Cloud Machine Learning Engine

Compila modelos superiores y también impleméntalos en la producción

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Cloud ML Engine ahora es parte de AI Platform

Cloud Machine Learning Engine es un servicio administrado que permite a desarrolladores y científicos de datos compilar y ejecutar sofisticados modelos de aprendizaje automático en producción. Cloud ML Engine ofrece servicios de entrenamiento y predicción que se pueden usar juntos o de forma individual. Las empresas lo usaron para resolver problemas como la identificación de nubes en imágenes satelitales, la garantía de la seguridad de los alimentos y la capacidad de responder correos electrónicos de los clientes cuatro veces más rápido. Los servicios de entrenamiento y predicción en ML Engine ahora se denominan Entrenamiento de AI Platform y Predicciones con AI Platform. Visita la página de AI Platform para obtener más información.

Cloud ML Engine

Compila

Comienza a compilar tus proyectos de aprendizaje automático con Notebooks de AI Platform. Puedes escalar un entrenamiento de modelos a través del servicio de capacitación de Cloud ML Engine en un entorno sin servidores dentro de GCP. Cloud ML Engine es compatible con marcos de trabajo de ML populares, o te permite ejecutar tu aplicación dentro de una imagen de Docker. También proporciona herramientas integradas para ayudarte a comprender tus modelos y explicarlos de manera eficiente a los usuarios empresariales.

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Implementa

Una vez que tienes un modelo entrenado, Cloud ML Engine ofrece dos tipos de predicciones para aplicar lo que la computadora aprendió en ejemplos nuevos.

La predicción en línea implementa modelos de AA con hosting administrado en su totalidad y sin servidores que responde en tiempo real y con una disponibilidad alta. Nuestra plataforma de predicción global se escala automáticamente para ajustarse a cualquier capacidad de procesamiento. Ofrece un extremo web seguro para integrar el AA en tus aplicaciones.

La predicción por lotes ofrece una inferencia rentable con una capacidad de procesamiento inigualable para las aplicaciones asíncronas. Se escala para lograr una inferencia en TB de datos de producción.

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Características

Compatibilidad con contenedores personalizados
Junto con la compatibilidad nativa para los marcos de trabajo conocidos como TensorFlow, puedes obtener cualquier otro marco de trabajo que se ejecuta en Cloud ML Engine. Solo sube un contenedor de Docker con tu programa de entrenamiento y Cloud ML Engine lo pondrá en funcionamiento en la infraestructura de Google.
Entrenamiento distribuido
A veces, tus datos y modelos son demasiado grandes, por lo que una sola máquina no puede realizar el trabajo a tiempo. Por suerte, Cloud ML Engine configura de forma automática un entorno para que XGBoost y TensorFlow se ejecuten en varias máquinas. Así, puedes obtener la velocidad que necesitas si agregas varias GPU a tu trabajo de entrenamiento o si las divides en varias VM.
Aprovisionamiento de recursos automático
Cloud ML Engine es un servicio administrado que automatiza todo el aprovisionamiento y supervisión de recursos; compila modelos con infraestructura de entrenamiento administrada y distribuida que es compatible con CPU, GPU y TPU. Además, acelera el desarrollo de modelos mediante el entrenamiento en una gran cantidad de nodos o la ejecución de varios experimentos en paralelo. Por lo tanto, puedes enfocarte en el desarrollo del modelo y la implementación sin preocuparte por la infraestructura.
HyperTune
Obtén mejores resultados más rápido mediante el ajuste automático de los hiperparámetros del aprendizaje profundo con HyperTune. Los científicos de datos suelen administrar miles de experimentos de ajuste en la nube. HyperTune ahorra muchas horas de trabajo tedioso y propenso a errores.
Modelos portátiles
Usa el SDK de TensorFlow de código abierto, o algún otro marco de trabajo del AA compatible, para entrenar modelos de forma local en conjuntos de datos de muestra y usar Google Cloud Platform en el entrenamiento a gran escala. Los modelos entrenados con Cloud ML Engine se pueden descargar para su ejecución local o integración móvil. También puedes importar modelos de scikit-learn, XGBoost, Keras y TensorFlow que se entrenaron en cualquier lugar para obtener un hosting de predicción en tiempo real y completamente administrado, sin necesidad de usar contenedores de Docker.
Procesamiento previo en el lado del servidor
Envía el procesamiento previo de las implementaciones a Google Cloud con canalizaciones de scikit-learn y con tf.transform. Esto significa que puedes enviar datos sin procesar a modelos en producción y reducir el procesamiento local, al tiempo que evita que se ingresen datos sesgados a través de los diferentes procesamientos previos en el entrenamiento y la predicción.
Integrado
Cloud ML Engine se integra con facilidad a nuestro servicio de notebook administrado y nuestros servicios de datos de aprendizaje automático: Cloud Dataflow en el procesamiento de funciones, BigQuery en la asistencia y análisis de paneles, y Cloud Storage para el almacenamiento de datos.
Varios marcos de trabajo
El entrenamiento y la predicción en línea son compatibles con varios marcos de trabajo para entrenar y entregar modelos de clasificación, regresión, agrupamiento en clústeres y reducción de dimensiones.
  • scikit-learn para obtener la amplitud y simplicidad del aprendizaje automático clásico
  • XGBoost para obtener la facilidad y precisión de una potenciación de gradiente extrema
  • Keras para crear prototipos fáciles y rápidos de aprendizaje profundo
  • TensorFlow para obtener la potencia de vanguardia del aprendizaje profundo

"Google Cloud Machine Learning Engine nos permitió mejorar la precisión y la velocidad con la que corregimos anomalías visuales en las imágenes capturadas por nuestros satélites. Solucionó un problema que existió por décadas. De esta manera, permitirá que Airbus Defence and Space continúe ofreciendo acceso sin igual a la gama de datos comerciales de observación de la Tierra más completos en la actualidad”.

Mathias Ortner, líder de Análisis de datos y procesamiento de imágenes, Airbus Defence & Space

Precios

Cloud ML Engine cobra por el servicio de entrenamiento de modelos de AA y por la ejecución de predicciones con modelos entrenados. Para obtener información detallada sobre los precios, consulta la guía de precios.

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