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AI Platform

用于数据科学和机器学习的全代管式端到端平台。

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    代管式服务,让您轻松无忧进行开发

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    使用基于代码的工具和无代码工具更快地进入生产环节

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    借助可解释的模型进行稳健可靠的治理

优势

适用于任何技能水平

无论是使用 AutoML 的点选式数据科学项目还是高级模型优化项目,AI Platform 都能帮助所有用户快速、无缝地将其项目从构思阶段推进到部署阶段。

简化了 MLOps

机器学习技术的运用不只停留在部署阶段。AI Platform 可让开发者、数据科学家和数据工程师轻松地对机器学习工作流进行简化和规模化。

Google 的精华 AI 技术

您可以通过 AI Platform 上的 TPU 和 TensorFlow 等工具,将我们的尖端技术融入您的应用,充分利用 Google 在 AI 领域的专业知识。

主要特性

端到端机器学习生命周期

准备

使用 BigQueryCloud Storage 准备和存储数据集,然后使用内置 Data Labeling Service 为训练数据添加标签,以便对图片、视频、表格和文本数据进行分类、对象检测、实体提取及其他操作。

构建

通过 AutoML 易于使用的界面,您无需编写任何代码就能构建一流的机器学习模型,或者您也可以使用自己通过 Notebooks(代管式 Jupyter Notebook 服务)编写的代码。使用 Deep Learning VM ImageDeep Learning Containers 上最新的开源深度学习框架。然后,使用我们的全代管式 Training 服务训练模型。

验证

使用 AI ExplanationsWhat-If 工具验证模型,这有助于您了解模型的输出、验证模型行为、确定偏差并找到改善模型和训练数据的方法。使用黑盒优化服务 Vizier 进一步调整模型,调整超参数并优化模型的性能。

部署

使用 Prediction 大规模部署模型以在云中获得预测结果,Prediction 可托管您的模型以处理在线和批量预测请求。您还可以使用 AutoML Vision Edge 在边缘位置部署模型,并基于本地数据触发实时操作。 TensorFlow 企业版可为 TensorFlow 实例提供企业级支持。

MLOps

如需使用流水线管理模型、实验和端到端工作流,您可以运用 MLOps 最佳做法,辅以可靠、可重复的流水线。持续评估可帮助您监控模型的性能,并随着时间的推移持续提供反馈。

随着箭头从左到右移动,有 4 个流水线列。1 准备,其中列出了 Data Labeling、BigQuery 数据集和 Cloud Storage。2 构建,其中列出了 Notebooks、AutoML、Training、Deep Learning VM Image 和 Deep Learning Containers。3 验证,其中列出了 AI Explanations、What-If 工具和 Vizier。4 部署,其中列出了 Prediction 和 TensorFlow 企业版。
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所有特性

将所有 AI 工具整合到一个平台

AI Explanations 了解输入数据中的每个特征对模型输出有何影响。
AutoML 无需编写训练例程,即可轻松开发高质量的自定义机器学习模型。由 Google 最先进的迁移学习和超参数搜索技术提供支持。
持续评估 获取模型在生产环境中性能的相关指标。将预测结果与标准答案标签进行比较,以获得持续的反馈并不断优化模型性能。
Data Labeling Service 获得人工标注员提供的高准确度标签,以便改善机器学习模型。
Deep Learning Containers 在可移植的一致环境中为您的所有 AI 应用快速构建和部署模型。
Deep Learning VM Image 在 Compute Engine 实例中实例化一个内含最热门 AI 框架的虚拟机映像,而无需担心软件兼容性。
神经架构搜索 构建针对具体应用的模型,使用自动化服务改善现有的模型架构。在 Google 领先的 AI 搜索技术的支持下,用户可以设计在延迟时间、准确性、功耗等方面均得到优化的模型。
Notebooks 使用标准数据科学家工作台 JupyterLab 创建、管理和连接虚拟机。虚拟机预装了深度学习框架和库。
Pipelines 通过将机器学习工作流中的步骤编排成流水线来实现 MLOps,免去使用 TensorFlow Extended (TFX) 设置 Kubeflow 流水线的困难与繁琐。
Prediction 轻松将模型部署到可伸缩的代管式端点,以进行在线预测或批量预测。
TensorFlow 企业版 凭借企业级支持和云规模性能,轻松在 Google Cloud 上开发和部署 TensorFlow 模型。
Training 在任何硬件(从单一机器到具有多个加速器的大型集群)的任何框架上训练任何模型。
Vizier 通过智能地调整超参数来优化模型的输出。
What-If 工具 直观呈现您的数据集并探测您的模型,以便通过可视化交互界面更好地了解模型的行为。

价格

价格

AI Platform 提供灵活的价格选项,可以根据您的项目与预算进行调整。

AI Platform 向您收取训练模型和获取预测结果的费用。您可以免费使用 AI Platform Vizier、AI Platform Notebooks、AI Platform Deep Learning Containers、AI Platform Deep Learning VM Image 或 AI Platform Pipelines。但是,您需要为用于这些产品的任何 Google Cloud 资源付费。

您还可以使用我们的价格计算器来估算工作负载的运行费用。