AI Platform Notebooks の概要

は、

AI Platform Notebooks を使用すると、JupyterLab にあらかじめパッケージ化されている仮想マシン(VM)インスタンスを作成および管理できます。AI Platform Notebooks インスタンスは、TensorFlow と PyTorch の両フレームワークをサポートし、一連のディープ ラーニング パッケージがプリインストールされています。複数の構成オプションも用意されていて、ワークフローの最適化のニーズに応じて CPU のみのインスタンスか GPU 対応のインスタンスを構成できます。

ディープ ラーニング仮想マシンを作成して構成する難しさを軽減するために、AI Platform Notebooks では、使用するフレームワークに応じて事前に確認、最適化、テストされたイメージを提供します。

Google Cloud Platform(GCP)の認証と承認によって保護されるノートブック インスタンスには、ノートブック インスタンスの URL を使用してアクセスします。ノートブック インスタンスには GitHub も統合されるため、簡単にノートブックと GitHub リポジトリを同期できます。

プリインストールされているソフトウェア

AI Platform Notebooks インスタンスには次のものがインストールされています。

  • Python バージョン 2.7 および 3*

  • Python のコアパッケージ:

    • numpy
    • sklearn
    • scipy
    • pandas
    • nltk
    • pillow
    • その他多数
  • 迅速なプロトタイピングのための Jupyter Lab とノートブック環境

  • GPU 対応インスタンス用の最新 NVIDIA ドライバを含む NVIDIA パッケージ:

    • CUDA 9.* および 10.*
    • CuDNN 7.*
    • NCCL 2.*

料金

AI Platform Notebooks の使用に料金はかかりません。ただし、AI Platform Notebooks で使用する Google Cloud Platform リソースには課金されます。次に例を示します。

  • コンピューティング リソース: AI Platform Notebooks インスタンスの作成時から削除時までコストが発生します。AI Platform Notebooks のデフォルトのマシンタイプは n1-standard-4 ですが、別のマシンタイプを選択することもできます。また、ブートディスクとして使用される 100 GB の標準永続ディスクの料金も請求されます(ストレージ リリースをご覧ください)。VM インスタンスが削除されると、ブートディスクも削除されます。

  • データ分析サービス: AI Platform Notebooks 内で SQL クエリを発行すると、BigQuery のコストが発生します(BigQuery の料金をご覧ください)。また、AI Platform を使用すると、AI Platform の料金や Cloud Dataflow の料金が発生する場合があります。

  • その他のリソース: AI Platform Notebooks 環境内で行ったその他の API リクエストに対するコストが発生する場合もあります。これらの課金は API ごとに異なります。

詳しくは Google Cloud Platform 料金計算ツールをご覧ください。

次のステップ

入門ガイドで説明しているノートブック インスタンスの作成および管理方法の手順に沿って、AI Platform Notebooks を使ってみましょう。

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