AI Platform

AI 애플리케이션을 한 번 만들면 GCP와 온프레미스에서 간편하게 실행할 수 있습니다.

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머신러닝 프로젝트를 프로덕션에 구현하기

AI Platform을 사용하면 머신러닝 개발자, 데이터 과학자, 데이터 엔지니어가 빠르고 경제적인 방식으로 손쉽게 ML 프로젝트를 구상하여 프로덕션용으로 구현하고 배포할 수 있습니다. 데이터 엔지니어링에서부터 '서비스 자유 전환'이 가능한 유연성에 이르기까지 AI Platform의 통합된 도구 체인을 통해 자체 머신러닝 애플리케이션을 빌드하고 실행할 수 있습니다.

AI Platform은 Google의 오픈소스 플랫폼인 Kubeflow를 지원하므로 큰 코드 변경 없이 온프레미스나 Google Cloud에서 실행할 수 있는 이식 가능한 ML 파이프라인을 빌드할 수 있습니다. 또한 AI 애플리케이션을 프로덕션에 배포할 때 TensorFlow, TPU, TFX 도구 등의 최첨단 Google AI 기술을 활용할 수 있습니다.

Cloud Storage 아이콘

준비

Cloud Storage 또는 BigQuery를 사용하여 데이터를 저장할 수 있습니다. 그런 다음 내장된 데이터 라벨 지정 서비스를 사용하여 이미지, 동영상, 오디오, 텍스트에 분류, 객체 감지, 항목 추출 등을 적용하여 학습 데이터에 라벨을 지정하세요. 라벨이 지정된 데이터를 AutoML로 가져와서 모델을 바로 학습시킬 수도 있습니다.

관련 제품 및 서비스:
애플리케이션 빌드 아이콘

빌드 및 실행

Deep Learning VM Image로 다양한 ML 프레임워크에 완전히 구성된 환경을 제공하는 관리형 Jupyter 메모장 서비스를 사용하면 GCP에서 ML 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 그런 다음 AI Platform Training 및 Prediction 서비스를 사용하여 모델을 학습시키고 서버리스 환경에서 GCP를 통해 프로덕션에 배포하거나, Kubeflow에서 제공하는 학습 및 예측 마이크로서비스를 사용하여 온프레미스에서 학습시키고 배포할 수 있습니다.

워크플로 관리 아이콘

관리

GCP Console 내의 AI Platform 인터페이스를 사용하여 모델, 실험, 엔드 투 엔드 워크플로를 관리하거나, Kubeflow Pipelines를 사용하여 온프레미스에서 관리할 수 있습니다. AI Platform은 모델 결과를 이해하고 비즈니스 사용자에게 이 결과를 설명하는 데 도움이 되는 고급 도구를 제공합니다.

유용한 콘텐츠 공유 아이콘

공유

AI Hub를 통해 ML 파이프라인, 메모장, 기타 AI 콘텐츠를 탐색하고 Kubeflow Pipelines를 활용하여 재사용 가능한 엔드 투 엔드 ML 파이프라인을 빌드해 다른 사용자와 공유하고 GCP나 온프레미스에서 배포할 수 있습니다.

관련 제품 및 서비스:

머신러닝 개발: 엔드 투 엔드 주기

ML 개발

가격 책정

Kubeflow, AI Hub, 메모장은 무료로 사용할 수 있습니다. AI Platform Training, AI Platform Prediction, Compute Engine, Google Kubernetes Engine, BigQuery, Cloud Storage와 같은 관리형 서비스의 가격은 여기에서 확인할 수 있으며 가격 계산기를 사용해 워크로드 실행 요금을 산출할 수도 있습니다.

파트너

Google Cloud 머신러닝 파트너는 심층적인 AI 전문 지식을 갖추고 있으며 모델 개발 및 제공의 모든 단계에서 다양한 사용 사례에 맞게 ML을 통합할 수 있도록 지원합니다.

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Next ’19 하이라이트

ML 작업 권장사항
AI Platform을 통해 비즈니스 혁신
금융 서비스 분야의 Cloud AI
산업용 애플리케이션을 위한 Cloud AI
Cloud ML을 통해 프로세스 개선
Cloud ML을 통해 finserv 문제 해결
Kubeflow Pipelines를 사용한 Cloud ML
Cloud ML을 통해 앱 개발 가속화

리소스

Google Cloud

시작하기

학습 및 빌드

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