大型科技公司會(huì)定期開(kāi)源內(nèi)部軟件項(xiàng)目，但是在這種情況下，Oracle Corp.的名字并不經(jīng)常出現(xiàn)。今天標(biāo)志著這些場(chǎng)合之一。

數(shù)據(jù)庫(kù)巨頭今天早上發(fā)布了GraphPipe，這是一種用于簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署的工具。該項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)由開(kāi)源專家Oracle云架構(gòu)師Vish Abrams領(lǐng)導(dǎo)，他曾在NASA工作，是創(chuàng)建OpenStack數(shù)據(jù)中心操作系統(tǒng)的團(tuán)隊(duì)的成員。

GraphPipe旨在解決艾布拉姆斯在公告中描述的市場(chǎng)缺口。他寫道，目前有許多用于構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型的工具，但是很少有可以幫助開(kāi)發(fā)人員部署它們的工具。特別是，GraphPipe致力于簡(jiǎn)化將人工智能連接到將使用人工智能的應(yīng)用程序的過(guò)程。

艾布拉姆斯解釋說(shuō)，由TensorFlow等AI框架提供的用于處理任務(wù)的機(jī)制通常很慢且效率低下。因此，許多開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)發(fā)現(xiàn)自己不得不編寫自定義代碼。但是由于大型AI項(xiàng)目的復(fù)雜性，實(shí)現(xiàn)必要的邏輯可能很困難。

輸入GraphPipe。該項(xiàng)目提供了一種“標(biāo)準(zhǔn)的高性能協(xié)議”，用于將數(shù)據(jù)從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)綉?yīng)用程序，再傳輸回應(yīng)用程序。艾布拉姆斯認(rèn)為，它對(duì)于復(fù)雜的項(xiàng)目特別有用，在復(fù)雜的項(xiàng)目中，多個(gè)應(yīng)用程序使用單個(gè)AI模型，反之亦然。

“如果營(yíng)銷人員想要使用財(cái)務(wù)小組制作的模型，則他們將不得不編寫自定義客戶以與該模型進(jìn)行交互。如果該模型變得流行[并且]銷售人員也希望使用它，那么自定義部署可能會(huì)在負(fù)載下破裂。”艾布拉姆斯寫道。

他解釋說(shuō)：“標(biāo)準(zhǔn)允許研究人員使用他們想要的任何工具來(lái)構(gòu)建最佳模型，并確保用戶無(wú)需定制代碼就可以訪問(wèn)其模型的預(yù)測(cè)。模型可以部署在多臺(tái)服務(wù)器上，并且可以使用通用協(xié)議輕松聚合成更大的集合。”

Oracle用GraphPipe吹捧的另一個(gè)大好處是性能。在公司進(jìn)行的內(nèi)部測(cè)試中，該工具被證明比現(xiàn)有方法更快地處理了對(duì)AI模型的請(qǐng)求。

Graphpipe在發(fā)布時(shí)支持五種流行的AI框架：TensorFlow，Microsoft Corp.的CNTK，PyTorch，mxnet和caffe2。Oracle已在GitHub上提供了該代碼以及一系列開(kāi)發(fā)人員資源，以幫助采用者熟悉該工具。