Google正在推出兩種新工具，一種是專有工具，另一種是開放源代碼：AI Hub和Kubeflow管道。兩者均旨在協(xié)助數(shù)據(jù)科學(xué)家設(shè)計(jì)，啟動(dòng)和跟蹤其機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

借助AI Hub和Kubeflow管道，Google 將于 1月份發(fā)布其較早版本的Cloud AutoML，并繼續(xù)其簡化和加快客戶適應(yīng)Google AI技術(shù)和服務(wù)的能力的戰(zhàn)略。Cloud ML Platform的工程總監(jiān)Hussein Mehanna在博客中寫道：

我們的目標(biāo)是使AI覆蓋所有業(yè)務(wù)。但這意味著降低準(zhǔn)入門檻。這就是為什么我們?cè)跇?gòu)建所有AI產(chǎn)品時(shí)會(huì)牢記三個(gè)想法的原因：簡化它們，使更多的企業(yè)可以采用它們，使它們對(duì)最廣泛的組織有用，并使其快速發(fā)展，以便企業(yè)可以迭代并更快地獲得成功。

Google引入了AI Hub，使AI可以更廣泛地接觸企業(yè)，使他們更容易發(fā)現(xiàn)，共享和重用現(xiàn)有工具和工作。此外，AI Hub是ML內(nèi)容的一站式目的地，例如管道，Jupyter筆記本和TensorFlow模塊。根據(jù)Mehanna所說的好處是：

由Google Cloud AI，Google Research和其他Google團(tuán)隊(duì)開發(fā)的高質(zhì)量ML資源對(duì)所有企業(yè)都是公開可用的。

Google提供了一個(gè)安全的私有中心，企業(yè)可以在其中上載和共享組織內(nèi)的ML資源。該中心使企業(yè)可以輕松地重復(fù)使用管道并將其部署到GCP或使用Kubeflow Pipeline系統(tǒng)的混合基礎(chǔ)架構(gòu)上的生產(chǎn)中，只需幾個(gè)步驟。

接下來，作為組織可以發(fā)現(xiàn)，共享和重用ML資源的中心，他們還可以使用Kubeflow Pipelines構(gòu)建和打包ML資源。Kubeflow管道是Kubeflow的擴(kuò)展，Kubeflow是在Kubernetes之上開發(fā)的開放源代碼框架，專門為機(jī)器學(xué)習(xí)而設(shè)計(jì)。這些管道本質(zhì)上是容器化的構(gòu)建塊，用戶可以將它們串在一起以構(gòu)建和管理機(jī)器學(xué)習(xí)工作流。