AI Platform

데이터 과학 및 머신러닝을 위한 완전 관리형 엔드 투 엔드 플랫폼

  • action/check_circle_24px Sketch로 작성되었습니다.

    간편한 개발을 위한 관리형 서비스

  • action/check_circle_24px Sketch로 작성되었습니다.

    코드 기반 도구와 코드 없는 도구로 프로덕션 시간 단축

  • action/check_circle_24px Sketch로 작성되었습니다.

    해석 가능한 모델을 사용한 강력한 거버넌스

이점

모든 기술 수준에 적합

AutoML을 사용해 마우스 클릭만으로 이루어지는 데이터 과학이든 고급 모델 최적화이든 AI Platform은 모든 사용자가 프로젝트를 구상부터 배포까지 빠르고 원활하게 수행할 수 있도록 지원합니다.

간소화된 MLOps

머신러닝은 배포에서 그치지 않습니다. AI Platform을 사용하면 개발자, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어가 손쉽게 ML 워크플로를 간소화하고 확장할 수 있습니다.

최고의 Google AI

AI Platform에서 TPU와 TensorFlow 같은 도구를 통해 Google의 첨단 기술을 애플리케이션에 결합하여 Google의 AI 전문 기술을 활용할 수 있습니다.

주요 특징

엔드 투 엔드 머신러닝 수명 주기

준비

BigQueryCloud Storage를 사용하여 데이터 세트를 준비 및 저장한 다음 기본 제공 데이터 라벨링 서비스를 사용하여 이미지, 동영상, 테이블 및 텍스트 데이터에 분류, 객체 감지, 항목 추출 등의 목표에 맞게 학습 데이터에 라벨을 지정합니다.

빌드

코드 작성 없이 AutoML의 간편한 UI를 사용하거나 관리형 Jupyter Notebook 서비스인 Notebooks로 직접 작성한 코드를 사용하여 동급 최고의 ML 모델을 빌드합니다. Deep Learning VM Image 또는 Deep Learning Containers에서 최신 오픈소스 딥 러닝 프레임워크를 사용합니다. 그런 다음 Google의 완전 관리형 Training 서비스를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

검증

AI ExplanationsWhat-If 도구로 모델을 검증하는 과정을 통해 모델의 출력을 이해하고, 모델 동작을 확인하고, 모델의 편향을 파악하고, 모델 및 학습 데이터의 개선 방법을 찾습니다. 모델 조정에서 한 단계 더 나아가 블랙박스 최적화 서비스인 Vizier를 사용해 초매개변수를 조정하고 모델의 성능을 최적화합니다.

배포

온라인 및 일괄 예측 요청을 위해 모델을 호스팅하는 Prediction을 사용하여 클라우드에서 예측 결과를 얻기 위해 모델을 대규모로 배포합니다. 또한 AutoML Vision Edge를 사용하여 에지에 모델을 배포하고 로컬 데이터를 기반으로 실시간 작업을 트리거할 수 있습니다. TensorFlow Enterprise는 TensorFlow 인스턴스를 위한 엔터프라이즈 수준의 지원을 제공합니다.

MLOps

강력하고 반복 가능한 파이프라인을 사용하는 MLOps 권장사항을 적용하여 파이프라인으로 모델, 실험, 엔드 투 엔드 워크플로를 관리합니다. 지속적 평가 기능은 모델의 성능을 모니터링하는 데 도움이 되며 시간이 지남에 따라 지속적인 피드백을 제공합니다.

화살표를 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하면 파이프라인 열이 4개 있습니다. 1 준비. 데이터 라벨링, BigQuery 데이터 세트, Cloud Storage가 나열되어 있음 2 빌드. Notebooks, AutoML, Training, Deep Learning VM Image, Deep Learning Containers가 나열되어 있음 3 검증. AI Explanations, What-if 도구, Vizier가 나열되어 있음 4 배포. Prediction 및 TensorFlow Enterprise가 나열되어 있음
모든 특징 보기

고객

새로운 소식

Next ’20: OnAir 하이라이트

Google Cloud 뉴스레터를 신청하여 제품 업데이트, 행사 정보, 특별 이벤트 등의 소식을 받아보세요.

문서

문서, 빠른 시작 등

Google Cloud 기본사항
AI Platform(기본 버전) 소개

AI Platform(기본 버전)의 기초와 ML 워크플로에서 이를 활용하는 방식을 알아보세요.

빠른 시작
TensorFlow Keras를 사용한 학습 및 예측

Keras Sequential API를 사용하여 AI Platform의 신경망을 학습시키고 해당 모델에서 예측을 제공하는 방법을 알아보세요.

빠른 시작
메모장 만들기

최신 머신러닝 및 데이터 과학 라이브러리가 포함된 DLVM 인스턴스인 AI Platform Notebooks(JupyterLab) 인스턴스를 만드는 방법을 알아보세요.

권장사항
MLOps 기초

ML 시스템을 위한 지속적 통합(CI), 지속적 배포(CD), 지속적 학습(CT)을 구현하고 자동화하는 기술을 알아보세요.

권장사항
커스텀 ML 모델을 Google Cloud로 마이그레이션하는 3단계 과정

ML 파이프라인 생성기와 예상되는 사용자 여정을 간략히 설명하고 AI Platform에서 학습 작업을 조정하기 위한 지침을 제공합니다.

Google Cloud 기본사항
AI Platform(통합 버전) 소개

통합 API, 클라이언트 라이브러리, 사용자 인터페이스에 AutoML과 AI Platform(기본 버전)이 합쳐진 AI Platform(통합 버전)에 대해 알아보세요.

Google Cloud 기본사항
AI Platform(기본 버전) 사용자를 위한 AI Platform(통합 버전)

AI Platform(기본 버전)에 익숙한 사용자를 위해 AI Platform(통합 버전)과 AI Platform(기본 버전)의 차이점을 설명합니다.

모든 특징

모든 AI 도구가 포함된 단일 플랫폼

AI Explanations 입력 데이터의 각 특성이 모델 출력에 어떻게 기여했는지 이해합니다.
AutoML 학습 루틴을 작성하지 않고 고품질 커스텀 머신러닝 모델을 손쉽게 개발할 수 있습니다. Google의 최첨단 전이 학습 및 초매개변수 검색 기술을 기반으로 합니다.
지속적 평가 프로덕션에서 모델의 성능에 대한 측정항목을 얻습니다. 모델의 예측과 정답 라벨을 비교하여 시간이 지남에 따라 지속적인 피드백을 얻고 모델 성능을 최적화합니다.
데이터 라벨링 서비스 머신러닝 모델을 개선하기 위해 사람이 수행하는 라벨링 작업을 통해 매우 정확한 라벨을 확보합니다.
Deep Learning Containers 모든 AI 애플리케이션을 위한 이식 가능하고 일관된 환경에서 모델을 빠르게 빌드하고 배포합니다.
Deep Learning VM Image 소프트웨어 호환성에 대한 걱정 없이 Compute Engine 인스턴스에서 가장 널리 사용되는 AI 프레임워크가 포함된 VM 이미지를 인스턴스화합니다.
Neural Architecture Search 애플리케이션별 모델을 빌드하고 자동화된 서비스로 기존 모델 아키텍처를 개선할 수 있습니다. Google의 최첨단 AI 연구를 바탕으로 사용자가 지연 시간, 정확성, 전력 소비 등에 최적화된 모델을 설계할 수 있습니다.
Notebooks 표준 데이터 과학자 워크벤치인 JupyterLab을 사용하여 VM을 생성, 관리, 연결합니다. VM에는 딥 러닝 프레임워크와 라이브러리가 사전 설치됩니다.
파이프라인 TensorFlow Extended(TFX)로 Kubeflow Pipelines를 설정하는 데 따르는 어려움 없이 ML 워크플로의 단계를 파이프라인으로 조정하여 MLOps를 구현합니다.
Prediction 온라인 또는 일괄 예측을 위해 확장 가능한 관리형 엔드포인트에 모델을 손쉽게 배포합니다.
TensorFlow Enterprise 엔터프라이즈 수준의 지원과 클라우드 규모의 성능으로 Google Cloud에서 TensorFlow 모델을 손쉽게 개발하여 배포합니다.
Training 단일 머신에서 여러 가속기가 포함된 대규모 클러스터에 이르기까지 모든 하드웨어의 모든 프레임워크에서 모든 모델을 학습시킵니다.
Vizier 초매개변수를 지능적으로 조정하여 모델의 출력을 최적화합니다.
What-If 도구 데이터 세트를 시각화하고 모델을 프로브하여 대화형 시각적 인터페이스로 모델 동작을 더 잘 이해할 수 있습니다.

가격 책정

가격 책정

AI Platform은 프로젝트 및 예산에 따라 확장 가능하고 유연한 가격 책정 옵션을 제공합니다.

AI Platform은 모델 학습 및 예측을 수행하는 데 요금을 청구합니다. AI Platform Vizier, AI Platform Notebooks, AI Platform Deep Learning Containers, AI Platform Deep Learning VM Image, AI Platform 파이프라인은 무료로 사용할 수 있습니다. 그러나 이러한 제품에서 사용하는 Google Cloud 리소스에는 요금이 부과됩니다.

가격 계산기를 사용해 워크로드 실행 요금을 추정할 수도 있습니다.