谷歌今天正式推出了一个人工智能平台来预测(AIPlatformPredication)服务，这样开发者就可以在云中准备、构建、运行和共享机器学习模型。它基于该公司的容器引擎(KubernetesEngine)后端，旨在实现一种高可靠性、灵活性和低延迟开销的架构。IDC预测，到2022年，全球在认知和人工智能系统上的支出将达到776亿美元，高于去年的240亿美元。

        高德纳也提出了同样的观点，一项针对全球数千家公司的新调查发现，过去四年来，人工智能的实施增长了270%，仅在过去一年就增长了37%。

        随着AIPlatformPredication正式推出，谷歌在其投资组合中增加了另一项人工智能托管服务，预计该服务将比亚马逊、微软和IBM等竞争对手保持更大的领先地位。

        从表面上看，谷歌的人工智能平台预测服务使用XGBoost和Scikit等框架来简化模型的培训和部署，这要归功于自动选择兼容的云硬件引擎(如AI加速器芯片)。

        在受支持的虚拟机上，该平台还可以显示性能数据，如GPU、CPU、RAM、网络使用情况和模型复制指标。

        在安全方面，AIPlatformPredication提供了用户定义的参数和模型部署工具，这些工具仅限于访问定义网络范围内的资源和服务。

        此外，该平台还提供了有关模型预测的信息和可视化工具，这有助于澄清相关的预测。实时模型可以根据发送给模型的请求的真实标签不断进行评估，从而提供通过再培训提高性能的机会。

        据报道，AIPlatformPredication的所有功能都可以在一个完全管理的、无集群的环境中使用，并且有特殊的企业支持。如果用户发送的流量过多，Google还提供计算资源的配额管理，以防止模型超载。

        令人感兴趣的是，谷歌的Waze也在利用这项服务来帮助自己乘坐汽车。Waze的资深数据科学家PhilippeAdjiman表示，几周后就能在生产环境中部署一款车型。