谷歌今天宣布推出Kubeflow pipeline，以促进企业内部的合作，并进一步民主化人工智能的获取。Kubeflow pipeline是免费开源的。

谷歌云产品管理高级总监RajenSheth表示，他赞同这样的估计，即世界上只有几千名机器学习工程师能够进行从概念到生产的深度学习，但有数百万数据科学家和数千万开发人员。

Kubeflow Pipelines旨在解决这一差距，提升更多数据科学家和开发者的能力，帮助企业克服成为人工智能第一公司的障碍。

“我们现在看到的最大问题之一是，公司正在试图建立一支数据科学家团队，但这是一种稀缺资源，除非得到很好的利用，否则它将开始被浪费，”Sheth说。“我们看到的一个观察结果是，在大约60%的情况下，模型从未被部署到生产中。因此，我们正在做一些事情来帮助治愈这种疾病。

管道是一个可组合的层，因此机器学习旅程的不同部分可以像乐高一样被抢购。

这种方法允许团队的不同成员做一些事情，例如标记数据、将数据转换为特征和验证数据。它还可以用来测试几次迭代，并在找到更好的模型或方法时替换它。

他说，“他们可以在新模式中进行交换，保持管道的其余部分不变，然后看看：‘这种新模式对产量有很大帮助吗？’因此，它支持.以更好的方式进行快速实验。“我们正在使用管道。它可以开始涉及开发人员，它可以开始涉及业务分析师，它可以开始涉及最终用户，以便他们可以成为能够建立管道的团队的一部分。

Kubeflow是谷歌今年早些时候发布的一个开源项目，用于使用Kubernetes容器进行机器学习。使用Kubernetes将允许企业灵活地使用现场数据和框架或训练模型，避免必须完全致力于在云中训练AI模型。

Kubeflow pipeline基于并利用了TensorFlow Extended(TFX)的库，该库用于在谷歌内部构建机器学习组件，然后允许不同内部团队的开发人员利用这项工作并将其投入生产。

今天在alpha上发布的还有AIHub，它基于机器学习模块TensorFlowHub，于今年早些时候发布。人工智能中心的设计是对训练或部署人工智能模型感兴趣的人的一站式商店。

除了提供培训，AIHub还将充满来自谷歌的资源，如流行的TensorFlow嵌入和来自Kaggle的内容，ka ggle是一个拥有200多万数据科学家的社区。

随着时间的推移，谷歌希望AIHub能够成为一个更大的生态系统所产生的流行模型的地方。

“我们最终希望AI hub将成为第三方也可以分享信息的地方，并随着时间的推移将它变成一个市场，”Sheth说。“我们发现该社区实际上可以解决我们许多客户的问题。

这个人工中枢最初将提供给大约100个商业伙伴。

与Kubeflow pipeline一样，AIHub也旨在教育员工消除公司内部团队之间的障碍，使他们能够让开发人员、数据科学家和ML工程师的工作更有价值。

人工智能素养是上个月在VB峰会上与谷歌和GoogleCloud等公司的高管讨论的一个概念。

“我认为真正的大挑战是，如果你想成为人工智能的第一名，每个人都需要拥有人工智能的知识，从产品经理到开发人员，从数据科学家到生产团队。一旦你有了这些，你就可以开始将人工智能融入到几乎任何商业问题中。这就是我们现在的处境。

“现在，谷歌的几乎每一款产品都在以一种有趣的方式使用人工智能。我们意识到它可以为我们解决越来越多的问题。我们希望这可以帮助其他公司培养这种文化。