數據科學家的福利：谷歌云正在推動模型共享
當地時間11月9日，谷歌云宣布推出兩款工具：Kubeflow Pipelines和AI Hub，旨在幫助數據科學家能在不同組織之間利用所創建的模型進行工作。
谷歌云AI和ML（機器學習）產品總監Rajen Sheth表示，公司意識有很多數據科學家所創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隊運動，那么模型應該是能夠共享的，數據科學家、數據工程師和開發者都應該能夠基于這些模型構建應用程序。
為了幫助解決這個問題，谷歌宣布推出Kubeflow的擴展框架Kubeflow Pipelines，一個構建在Kubernetes之上并專為ML服務的開源框架。Pipelines（管道）本質上是容器化的組件，ML生態系統中的用戶可以將這些組件連在一起來構建和管理ML工作流程。
通過將模型內置到容器中，數據科學家可以簡單地根據需要調整并用持續交付的方法重新啟動底層模型，Sheth認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，通過試驗不同的管道變體，識別出哪一種能在可靠和可重復的環境中輸出最佳效果。
AI Hub，顧名思義，數據科學家可以在這個Hub（中心）找到各種不同的ML內容，包括Kubeflow pipelines、Jupyter notebooks、TensorFlow模塊等。AI Hub將是一個公共存儲庫，涵蓋谷歌云AI團隊、谷歌研究院以及其他谷歌團隊所開發的資源，允許數據科學家利用谷歌自家研發的專門知識。
但是谷歌希望這個Hub不僅僅是一個公共資源庫，還是一個允許組織內部私下共享信息的平臺，因此賦予它雙重的用途。數據科學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得到提升。
該AI Hub即日起在Alpha平臺上線，谷歌已經提供了一些初始組件和分享內部資源的工具，往后也將繼續提供更多的資源和性能。
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