Tecnología | Noticias | 09 SEP 2019

Google le da a AI Hub más herramientas para compartir y colaborar

Tags: Google
Google ofrece a su AI Hub varias actualizaciones, incluida una nueva página de inicio y más herramientas de colaboración para los científicos de datos y los equipos de inteligencia artificial.
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Redacción

AI Hub se puso a disposición como versión beta el mes de abril, pero ya se anunció el año pasado. AI Hub es un repositorio alojado en la nube con componentes de IA plug-and-play, que hace posible crear varios tipos de modelos de IA.

Las actualizaciones deberían facilitar la colaboración de los equipos. Por ejemplo, la nueva página de inicio debería facilitar a los usuarios el acceso a sus activos más populares y compartidos más recientemente.

La página de inicio también ofrece acceso a herramientas para compartir más avanzadas. Es posible compartir cuadernos, modelos de aprendizaje automático capacitados y tuberías de Kubeflow. Las tuberías de Kubeflow se utilizan para construir e implementar flujos de trabajo escalables de aprendizaje automático basados en contenedores Docker de una manera más flexible.

Además, los usuarios pueden compartir sus activos directamente en las redes sociales. Al hacer clic en el icono de una red social, se copia la URL. Esa URL se puede pegar en la ubicación deseada para compartir el activo.

Según el propio Google, esta característica es especialmente útil para proyectos públicos de IA que buscan experiencia externa para colaborar.

Google también permite encontrar los activos de inteligencia artificial más populares de los usuarios en AI Hub. Con una actualización final, Google agrega más de setenta "activos nuevos y de vanguardia" a AI Hub. La compañía, ha creado estos activos para los usuarios, para que puedan seguir construyendo sobre ellos. Por ejemplo, en un portátil BERT optimizado para TensorRT que contiene ejemplos de cómo se puede utilizar el popular modelo de comprensión del lenguaje natural BERT.

Finalmente, hay una nueva tubería Pulto7 Kubeflow para pronósticos de series de tiempo. Esto se puede utilizar para tareas de planificación empresarial, como la optimización del inventario, la predicción de ventas y el tráfico de la tienda.



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