笔记本

可帮助您在几分钟内快速启动并运行项目的企业级笔记本服务。

视频内容说明。

代管式 JupyterLab 笔记本实例

AI Platform Notebooks 是一项代管式服务,为数据科学家和机器学习开发者提供安全的集成式 JupyterLab 环境,帮助他们进行实验、开发模型以及将模型部署到生产环境。用户只需点击一下鼠标,就可以创建好运行 JupyterLab 并且预装了最新的数据科学和机器学习框架的实例。

最新资讯

一键式部署

您只需点击一下鼠标,即可部署新的 JupyterLab 实例,立即开始分析数据。每个实例都预配置了最受欢迎的数据科学和机器学习库的优化版本,包括 TensorFlow、Keras、PyTorch、fast.ai、RAPIDS、NumPy、scikit-learn、pandas 和 Matplotlib。

按需扩容

您可以从小容量起步,通过添加 CPU、RAM 和 GPU 进行纵向扩容。当数据量增长太多,一台机器已无法处理时,您可以无缝切换到分布式服务,如 BigQuery、Dataproc、Dataflow、Vertex Training 和 Prediction。您只需为这些实例正常运行的时间付费。

无缝体验

从处理数据到部署机器学习模型,全程各种操作都可以在 Notebooks 内完成。这包括从 BigQuery 提取数据、使用 Cloud Dataproc 转换数据,以及利用 Vertex AI 服务或 Kubeflow 进行分布式训练和在线预测。

功能

代管式 JupyterLab 体验

Notebooks 在行业标准 JupyterLab 的基础上构建而成。 因此,您可以搭配使用 RPython 和 R 数据科学社区提供的各种工具,以及通过安装 JupyterLab 插件来自定义您的环境。

安全开发

Notebooks 提供 VPC-SC、共享 VPC 和专用 IP 控件,可支持常见的企业安全架构。您还可以使用 CMEK 加密磁盘上的数据。

受控的用户访问权限

有两种预定义的用户访问模式可供选择:仅限一名用户可以访问 Notebooks,或者使用服务帐号。您还可以根据企业的安全架构,按照 Cloud Identity and Access Management 自定义访问权限。

高级网络设置

只要笔记本实例可以通过 Google 专用访问通道或互联网访问 Cloud Storage,您便可为其选择任何虚拟私有云。您还可以关闭公共 IP 地址,通过代理访问实例。

数据科学框架支持

我们提供预先配置好的环境,该环境支持最常用的数据科学库(包括 R、pandas、NumPy、SciPy、scikit-learn 和 Matplotlib)以及机器学习框架(如 TensorFlow、Keras、fast.ai、RAPIDS、XGBoost 和 PyTorch)。

专为机器学习而优化

Notebooks 提供的 TensorFlow 和 PyTorch 优化版本使您可充分利用 Google Cloud 硬件,并可在您的实例中无缝地添加和移除 GPU。

Git 支持

您可以从 Git 代码库中轻松拉取和推送笔记本,从而与同事便捷地共享笔记本。

自备容器

您可以在自选容器上运行笔记本实例。这使您可以灵活地安装贵组织强制要求的特定库,还可以根据自己的偏好预先配置 JupyterLab 的运行环境。

Explainable AI 支持

Notebooks 预装了 Google Cloud 的 Explainable AI,可让您即时生成特征归因,以快速进行模型原型设计和调试。

端到端机器学习生命周期

顶部是 Vertex AI。随着箭头从左到右移动,有 4 个流水线列。1 准备,其中列出了 Data Labeling、BigQuery 数据集和 Cloud Storage。2 构建,其中列出了 Notebooks、AutoML、Training、Deep Learning VM Image 和 Deep Learning Containers。3 验证,其中列出了 AI Explanations、What-If 工具和 Vizier。4 部署,其中列出了 Prediction 和 TensorFlow 企业版。

价格

没有最低费用限制,也不要求预付费用,而且无需支付 Notebooks 的使用费用。您只需为 Notebooks 实例使用的云资源付费:Compute Engine、Cloud Storage、Vertex Training、Vertex Prediction 的 BigQuery 等等。您可以使用我们的价格计算器来估算工作负载的运行费用。

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获享 $300 赠金以及 20 多种提供“始终免费”用量的产品,开始在 Google Cloud 上构建项目。

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