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。
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フィードバックを送信 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 PyTorch XLA ワークロードをプロファイリングする プロファイリングにより、モデルのパフォーマンスを分析して改善できます。プロファイリングには他にも多くの要素がありますが、プロファイリングはタイミング オペレーションとして、またデバイス(TPU)とホスト(CPU)の両方で実行されるコードの一部と考えると役に立つ場合があります。このガイドでは、トレーニングや推論用にコードをプロファイリングする方法の概要を簡単に説明します。生成されたプロファイルを分析する方法の詳細については、次のガイドをご覧ください。 TPU VM 上での PyTorch XLA パフォーマンス デバッグ - パート 1 TPU VM 上での PyTorch XLA パフォーマンス デバッグ - パート 2 TPU
トヨタ: 製造現場が自らモデル生成できる "AI プラットフォーム" を Google Cloud とのハイブリッド クラウドで開発・運用 急激な EV シフトや MaaS の拡大など、まさに今、激変の時代にある自動車業界。そうした中、販売台数世界一(※)の座に 3 年連続で君臨するトヨタ自動車株式会社(以下、トヨタ)は、その生産力を強化する手段の 1 つとして AI を重視。製造現場が自ら AI モデルを開発できるという "AI プラットフォーム" を内製することで、実務に即した AI 活用、現場レベルでの AI 民主化を後押しできるようになったと言います。そこに Google Cloud がどのように活用されているのか、開発チームメンバーにお話を伺いました。 利用しているサービス: Google Kubernetes Engine, Anthos Attached clusters,
フィードバックを送信 Vertex AI Feature Store(従来版)の概要 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。 Vertex AI Feature Store(従来版)には、ML の特徴を整理、保存、提供するための一元化されたリポジトリが用意されています。一元的な featurestore を使用することで、組織で大規模な ML 特徴を効率的に共有、発見、再利用でき、新しい ML アプリケーションの開発とデプロイにかかる時間を短縮できます。 Vertex AI Feature Store(従来版)はフルマネージド ソリューションで、ストレージやコンピューティング リソースなどの基盤となるインフラストラクチャの管理とスケーリングを行います。このソリューションを使用すると、データ サイエンティストは、本番環境に特徴をデプロイする際の課題を
Train and deploy state-of-the-art mobile image classification models via Cloud TPU As organizations use machine learning (ML) more frequently in mobile and embedded devices, training and deploying small, fast, and accurate machine learning models becomes increasingly important. To help accelerate this process, we’ve published open-source Cloud TPU models to enable you and your data science team to
スケーラブルな ML モデルのトレーニング、デプロイ、管理を容易にする TensorFlow 2.0 と Cloud AI ※この投稿は米国時間 2019 年 3 月 22 日に Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 2015 年にオープンソース化されて以来、TensorFlow はエンドツーエンドの完全な ML(機械学習)エコシステムへと成長を遂げました。さまざまなツールやライブラリ、デプロイ オプションを含んでおり、ユーザーが調査段階から本番環境へと容易に移行できるよう支援します。そして、今年 3 月に開催された 2019 TensorFlow Dev Summit では、ML モデルをさらに使いやすくデプロイしやすいものにする TensorFlow 2.0 が登場しました。 ML フレームワークとしてスタートした TensorFlow は、その後包括的なプ
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Introduction to Cloud TPU Tensor Processing Units (TPUs) are Google's custom-developed application-specific integrated circuits (ASICs) used to accelerate machine learning workloads. For more detailed information about TPU hardware, see System Architecture. Cloud TPU is a web service that makes TPU
Open-sourcing gVisor, a sandboxed container runtime Containers have revolutionized how we develop, package, and deploy applications. However, the system surface exposed to containers is broad enough that many security experts don't recommend them for running untrusted or potentially malicious applications. A growing desire to run more heterogenous and less trusted workloads has created a new inter
Cloud TPU machine learning accelerators now available in beta Cloud TPUs are a family of Google-designed hardware accelerators that are optimized to speed up and scale up specific ML workloads programmed with TensorFlow. Built with four custom ASICs, each Cloud TPU packs up to 180 teraflops of floating-point performance and 64 GB of high-bandwidth memory onto a single board. These boards can be us
Cloud Machine Learning Engine is a managed service that enables you to easily build machine learning models that work on any type of data, of any size. And one of its most powerful capabilities is HyperTune, which is hyperparameter tuning as a service using Google Vizier. Hyperparameter tuning is a well known concept in machine learning and one of the cornerstones of
* この投稿は米国時間 5 月 12 日に投稿されたもの(投稿はこちら)の抄訳です。 Posted by 佐藤一憲, Staff Developer Advocate, Google Cloud Cliff Young, Software Engineer, Google Brain David Patterson, Distinguished Engineer, Google Brain Google 検索、ストリートビュー、Google フォト、そしてGoogle 翻訳。これらのサービスに共通するのは、いずれもニューラルネットワーク(NN)の計算処理の高速化のために Google の第一世代の Tensor Processing Unit (TPU) が用いられている点です。 Google の Tensor Processing Unit (TPU) が搭載された回路基板(左)と、 G
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