Alibaba Cloud
データ準備、トレーニング、評価、予測、デプロイに対応する、企業向けのマネージド機械学習プラットフォームです。
Alibaba Cloudについて
Alibaba Cloud Platform for AI は、データ準備、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニング、予測、評価を1つの企業向けサービスに統合します。各工程を個別のツールで組み立てることなく、実験から実運用の機械学習までをマネージド環境で進められます。また、DeepSeek-V3 と DeepSeek-R1 の迅速なデプロイにも対応しています。Alibaba Cloud 上ですでにワークロードを運用している組織には特に適しており、近接するクラウドリソースと共通の請求環境によって導入時の負担を軽減できます。料金体系は固定ではなく柔軟です。変動の大きいワークロードには従量課金、安定したサービスにはサブスクリプション、対象となる利用にはリソースパッケージを使用できます。実際の料金は選択したリソースと構成によって変わるため、予算策定にはワークロードの見積もりが必要です。ワークフローが Alibaba Cloud のサービスを中心に構築されているため、将来的にクラウド事業者を変更する可能性があるチームは、移行作業も考慮する必要があります。
機能
機械学習データを準備
マネージド機械学習ワークフロー内でデータセットをクリーニングおよび前処理し、モデルの特徴量を設計します。
モデルをトレーニングして評価
機械学習アルゴリズムで企業向けデータモデルを構築し、実運用前に結果を評価します。
対応する AI モデルをデプロイ
トレーニング済みワークロードを予測ワークフローに移行するか、対応する DeepSeek-V3 と DeepSeek-R1 モデルを迅速にデプロイします。
長所
- 前処理、特徴量エンジニアリング、トレーニング、予測、評価を1つのマネージドワークフローに統合しています。
- 従量課金、サブスクリプション、リソースパッケージから、ワークロードの特性や予算方針に合う選択肢を選べます。
- 既存の Alibaba Cloud 環境に適しており、DeepSeek-V3 と DeepSeek-R1 をデプロイするためのサポートされた手段を提供します。
短所
- 最終的な料金はリソースと構成によって変わるため、単一の予測可能な定価を提示するのは困難です。
- ワークフローが Alibaba Cloud と密接に結び付いているため、後で別の事業者へ移行するチームには追加の移行作業が発生します。
- 小規模な実験や時折の学習用途では、企業向けクラウドの設定や請求方法の選択がローカルツールより複雑になる場合があります。
料金プラン
従量課金
- 前払い不要
- 実際のリソース使用量に応じて支払い
- 変動の大きいワークロードに適する
サブスクリプション
- 安定したサービスでは低い料金を利用可能
- 選択した期間の利用を確約
- 予測可能なワークロードに適する
リソースパッケージ
- 利用枠を前払い
- 対象リソースで利用可能
- 使用量をパッケージから差し引き
* 料金情報は参考用です。最新情報はAlibaba Cloud公式サイトのお知らせをご確認ください。