当地时间11月9日，谷歌云宣布出售两种工具：KubeflowPipelines和AIHub，旨在帮助数据科学家使用创建的模型在不同的组织之间工作。Google Cloud AI和ML(机器学习)的产品总监RajenSheth回应称，该公司意识到，许多由数据科学家创建的模型从未被使用过。如果ML知道这是谷歌坚信的团队运动，那么模型应该是共享的，数据科学家、数据工程师和开发人员应该基于这些模型构建应用。为了帮助解决这个问题，谷歌宣布发布Kubeflow的扩展框架kubeflowpipes，这是一个建立在Kubernetes之上的开源框架，致力于ML服务。
管道本质上是容器的简化组件。ML生态系统中的用户可以将这些组件连接在一起，构建和管理ML工作流。通过将模型嵌入到容器中，数据科学家可以在调整后用连续交付的方法重新启动底层模型。
谢特指出，这使得该公司有可能获得一个更好的模型来使用。至于ML特性，KubeflowPipelines还为客户获得了一种新的方法，通过测试不同的管道变体，确定哪一个可以在可信和可重复的环境中输入最佳结果。AIHub，顾名思义，数据科学家可以在这个Hub中找到各种ML内容，包括Kubeflowpipelines、Jupyternotebooks、TensorFlow模块等。
AIHub将是一个公共资源库，包括谷歌云AI团队、谷歌研究院等谷歌团队开发的资源，让数据科学家可以利用谷歌自己开发的专业知识。然而，谷歌希望这个中心在某种程度上成为一个公共资源库，或者是一个允许组织内部私人共享信息的平台，从而证明其双重目的。因此，数据科学家只能使用中央存储库的适当组件，模型的利用率可以得到适当的提高。
从现在开始，AIHub将在Alpha平台上推出。Google已经收购了一些内部资源共享的初始组件和工具，未来还会获得更好的资源和性能。
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