ジャンプ先

Vertex AI Workbench プレビュー

データ サイエンス ワークフロー全体の単一開発環境。

  • action/check_circle_24px Sketch で作成。

    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。

  • action/check_circle_24px Sketch で作成。

    大規模なトレーニング データ。従来の Notebooks と比較して、モデルの構築とトレーニングが 5 倍速くなります。

  • action/check_circle_24px Sketch で作成。

    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

簡単に探索、分析

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。

エンドツーエンドのノートブックのワークフロー

Vertex AI Workbench を使用すると、Vertex AI 上に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

主な機能

フルマネージド型のコンピューティング

Jupyter をベースとする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、セキュリティ管理やユーザー管理の機能が搭載されています。

インタラクティブなデータと ML 体験

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。

エンドツーエンドの ML トレーニングを完了できるポータル

最小限の移行で Vertex AI 上で 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

ドキュメント

Google Cloud の基礎
Vertex AI Workbench のドキュメント

Vertex AI Workbench の詳細をご覧ください。

Google Cloud の基礎
Vertex AI のドキュメント

Vertex AI のプロダクト ドキュメントで、入門レベルから上級レベルまでの内容を学習できます。

Google Cloud の基礎
この Codelab では、Vertex AI Workbench のエンドツーエンドの ML について学習します。

このラボでは、データ探索と ML モデルのトレーニングに Vertex AI Workbench を使用する方法について学習します。

Google Cloud の基礎
この Codelab で画像分類モデルを作成する

このラボでは、Vertex AI Workbench を使用してノートブック実行を構成して起動する方法について学習します。 

Google Cloud の基礎
Google Cloud Next 2021 における Vertex AI Workbench の概要

Google Cloud Next 2021 の「Vertex AI がデベロッパー向けにさらに便利に」をご覧いただき、お客様が Vertex AI Workbench を使用してより便利なモデルをデプロイする方法をご覧ください。

すべての機能

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 すぐに使用できる Google Cloud のセキュリティ管理を提供します。他の Google Cloud サービスへのシングル サインオンとシンプルな認証を行います。
データレイクと Spark を 1 か所で利用する TensorFlow、PyTorch、Spark のいずれを使用している場合でも、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 を接続できます。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なトレーニングに Notebooks を使用できます。Vertex AI サービスとの緊密な統合により、コードや新しいワークフローを書き換えることなく、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 Pipelines の統合では、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 が使用されます。 
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 セルの出力を共有することで、レポート作成や簿記関連の目的に使用できます。

料金

料金

Vertex AI Workbench の料金の詳細については、こちらをご覧ください。

料金モデルは、使用するインフラストラクチャや Vertex AI Workbench で使用される他のサービスに基づいた、コンピューティングとサービスに応じています。