Cloud Machine Learning Engine

Crea modelos superiores y despliégalos en el entorno de producción

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Cloud ML Engine ahora forma parte de AI Platform

Cloud Machine Learning Engine es un servicio administrado que permite a los desarrolladores y científicos de datos crear y ejecutar modelos superiores de aprendizaje automático en la fase de producción. Cloud ML Engine ofrece servicios de preparación y predicción que las empresas pueden usar, de forma conjunta o independiente, para resolver toda clase de problemas, desde identificar nubes en imágenes por satélite hasta garantizar la seguridad alimentaria o responder a los correos electrónicos de los clientes cuatro veces más rápido. Los servicios de preparación y predicción de ML Engine han pasado a denominarse Training and Predictions de AI Platform. Consulta la página de AI Platform para obtener más información.

Cloud ML Engine

Creación

Empieza a desarrollar tus proyectos de aprendizaje automático con AI Platform Notebooks. Puedes escalar la preparación de los modelos con el servicio de preparación de Cloud ML Engine, en un entorno sin servidores y sin salir de Google Cloud Platform. Cloud ML Engine es compatible con frameworks de aprendizaje automático muy conocidos y te permite ejecutar la aplicación dentro de una imagen Docker. También proporciona herramientas integradas para que entiendas mejor tus modelos y puedas explicárselos de una manera eficaz a los usuarios empresariales.

Creación

Despliegue

Una vez que has preparado el modelo, Cloud ML Engine ofrece dos tipos de predicciones para aplicar lo que ha aprendido el ordenador a nuevos ejemplos.

Predicción online: despliega modelos de aprendizaje automático con un alojamiento sin servidor y totalmente gestionado, que responde en tiempo real y ofrece una alta disponibilidad. Nuestra plataforma de predicción mundial es muy escalable y se ajusta a todo tipo de rendimiento. Además, proporciona un punto de conexión web seguro para que puedas integrar el aprendizaje automático en tus aplicaciones.

Predicción por lotes: ofrece inferencias rentables con un rendimiento inigualable para las aplicaciones asíncronas y se puede escalar para realizar inferencias en datos de producción a nivel de TB.

Despliegue

Funciones

Compatibilidad con contenedores personalizados
Además de la compatibilidad nativa con frameworks populares como TensorFlow, en Cloud ML Engine puedes ejecutar cualquier otro framework. Solo tienes que subir un contenedor Docker con tu programa de preparación y Cloud ML Engine se encargará de que funcione en la infraestructura de Google.
Preparación distribuida
A veces, los datos y el modelo son tan grandes que una sola máquina no puede sacar todo el trabajo adelante a tiempo. Por suerte, Cloud ML Engine configura automáticamente un entorno para XGBoost y TensorFlow de forma que pueda ejecutarse en varias máquinas. Al añadir varias GPU a la tarea de preparación o repartirla entre varias máquinas virtuales, conseguirás la velocidad que necesitas.
Aprovisionamiento automático de recursos
Cloud ML Engine es un servicio administrado que automatiza el aprovisionamiento y la supervisión de todos los recursos, crea modelos con una infraestructura de preparación distribuida, gestionada y compatible con CPUs, GPUs y TPUs, y acelera el desarrollo de los modelos al permitir que la preparación se realice en varios nodos o que varios experimentos se ejecuten en paralelo. Todo ello te permite centrarte en el desarrollo y el despliegue de los modelos sin tener que preocuparte por la infraestructura.
HyperTune
Ajusta automáticamente los hiperparámetros de aprendizaje profundo con HyperTune para conseguir mejores resultados en menos tiempo. Los científicos de datos suelen gestionar miles de experimentos de optimización en la nube, por lo que HyperTune les ahorra muchas horas de trabajo tedioso y reduce el número de errores cometidos.
Modelos transferibles
Utiliza el SDK de TensorFlow de código abierto u otros frameworks compatibles de aprendizaje automático para preparar los modelos localmente en conjuntos de datos de muestra y realiza preparaciones a escala a través de Google Cloud Platform. Puedes descargar los modelos preparados mediante Cloud ML Engine para ejecutarlos localmente o integrarlos en dispositivos móviles. Asimismo, puedes importar modelos de scikit‑learn, XGBoost, Keras y TensorFlow, independientemente de dónde se hayan preparado, en un alojamiento totalmente gestionado de predicción en tiempo real y sin necesidad de utilizar un contenedor Docker.
Procesamiento previo del servidor
Envía el procesamiento previo del despliegue a Google Cloud con los flujos de procesamiento de scikit‑learn y tf.transform. De este modo, podrás enviar datos sin procesar a modelos en producción y reducir la carga informática local, mientras evitas que se produzcan sesgos de datos debidos a distintos procesamientos previos en la preparación y la predicción.
Integrado
Cloud ML Engine se integra a la perfección con nuestro servicio de cuadernos gestionados y nuestros servicios de datos para el aprendizaje automático: Cloud Dataflow para procesar funciones, BigQuery para utilizar y analizar paneles, y Cloud Storage para almacenar datos.
Varios frameworks
La preparación y la predicción online son compatibles con varios frameworks para preparar y servir modelos de clasificación, regresión, agrupamiento en clústeres y reducción de dimensionalidad.
  • scikit‑learn: ofrece la amplitud y sencillez del aprendizaje automático tradicional.
  • XGBoost: proporciona facilidad y precisión en la mejora extrema del gradiente.
  • Keras: ofrece prototipos de aprendizaje profundo de forma rápida y sencilla.
  • TensorFlow: proporciona la potencia vanguardista del aprendizaje profundo.

"Google Cloud Machine Learning Engine nos permitió corregir las anomalías visuales de las imágenes capturadas por nuestros satélites de forma más rápida y precisa. De este modo, pudimos solucionar un problema que llevábamos décadas arrastrando. Gracias a Google Cloud Machine Learning Engine, Airbus Defence and Space podrá seguir ofreciendo un acceso inigualable al conjunto de datos de observación terrestre comercial más completo que existe".

— Mathias Ortner Responsable de análisis de datos y procesamiento de imágenes de Airbus Defence & Space

Precios

Cloud ML Engine aplica cargos por preparar modelos de aprendizaje automático y ejecutar predicciones con modelos preparados. Consulta la guía de precios para obtener información más detallada.

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