Cloud Machine Learning Engine

构建卓越的模型并将其部署到生产环境中。

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Cloud ML Engine 现在是 AI Platform 的一部分

Cloud Machine Learning Engine 是一项托管式服务,能让开发者和数据科学家构建卓越的机器学习模型并在生产环境中运行这些模型。Cloud ML Engine 提供训练和预测服务,这些服务可以一起使用,也可以单独使用。很多企业使用这项服务来解决各种问题,包括识别卫星图像中的云、确保食品安全,以及快速回复客户电子邮件(回复速度可提升到原来的四倍)。ML Engine 中的训练和预测服务现在称作 AI Platform Training 和 AI Platform Prediction。如需了解详情,请访问 AI Platform 页面。

Cloud ML Engine

构建

使用 AI Platform Notebooks 开始构建机器学习项目。您可以在 GCP 内的无服务器环境中使用 Cloud ML Engine 训练服务来扩大模型训练规模。Cloud ML Engine 支持流行的机器学习框架,或允许您在 Docker 映像中运行应用。它还提供了内置工具,可帮助您了解模型并有效地向企业用户介绍这些模型。

构建

部署

在您训练模型后,Cloud ML Engine 会提供两种类型的预测,以将计算机学到的知识运用到新的例子中。

在线预测功能以无服务器的完全托管方式部署机器学习模型,实现高可用性实时响应。我们的全球预测平台可自动扩容以适应任何吞吐量。它提供安全的 Web 端点,方便您将机器学习功能集成到您的应用中。

批量预测功能可为异步应用提供无与伦比的吞吐量,从而进行经济高效的推理。它能够轻松扩容,以对 TB 级的生产数据进行推理。

部署

特性

自定义容器支持
除了对 TensorFlow 等流行框架的原生支持外,您还可以在 Cloud ML Engine 上运行任何其他框架。您只需上传带有训练程序的 Docker 容器,Cloud ML Engine 便会让其在 Google 的基础架构上开始工作。
分布式训练
有时,您的数据和模型太过庞大,一台机器无法及时完成工作。幸运的是,Cloud ML Engine 会自动设置一个环境,让 XGBoost 和 TensorFlow 在多台机器上运行,因此您可以向训练作业添加多个 GPU 或将其拆分到多个虚拟机中,以此获得所需的速度。
自动预配资源
Cloud ML Engine 是一项托管式服务,可自动预配和监控所有资源;可使用支持 CPU、GPU 和 TPU 的分布式托管训练基础架构来构建模型;并可通过在多个节点上进行训练或并行运行多个实验来加速模型开发。因此,您可以专注于模型开发和部署,而无需担心基础架构问题。
HyperTune
使用 HyperTune 自动调整深度学习超参数,以更快地获得更好的结果。数据科学家经常需要在云端管理数千项调整实验。HyperTune 可以让您省去大量单调乏味且容易出错的工作。
可移植的模型
利用开源 TensorFlow SDK 或其他受支持的机器学习框架,在本地基于示例数据集来训练模型,并使用 Google Cloud Platform 开展大规模训练。使用 Cloud ML Engine 训练的模型可以下载到本地运行或用于移动平台集成。您还可以导入已在任意位置训练过的 scikit-learn、XGBoost、Keras 和 TensorFlow 模型,以用于全托管式实时预测,而无需 Docker 容器。
服务器端预处理
使用 scikit-learn 流水线和 tf.transform 将部署预处理工作推送到 Google Cloud。这意味着您可以将原始数据发送到生产环境中的模型并减少本地计算,同时还可以防止因在训练和预测中采用了不同的预处理方式而引发数据倾斜。
集成
Cloud ML Engine 与我们的托管式笔记本服务和机器学习数据服务深度集成:Cloud Dataflow 提供特征处理功能,BigQuery 提供信息中心支持和分析功能,Cloud Storage 提供数据存储功能。
多个框架
训练和在线预测功能支持使用多个框架来训练和提供分类、回归、聚簇和降维模型。
  • 使用 scikit-learn 可获享传统机器学习的广度和简单性
  • 使用 XGBoost 可轻松准确地进行极限梯度提升
  • 使用 Keras 可轻松快速地进行深度学习原型设计
  • 使用 TensorFlow 可利用最先进的深度学习技术

“Google Cloud Machine Learning Engine 让我们可以更准确、更迅速地更正卫星图像中的视觉异常情况。它解决了一个已经存在数十载的问题,让 Airbus Defence and Space 能继续提供目前最全面的、无与伦比的商业地球观测数据。”

- Mathias Ortner Airbus Defence & Space 数据分析与图像处理主管

价格

Cloud ML Engine 收取训练机器学习模型和使用经过训练的模型进行预测的费用。如需详细了解价格信息,请参阅价格指南

美国 欧洲 亚洲
训练 - 预定义的容量层级 - 每小时价格 训练 - AI Platform 机器类型 - 每小时价格 训练 - Compute Engine 机器类型 - 每小时价格 训练 - 加速器 - 每小时的价格
BASIC standard n1-standard-4 NVIDIA_TESLA_K80
STANDARD_1 large_model n1-standard-8 NVIDIA_TESLA_P4(测试版)
PREMIUM_1 complex_model_s n1-standard-16 NVIDIA_TESLA_P100
BASIC_GPU complex_model_m n1-standard-32 NVIDIA_TESLA_T4(测试版)
BASIC_TPU complex_model_l n1-standard-64 NVIDIA_TESLA_V100
CUSTOM 请参阅机器类型表。 standard_gpu n1-standard-96 八个 TPU_V2 核心*
complex_model_m_gpu n1-highmem-2 批量预测 - 每节点时价格
complex_model_l_gpu n1-highmem-4
standard_p100 n1-highmem-8 在线预测 - 机器类型 - 每节点时价格
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
如果您使用非美元货币付费,请参阅 Cloud Platform SKU 上以您的币种列出的价格。

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