IBM 推出首个机器学习端到端管道入门套件

IBM 宣布为其开源 Cloud-Native Toolkit 增加一个新功能，该工具包将允许开发人员将他们的 AI 和 ML 应用程序“集成到云原生环境中，并优化可扩展、可靠的部署”。

IBM 开源数据和人工智能技术中心团队的成员 Saishruthi Swaminathan、Carlos Santana 和 Sepideh Seifzadeh 在一篇博客文章中解释了这项工作，并指出跨云环境集成和运行 AI 和 ML 技术变得必要。

去年，该团队发布了 Elyra AI 工具包，并表示最新发布的是 Cloud-Native Toolkit 中的机器学习、端到端管道入门工具包。

IBM 团队写道：“使用包括开源和红帽 OpenShift 在内的关键混合云功能，开发人员可以使用新工具包作为起点，将他们的 ML 和 AI 驱动的应用程序从 Jupyter 笔记本过渡到生产环境。”

研究人员补充说，该套件将帮助开发人员节省时间，避免他们在过渡到云环境时被聚集在一起的不同组件和任务“陷入困境”。

Santana、Swaminathan 和 Seifzadeh 还指出，现在开发人员在开发认知聊天机器人或自动语言翻译等工具时，将人工智能和机器学习技术与云原生环境集成在一起是很常见的。微服务的使用也促进了技术的集成。

IBM 表示，数据科学家和开发人员现在可以使用工具包，并且需要使用 MAX* 框架将他们的模型创建为微服务。

然后，用户将“在红帽 OpenShift 上构建和部署，支持持续集成（使用 Jenkins 和 Tekton CI）和持续交付（使用 Argo CD），代码分析（使用 SonarQube）、日志记录（使用 logDNA/sysdig）、API 支持（使用支持）和健康检查。”