AI 和机器学习产品

依托于值得信赖的平台的创新型机器学习产品与服务。

  • AI Hub 是 Google 的即插即用型 AI 组件托管式存储库,有益于在您组织内鼓励实验与协作。

  • AI 基础组件让开发者能够轻松地在自己的应用中添加视觉、语言、对话能力和结构化数据。

  • AI Platform 是我们的编码型数据科学开发环境,让机器学习开发者和数据科学家能快速地将其项目从构思阶段推进到部署阶段。

AI 托管式存储库

AI Hub

即插即用型 AI 组件托管式存储库

Google Cloud 的 AI Hub 提供企业级共享功能,包括端到端 AI 流水线和开箱即用的算法,使组织能够以私密方式托管 AI 内容,从而促进内部开发者与用户之间重复使用托管内容并开展协作。企业用户可以查找同组织内的其他团队构建的 AI 组件,并使用由 Google AI、Google Cloud AI 和 Google Cloud 合作伙伴发布的 AI 内容。您还可以轻松部署独有的 Google Cloud AI 和 Google AI 技术,以在 Google Cloud 和混合基础架构上试用并最终正式投入使用。

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AI 基础组件

这些工具让开发者能够轻松地在自己的应用中添加视觉、语言、对话能力和结构化数据。

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分析和分类云端图片

Vision AI

分析云端或边缘的图片

Google 提供了两种方法来提取隐含在您的图片中的丰富实用信息。我们强大的预训练 Vision API 模型能快速将图片归入数千个类别(例如“帆船”或“埃菲尔铁塔”),识别图片内的各种物体、面孔和文字。即便不具备丰富机器学习专业知识的用户也能得心应手地使用 AutoML Vision,轻松构建和训练自定义模型来满足自己的具体需求。

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精确的视频分析

Video AI

精确到帧的细化视频分析

这两种功能齐备的 AI 产品可让您的视频库更易于搜索、更有价值。Video Intelligence API 的预训练模型能提取元数据、识别关键名词以及注释视频内容。如果预训练的 API 不能满足您的项目需求,您还可以利用 AutoML Video Intelligence 来训练自定义模型。您可以尝试结合使用这两种产品,获得更精细准确的结果。

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AI Platform

这一编码型数据科学开发环境让机器学习开发者、数据科学家和数据工程师能够快速且经济高效地将其项目从构思阶段推进到部署阶段。

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AI Platform Notebooks

这项企业笔记本服务可帮助您在几分钟内快速启动项目

AI Platform Notebooks 是一项托管式服务,提供集成式 JupyterLab 环境,让您可以轻而易举地创建预装了最新数据科学和机器学习框架的实例,并集成 BigQuery、Cloud Dataproc 和 Cloud Dataflow,从而实现轻松开发和部署。

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Deep Learning VM Image

针对深度学习应用预先配置的虚拟机

Deep Learning VM Image 提供您在 Google Cloud 上启动深度学习项目所需的一切,助您轻松快速地预配虚拟机。您可以启动预装有热门机器学习框架(如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn)的 Compute Engine 实例,还可以一键添加 Cloud TPU 和 GPU 支持。

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Deep Learning Containers(测试版)

针对深度学习环境预先配置和优化的容器

在可移植的一致环境中快速构建您的深度学习项目,以在 Google Kubernetes Engine (GKE)、AI Platform、Cloud Run、Compute Engine、Kubernetes 和 Docker Swarm 上开发、测试和部署 AI 应用。Deep Learning Containers 为各种 Google Cloud 服务提供一致的环境,让您可以轻松地在云端扩缩规模或从本地迁移到云端。

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数据标签服务(测试版)

为训练机器学习模型准备数据

您可以使用 AI Platform 数据标签服务,请求让人工标签添加者为计划用于训练自定义机器学习模型的数据集加标签。您可以将代表性样本提交给人工标签添加者,他们会通过“正确方式”对其进行注释,并以适合训练机器学习模型的格式返回数据集。

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AI Platform 训练

通过自动调整超参数实现分布式训练

您可以使用 AI Platform 在云端运行 TensorFlow、scikit-learn 和 XGBoost 训练应用。您也可以使用自定义容器借助其他机器学习框架运行训练作业。

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AI Platform Predictions

具有无服务器扩缩功能的模型托管服务

您可以在云端托管经过训练的机器学习模型,并使用 AI Platform Prediction 来推断新数据的目标值。

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持续评估(测试版)

利用评估依据标签优化模型

利用持续评估功能,对已部署到 AI Platform 且已经过训练的机器学习模型的预测结果进行采样,并为预测输入提供评估依据标签。数据标签服务会将模型的预测结果与评估依据标签进行比较,不断为您提供有关模型性能的反馈。

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What-If 工具

利用无代码的直观界面评估和了解模型

利用与 AI Platform 相集成的 What-If 工具,根据数据集中的一系列特征、优化策略甚至是对各个数据点值的操作来调查模型的性能表现。

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Cloud TPU

为卓越性能而设计的硬件

Cloud TPU 是 Google 设计和优化的一种硬件加速器,专门用来为基于 TensorFlow 编程的训练和推理机器学习工作负载实现加速和扩容。Cloud TPU 可为目标 TensorFlow 工作负载提供最佳性价比,并让机器学习工程师和研究人员能够更快地执行迭代。

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Kubeflow

面向 Kubernetes 的机器学习工具包

Kubeflow 提供一种简单直接的方法来将机器学习领域的最佳开源系统部署到各种基础架构,让您可以在 Kubernetes 上以可移植、可扩缩的方式轻松部署机器学习工作流。

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更多 AI 资源

开始在 Google Cloud 上使用机器学习技术。

Google Cloud AI 合作伙伴

Google Cloud 机器学习合作伙伴拥有深厚的 AI 专业知识,可帮助客户运用机器学习技术来满足各种需求、支持各种使用场景。我们的合作伙伴可以在模型开发和投放(为机器学习准备好数据)的每个阶段提供帮助,并提供适合您工作需要的工具和平台、现成的 AI 解决方案或定制服务,根据您的需求打造精细调整的 AI 解决方案。

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