Google LLC今天發布了企業版TensorFlow，它是流行的開源人工智能框架，它創建來運行機器學習，深度學習以及其他統計和預測分析工作負載。

TensorFlow框架簡化了獲取數據，訓練模型，提供預測和完善未來結果的過程。常見的用例包括用于圖像識別和遞歸神經網絡的訓練算法，以及用于機器翻譯和自然語言處理的序列到序列模型。

Google Cloud AI Platform產品管理總監Craig Wiley在加利福尼亞州圣塔克拉拉舉行的O‘Reilly TensorFlow World會議上宣布，TensorFlow Enterprise的推出對于滿足“更高的要求和期望”是必要的。需要擴展其機器學習項目的企業中。

張量流企業TensorFlow Enterprise客戶將能夠利用Google所說的企業級支持，包括對較早版本框架的長期支持。盡管TensorFlow會定期更新，但并非所有人都能立即升級到最新版本。

“對于TensorFlow的某些版本，我們將提供長達三年的安全補丁并選擇錯誤修復，” Wiley在博客中補充道。“這些版本將在Google Cloud上受支持，并且所有修補程序和錯誤修復將在主線TensorFlow代碼存儲庫中提供。”

Wiley說，企業級支持還包括“白手套服務”，該服務由Google Cloud的專家提供工程師到工程師的幫助。

TensorFlow Enterprise的另一個優勢是可以自信地進行擴展。Wiley說：“許多模型都是從一個想法開始的，并且是一個單節點的內部部署，而擴展到云的性能潛力可能會令人生畏。”

但是對于TensorFlow Enterprise客戶而言，情況已不再如此，他們可以利用Google Cloud中的一系列計算選項，包括Deep Learning VM和Deep Learning Containers，它們利用Google自定義的Cloud Tensor處理單元處理AI工作負載。

Wiley說，除了可擴展性之外，TensorFlow Enterprise客戶還可以從輕松訪問一系列Google Cloud托管服務中受益，其中包括Google Kubernetes Engine和Google AI Platform。

Constellation Research Inc.首席分析師兼副總裁Holger Mueller說，TensorFlow Enterprise應該適合那些需要企業級安全性，穩定性，維護和支持的公司。這就是Google為TensorFlow Enterprise提供三年維護的條件窗戶，”他說。

Mueller繼續說道：“ Google關心性能，同時支持Google TPU和Nvidia GPU。” “我們將看看Google是否可以通過這一舉動，有效地利用其作為開放源碼社區TensorFlow的原始提供者的’homecourt優勢‘吸引更多的企業工作負載。真正的戰斗是以最快的速度和最低的成本提供AI見解。”