リリースノート

このページでは、Cloud ML Engine に関する更新内容が記載されています。このページを定期的にチェックして、新機能や更新された機能、バグ修正、既知の問題、非推奨になった機能に関するお知らせを確認してください。

2018 年 2 月 8 日

ハイパーパラメータ調整に新機能が追加されました。トライアルの早期自動停止、以前のハイパーパラメータ調整ジョブの再開、類似したジョブの実行中の効率的な最適化、などの機能が追加されています。詳しくは、ハイパーパラメータ調整の概要をご覧ください。

2017 年 12 月 14 日

TensorFlow 1.4 の Cloud ML Engine ランタイム バージョンがトレーニングと予測に使用できるようになりました。詳細については、ランタイム バージョン リストをご覧ください。

TensorFlow 1.4 の Cloud ML Engine ランタイム バージョンの一部として、Python 3 がトレーニングに使用できるようになりました。詳細については、ランタイム バージョン リストをご覧ください。

オンライン予測が一般提供され、シングルコア サービスで使えるようになりました。オンライン予測のガイドとブログ投稿をご覧ください。

トレーニングと予測の両方で価格設定が引き下げられ、シンプルになりました。料金の詳細ブログの投稿をご覧ください。また、料金に関するよくある質問で、以前の料金と現在の料金の違いをご確認ください。

P100 GPU がベータ版で利用可能になりました。今後、P100 GPU を使用すると料金が発生します。詳細については、GPU の使用価格設定をご覧ください。

2017 年 10 月 26 日

Cloud ML Engine の監査ロギングがベータ版で利用可能になりました。詳細については、監査ログの表示をご覧ください。

2017 年 9 月 25 日

Cloud ML Engine の事前定義された IAM の役割が一般提供になりました。詳細については、アクセス制御をご覧ください。

2017 年 6 月 27 日

TensorFlow 1.2 の Cloud ML Engine ランタイム バージョンがトレーニングと予測に使用できるようになりました。詳細については、ランタイム バージョン リストをご覧ください。

TensorFlow 0.11 および 0.12 の古いランタイム バージョンが Cloud ML Engine でサポートされなくなりました。詳細については、ランタイム バージョン リストおよび古いランタイム バージョンのサポート タイムラインをご覧ください。

2017 年 5 月 9 日

GPU が有効なマシンの一般提供が発表されました。詳細については、クラウド中のトレーニング モデルに GPU を使用を参照してください。

2017 年 4 月 27 日

GPU は us-central1 リージョンで利用できるようになりました。GPU をサポートするリージョンの一覧については、クラウド中のトレーニング モデルに GPU を使用を参照してください。

v1(2017 年 3 月 8 日)

Cloud Machine Learning Engine の一般提供が発表されました。 Cloud ML Engine のバージョン 1 は、モデルのトレーニング、モデルの導入、バッチ予測の生成に一般的に使用できます。jハイパーパラメータ調整機能も一般提供になりましたが、オンライン予測と GPU が有効なマシンはベータ版のままです。

オンラインでの予測は、ベータ版のリリース段階に入っています。現在、Cloud ML Engine の価格ポリシーの対象となっており、バッチ予測と同じ価格設定式に従います。まだベータ版のままで、オンライン予測は重要なアプリケーションでは使用できません。

Cloud ML Engine をモデルのトレーニングや予測のために使用する環境では、Cloud ML Engine のランタイム バージョンとして定義されています。トレーニング、モデルリソースの定義、またはバッチ予測の要求時に使用する、サポートされているランタイム バージョンを指定できます。現時点でのランタイム バージョンの主な違いは、それぞれがサポートしている TensorFlow のバージョンですが、時間の経過にともない、より多くの違いが生じる可能性があります。詳細については、ランタイム バージョン リストをご覧ください。

Google Cloud Storage でモデル バージョンとしてホストされていない Google Cloud Storage に保存されている TensorFlow SavedModels に対してバッチ予測ジョブを実行できるようになりました。ジョブの作成時にモデルまたはバージョンの ID を指定する代わりに、SavedModel の URI を使用できます。

以前はアルファ版としてリリースされていた Google Cloud Machine Learning SDK は非推奨となり、2017 年 5 月 7 日以降はサポートされなくなります。SDK によって公開される機能のほとんどは、新しい TensorFlow パッケージ tf.Transform に移行しました。どのような技術やツールを使用しても、入力データを前処理することができます。ただし、Google は tf.Transform とともに、Google Cloud Dataflow、Google Cloud Dataproc、Google BigQuery などの Google Cloud Platform で使用可能なサービスをおすすめします。

v1 ベータ 1(2016 年 9 月 29 日)

オンライン予測はアルファ版機能です。Cloud Machine Learning Engine 全体としてはベータ版のフェーズにありますが、オンライン予測は、性能改善のためにまだ重大な変更が進行中です。オンライン予測には、アルファ版である間は課金されません。

前処理とその他の Cloud Engine SDK はアルファ版機能です。Apache Beam を使用する Cloud ML とより適切に統合されるよう、現在この SDK の開発を積極的に進めています。

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