Cloud Machine Learning Engine

Aprendizaje automático con cualquier tipo de datos, sin importar el tamaño

Pruébalo gratis

Aprendizaje automático administrado y escalable

Google Cloud Machine Learning Engine es un servicio administrado que te permite generar con facilidad modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo de datos, sin importar el tamaño. Crea tu modelo con la tecnología del poderoso marco de trabajo de TensorFlow que se usa en muchos productos de Google, desde Google Fotos hasta Google Cloud Speech. Cloud Machine Learning Engine puede usar cualquier modelo de TensorFlow y realizar un entrenamiento a gran escala en un clúster administrado. También puede administrar los modelos entrenados para realizar predicciones a gran escala en línea y por lotes. Tu modelo entrenado está disponible de inmediato para usarlo con nuestra plataforma global de predicción que admite miles de usuarios y TB de datos. El servicio está integrado en Google Cloud Dataflow para el procesamiento previo, lo que te permite acceder a datos de Google Cloud Storage y Google BigQuery, entre otros.

Análisis predictivo a escala

Haz la transición del entrenamiento a la predicción sin problemas con servicios de predicción en línea y por lotes. La integración con el balanceo de cargas global de Google te permite escalar automáticamente tu aplicación de aprendizaje automático y llegar a usuarios de todo el mundo.

Compila modelos de aprendizaje automático fácilmente

HyperTune te permite ajustar automáticamente el entrenamiento de modelos para lograr mejores resultados más rápido mediante métodos de optimización de vanguardia. También te permite administrar miles de experimentos de ajuste en la nube, un proceso que de lo contrario sería extremadamente costoso. Cloud ML Engine permite a los desarrolladores crear modelos fácilmente con Cloud Datalab. Los científicos de datos pueden comprender sus datos, crear gráficos de modelos de TensorFlow, entrenar sus modelos y analizar su calidad.

Servicio completamente administrado

Una infraestructura de entrenamiento escalable y distribuida con aceleración de GPU para tus conjuntos de datos más grandes. La infraestructura administrada sin servidores gestiona el aprovisionamiento, el escalamiento y la supervisión para que puedas concentrarte en compilar tus modelos en lugar de dedicarte a administrar los clústeres.

Capacidades de aprendizaje profundo

Cloud Machine Learning Engine admite cualquier modelo de TensorFlow. Puedes desarrollar y usar modelos que pueden funcionar con cualquier tipo de datos, en una gran variedad de situaciones.

Características de Cloud Machine Learning Engine

Aprendizaje automático con cualquier tipo de datos, sin importar el tamaño

Integración
Los servicios de Google están diseñados para operar juntos. Funciona con Cloud Dataflow para el procesamiento de funciones, Cloud Storage para el almacenamiento de datos y Cloud Datalab para la creación de modelos.
Descubre y comparte muestras
Descubre y comparte nuestras muestras de aprendizaje automático personalizadas para casos prácticos relevantes en tu industria.
HyperTune
Genera modelos con un rendimiento mejor y más rápido mediante el ajuste automático de hiperparámetros con HyperTune, en lugar de dedicar una gran cantidad de horas a detectar manualmente los valores que funcionen con tu modelo.
Servicio administrado
Concéntrate en el desarrollo y la predicción de modelos sin preocuparte por la infraestructura. El servicio administrado automatiza el aprovisionamiento y la supervisión de todos los recursos.
Servicio escalable
Genera modelos de datos de cualquier tamaño y tipo con una infraestructura de entrenamiento administrada, distribuida y compatible con CPU y GPU. Para acelerar el desarrollo de modelos, puedes entrenarlos en una gran cantidad de nodos o ejecutar varios experimentos en paralelo.
Experiencia de cuaderno para el desarrollador
Crea y analiza modelos con la conocida experiencia de desarrollo en cuadernos de Jupyter, con la integración de Cloud Datalab.
Modelos portátiles
Usa el SDK de TensorFlow de código abierto para entrenar modelos en forma local con conjuntos de datos de muestra y usa Google Cloud Platform para el entrenamiento a escala. Los modelos entrenados con Cloud Machine Learning Engine se pueden descargar para ejecutarse en equipos locales o para la integración en dispositivos móviles.

"Google Cloud Machine Learning Engine nos permitió mejorar la precisión y la velocidad a 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 Machine Learning Engine

Cloud Machine Learning Engine cobra por el servicio de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y por la generación de predicciones con modelos entrenados. Para obtener información detallada sobre los precios, consulta la guía de precios.

EE.UU. EUROPA ASIA
Entrenamiento: niveles de escala y precio por hora predefinidos 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
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. complex_model_l
standard_gpu
complex_model_m_gpu
complex_model_l_gpu
standard_p100 (Beta)
complex_model_m_p100 (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.
Cloud Machine Learning Engine está concebido como un servicio por lotes y no para su uso en tiempo real en aplicaciones esenciales. Visita la página del ANS de Cloud Machine Learning Engine para obtener más información.