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。

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 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。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。SDK には、Apache Beam を使用する Cloud ML とより適切に統合されるよう、活発な開発が進行中です。

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