Cloud Machine Learning Engine

Buat model yang unggul dan deploy model tersebut dalam produksi.

Coba Gratis

Cloud ML Engine kini menjadi bagian dari AI Platform

Cloud Machine Learning Engine adalah layanan terkelola yang memungkinkan developer dan data scientist membuat dan menjalankan model machine learning yang unggul ke dalam produksi. Cloud ML Engine menawarkan layanan pelatihan dan prediksi, yang dapat digunakan secara bersamaan atau terpisah. Layanan ini telah digunakan oleh banyak perusahaan untuk memecahkan masalah, mulai dari mengidentifikasi cloud dalam citra satelit, memastikan keamanan pangan, dan merespons email pelanggan empat kali lebih cepat. Layanan pelatihan dan prediksi dalam ML Engine kini disebut sebagai AI Platform Training dan AI Platform Prediction. Lihat halaman AI Platform untuk mempelajari lebih lanjut.

Cloud ML Engine

Build

Mulai buat project machine learning Anda dengan menggunakan AI Platform Notebooks. Anda dapat meningkatkan skala pelatihan model dengan menggunakan layanan pelatihan Cloud ML Engine di lingkungan tanpa server dalam GCP. Cloud ML Engine mendukung framework ML populer atau memungkinkan Anda menjalankan aplikasi dalam image Docker. Layanan pelatihan ini juga menyediakan fitur bawaan untuk membantu Anda memahami model dan menjelaskannya kepada pengguna bisnis secara efektif.

Build

Deploy

Setelah Anda memiliki model yang terlatih, Cloud ML Engine menawarkan dua jenis prediksi untuk menerapkan apa yang telah dipelajari komputer ke contoh baru.

Prediksi Online men-deploy model ML dengan hosting tanpa server dan terkelola sepenuhnya, yang merespons secara real time dengan ketersediaan tinggi. Platform prediksi global kami melakukan penskalaan secara otomatis untuk menyesuaikan dengan throughput apa pun. Prediksi online memberikan endpoint web yang aman untuk mengintegrasikan ML ke dalam aplikasi Anda.

Prediksi Batch menawarkan inferensi hemat biaya dengan throughput tak tertandingi untuk aplikasi asinkron. Prediksi batch dapat diskalakan untuk melakukan inferensi pada data produksi hingga berukuran TB.

Deploy

Fitur

Dukungan container kustom
Selain dukungan native untuk framework populer seperti TensorFlow, Anda juga akan mendapatkan dukungan framework yang berjalan di Cloud ML Engine. Cukup upload container Docker dengan program pelatihan Anda, lalu Cloud ML Engine akan membuat container Docker tersebut bekerja di infrastruktur Google.
Pelatihan yang terdistribusi
Terkadang data dan model Anda sangat besar, sehingga satu mesin tidak dapat menyelesaikan pekerjaan tepat waktu. Untungnya, Cloud ML Engine secara otomatis menyiapkan lingkungan untuk XGBoost dan TensorFlow untuk dijalankan pada beberapa mesin. Dengan begitu, Anda bisa mendapatkan kecepatan yang dibutuhkan dengan menambahkan beberapa GPU ke tugas pelatihan atau membaginya ke beberapa VM.
Penyediaan resource otomatis
Cloud ML Engine adalah layanan terkelola yang mengotomatiskan semua penyediaan dan pemantauan resource; membuat model menggunakan infrastruktur pelatihan terdistribusi yang dikelola yang mendukung CPU, GPU, dan TPU; dan mempercepat pengembangan model dengan melatih banyak node atau menjalankan beberapa eksperimen secara paralel. Jadi, Anda dapat fokus pada pengembangan dan deployment model tanpa mengkhawatirkan infrastruktur.
HyperTune
Dapatkan hasil yang unggul lebih cepat dengan menyelaraskan hyperparameter deep learning dengan HyperTune secara otomatis. Data scientist dapat mengelola ribuan eksperimen penyelarasan di cloud. HyperTune dapat menghemat banyak waktu pada tugas-tugas yang membosankan dan rawan kesalahan.
Model portabel
Gunakan TensorFlow SDK open source, atau framework ML lain yang didukung, untuk melatih model secara lokal pada set data sampel dan gunakan Google Cloud Platform untuk melatih model berskala besar. Model yang dilatih menggunakan Cloud ML Engine dapat didownload untuk eksekusi lokal atau integrasi seluler. Anda juga dapat mengimpor model scikit-learn, XGBoost, Keras, dan TensorFlow yang telah dilatih di mana saja untuk hosting prediksi yang terkelola sepenuhnya dan real-time, tanpa memerlukan container Docker.
Pra-pemrosesan sisi server
Kirim pra-pemrosesan deployment ke Google Cloud dengan pipeline scikit-learn dan tf.transform. Ini berarti Anda dapat mengirim data mentah ke model dalam produksi dan mengurangi komputasi lokal, sekaligus mencegah masuknya data skew melalui pra-pemrosesan yang berbeda dalam pelatihan dan prediksi.
Terintegrasi
Cloud ML Engine memiliki integrasi yang mendalam dengan layanan notebook terkelola dan layanan data kami untuk machine learning: Cloud Dataflow untuk pemrosesan fitur, BigQuery untuk dukungan dan analisis dasbor, dan Cloud Storage untuk penyimpanan data.
Framework Beragam
Pelatihan dan Prediksi Online mendukung banyak framework untuk melatih dan menyajikan model klasifikasi, regresi, pembuatan cluster, dan pengurangan dimensi.
  • scikit-learn untuk kelengkapan dan kemudahan machine learning klasik
  • XGBoost untuk kemudahan dan ketepatan peningkatan gradien ekstrem
  • Keras untuk pembuatan prototipe deep learning dengan mudah dan cepat
  • TensorFlow untuk performa deep learning terbaik

“Dengan Google Cloud Machine Learning Engine, kami dapat meningkatkan ketepatan dan kecepatan saat mengoreksi anomali visual dalam citra yang diambil satelit kami. Solusi ini memecahkan masalah yang telah ada selama beberapa dekade. Dengan Cloud ML Engine, Airbus Defence and Space dapat terus memberikan akses yang tak tertandingi ke data observasi Bumi komersial paling komprehensif yang tersedia saat ini.”

— Mathias Ortner Data Analysis & Image Processing Lead, Airbus Defence & Space

Harga

Cloud ML Engine mengenakan biaya untuk melatih model ML dan menjalankan prediksi pada model yang telah dilatih. Untuk informasi harga selengkapnya, lihat panduan harga.

AS EROPA ASIA
Pelatihan - Tingkat skala bawaan - harga per jam Pelatihan - Jenis mesin AI Platform - harga per jam Pelatihan - Jenis mesin Compute Engine - harga per jam Pelatihan - Akselerator - harga per jam
BASIC standard n1-standard-4 NVIDIA_TESLA_K80
STANDARD_1 large_model n1-standard-8 NVIDIA_TESLA_P4 (Beta)
PREMIUM_1 complex_model_s n1-standard-16 NVIDIA_TESLA_P100
BASIC_GPU complex_model_m n1-standard-32 NVIDIA_TESLA_T4 (Beta)
BASIC_TPU complex_model_l n1-standard-64 NVIDIA_TESLA_V100
CUSTOM Lihat tabel jenis mesin. standard_gpu n1-standard-96 Delapan TPU_V2 inti*
complex_model_m_gpu n1-highmem-2 Prediksi batch - harga per jam kerja node
complex_model_l_gpu n1-highmem-4
standard_p100 n1-highmem-8 Prediksi online - Jenis mesin - harga per jam kerja node.
complex_model_m_p100 n1-highmem-16 mls1-c1-m2 (default)
standard_v100 n1-highmem-32 mls1-c4-m2 (Beta)
large_model_v100 n1-highmem-64
complex_model_m_v100 n1-highmem-96
complex_model_l_v100 n1-highcpu-16
cloud_tpu* n1-highcpu-32
n1-highcpu-64
n1-highcpu-96
Jika Anda melakukan pembayaran dengan mata uang selain USD, yang berlaku adalah harga yang tercantum dalam mata uang Anda pada SKU Cloud Platform.

Kirim masukan tentang...

AI Platform
Butuh bantuan? Kunjungi halaman dukungan kami.