当地时间11月9日，谷歌云宣告发售两款工具：KubeflowPipelines和AIHub，目的协助数据科学家能在有所不同的组织之间利用所创立的模型展开工作。谷歌云AI和ML（机器学习）产品总监RajenSheth回应，公司意识有很多数据科学家所创立的模型根本没被用于过，如果ML知道像谷歌坚信的那样是一场团队运动，那么模型应当是需要分享的，数据科学家、数据工程师和开发者都应当需要基于这些模型建构应用程序。为了协助解决问题这个问题，谷歌宣告发售Kubeflow的拓展框架KubeflowPipelines，一个建构在Kubernetes之上并专门ML服务的开源框架。
Pipelines（管道）本质上是容器简化的组件，ML生态系统中的用户可以将这些组件连在一起来建构和管理ML工作流程。通过将模型内置到容器中，数据科学家可以非常简单地根据必须调整后用持续交付给的方法重新启动底层模型，Sheth指出这为公司获取了更好模型用于的可能性。至于ML特征，KubeflowPipelines还为客户获取了一种新的方式，通过试验有所不同的管道变体，辨识出有哪一种能在可信和可反复的环境中输入最佳效果。AIHub，顾名思义，数据科学家可以在这个Hub（中心）寻找各种有所不同的ML内容，还包括Kubeflowpipelines、Jupyternotebooks、TensorFlow模块等。
AIHub将是一个公共存储库，涵括谷歌云AI团队、谷歌研究院以及其他谷歌团队所研发的资源，容许数据科学家利用谷歌自家研发的专门知识。但是谷歌期望这个Hub某种程度是一个公共资源库，还是一个容许的组织内部私下分享信息的平台，因此彰显它双重的用途。数据科学家可以借以只能用于中央储存库的适当组件，而模型的使用率也适当获得提高。该AIHub即日起在Alpha平台上线，谷歌早已获取了一些初始组件和共享内部资源的工具，往后也将之后获取更好的资源和性能。
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