リリースノート

このページには、Cloud ML Engine に関する本番環境の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。

プロダクトのアップデートに関する最新情報が配信されるようにするには、このページの URL をフィード リーダーに追加してください。

2019 年 2 月 13 日

Cloud TPU が一般提供になり、TensorFlow モデルのトレーニングで使用できるようになりました。Tensor Processing Unit(TPU)は、機械学習ワークロードを高速化するために Google が独自に開発したアクセラレータです。

Cloud ML Engine 上で TPU を使用してモデルをトレーニングする方法を確認してください。TPU の料金についてはこちらをご覧ください。

2019 年 2 月 7 日

カスタム コンテナを使用したトレーニングがベータ版で利用可能になりました。この機能により、Cloud ML Engine 上でカスタム Docker イメージを使用してトレーニング アプリケーションを実行できます。カスタム コンテナは、任意の ML フレームワークを使用して作成できます。カスタム コンテナを使用した PyTorch モデルのトレーニングをお試しください。

特定の Compute Engine マシンタイプを指定してトレーニング ジョブを構成できるようになりました。これにより、トレーニング ジョブにさらに柔軟にコンピューティング リソースを割り当てることができます。この機能はベータ版で利用可能です。

Compute Engine マシンタイプを指定してジョブを構成するときに、GPU のカスタムセットを接続することもできます。

詳しくは、Compute Engine のマシンタイプGPU 接続、それぞれの料金をご覧ください。

トレーニングに P4 GPU のベータ版を利用できるようなりました。詳しくは、GPU の使用に関するガイド、GPU をご利用いただけるリージョンGPU の料金をご覧ください。

2019 年 2 月 1 日

オンライン予測にクアッドコア CPU がベータ版で利用可能になりました。マシンタイプの名前が変更され、料金が更新されました。

  • projects.models.versions.createmachineType を設定して、サービスに使用するマシンタイプを指定します。クアッドコア CPU には mls1-c4-m2 を使用します。デフォルトは、シングルコア CPU である mls1-c1-m2 です。
  • アルファ版で使用されているマシン名 mls1-highmem-1mls1-highcpu-4非推奨になりました。
  • 詳細については、オンライン予測のガイドをご覧ください。
  • マシンタイプについては、更新版の料金をご覧ください。

2019 年 1 月 25 日

オンライン予測が、us-east4 リージョンで利用可能になりました。リージョンの提供状況のガイドをご覧ください。

2019 年 1 月 10 日

V100 GPU を使用するトレーニングが一般提供になりました。詳細については、GPU の使用料金のガイドをご覧ください。

2018 年 12 月 19 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.11 と 1.12 がトレーニングと予測に使用できるようになりました。これらのバージョンは TensorFlow 1.11、1.12 をそれぞれサポートしています。また、ランタイム バージョンのリストにある他のパッケージもサポートしています。

TPU トレーニングが Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.11 と 1.12 でサポートされるようになりました。バージョン 1.10 はサポートされていません。現在サポートされているバージョンについては、ランタイム バージョンのリストをご覧ください。

Cloud ML Engine ランタイムのバージョンごとに joblib が同梱されるようになりました。joblib が同梱されるのは、バージョン 1.4 以降のランタイムです。

2018 年 10 月 26 日

Cloud ML ランタイム バージョン 1.8 の TPU トレーニングのサポートは、2018 年 10 月 26 日に終了しました。現在サポートされているバージョンについては、ランタイム バージョンのリストをご覧ください。

2018 年 10 月 11 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.11 は、GPU トレーニング中の CuDNN バージョンの不一致によるエラーのためにロールバックされます。現在の回避策は、ランタイム バージョン 1.10 を使用することです。詳細は、ランタイム バージョン リストをご覧ください。

2018 年 10 月 5 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.11 がトレーニングと予測に使用できるようになりました。このバージョンは、TensorFlow 1.11 とランタイム バージョンのリストにある他のパッケージをサポートしています。

2018 年 8 月 31 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.10 がトレーニングと予測に使用できるようになりました。このバージョンは、TensorFlow 1.10 とランタイム バージョンのリストにある他のパッケージをサポートしています。

2018 年 8 月 27 日

V100 GPU を使用するトレーニングがベータ版で利用可能になりました。今後、V100 GPU を使用すると、料金が発生します。詳細については、GPU の使用料金のガイドをご覧ください。

P100 GPU を使用するトレーニングが一般提供になりました。詳細については、GPU の使用料金のガイドをご覧ください。

us-west1 と europe-west4 の 2 つの新しいリージョンがトレーニングに使用できるようになりました。詳しくは、リージョンのページをご覧ください。

2018 年 8 月 24 日

Cloud ML ランタイム バージョン 1.7 での TPU トレーニングのサポートは、2018 年 8 月 24 日に終了しました。現在サポートされているバージョンについては、ランタイム バージョンのリストをご覧ください。

2018 年 8 月 9 日

このたび、Cloud Machine Learning Engine によるオンライン予測の料金を大幅に値下げすることになりました。

次の表に、以前の料金と新しい料金を示します。

リージョン 1 時間あたりのノードごとの旧料金 1 時間あたりのノードごとの新料金
米国 $0.30 米ドル $0.056 米ドル
ヨーロッパ $0.348 米ドル $0.061 米ドル
アジア太平洋 $0.348 米ドル $0.071 米ドル

詳しくは、料金ガイドをご覧ください。

2018 年 8 月 8 日

このたび、Cloud Machine Learning Engine の Cloud TPU にキャンペーンを実施し、料金を大幅に値下げすることになりました。

次の表に、以前の料金と新しい料金を示します。

リージョン: 米国 1 時間あたりの TPU ごとの旧料金 1 時間あたりの TPU ごとの新料金
スケール階層: BASIC_TPU(ベータ版) $9.7674 米ドル $6.8474 米ドル
カスタム マシンタイプ: cloud_tpu(ベータ版) $9.4900 米ドル $6.5700 米ドル

この表には、米国リージョンのみの料金が示されています。Cloud ML Engine での Cloud TPU の提供状況に変更はありません。詳しくは、料金ガイドをご覧ください。

2018 年 8 月 6 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.9 がトレーニングと予測に使用できるようになりました。このバージョンは、TensorFlow 1.9 とランタイム バージョンのリストにある他のパッケージをサポートしています。

2018 年 7 月 23 日

Cloud ML Engine で、トレーニングに scikit-learnXGBoost を利用できるようになりました。この機能は一般提供です。Cloud ML Engine での scikit-learn と XGBoost によるトレーニングのガイドをご覧ください。

オンライン予測での scikit-learnXGBoost のサポートが一般提供になりました。

2018 年 7 月 12 日

Cloud Machine Learning Engine のリソース(ジョブモデルモデル バージョン)にラベルを追加すると、これらのラベルを使用してリソースをカテゴリ別に整理できます。ラベルはオペレーションでも使用できますが、この場合はオペレーションの適用先のリソースからラベルが導出されます。詳しくは、ラベルの追加と使用に関する記事をご覧ください。

2018 年 6 月 26 日

以下の追加のリージョンで全機能が利用できるようになりました。

  • us-east1
  • asia-northeast1

詳細については、リージョンの提供状況をご覧ください。

2018 年 6 月 13 日

Cloud ML ランタイム バージョン 1.6 での TPU トレーニングのサポートは、2018 年 6 月 13 日に終了しました。現在サポートされているバージョンについては、ランタイム バージョンのリストをご覧ください。

2018 年 5 月 29 日

TensorFlow 1.8 と Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.8 で Cloud TPU(ベータ版)を使用できるようになりました。

背景情報: 5 月 14 日より、Cloud TPU が Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.6 と 1.7 で使用できるようになりました。先週、ランタイム バージョン 1.8 がリリースされましたが、その時点では TensorFlow 1.8 で Cloud TPU はまだ使用できませんでした。現在は使用できるようになりました。Cloud ML Engine で TPU を使用してモデルをトレーニングする方法をご覧ください。

2018 年 5 月 16 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.8 がトレーニングと予測に使用できるようになりました。このバージョンは、TensorFlow 1.8 とランタイム バージョンのリストにある他のパッケージをサポートしています。

2018 年 5 月 15 日

既存のモデル バージョンで自動スケーリングするノードの最小数を更新できるようになりました。また、新しいバージョンを作成するときに属性を指定できるようになりました。

2018 年 5 月 14 日

Cloud ML Engine は、TensorFlow モデルのトレーニング用に Cloud TPU(ベータ版)を提供するようになりました。Tensor Processing Unit(TPU)は、Google 独自開発の ASIC であり、機械学習ワークロードの高速化に使用されます。Cloud ML Engine で TPU を使用してモデルをトレーニングする方法をご覧ください。

2018 年 4 月 26 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.7 がトレーニングと予測に使用できるようになりました。このバージョンは、TensorFlow 1.7 とランタイム バージョンのリストにある他のパッケージをサポートしています。

2018 年 4 月 16 日

ハイパーパラメータ アルゴリズム: トレーニング ジョブでハイパーパラメータを調整するときに、HyperparameterSpec で検索アルゴリズムを指定できるようになりました。使用可能な値は次のとおりです。

  • GRID_SEARCH: 実行可能領域内の単純なグリッド検索。このオプションは、実行可能領域内のポイント数を超える試行回数を指定する場合に特に便利です。そのような場合、グリッド検索を指定しないと、Cloud ML Engine のデフォルト アルゴリズムによって重複した候補が生成されることがあります。グリッド検索を使用するには、すべてのパラメータのタイプが INTEGERCATEGORICAL、または DISCRETE でなければなりません。
  • RANDOM_SEARCH: 実行可能領域内の単純なランダム検索。

アルゴリズムを指定しない場合、デフォルトの Cloud ML Engine アルゴリズムが使用されます。このアルゴリズムは、パラメータ空間のより効果的な検索により、最適なソリューションを導き出します。ハイパーパラメータ調整の詳細については、ハイパーパラメータ調整の概要をご覧ください。

2018 年 4 月 5 日

Cloud ML Engine で、オンライン予測に scikit-learnXGBoost を利用できるようになりました。この機能はベータ版です。

  • モデル バージョンを作成する際に、projects.models.versions.createframework を設定して機械学習フレームワークを指定します。有効な値は、TENSORFLOWSCIKIT_LEARNXGBOOST です。デフォルトは TENSORFLOW です。SCIKIT_LEARN または XGBOOST を指定する場合は、モデル バージョンで runtimeVersion を 1.4 以上に設定する必要があります。
  • Cloud ML Engine での scikit-learn と XGBoost のガイドをご覧ください。

オンライン予測に Python 3.5 を利用できます。

2018 年 3 月 20 日

Cloud ML Engine ランタイム バージョン 1.6 がトレーニングと予測に使用できるようになりました。このバージョンは、TensorFlow 1.6 とランタイム バージョンのリストにある他のパッケージをサポートしています。

2018 年 3 月 13 日

TensorFlow 1.5 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。

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。料金の詳細ブログ投稿をご覧ください。また、以前の料金と現在の料金の比較については料金に関するよくある質問をご覧ください。

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 の使用料金をご覧ください。

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。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 対応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 によって公開されている機能のほとんどは、新しい TensorFlow パッケージ tf.Transform に移行されました。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 では tf.Transform とともに、Google Cloud Platform で使用可能なサービス(Google Cloud Dataflow、Google Cloud Dataproc、Google BigQuery など)をおすすめしています。

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。アルファ版である間は、オンライン予測には課金されません。

前処理とその他の Cloud ML Engine SDK はアルファ版の機能です。Cloud ML Engine と Apache Beam の統合を進めるため、SDK の開発が積極的に進められています。

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