谷歌公司已為其Cloud AI Platform發(fā)布了多個(gè)更新，旨在使其“更快、更靈活”地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。Cloud AI Platform是谷歌公司的一種機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)即服務(wù)(ML PaaS)，專為人工智能開發(fā)人員、工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家而設(shè)計(jì)。該平臺(tái)是端到端的平臺(tái)，并為從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、培訓(xùn)到構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的整個(gè)開發(fā)周期提供支持。

谷歌公司已為其Cloud AI Platform發(fā)布了多個(gè)更新，旨在使其“更快、更靈活”地運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載。

Cloud AI Platform是谷歌公司的一種機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)即服務(wù)(ML PaaS)，專為人工智能開發(fā)人員、工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家而設(shè)計(jì)。該平臺(tái)是端到端的平臺(tái)，并為從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、培訓(xùn)到構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的整個(gè)開發(fā)周期提供支持。

該平臺(tái)最值得一提的新增功能是對(duì)Nvidia GPU的支持。正如谷歌公司解釋的那樣，“機(jī)器學(xué)習(xí)模型非常復(fù)雜，以至于它們只能在具有許多CPU或NVIDIA GPU等加速器上以可接受的延遲運(yùn)行。對(duì)于處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如圖像、視頻或文本)的模型尤其如此。”

在以往，Cloud AI Platform只支持一個(gè)vCPU和2GB 內(nèi)存?，F(xiàn)在，用戶可以為人工智能平臺(tái)預(yù)測(cè)添加GPU，例如推理優(yōu)化的低延遲NVIDIA T4。而其基本層增加了對(duì)最多四個(gè)vCPU的支持。

總部位于華盛頓的國(guó)際自然保護(hù)組織正在使用人工智能平臺(tái)預(yù)測(cè)，該組織的任務(wù)是“以負(fù)責(zé)任和可持續(xù)的方式保護(hù)自然、全球生物多樣性、人類的福祉”，并正在開展一項(xiàng)名為“野生動(dòng)植物洞察”的合作項(xiàng)目。

國(guó)際自然保護(hù)組織保護(hù)技術(shù)高級(jí)總監(jiān)Eric H. Fegraus解釋說，“野生動(dòng)物洞察將把數(shù)以百萬計(jì)的野生動(dòng)物圖像轉(zhuǎn)化為關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)，可以幫助我們更好地了解、保護(hù)、拯救世界各地的野生動(dòng)物種群。谷歌云的人工智能平臺(tái)幫助我們可靠地服務(wù)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并輕松地將它們的預(yù)測(cè)與我們的應(yīng)用程序集成。在快速響應(yīng)和可擴(kuò)展的GPU硬件環(huán)境中，快速預(yù)測(cè)對(duì)我們的用戶體驗(yàn)至關(guān)重要?！?/p>

對(duì)運(yùn)行自定義容器進(jìn)行訓(xùn)練模型的支持也已普遍可用。用戶可以為自己的Docker映像提供預(yù)安裝在人工智能平臺(tái)上運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。開發(fā)人員可以在將容器映像部署到云平臺(tái)之前對(duì)其進(jìn)行本地測(cè)試。

旨在使用該平臺(tái)進(jìn)行推理的客戶(托管經(jīng)過訓(xùn)練的模型可以做出預(yù)測(cè))現(xiàn)在可以這樣做。可以使用Google Cloud AI平臺(tái)托管機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并且可以使用人工智能平臺(tái)預(yù)測(cè)推斷目標(biāo)值以獲取新數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在人工智能平臺(tái)預(yù)測(cè)是基于Kubernetes構(gòu)建的，這使谷歌公司能夠構(gòu)建具有機(jī)器學(xué)習(xí)所需的所有靈活性的可靠且快速的服務(wù)系統(tǒng)。