谷歌宣布针对大型机器学习的TensorFlow Enterprise
Google LLC今天发布了企业版TensorFlow,它是流行的开源人工智能框架,它创建来运行机器学习,深度学习以及其他统计和预测分析工作负载。 TensorFlow框架简化了获取数据,训练模型,提供预测和完善未来结果的过程。常见的用例包括用于图像识别和递归神经网络的训练算法,以及用于机器翻译和自然语言处理的序列到序列模型。 Google Cloud AI Platform产品管理总监Craig Wiley在加利福尼亚州圣塔克拉拉举行的O'Reilly TensorFlow World会议上宣布,TensorFlow Enterprise的推出对于满足“更高的要求和期望”是必要的。需要扩展其机器学习项目的企业中。 张量流企业TensorFlow Enterprise客户将能够利用Google所说的企业级支持,包括对较早版本框架的长期支持。尽管TensorFlow会定期更新,但并非所有人都能立即升级到最新版本。 “对于TensorFlow的某些版本,我们将提供长达三年的安全补丁并选择错误修复,” Wiley在博客中补充道。“这些版本将在Google Cloud上受支持,并且所有修补程序和错误修复将在主线TensorFlow代码存储库中提供。” Wiley说,企业级支持还包括“白手套服务”,该服务由Google Cloud的专家提供工程师到工程师的帮助。 TensorFlow Enterprise的另一个优势是可以自信地进行扩展。Wiley说:“许多模型都是从一个想法开始的,并且是一个单节点的内部部署,而扩展到云的性能潜力可能会令人生畏。” 但是对于TensorFlow Enterprise客户而言,情况已不再如此,他们可以利用Google Cloud中的一系列计算选项,包括Deep Learning VM和Deep Learning Containers,它们利用Google自定义的Cloud Tensor处理单元处理AI工作负载。 Wiley说,除了可扩展性之外,TensorFlow Enterprise客户还可以从轻松访问一系列Google Cloud托管服务中受益,其中包括Google Kubernetes Engine和Google AI Platform。 Constellation Research Inc.首席分析师兼副总裁Holger Mueller说,TensorFlow Enterprise应该适合那些需要企业级安全性,稳定性,维护和支持的公司。这就是Google为TensorFlow Enterprise提供三年维护的条件窗户,”他说。 Mueller继续说道:“ Google关心性能,同时支持Google TPU和Nvidia GPU。” “我们将看看Google是否可以通过这一举动,有效地利用其作为开放源码社区TensorFlow的原始提供者的'homecourt优势'吸引更多的企业工作负载。真正的战斗是以最快的速度和最低的成本提供AI见解。” (编辑:辽源站长网) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |
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