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Vertex AI Workbench Bêta

Un environnement de développement unique pour l'ensemble du workflow de science des données.

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    Analyse native des données avec réduction des changements de contexte entre les services

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    Données pour l'entraînement à grande échelle. Créez et entraînez des modèles cinq fois plus rapidement qu'avec des notebooks traditionnels

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    Faire évoluer le développement de modèles grâce à une connectivité simple aux services Vertex AI

Avantages

Exploration et analyse faciles

Accès simplifié aux données et accès au machine learning dans les notebooks avec l'intégration de BigQuery, Dataproc, Spark et Vertex AI.

Prototypage et développement de modèles rapides

Exploitez la puissance du calcul infini avec l'entraînement de Vertex AI à des fins de tests et de prototypage pour passer des données à l'entraînement à grande échelle.

Workflows de notebooks de bout en bout

Vertex AI Workbench vous permet d'implémenter vos workflows de déploiement et d'entraînement sur Vertex AI de manière centralisée.

Principales fonctionnalités

Principales fonctionnalités

Calculs entièrement gérés

Infrastructure de calcul entièrement gérée, évolutive, basée sur Jupyter et adaptée aux entreprises offrant des contrôles de sécurité et des fonctionnalités de gestion des utilisateurs.

Expérience interactive des données et du ML

Explorez les données et entraînez des modèles de ML grâce à des connexions faciles aux solutions de big data de Google Cloud.

Portail d'entraînement de ML de bout en bout

Développez et déployez des solutions d'IA sur Vertex AI avec une transition minimale.

Documentation

Documentation

Principes de base de Google Cloud
Documentation sur Vertex AI Workbench

En savoir plus sur Vertex AI Workbench

Principes de base de Google Cloud
Documentation Vertex AI

Explorez la documentation du produit Vertex AI, de sa présentation aux fonctionnalités avancées.

Principes de base de Google Cloud
Explorer le ML de bout en bout sur Vertex AI Workbench dans cet atelier de programmation

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser Vertex AI Workbench pour l'exploration de données et l'entraînement de modèles de ML.

Principes de base de Google Cloud
Créer un modèle de classification d'images dans cet atelier de programmation

Dans cet atelier, vous allez apprendre à configurer et lancer des exécutions de notebook avec Vertex AI Workbench. 

Principes de base de Google Cloud
Présentation de Vertex AI Workbench lors de la conférence Google Cloud Next 2021

Regardez la conférence "Vertex AI encore plus facile pour les développeurs" de Google Cloud Next 2021 pour découvrir comment Vertex AI Workbench aide les clients à déployer des modèles plus utiles.

Toutes les fonctionnalités

Toutes les fonctionnalités

Accès simplifié aux données Les extensions se connecteront de manière fluide à l'infrastructure de données, y compris à BigQuery, Data Lake, Dataproc et Spark. Scaling à la hausse ou à la baisse sans difficulté en fonction de vos besoins d'analyse et d'IA.
Explorer les sources de données à l'aide d'un catalogue Écrivez des requêtes SQL et Spark à partir d'une cellule de notebook compatible avec la saisie semi-automatique et la syntaxe.
Visualisation des données Des outils de visualisation intégrés et intelligents vous permettent de dégager facilement des insights à partir des données. 
Infrastructure pratique et économique Tous les aspects du calcul sont gérés. Le délai d'inactivité et l'arrêt automatique permettent d'optimiser le coût total de possession.
Sécurité simplifiée pour les entreprises Commandes de sécurité prêtes à l'emploi de Google Cloud. Authentification unique et simple à d'autres services Google Cloud.
Data Lake et Spark regroupés au même endroit Si vous utilisez TensorFlow, PyTorch ou Spark, vous pouvez exécuter n'importe quel moteur à partir de Vertex AI Workbench. 
Intégration poussée de Git, de l'entraînement et des MLOps Quelques clics suffisent pour intégrer des notebooks dans les workflows d'opérations établis. Utilisez des notebooks pour l'entraînement distribué, l'optimisation des hyperparamètres ou l'entraînement continu planifié ou déclenché. L'intégration poussée aux services Vertex AI permet d'intégrer les MLOps dans le notebook, sans avoir à réécrire le code ou à créer de workflows.
Pipeline CI/CD intégré L'intégration de Kubeflow Pipelines permet d'utiliser les notebooks comme cible de déploiement idéale, testée et validée. 
Visionneuse de notebooks Partagez le résultat des cellules de notebook mises à jour régulièrement à des fins de création de rapports et de comptabilité.

Tarifs

Tarifs

Pour en savoir plus sur les tarifs de Vertex AI Workbench, cliquez ici.

Le modèle de tarification est basé sur des ressources de calcul et de services basées sur l'infrastructure que vous utilisez, ainsi que sur d'autres services utilisés dans Vertex AI Workbench.