2018-11-12

NEGÓCIOS

Google Cloud anuncia novas ferramentas para a IA

As novas ferramentas da Google Cloud visam democratizar o acesso ao Machine Learning e colocar a tecnologia ao alcance de todos os negócios. Os novos Hub AI e Kubeflow Pipelines querem ajudar os data scientists a escalar os seus esforços e ajudar as organizações a tirar o máximo partido do seu trabalho e a torná-lo acessível aos seus programadores e engenheiros

O novo AI Hub é um destino único para conteúdos de machine learning plug-and-play, incluindo pipelines, notebooks Jupyter, módulos TensorFlow, entre outros. Disponibiliza publicamente, a qualquer empresa recursos, de ML desenvolvidos pelo Google Cloud AI, pelo Google Search e por outras equipas dentro da Google. O AI Hub permite ainda às empresas carregar e partilhar recursos de ML dentro das suas próprias organizações. Isto visa facilitar a reutilização de pipelines pelas empresas, bem como a respetiva implementação em produção no GCP ou em infraestruturas híbridas utilizado o sistema Kubeflow Pipeline -  em apenas algumas etapas.

Em alpha, o Hub AI irá disponibilizar estes recursos e controlos de partilha privados desenvolvidos pela Google, enquanto a a versão beta será expandida para incluir mais tipos de ativos e uma ampla variedade de conteúdo público, incluindo soluções de Parceiros.

Não é suficiente disponibilizar um local onde as organizações possam descobrir, partilhar e reutilizar recursos de ML. As empresas também precisam de uma forma de os criar e "empacotar" para estes sejam o mais úteis possível, e para o maior número de utilizadores internos. A Google desenvolveu, por isso, o Kubeflow Pipelines.

O Kubeflow Pipelines é um novo componente do Kubeflow, um projeto de código aberto iniciado pela Google, que codifica o código ML da mesma forma que quando se cria uma aplicacão de modo a que possa ser reutilizável para outros utilizadores em toda a organização.

O Kubeflow Pipelines fornece um ambiente de trabalho para se compor, implementar e gerir fluxos de trabalho de ML reutilizáveis end to end, tornando-o numa solução híbrida sem bloqueio, desde a criação de protótipos até à respetiva produção.

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