Google Cloud erhält Container für Machine-Learning-Modelle

Google ist mit Deep Learning Containern als Teil seiner Cloud Plattform in die Beta gestartet. Entwickler können damit Maschine-Learning-Anwendungen und -Dienste gefahrlos testen und bereitstellen. Wie Google in einem Blogeintrag mitteilt, umfasst der Dienst vorkonfigurierte Jupyter- und Kubernetes-Engine-Cluster. Hardwareseitig kommen sowohl Nvidia-GPUs als auch Intel-CPUs und Komponenten anderer Hersteller zum Einsatz. Die Container sind zunächst für TensorFlow 1.13, TensorFlow 2.0 PyTorch sowie R ausgelegt. Es werde jedoch daran gearbeitet, bald schon weitere Typen von Deep-Learning-VMs zu unterstützen.

Google stellt auf seinem Blog einige Anwendungsszenarien bereit, die Entwicklern als Einstiegshilfe oder Support dienen sollen. Ausserdem bietet der Eintrag Tipps dazu, welcher Container zu Beginn eines Deep-Learning-Projekts am besten gewählt werden sollte. Der Suchmaschinenprimus weisst explizit darauf hin, dass es sich bei der aktuellen Version nur um eine Beta-Testreihe handelt. Dabei können grundsätzlich noch Bugs oder sonstige Probleme auftreten. Dennoch haben interessierte Nutzer ab sofort die Möglichkeit, ihre Maschine-Learning-Projekte über die Google Cloud zu bearbeiten, zu trainieren und den Prototypen auch für andere bereitzustellen.