Cloud Machine Learning Engine

Crea modelos superiores y también impleméntalos en la producción

Prueba gratuita

Concéntrate en los modelos y no en las operaciones

Google Cloud Machine Learning (ML) Engine es un servicio administrado que permite que los desarrolladores y científicos de datos creen modelos de aprendizaje automáticos superiores para la producción. Cloud ML Engine ofrece servicios de entrenamiento y predicción que se pueden usar juntos o individualmente. Cloud ML Engine es un servicio comprobado que usan las empresas para resolver problemas que van desde la identificación de las nubes en imágenes satelitales, hasta garantizar la seguridad de los alimentos y responder correos electrónicos de los clientes cuatro veces más rápido.

Entrena

El aprendizaje automático implica el entrenamiento de un modelo de computadora para encontrar patrones en los datos. Si entrenas un modelo bien diseñado con datos de alta calidad, la solución será más inteligente. Puedes crear tus modelos con diversos marcos de trabajo de AA (en versión Beta), como scikit-learn, XGBoost, Keras y TensorFlow, un marco de trabajo moderno de aprendizaje profundo que se usa en muchos productos de Google, desde Google Fotos hasta Google Cloud Speech. Cloud ML Engine te permite diseñar y evaluar automáticamente las arquitecturas de los modelos para lograr una solución inteligente más rápido y sin la necesidad de contar con expertos. Cloud ML Engine se escala para aprovechar todos tus datos. Puede entrenar cualquier modelo a gran escala en un clúster administrado.

Predice

La predicción incorpora inteligencia en tus aplicaciones y flujos de trabajo. Una vez que tienes un modelo entrenado, la predicción aplica lo que la computadora aprendió en ejemplos nuevos. ML Engine ofrece dos tipos de predicción:

La predicción en línea implementa modelos de AA con hosting completamente administrado 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.

Entrena y también implementa varios marcos de trabajo

El entrenamiento y la predicción en línea les permiten a los desarrolladores y científicos de datos usar varios marcos de trabajo de AA y también implementar de forma eficiente los modelos de AA en la producción, sin necesidad de usar contenedores de Docker. Los usuarios también pueden importar los modelos que se entrenaron en cualquier lugar.

Logotipo de Tensorflow Logotipo de Scikit learn Logotipo de Keras Logotipo de Xgboost

Características de Cloud ML Engine

Aprovisionamiento de recursos automático
Concéntrate en el desarrollo y la implementación de modelos sin preocuparte por la infraestructura. El servicio administrado automatiza el aprovisionamiento y la supervisión de todos los recursos. Crea modelos de datos con una infraestructura de entrenamiento administrada, distribuida y compatible con CPU, GPU y TPU. Para acelerar el desarrollo de modelos, puedes entrenarlos en una gran cantidad de nodos o ejecutar varios experimentos en paralelo.
HyperTune
Obtén mejores resultados y más rápido mediante el ajuste automático de los hiperparámetros del aprendizaje profundo con HyperTune. Los científicos de datos pueden administrar miles de experimentos de ajuste en la nube. Esto ahorra muchas horas de trabajo tedioso y propenso a errores.
Modelos portátiles
Usa el SDK de TensorFlow de código abierto, o bien otros marcos de trabajo de AA compatibles (en versión Beta), para entrenar modelos de forma local con conjuntos de datos de muestra y usa Google Cloud Platform para entrenar a gran escala. Los modelos entrenados con Cloud ML Engine se pueden descargar para ejecutarse en equipos locales o para la integración en dispositivos móviles. También puedes importar modelos de scikit-learn, XGBoost, Keras y TensorFlow que se hayan entrenado 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 los modelos en producción y reducir la computación local. También evita que se introduzcan datos sesgados a través de los diferentes procesamientos previos en el entrenamiento y la predicción.
Integrado
Los servicios de Google están diseñados para operar juntos. Cloud ML Engine funciona con Cloud Dataflow para el procesamiento de funciones y con 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 la dimensionalidad.
  • 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 de CLOUD ML Engine

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.

EE.UU. EUROPA ASIA
Entrenamiento y niveles de escala predefinidos: precio por hora Entrenamiento y tipos de máquinas: precio por hora Predicción por lotes: precio por hora por nodo. Predicción en línea: precio por hora por nodo.
BASIC standard
STANDARD_1 large_model
PREMIUM_1 complex_model_s
BASIC_GPU complex_model_m
BASIC_TPU (Beta) complex_model_l
CUSTOM Si seleccionas PERSONALIZADO para tu nivel de escala, tienes el control de la cantidad y el tipo de máquinas virtuales que usarás para tus trabajos de entrenamiento. Consulta la tabla de tipos de máquinas. standard_gpu
complex_model_m_gpu
complex_model_l_gpu
standard_p100
complex_model_m_p100
standard_v100 (Beta)
large_model_v100 (Beta)
complex_model_m_v100 (Beta)
complex_model_l_v100 (Beta)
cloud_tpu (Beta)
Si pagas en una moneda distinta del dólar estadounidense, se aplican los precios que aparecen en tu moneda en las SKU de Cloud Platform.

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