Google Nube hoy Anunciado el lanzamiento beta de Canalizaciones de la p lataforma AI
"Cuando solo está creando prototipos de un modelo de aprendizaje automático (ML) en una computadora portátil, puede parecer bastante sencillo", señala Google en el anuncio de hoy. "Pero cuando necesita comenzar a prestar atención a las otras piezas necesarias para que un flujo de trabajo de ML sea sostenible y escalable, las cosas se vuelven más complejas". Y a medida que crece la complejidad, construir un proceso repetible y auditable se vuelve más difícil.
Ahí, por supuesto, es donde entra en juego Pipelines. Brinda a los desarrolladores la capacidad de construir estos procesos repetibles. Como señala Google, el servicio tiene dos partes: la infraestructura para implementar y ejecutar esos flujos de trabajo, y las herramientas para construir y depurar las tuberías. El servicio automatiza procesos como la configuración Kubernetes Grupos de motores y almacenamiento, así como la configuración manual de tuberías de Kubeflow. También utiliza TensorFlow Extended para construir flujos de trabajo basados en TensorFlow y el motor de flujo de trabajo Argo para ejecutar las tuberías.
Además de los servicios de infraestructura, también obtienes herramientas visuales para construir las tuberías, el control de versiones, el seguimiento de artefactos y más.
Con todo esto, comenzar solo requiere unos pocos clics, Google promete, aunque en realidad configurar las tuberías no es exactamente trivial, por supuesto. Google Cloud está agregando un poco de complejidad (o flexibilidad, dependiendo de su perspectiva) aquí, dado que puede usar ambos Kubeflow Pipelines SDK y TensorFlow Extended SDK para crear tuberías.
