谷歌正式發(fā)布人工智能平臺預(yù)測(AIPlatform Prediction)服務(wù)，以便開發(fā)者在云端籌備、構(gòu)建、運(yùn)行和分享機(jī)器學(xué)習(xí)模型。其基于該公司的容器引擎(Kubernetes Engine)后端，旨在實(shí)現(xiàn)高可靠性、靈活性、以及低延時(shí)開銷的架構(gòu)。IDC 預(yù)測，到 2022 年，全球認(rèn)知與人工智能系統(tǒng)領(lǐng)域的開支將達(dá)到 776 億美元，較去年的 240 億美元翻幾番。

Gartner 也給出了同樣的觀點(diǎn)，面向全球數(shù)千家企業(yè)高端的新調(diào)查發(fā)現(xiàn)，AI 實(shí)施已于過去四年增長了 270%，僅過去一年就增長了 37% 。

谷歌 AI 平臺預(yù)測服務(wù)借助了 XGBoost 和 Scikit 等框架，可讓模型的訓(xùn)練和部署變得更加輕松，這點(diǎn)要?dú)w功于自動選擇的兼容云硬件引擎(比如 AI 加速器芯片)。

在受支持的虛擬機(jī)上，該平臺還可顯示 GPU、CPU、RAM、網(wǎng)絡(luò)使用率之類的性能數(shù)據(jù)，以及隨時(shí)間推移的模型副本指標(biāo)。

安全方面，AI PlatformPrediction 附帶了允許用戶定義的參數(shù)和模型部署工具，其被限定只能訪問在定義的網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)的資源和服務(wù)。

此外該平臺提供了有關(guān)模型預(yù)測的信息和可視化工具，有助于闡明相關(guān)預(yù)測。并可根據(jù)發(fā)送到模型的請求的真實(shí)標(biāo)簽，以不斷評估實(shí)時(shí)模型，從而提供了通過重新培訓(xùn)來提高性能的機(jī)會。

據(jù)悉，AI Platform Prediction 的所有功能都可在完全托管、無集群的環(huán)境中使用，并具有專門的企業(yè)支持。若客戶發(fā)送的流量過多，谷歌還提供了運(yùn)算資源的配額管理，以防止模型過載。

谷歌旗下的 Waze 也正在使用這項(xiàng)服務(wù)來為自家 Carpool 順風(fēng)車服務(wù)提供助力。Waze 高級數(shù)據(jù)科學(xué)家 Philippe Adjiman 表示，其能夠在短短幾周時(shí)間內(nèi)在生產(chǎn)環(huán)境中完成一個(gè)模型的部署。

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