Google更新AI平台预测服务，可简单部署XGBoost和scikit模型

Google正式发布AI平台预测（AI Platform Prediction）服务，这是运用TensorFlow、scikit-learn以及XGBoost函式库建立的云端服务，使用者可以利用AI平台预测服务来托管已经训练好的模型，并且处理来自各方的预测请求。

Google的AI平台提供了完整的机器学习工作流程服务，用户可以使用AI平台训练、评估和调校模型，除此之外，还能部署模型、取得模型预测，甚至是监控预测结果和管理模型版本。AI平台预测服务建构于GKE之上，新的后端架构不只提高了可靠性，并且也提供新的Compute Engine机器类型和Nvidia加速器，让用户根据需求灵活选择。

在测试期间，AI平台预测提供了自动缩放、日志存取，以及请求/回应日志纪录等标准功能，在正式版中，Google新增多项更新，以提高AI平台预测服务的可用性与灵活性。Google提到，因为XGBoost和scikit使用起来简单，且提供强大的功能，有不少资料科学家喜欢将XGBoost和scikit模型用于生产预测，因此他们简化模型部署工作，用户只需要点击按钮，就能够部署使用XGBoost和scikit框架训练的模型，并且由系统处理服务基础设施的复杂工作。

而现在用户也可以在云端控制台以及Stackdriver指标中，查看部署在Compute Engine上模型的资源指标，透过了解模型GPU、CPU、内存和网络使用率，能够协助用户决定要使用的硬件规格，以最佳化模型效能。

另外，Google在us-central1、euro-west4和asia-east1三个区域添加新端点，透过提供更好的地区隔离性，强化预测服务的可靠性。而AI平台预测服务也新增的Beta测试功能VPC服务控制，让用户定义安全范围，限制模型仅可接受来自于安全范围的存取。