谷歌云人工智能猜测处事全面开通

谷歌公布其人工智能平台的一个要害构成部门——人工智能猜测处事已正式全面启动。该处事支持托管在主流的呆板进修框架，包罗TensorFlow、XGBoost和Scikit-Learn中。

AI Prediction处事充当呆板进修管道的最后阶段。它在云中托管颠末实习的呆板进修模子，以揣度新数据的方针值。陈设在AI猜测处事中的颠末实习的模子作为REST端点果真，可以从任何支持HTTP的尺度客户端挪用这些端点。

AI平台猜测处事基于Google Kubernetes Engine（GKE）后端，旨在通过新的硬件选项（如Google计较引擎呆板范例和NVIDIA GPU）进步靠得住性和机动性。

固然该处事基于googlekubernetes引擎，但AI猜测处事潜匿了集群的供给、打点和扩展的伟大性。数据科学家和工程师可以专注于营业题目，而不是打点基本办法。

在一样平常可用性下，AI猜测处事支持高内存和高cpu呆板范例上的XGBoost和Scikit进修模子。在靠山，处事按照流量和哀求自动扩展和紧缩基本办法。

该处事与Google云节制台和Stackdriver细麋集成，以跟踪和可视化资源指标。与模子的GPU、CPU、RAM和收集操作率相干的机能指标可以深入相识机能特性。

客户可以选择通过AI Prediction处事在特定地区陈设呆板进修模子。Google在三个地区（us-central1、euro-west4和asia-east1）中引入了新的端点，并通过地区断绝来进步靠得住性。陈设在地区端点上的模子位于指定地区内，为客户提供数据局部性和全部权。

通过增进对VPC控件的支持，客户可以界说安详范畴并陈设仅可会见该范畴内或另一个桥接范畴内的资源和处事的在线猜测模子。因为猜测处事端点是VPC专用的，因此数据保存在专用收集内，而不必遍历民众互联网。

通过AI Prediction处事陈设和果真的模子支持在线和批处理赏罚推理。在线猜测颠末优化，可最洪流平地镌汰处事猜测的耽误，而批处理赏罚猜测，则可以优化处理赏罚功课中的大量实例。与当即发送功效的在线猜测差异，批处理赏罚猜测将推理输出写入存储在Google Cloud Storage存储桶中的文件中。

谷歌一向在大力大举投资人工智能平台即处事（PaaS）产物。它整合和扩充了包罗cloudml引擎在内的各类处事。通过与GKE和Kubeflow的细麋集成，该处事已经成长成为一个支持数据筹备、转换、培训、模子打点、陈设和推理的端到端平台。

（编辑：湖南网）

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