内容简介：Oracle今天宣布开源机器学习模型云端部署工具Graphpipe（Oracle云架构师Vish Abrams在接受媒体采访时指出，Graphpipe试图将远程机器学习模型的控制标准化，包含了参考服务器配置，方便用户以较高的效率部署基于现有框架的机器学习模型。Abrams本人在NASA开源OpenStack云计算平台中起到关键作用。
Oracle今天宣布开源机器学习模型云端部署工具Graphpipe（ Github ），该 工具 可以让基于流行机器学习开发框架（TensorFlow、MXNet、Caffe2和PyTorch）的机器学习模型在云端的部署工作得到简化，适用于面向移动APP、物联网以及面向消费者的web服务和企业内部人工智能服务。
Oracle云架构师Vish Abrams在接受媒体采访时指出，Graphpipe试图将远程机器学习模型的控制标准化，包含了参考服务器配置，方便用户以较高的效率部署基于现有框架的机器学习模型。Abrams本人在NASA开源OpenStack云计算平台中起到关键作用。
Graphpipe工具使得开发者无需再为AI模型部署开发定制的API，也无需纠结使用何种框架开发模型。
Abrams指出：过去几年人工智能技术发展得如火如荼，市场上涌现大量AI模型开发框架，例如Google的TensorFlow、Facebook和微软推动的ONNX神经网络互操作标准等，但是开发者发现部署和运行AI模型的工具却少之又少。这也许是因为绝大多数用户还处于机器学习模型研发和实验阶段，很少有人去问：“如何将机器学习模型投入生产环境？”
Abrams认为，Graphpipe是业界在机器学习模型部署环节进行标准化的首次尝试，进一步完善了人工智能生态的技术堆栈。
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