Google释出AI Hub和Kubeflow Pipelines帮助企业重用AI资源降低部署门槛
Google发布新的人工智慧服务以及元件,完善自家的产品组合,现在使用者能够透过AI Hub,简化探索、分享以及重用人工智慧资源,Google也更新了Kubeflow Pipelines,帮助打包机器学习应用,方便在组织中发布并快速重複进行实验。而Google还更新了Cloud Video API,以人工智慧强化影片处理功能。
不少企业逐渐在内部流程整合人工智慧,而Google为了要帮助这些企业更容易的导入人工智慧应用,因此释出一系列工具降低部署门槛,让人工智慧使用更简单,并能被更广泛的被利用。除了早前释出的AutoML,帮助机器学习专业有限的企业,客製化自己的机器学习模型,同时也有进阶解决方案实验室,让Google工程师与企业合作,促进人工智慧应用部署。
Google持续新增人工智慧服务,以提升产品组合的完整性。企业有许多资源,如果有人工智慧的帮助,将能让资源探索、分享以及重用更加的简单,但是由于缺乏机器学习的知识,而使得这方面应用受阻,现在Google推出AI Hub来填补这些需求。AI Hub是一站式随插即用机器学习服务,其中包括了工作管线、Jupyter Notebooks以及TensorFlow模组等。
透过AI Hub,企业可以利用Google Cloud AI、Google Research以及其他Google开发的机器学习资源,另外,AI Hub还提供企业私有的安全中心,企业可以上传组织共享的机器学习资源。Google表示,AI Hub可以让企业轻鬆的重複使用机器学习工作管线,并部署到GCP生产环境中,或是在混合基础设施使用Kubeflow Pipeline系统。目前AI Hub仍在Alpha测试,除了这些Google开发的资源和私有共享控制,未来还将扩展到更多资源以及更广泛的公共内容,範围将会扩及第三方的解决方案。
除了以AI Hub提供组织探索、共享和重複使用机器学习资源,Google还提供Kubeflow Pipeline,方便企业建构和打包这些资源。Kubeflow是由Google发起的开源专案,能像建置应用程式一样将机器学习程式打包,以便在组织内供其他用户重複使用。而Kubeflow Pipeline是一个Kubeflow的新元件,提供一个组合工作台,以部署和管理可重複使用的端到端机器学习工作流程,使其成为从原形设计到生产的无锁定混合解决方案,好处是可以执行快速可靠的实验,让用户可以尝试使用不同的机器学习技术,来确定最适合的方法。
Kubeflow Pipelines可以帮助企业使用利用Google的TensorFlow Extended(TFX)开源函式库,解决机器学习用于生产的问题,包括模型分析、资料验证、训练服务偏差以及资料漂移等。使用者现在可以在GitHub上开始使用Kubeflow Pipelines。
另外,Google还扩展了人工智慧建置模组的功能,包括Beta测试版Cloud Video API的三个功能文字侦测、物件追蹤以及语言转文字,方便企业解决广泛应用影片面临的挑战。文字侦测可以侦测文字在影片中出现的位置和时间,其支援超过50中语言,让影片更易于搜寻,而物件追蹤可以辨识影片中超过500类的的物体,第三种功能语言转文字,则可以让使用者把影片中的语音转成文字,建立影片字幕更容易。
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