Google macht das KI- und Machine-Learning-Framework Tensorflow Enterprise-fähig. Große Unternehmen können bei der Entwicklung von KI-Anwendungen somit von Langzeit-Support, Leistung auf Cloud-Niveau und verwalteten Diensten profitieren.
Die Integration von TensorFlow Enterprise mit allen gängigen Google Cloud Managed Services ermöglicht einen durchgängigen Workflow.
(Bild: Google)
Als KI- und ML-Plattform für Großunternehmen soll TensorFlow Enterprise mit Long Term Support (LTS) aufwarten. Google will bis zu drei Jahre lang sowohl Security-Patches als auch ausgewählte Bugfixes für bestimmte Versionen bereitstellen. Diese Versionen werden dann auch in der Google Cloud unterstützt, die Patches und Bugfixes sind im Hauptstrang des TensorFlow-Code-Repositories verfügbar.
Google-Cloud-Kunden, deren Hauptgeschäftszweig die Künstliche Intelligenz ist, können zudem einen White-Glove-Service in Anspruch nehmen. Dieser beinhaltet einen erweiterten Support durch die Teams von Google Cloud und TensorFlow. Unterstützung und Erkenntnisse kommen teils direkt vom TensorFlow-Team, teils von den Google-Technikern.
Für das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen bietet die Google Cloud eine Reihe skalierbarer Computing-Funktionen. TensorFlow Enterprise greift dabei auf Deep Learning VMs und Deep Learning Container zurück, die zu den NVIDIA-Grafikprozessoren und Googles KI-Prozessor, der Cloud TPU, kompatibel sind.
Um einen durchgängigen Workflow zu ermöglichen, integriert TensorFlow Enterprise alle gängigen Google Cloud Managed Services, darunter die Kubernetes Engine und die AI Platform. TensorFlow Enterprise steht bereits zur Verfügung. Weitere Informationen finden sich in einem technischen Blog-Post zu TensorFlow.
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