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谷歌发表云AI平台 简化ML开发流程与复杂性_工作

原标题:谷歌发表云AI平台简化ML开发流程与复杂性近日,谷歌(Google)宣布推出Beta版的“CloudAIPlatformPipelines”,专门设计部署强固、

原标题:谷歌发表云AI平台 简化ML开发流程复杂性

近日,谷歌(Google)宣布推出Beta版的“Cloud AI Platform Pipelines”,专门设计部署强固、可重复的人工智能技术,并能在云端落实监控、审核、版本追踪等等功能。谷歌认为,这能为机器学习(Machine Learning)工作流程提供易于安装的安全执行环境,减少企业投产耗费的时间成本。

简单来说,如若只是用笔电制作机器学习模型原型,似乎很简单明了。但想要确保ML工作流程的可持续性与可扩展性时,将变得复杂,因为ML工作流程包括许多相互依赖的步骤,从数据准备和分析,到训练、评估,再至应用部署。这很难以特别方式组合并追踪程序,而且也需要涉及安全性与合规性。

AI Platform Pipelines包括两个主要部分,一是部署及运行与 Google 云平台(GCP)服务相整合结构化AI工作流程的基础设施,二是用于构建和共享流程与元件的流程工具。服务会运行在Kubernetes丛集,这是自动建立的,并可透过云AI平台仪表板存储。借由AI Platform Pipelines,开发人员可透过软体开发套件或透过定制化流程范本指定某个流程。

根据香港IDC新天域互联的了解,AI Platform Pipelines能执行的功能还包括采用ML的自动化诠释数据追踪机制,例如ML Metadata,这是一个函式库,能够记录并检索与机器学习开发人员及数据科学家工作流程相关的数据信息。此外,AI Platform Pipelines支援流程版本控制,允许开发人员上传同流程的多个版本。

谷歌表示, AI Platform Pipelines不久后将支援多使用者隔离(Multi-User Isolation)功能,允许每个存储流程丛集的人员,控制可以进行存储流程和其他数据的访问权。其他即将推出的功能还包括工作负载识别码(Workload Identity),支援更透明的谷歌云服务存储,以及诠释数据、服务器数据、历史记录,以及评量指标等等后端数据丛集外的UI式设定,还有更简单的丛集升级、更多工作流程创建范本等等。

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