La plataforma abierta de desarrollo de ML de Google salta a las empresas

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El gigante de las búsquedas acaba de presentar TensorFlow Enterprise, una nueva versión de su biblioteca de desarrollo de aprendizaje automático de código abierto especialmente creada para las empresas. Con ella quiere proporcionar a las corporaciones una herramienta que les permita acelerar el desarrollo de sus proyectos de ML, contando con los recursos más actualizados en todo momento.

TensorFlow Enterprise se ha anunciado como una nueva versión de la biblioteca de código abierto de Google para el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático, que ha sudo concebida pensando en las necesidades de las empresas, más que en la comunidad de desarrolladores. La intención de sus creadores es aportar nuevas herramientas a las empresas interesadas en crear sus propios desarrollos de software de machine learning, en un momento en el que está creciendo muy rápidamente la demanda de cargas de trabajo de IA y ML.

Esta nueva iteración de TensorFlow, que originalmente fue creada en 2015 como librería open source, incluirá tres funciones diferenciadas, que no están disponibles en las versiones anteriores de la plataforma. Concretamente, serán, servicios y soporte de nivel empresarial, rendimiento a escala de la nube y servicios totalmente administrados en la pila de IA en la nube.

Según dijo el director de gestión de productos de Google Cloud AI Platform, Craig Wiley, es muy probable que cualquier empresa que desarrolle inteligencia artificial utilice TensorFlow, pero señaló que muchas emplean versiones anteriores, lo que limita su capacidad de estar actualizados, ya que constantemente cambian las versiones de software y las capacidades de la IA.

Por ello, uno de los valores que aporta la versión “Enterprise” es la de proporcionar a las empresas parches de seguridad y corrección de errores durante un máximo de tres años (solo en ciertas versiones). Según Wiley, “Estas versiones serán compatibles con Google Cloud, y todos los parches y correcciones de errores estarán disponibles en el repositorio de código principal TensorFlow”.

Además, quiso destacar que “Las habilidades para iniciar un negocio a menudo no son las mismas que las necesarias para escalar y hacer crecer un negocio, y lo mismo es cierto para el desarrollo de IA. Muchos modelos comienzan como una idea y un nodo único en las instalaciones, y la ampliación al potencial de rendimiento de la nube puede ser desalentador”. Por ello, destacó que los usuarios de esta versión empresarial podrán aprovechar la ayuda de los ingenieros de software de los equipos de Google Cloud y de la propia TensorFlow.