AI Platform

Crie seus aplicativos de IA uma vez e execute-os facilmente no GCP e no local.

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Leve seus projetos de machine learning para produção

A AI Platform permite que desenvolvedores de machine learning, cientistas de dados e engenheiros de dados tirem projetos de ML do papel para a produção e implantação, de maneira rápida e econômica. Da engenharia de dados à flexibilidade “sem bloqueio”, a cadeia de ferramentas integrada da AI Platform ajuda a criar e executar seus próprios aplicativos de machine learning.

A AI Platform é compatível com o Kubeflow, a plataforma de código aberto do Google, que permite criar pipelines de ML portáteis que podem ser executados no local ou no Google Cloud sem alterações significativas no código. E você terá acesso à tecnologia de IA de ponta do Google, como as ferramentas TensorFlow, TPUs e TFX, à medida que implanta seus aplicativos de IA na produção.

Preparação

Use o Cloud Storage ou o BigQuery para armazenar seus dados. Em seguida, use o serviço interno de rotulagem de dados para rotular seus dados de treinamento. Para isso, aplique a classificação, a detecção de objetos, a extração de entidades etc., para imagens, vídeos, áudio e texto. Também é possível importar os dados rotulados para o AutoML e treinar um modelo diretamente.

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Criação e execução

É possível criar seus aplicativos de ML no GCP com um serviço de notebook Jupyter gerenciado que fornece ambientes totalmente configurados para diferentes frameworks de ML usando a Deep Learning VM Image. Em seguida, é possível usar os serviços de Treinamento e Previsão da AI Platform para treinar seus modelos e implantá-los na produção no GCP em um ambiente sem servidor ou no local usando os microsserviços de treinamento e previsão fornecidos pelo Kubeflow.

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Gerenciamento

Para gerenciar seus modelos, experimentos e fluxos de trabalho completos, use a interface da AI Platform no Console do GCP ou os pipelines do Kubeflow no local. A AI Platform oferece ferramentas avançadas para ajudar você a entender os resultados do seu modelo e explicá-los aos usuários corporativos.

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É possível descobrir pipelines de ML, notebooks e outros conteúdos de IA por meio do AI Hub e aproveitar os pipelines do Kubeflow para criar pipelines de ML completos reutilizáveis que podem ser compartilhados com outros usuários e implantados no GCP ou no local.

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Desenvolvimento do machine learning: o ciclo do início ao fim

Preços

O Kubeflow, o AI Hub e os notebooks podem ser usados gratuitamente. Saiba mais sobre os preços dos nossos serviços gerenciados, como treinamento e previsões da AI Platform, Compute Engine, Google Kubernetes Engine, BigQuery e Cloud Storage neste link. É possível também usar nossa calculadora de preços para estimar os custos de execução das suas cargas de trabalho.

No varejo, é importante fornecer aos clientes acesso fácil a produtos alternativos ou complementos recomendados. Treinamos nossos próprios modelos de machine learning com o TensorFlow no AI Plataform e automatizamos o novo treinamento periódico desses modelos com os pipelines do Kubeflow. Com o AI Hub, útil para compartilhar modelos entre os cientistas de dados, agora podemos iterar mais rapidamente nos nossos modelos e implantá-los automaticamente na preparação e produção.
Lucas Ngoo, cofundador, CTO, Carousell

A capacidade de usar o Google Cloud Platform para realizar análises de imagens na AI Platform para estudos epidemiológicos sobre câncer de mama representa um grande avanço. Aplicar análise à patologia humana é um campo muito novo e estamos empolgados com o que encontraremos. Se não tivéssemos adotado uma abordagem de machine learning, levaria três anos, em vez de três meses, para analisar mais de 1.700 amostras de tecido armazenadas no Cloud Storage, mesmo com uma equipe de patologistas dedicada. E como as pessoas trazem os próprios vieses para uma análise, também conseguimos melhorar a consistência e a qualidade.
Mia M. Gaudet, PhD, diretora científica de Pesquisa Epidemiológica, American Cancer Society

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Parceiros

Os parceiros do Google Cloud Machine Learning são especializados em IA e podem ajudar você a incorporar o ML a uma grande variedade de casos de uso em todos os estágios de desenvolvimento e exibição de modelos.