上个月末，Google发布了alpha 版本的 TensorFlow （TF）集成云端机器学习服务，为回应不断增长的大规模在Google云端平台（GCP）运行Tensor Flow 库的需要。
Google详细描述了一些有关建立TF 使用规模的新功能，其中集成了一些GCP 的模块，例如 Dataproc ，是一个托管的 Hadoop 和 Spark 服务。开源机器学习系统 TF 和 GCP 的集成“使用户能够在托管的云服务上运行自定义的分布式学习算法”，作为发布的一部分，并与大数据和分析平台以及机器学习领域紧密地结合起来。
PaaS 将 TF 和若干预先为语言翻译、图片与语音辨识训练的模型连接起来。TF服务现在集成了 Kubernets 以利用它的负载平衡器和 Docker 的 pod 编制语义来“有规模地训练成千上万的内核”。这个例子通过复制包装过的TF 资源记下了运行一个训练过的 Inception-v3 模型的过程，包括 TF 基于服务的 gRPC 服务器和跨 pod 模型属性，以及在一个集群过程中“超过 2700 万的参数和每次推理进行的 57 亿浮点运算”。
Docker 集成进一步支持了新模型作为持续训练管道的版本打包和部署，这是一个 TF 服务目标在今年早些时候公布的。一个为展示和学习的TF 和Kubernetes教程允许用户再现一个基于Inception 的TF 和Kubernetes 管道。
这次通告还提及了Apache Beam ，这是一个新的数据处理管道项目方案，它可以潜在地满足一定规模的 TF 对传递学习数据集的管道需要，提供了批处理和流处理选项，同时也兼容 Spark 、 Flink 和基于 Dataflow 的系统。Google 提供了与紧密耦合的 ML 系统相关的分析，根据可维护性和随着时间而产生的技术债而来，其中的技术债可能会指向ML 更远的标准化可能性和通过观看TF 贯穿于GCP 中渐增的普遍性。
查看英文原文： Google Cloud Machine Learning and Tensor Flow Alpha Release
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