谷歌推出了AI平台预测和AI平台培训的更新

谷歌的人工智能平台是一个云托管的服务,它促进了机器学习和数据科学工作流程,今天在后台模型中获得了一个新特性,它利用了强大的Nvidia图形芯片。在相关新闻中,谷歌首次展示了一种全新的模型培训体验,允许用户在任何范围的硬件上运行培训脚本。

对于不熟悉的人来说,AI平台可以让开发人员在云中快速、轻松地准备、构建、运行和共享机器学习模型。通过使用内置的数据标记服务,他们能够通过应用分类、对象检测和实体提取对模型训练图像、视频、音频和文本语料库进行注释。一个受管理的Jupyter笔记本服务提供了对大量机器学习框架的支持,包括谷歌的TensorFlow,而谷歌云平台控制台中的仪表板则提供了用于管理、试验和部署云或本地模型的控件。

现在,AI平台预测——AI平台的组件,允许模型在没有服务器的环境中为在线预测服务——让开发人员从谷歌的计算引擎服务中的一组机器类型中选择运行模型。多亏了一个建立在谷歌Kubernetes引擎上的新后端,他们能够添加像Nvidia的T4这样的图形芯片,并拥有AI平台预测处理供应、扩展和服务。(以前在线预测只允许您从一种或四种vCPU机器类型中进行选择。)

此外,预测请求和响应现在可以被记录到谷歌的BigQuery中,在那里可以对它们进行分析,以检测偏差和异常值。

至于AI平台培训——这允许数据科学家运行脚本在各种硬件,无需管理底层机器——它现在支持自定义容器,让研究人员推出任何码头工人容器,这样他们可以用任何语言训练模型,框架,或依赖关系。此外,AI平台训练获得了用于训练的计算引擎机器类型,这允许对cpu、RAM和加速器的任意组合进行分段选择。

“云AI平台简化了训练和部署模型,让你专注于使用AI来解决最具挑战性的问题……从优化移动游戏来检测疾病3 d建模房屋、企业不断寻找新的、创造性的使用机器学习,“写云AI平台产品经理亨利她在一篇博客文章中。“有了更多的推理硬件和训练软件的选择,我们期待看到你在未来使用人工智能来解决什么挑战。”

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