Google發表統一人工智慧工作臺服務AI平臺(AI Platform)測試版,這個平臺可以讓建構與部署機器學習模型的各階段人員,都能使用相同的共享介面進行操作。

要完成一個人工智慧專案,作業流程相當繁雜,包括從非結構化資料分析到最後的模型部署,Google提到,這一連串的工作,如果有一個可以將各元件組合起來的地方,將使機器學習開發更容易,團隊也能更簡單地協作。

而AI平臺就是為此而生,是一個端到端的開發平臺,團隊可以使用共享介面,準備、建置、執行以及管理機器學習專案,各種角色都能參與其中,像是開發人員、資料科學家或是資料工程師,都能使用Cloud Console中的同一個儀表板協作,進行模型共享、訓練與擴展工作負載。

使用者可以直接將資料導入AutoML或是使用Cloud Machine Learning Engine,進行訓練或是提供機器學習模型服務,Google提到,AI平臺補充了AI Hub的功能,並且因為支援Kubeflow,使用者可以建構可移植的機器學習工作管線,不需要改變太多的程式碼,就能在本地端或是雲端執行。

Google也更新了讓開發者以最少的資料,就能訓練出高品質機器學習模型的服務Cloud AutoML,這次的更新針對AutoML Tables、AutoML Video以及AutoML Vision三個解決方案。AutoML Table現在推出測試版,讓開發者在不需要寫任何程式碼的情況下,在結構化表格資料集上建置並部署機器學習模型,只需要點擊滑鼠,使用者就可以將BigQuery和其他GCP儲存服務中的資料,抓取到AutoML Tables中。

Google也推出AutoML Video測試版,開發人員可以創建自定義模型,以自定義的標籤為影片中的內容進行分類,AutoML Video能夠處理大量的影片資料,用戶可以根據自己的定義即時地探索內容,對於媒體或是娛樂產業,可以簡化自動刪減商業廣告或是創建精彩片段的工作。

另外,AutoML Vision是在2018年就發布的服務,讓開發者建立客製化的圖像識別機器學習模型,現在進一步推出AutoML Vision Edge,為邊緣裝置簡化客製化機器學習模型的建立與部署工作,AutoML Vision Edge支援各種裝置,包括在使用Edge TPU的裝置上進行高速推理。


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