我必须使用谷歌云平台的几项服务，但我对几种服务（谷歌机器学习引擎，谷歌数据准备，数据实验室）感到困惑。
他们如何互动？ 我有一个更具体的问题：我在云外壳中运行了一个python脚本（使用SVM分类器）？那么我这样做是使用谷歌机器学习引擎吗？
如果我使用tensorflow库运行另一个脚本python我使用谷歌机器学习引擎？
使用谷歌机器学习引擎的唯一优势是谷歌机器学习库？因为tensorflow，scikitlearn等可以和其他python解释器一起使用...... 非常感谢您的答案。
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在Google云端平台（GCP）上创建项目时，您可以配置项目以访问不同的服务。其中许多服务（如云存储，数据存储，BigTable和Dataprep）都涉及高速存储和转换数据。
另一项服务是Google Compute Engine（GCE），可以在Google功能强大的CPU和GPU上执行代码。当您使用Datalab或云外壳运行应用程序时，GCP会配置所需的处理器并部署您的代码。
机器学习引擎在GCE的CPU和GPU上运行训练和预测作业。使用引擎的一个优点是您可以将作业配置为在处理器集群上执行。根据Google的说法，您还可以访问称为Tensor Processing Units（TPU）的自定义处理器。您必须具体请求使用TPU的许可，最后我检查过，Google不会向所有人提供此许可。