AI Platform

Maak uw AI-apps één keer en voer ze daarna met gemak uit op zowel GCP als op locatie.

Banner van Hero

Uw machinelearning-projecten in productie brengen

Met AI Platform kunnen ontwikkelaars van machine learning, datawetenschappers en data-engineers hun ideeën voor ML-projecten eenvoudig, snel en voordelig in productie brengen en implementeren. De serie tools van AI Platform biedt data-engineering en ultieme flexibiliteit, zodat u uw eigen machinelearning-apps kunt ontwerpen en uitvoeren zonder ergens aan vast te zitten.

AI Platform ondersteunt Kubeflow, het opensource-platform van Google waarmee u verplaatsbare ML-pipelines kunt ontwerpen die u zonder grote codewijzigingen op locatie of in Google Cloud kunt uitvoeren. Bij het in productie brengen van uw AI-apps kunt u bovendien gebruikmaken van geavanceerde AI-technologie van Google, zoals TensorFlow, TPU's en TFX-tools.

Icoon van Cloud Storage

Voorbereiden

U kunt Cloud Storage of BigQuery gebruiken om uw gegevens op te slaan. Label vervolgens uw trainingsgegevens met de ingebouwde gegevenslabelservice door onder andere classificatie, objectdetectie en entiteitsextractie op afbeeldingen, video's, audio en tekst toe te passen. U kunt de gelabelde gegevens importeren in AutoML en direct een model trainen.

Verwante producten en services:
Icoon voor 'app bouwen'

Ontwerpen en uitvoeren

Ontwerp uw ML-toepassingen op GCP met een beheerde Jupyter Notebook-service die, gebruikmakend van Deep Learning VM Image, volledig geconfigureerde omgevingen voor verschillende ML-frameworks biedt. Daarna kunt u de trainings- en voorspellingsservices van AI Platform gebruiken om uw modellen te trainen en in een serverloze omgeving op GCP in productie te brengen. U kunt uw modellen ook op locatie implementeren met behulp van de trainings- en voorspellingsmicroservices van Kubeflow.

Icoon voor het beheren van workflows

Beheren

U kunt uw modellen, experimenten en end-to-end-workflows beheren met behulp van de AI Platform-interface in de GCP-console. Maar u kunt dit ook op locatie doen met behulp van Kubeflow Pipelines. AI Platform biedt geavanceerde tools die u helpen uw modelresultaten te begrijpen en uit te leggen aan zakelijke gebruikers.

Icoon voor het delen van nuttige content

Delen

U kunt ML-pipelines, notebooks (kladblokken) en andere AI-content vinden via AI Hub. Daarnaast kunt u met Kubeflow Pipelines herbruikbare end-to-end ML-pipelines ontwerpen en daarna delen met andere gebruikers en implementeren op GCP of op locatie.

Verwante producten en services:

Machine learning ontwikkelen: de volledige cyclus

ML Development

Prijzen

Kubeflow, AI Hub en notebooks zijn gratis te gebruiken. U kunt hier meer te weten komen over de prijzen van onze beheerde services, zoals AI Platform Training, AI Platform Predictions, Compute Engine, Google Kubernetes Engine, BigQuery en Cloud Storage. U kunt ook onze prijscalculator gebruiken om de kosten voor het uitvoeren van uw productietaken te schatten.

Partners

Google Cloud-partners voor machine learning beschikken over diepgaande kennis op het gebied van AI en helpen klanten met het integreren van ML voor elke fase van modelontwikkeling en -levering.

Partnerlogo van Intel Partnerlogo van Cisco Partnerlogo van Pluto7 Partnerlogo van Atos Partnerlogo van SpringML Partnerlogo van Nvidia

Hoogtepunten van Next '19

ML Ops Best Practices
video_youtube
Business Transformation with AI platform
video_youtube
Cloud AI in Financial Services
video_youtube
Cloud AI in Industrial Applications
video_youtube
Cloud ML in Improving Processes
video_youtube
Cloud ML in Solving FinServ Problems
video_youtube
Cloud ML with Kubeflow Pipelines
video_youtube
Cloud ML in Accelerating App Development
video_youtube

Hulpbronnen

Google Cloud

Aan de slag

Leren en ontwerpen

Nieuw bij GCP? Ga kosteloos aan de slag met een GCP-product en een tegoed van $ 300.

Meer hulp nodig?

Onze experts helpen u de juiste oplossing te ontwerpen of de juiste partner te vinden.