數(shù)據(jù)科學(xué)家的福利:谷歌云正在推動模型共享
當(dāng)?shù)貢r(shí)間11月9日,谷歌云宣布推出兩款工具:Kubeflow Pipelines和AI Hub,旨在幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家能在不同組織之間利用所創(chuàng)建的模型進(jìn)行工作。
谷歌云AI和ML(機(jī)器學(xué)習(xí))產(chǎn)品總監(jiān)Rajen Sheth表示,公司意識有很多數(shù)據(jù)科學(xué)家所創(chuàng)建的模型從來沒有被使用過,如果ML真的像谷歌相信的那樣是一場團(tuán)隊(duì)運(yùn)動,那么模型應(yīng)該是能夠共享的,數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和開發(fā)者都應(yīng)該能夠基于這些模型構(gòu)建應(yīng)用程序。
為了幫助解決這個(gè)問題,谷歌宣布推出Kubeflow的擴(kuò)展框架Kubeflow Pipelines,一個(gè)構(gòu)建在Kubernetes之上并專為ML服務(wù)的開源框架。Pipelines(管道)本質(zhì)上是容器化的組件,ML生態(tài)系統(tǒng)中的用戶可以將這些組件連在一起來構(gòu)建和管理ML工作流程。
通過將模型內(nèi)置到容器中,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以簡單地根據(jù)需要調(diào)整并用持續(xù)交付的方法重新啟動底層模型,Sheth認(rèn)為這為公司提供了更多模型使用的可能性。
至于ML特征,Kubeflow Pipelines還為客戶提供了一種新的方式,通過試驗(yàn)不同的管道變體,識別出哪一種能在可靠和可重復(fù)的環(huán)境中輸出最佳效果。
AI Hub,顧名思義,數(shù)據(jù)科學(xué)家可以在這個(gè)Hub(中心)找到各種不同的ML內(nèi)容,包括Kubeflow pipelines、Jupyter notebooks、TensorFlow模塊等。AI Hub將是一個(gè)公共存儲庫,涵蓋谷歌云AI團(tuán)隊(duì)、谷歌研究院以及其他谷歌團(tuán)隊(duì)所開發(fā)的資源,允許數(shù)據(jù)科學(xué)家利用谷歌自家研發(fā)的專門知識。
但是谷歌希望這個(gè)Hub不僅僅是一個(gè)公共資源庫,還是一個(gè)允許組織內(nèi)部私下共享信息的平臺,因此賦予它雙重的用途。數(shù)據(jù)科學(xué)家可以借此輕易使用中央儲存庫的必要組件,而模型的使用率也相應(yīng)得到提升。
該AI Hub即日起在Alpha平臺上線,谷歌已經(jīng)提供了一些初始組件和分享內(nèi)部資源的工具,往后也將繼續(xù)提供更多的資源和性能。

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