谷歌发布用于大规模机器学习的TensorFlow Enterprise

谷歌今天发布了企业版TensorFlow开源人工智能框架，旨在创建运行机器学习、深度学习以及其他统计和预测分析工作负载。

TensorFlow框架简化了获取数据、训练模型、提供预测和完善未来结果的过程，常见用途包括训练用于图像识别和递归神经网络的算法，以及用于机器翻译和自然语言处理的序列到序列模型。

Google Cloud AI Platform产品管理总监Craig Wiley在美国加州圣塔克拉拉举行的O'Reilly TensorFlow World大会上宣布，TensorFlow Enterprise的发布对于满足那些需要纵向扩展机器学习项目的企业的“更高要求和期望”是很有必要的。

TensorFlow Enterprise客户将可以得到谷歌所谓的企业级支持，包括对较早版本框架的长期支持。尽管TensorFlow会定期更新，但并非所有人都能立即升级到最新版本。

Wiley在博客中补充说：“对于某些版本的TensorFlow，我们将提供长达三年的安全补丁以及部分漏洞修复。Google Cloud将支持这些版本，而且所有补丁和漏洞修复都将在主线TensorFlow代码存储库中提供。”

Wiley说，企业级支持还包括一项“白手套服务”，该服务由Google Cloud专家提供“工程师到工程师”的帮助。

TensorFlow Enterprise的另一个优点是让客户可以自信地进行扩展。Wiley说：“很多模型都是从一个想法开始的，部署在单节点内部，但扩展到云的性能潜力可能会令人犹豫。”

但对于TensorFlow Enterprise客户来说现在情况完全不同了，现在他们可以利用Google Cloud中的一系列计算选项，包括Deep Learning VM和Deep Learning Containers，这些选项采用了谷歌定制的、面向人工智能工作负载的Cloud Tensor Processing Units。

除了可扩展性之外，TensorFlow Enterprise客户还可以从轻松使用Google Cloud托管服务，包括Google Kubernetes Engine和Google AI Platform。

Constellation Research首席分析师兼副总裁Holger Mueller表示，TensorFlow Enterprise适合那些需要企业级安全性、稳定性、维护和支持的企业，而这正是提供三年维修支持的谷歌TensorFlow Enterprise所能做到的。”

Mueller说：“ 谷歌注重性能的同时，还同时支持Google TPU和Nvidia GPU。我们期待看看谷歌是否可以通过此举有效发挥自己作为开源社区TensorFlow原始提供方的优势。在这方面真正的竞争点在于以最快的速度和最低的成本提供AI洞察。”