AI 빌드 및 사용

전문성 수준에 관계없이 AI를 워크플로에 통합할 수 있습니다. AI 솔루션과 AI 구성 요소를 통해 TTM(time to market)을 가속화하고 AI Platform을 사용하여 규모에 맞게 모델을 빌드, 배포, 관리하는 데 따르는 절차를 간소화할 수 있습니다.

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이점

작업에 Google의 AI 기술을 최대한 활용

업계 선도 기업으로 심층적인 전문성 제공

Google에서 사용하는 것과 동일한 AI 기술을 활용하여 제품과 기능을 빌드합니다. Google의 AI 전문성을 통해 조직의 도전과제를 해결합니다.

선택의 자유와 유연성

Google Cloud는 고객의 AI 이용 단계가 탐색 초기 단계든 구현 단계든 관계없이 활용 가능한 옵션을 제공합니다.

간소화 및 확장

모델의 MLOps를 간소화합니다. 통합, 테스트, 출시, 인프라 관리 등 ML 배포 단계를 자동화하고 모니터링합니다.

주요 특징

데이터 과학 및 머신러닝을 위한 통합 플랫폼

데이터 과학 및 모델 개발

데이터 준비 및 모델 빌드부터 모델 검증 및 배포에 이르기까지 데이터 과학 및 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 개발 주기를 관리합니다. 원활한 개발 흐름을 통해 데이터 과학자와 ML 개발자가 모델을 신속하게 실험하고 손쉽게 프로덕션으로 배포할 수 있습니다.

간략하게 나타낸 커스텀 모델 개발의 전체적인 흐름도
ML 파이프라인 자동화

ML 파이프라인을 자동화하여 지속적인 모델 학습을 수행하고 모델 예측 서비스의 지속적인 배포를 제공합니다. 새 데이터를 사용하여 프로덕션 단계에서 모델을 재학습시키는 프로세스를 자동화하려면 파이프라인 트리거 및 메타데이터 관리뿐만 아니라 자동화된 데이터 및 모델 검증 단계를 파이프라인에 도입해야 합니다.

지속적인 학습을 위한 자동화된 ML 파이프라인을 보여주는 도식
CI/CD 파이프라인 자동화

프로덕션 단계에서 파이프라인을 빠르고 안정적으로 업데이트하려면 강력하고 자동화된 CI/CD 시스템이 필요합니다. 이 자동화된 CI/CD 시스템을 사용하면 데이터 과학자가 특성 추출, 모델 아키텍처, 초매개변수에 대한 새로운 아이디어를 빠르게 살펴볼 수 있습니다. 데이터 과학자는 이러한 아이디어를 구현하고 새 파이프라인 구성요소를 대상 환경에 자동으로 빌드, 테스트, 배포할 수 있습니다.

CI/CD 및 자동화된 ML 파이프라인

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