Colab Enterprise または Vertex AI Workbench から選択します。 Vertex AI Platform のすべての機能にアクセスして、データ探索からプロトタイプ、本番環境まで、データ サイエンス ワークフロー全体で作業できます。
サービス間のコンテキスト切り替えを減らすことで、データをネイティブに分析
大規模なトレーニング データ従来のノートブックと比べてモデルの構築とトレーニングが 5 倍速い
Vertex AI サービスへの簡単な接続でモデル開発をスケールアップ
利点
BigQuery、Dataproc、Spark、Vertex AI との統合により、データへのアクセスとノートブックでの機械学習へのアクセスが簡素化されます。
迅速なプロトタイピングとモデル開発
試験運用版の Vertex AI のトレーニングとプロトタイピングで無制限のコンピューティング機能を利用して、データを大規模なトレーニングに移行できます。
Colab Enterprise または Vertex AI Workbench を使用して、Vertex AI でのトレーニングとデプロイのワークフローを 1 か所から実装できます。
主な機能
Colab Enterprise は、Google Research が開発し、700 万人以上のデータ サイエンティストが使用しているノートブックに、Google Cloud のエンタープライズ レベルのセキュリティとコンプライアンスを組み合わせたものです。構成不要のサーバーレスのコラボレーション環境で、すぐに使い始めることができます。
コード補完やコード生成などの AI を活用したコード支援機能により、Python で AI/ML モデルを簡単に構築できるため、コードを繰り返し記述する必要がなくなり、データとモデルに集中できます。
Vertex AI Workbench は、JupyterLab エクスペリエンスと高度なカスタマイズ機能を提供します。
Vertex AI Notebooks は、セキュリティ管理やユーザー管理の機能を備えた、フルマネージドでスケーラブルなエンタープライズ対応のコンピューティング インフラストラクチャです。
Google Cloud のビッグデータ ソリューションに簡単に接続して、データを探索し、ML モデルをトレーニングできます。
最小限の移行で Vertex AI に AI ソリューションを開発してデプロイできます
ドキュメント
すべての機能
簡素化されたデータアクセス | 拡張機能は、BigQuery、データレイク、Dataproc、Spark などのデータ資産全体とシームレスに接続します。分析と AI のニーズに応じてシームレスにスケールアップまたはスケールアウトできます。 |
カタログを使用してデータソースを探索する | 構文対応機能とオートコンプリート機能を有効にしたノートブック セルから Spark SQL クエリを作成します。 |
データの可視化 | 統合されたインテリジェントな可視化ツールにより、データの分析情報を簡単に提供できます。 |
人による操作が不要な、費用対効果の高いインフラストラクチャ | コンピューティングのすべての側面が管理されます。アイドル タイムアウトと自動シャットダウンにより、総所有コストが最適化されます。 |
シンプルなエンタープライズ セキュリティ | Google Cloud のセキュリティ コントロールをすぐに活用でき、シングル サインオンやシンプルな認証で他の Google Cloud サービスにアクセスできます。 |
データレイクと Spark を一元化 | TensorFlow、PyTorch、Spark のいずれを使用する場合でも、Vertex AI Workbench から任意のエンジンを実行できます。 |
Git、トレーニング、MLOps との緊密な統合 | 数回クリックするだけで、確立された Ops ワークフローに Notebooks をプラグインできます。分散型トレーニング、ハイパー パラメータの最適化、スケジュールまたはトリガーされた継続的トレーニングに Notebooks を使用できます。Vertex AI サービスとの緊密な統合により、コード修正や新しいワークフローなしで MLOps をノートブックに組み込むことができます。 |
シームレスな CI / CD | Kubeflow パイプラインの統合により、テストと検証が済んだ理想的なデプロイ ターゲットとして Notebooks を使用できます。 |
ノートブック ビューア | 定期的に更新されるノートブックのセルの出力を共有し、レポート作成や簿記関連の目的に使用できます。 |