当地时间 10 月 30 日，谷歌发布其最新企业版 TensorFlow——TensorFlow Enterprise。
谷歌云 AI 平台产品管理总监 Craig Wiley 在加州举行的 O'Reilly TensorFlow World 会议上宣布，推出 TensorFlow Enterprise 是为了满足那些需要扩展其机器学习项目企业 “更高的要求和期望”。
TensorFlow Enterprise 客户将能够使用谷歌所说的企业级支持，包括对较早版本框架的长期支持、快 3 倍的数据读取改进。尽管 TensorFlow 会定期更新，但并非所有用户都能立即升级到最新版本。
图丨谷歌 TensorFlow Enterprise（来源：谷歌）
作为行业热门的开源人工智能框架，TensorFlow 可以用于运行机器学习、深度学习和其他统计和预测分析工作。TensorFlow 框架简化了获取数据、训练模型、服务预测和提炼未来结果的过程。常见的用例包括为图像识别和递归神经网络训练算法，以及训练机器翻译和自然语言处理的序列到序列（sequence-to-sequence models）模型。
Wiley 在博客中补充道说：“对于某些版本的 TensorFlow，我们将提供近三年的安全补丁和 bug 修复。这些版本将在谷歌云上得到支持，所有补丁和 bug 修复都将在主 TensorFlow 代码库中可用。”
Wiley 说，企业级的支持还包括“白手套服务（white-glove service）”，将由谷歌云或者 TensorFlow 的专家为构建 AI 模型的公司提供工程援助。不过，这些援助或许会存在收费的形式。
TensorFlow Enterprise 的另一个优势是可以自如地进行扩展，与谷歌自己的云服务深度集成。Wiley 说：“许多模型都是从一个想法或者预置的单节点开始的，而扩展到云的性能潜力可能会令人望而却步。”
但是，对于 TensorFlow Enterprise 客户而言，情况已不再如此，他们可以利用谷歌云中的一系列计算选项，包括 Deep Learning VM和Deep Learning Containers，它们通过谷歌自定义的云处理单元处理 AI 任务。除了可扩展性，TensorFlow Enterprise 还可以更方便地访问谷歌云管理服务，包括谷歌 Kubernetes 引擎和谷歌 AI 平台。
Constellation 研究公司的首席分析师和副总裁 Holger Mueller 说，TensorFlow Enterprise 应该符合那些需要企业级安全、稳定、维护和支持的公司的要求。
