guides de démarrage rapide et plus encore

Principes de base de Google Cloud
Présentation de la version classique d'AI Platform

Découvrez les principes de base de la version classique d'AI Platform et son rôle au sein de votre workflow de ML.

Guide de démarrage rapide
Entraînement et prédiction avec TensorFlow Keras

Découvrez comment entraîner un réseau de neurones sur AI Platform à l'aide de l'API séquentielle Keras et comment diffuser des prédictions à partir de ce modèle.

Guide de démarrage rapide
Créer un notebook

Découvrez comment créer un notebook AI Platform (JupyterLab), une instance de VM de deep learning (DLVM), avec les dernières bibliothèques de machine learning et de science des données.

Bonne pratique
Bases du MLOps

Découvrez les techniques de mise en œuvre et d'automatisation de l'intégration continue (CI), de la livraison continue (CD) et de l'entraînement continu (CT) pour les systèmes de ML.

Bonne pratique
Migrer vos modèles de ML personnalisés vers Google Cloud en trois étapes

Consultez une présentation du générateur de pipelines de ML et du parcours utilisateur attendu, ainsi que des instructions pour orchestrer une tâche d'entraînement sur AI Platform.

Principes de base de Google Cloud
Présentation d'AI Platform (unifiée)

AI Platform (unifiée) rassemble AutoML et la version classique d'AI Platform au sein d'une API, d'une bibliothèque cliente et d'une interface utilisateur unifiées.

Principes de base de Google Cloud
AI Platform (unifiée) pour les utilisateurs de la version classique d'AI Platform

Comparaison d'AI Platform (unifiée) et de la version classique d'AI Platform pour les utilisateurs de cette dernière.

Toutes les fonctionnalités

Tous les outils d'IA sur une seule plate-forme

AI Explanations Découvrez comment chaque caractéristique de vos données d'entrée contribue aux résultats de votre modèle.
AutoML Développez facilement des modèles de machine learning personnalisés de haute qualité sans écrire de routine d'entraînement. Cette solution bénéficie des fonctionnalités avancées d'apprentissage par transfert et de la technologie de recherche d'hyperparamètres de Google.
Évaluation continue Obtenez des métriques sur les performances de vos modèles en production. Comparez les prédictions aux étiquettes de vérité terrain pour obtenir continuellement des informations sur les performances du modèle et les optimiser au fil du temps.
Service d'étiquetage de données Obtenez des étiquettes très précises grâce à des étiqueteurs manuels pour améliorer vos modèles de machine learning.
Conteneurs de deep learning Développez et déployez des modèles rapidement dans un environnement portable et cohérent pour toutes vos applications d'IA.
Deep Learning VM Image Instanciez une image de VM contenant les frameworks d'IA les plus courants sur une instance Compute Engine sans vous soucier de la compatibilité avec les logiciels.
Notebooks Créez des VM, gérez-les et connectez-vous-y avec JupyterLab, l'environnement de travail standard des data scientists. Les bibliothèques et les frameworks de deep learning sont préinstallés sur les VM.
Pipelines Mettez en œuvre des MLOps en orchestrant les étapes de votre workflow de ML en tant que pipeline sans avoir à configurer Kubeflow Pipelines grâce à TensorFlow Extended (TFX).
Prediction Déployez facilement vos modèles sur des points de terminaison gérés et évolutifs pour obtenir des prédictions en ligne ou par lot.
TensorFlow Enterprise Développez et déployez facilement des modèles TensorFlow sur Google Cloud grâce à une assistance de niveau professionnel et des performances à l'échelle du cloud.
Entraînement Entraînez des modèles dans n'importe quel framework sur tout type de matériel, allant de simples machines à de grands clusters avec plusieurs accélérateurs.
Vizier Optimisez les résultats de votre modèle en réglant intelligemment les hyperparamètres.
Outil de simulation What-If Visualisez vos ensembles de données et testez votre modèle pour mieux comprendre son comportement grâce à une interface visuelle interactive.

Tarifs

Tarifs

AI Platform propose des tarifs souples et évolutifs, adaptés à votre projet et à votre budget.

L'utilisation du service AI Platform pour entraîner vos modèles et obtenir des prédictions comporte des frais. L'utilisation d'AI Platform Vizier, d'AI Platform Notebooks, des conteneurs de deep learning AI Platform, d'AI Platform Deep Learning VM Image et d'AI Platform Pipelines est gratuite. Toutefois, les ressources Google Cloud que vous utilisez avec ces produits vous sont facturées.

Vous pouvez également utiliser notre Simulateur de coût pour estimer les coûts d'exécution de vos charges de travail.