Google Cloud lanza AI Hub y Kubeflow Pipelines

Google Cloud ha anunciado hoy en un comunicado el lanzamiento de AI Hub y Kubeflow Pipelines con la finalidad de que la IA sea más simple, rápida y útil para las empresas. Unas empresas que están en constante evolución y que recurren de forma habitual a la Inteligencia Artificial para avanzar en su sector, algo que puede resultar muy complejo. Ahora Google Cloud pretende poner la IA al alcance de todos, democratizando el acceso a la misma. De ahí que las soluciones propuestas destaquen por su simplicidad, utilidad y velocidad.

A principios de 2018 se anunció la llegada de AutoML, cuya finalidad es ayudar a las empresas con conocimientos y experiencia limitada en aprendizaje automático a crear su propios modelos de ML.. Posteriormente, proporcionaron a las empresas recursos como el laboratorio de soluciones avanzadas, que les permite colaborar in situ con los ingenieros de ML de Google. En la actualidad cuentan con más de 15.000 clientes de pago de diferentes tipos de industrias que utilizan nuestros servicios de IA.

Simplificando la IA con AI Hub

La escasez de conocimientos de Machine Learning por parte de los programadores hacía difícil hasta hoy la construcción de un recurso integral. De ahí que Google Cloud ponga hoy en marcha AIHub, un punto de encuentro para contenido ML plug-and-play (incluyendo pipelines, Jupyter notebooks, módulos TensorFlow y otros), para atender dicha necesidad.

AI Hub pone a disposición de todas las empresas los recursos ML de alta calidad desarrollados por Google Cloud AI, Google Research y otros equipos de Google al tiempo que proporciona un centro privado y seguro donde las empresas pueden subir y compartir recursos de ML dentro de sus propias organizaciones. Esto facilita a las empresas la reutilización de pipelines y su despliegue para la producción en GCP (o en infraestructuras híbridas utilizando el sistema pipelines Kubeflow) en tan sólo unos pasos.

Por su parte, Kubeflow Pipelines es un nuevo componente de Kubeflow, el popular proyecto de código abierto iniciado por Google, que empaqueta el código ML al tiempo que proporciona una aplicación para que puedan utilizarlo otros usuarios de una organización y que ofrece un espacio de trabajo para componer, desplegar y gestionar flujos de trabajo de ML de extremo a extremo, lo que lo convierte en una solución híbrida que no se bloquea ideal para tanto para la creación de prototipos como para la producción. También permite una experimentación rápida y fiable, por lo que los usuarios pueden probar muchas técnicas de ML para identificar qué es lo que funciona mejor para su aplicación. Ya se puede utilizar Kubeflow Pipelines en GitHub.