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IBM最近启动了一系列项目，供开辟人员访问开放源代码和服务以构建AI和机器学习应用程序。IBM负责开辟商的业务拓展的IBM副总裁Angel Diaz表示，卖方希翼使这些技术民主化，以便开放源代码社区和企业内的开辟人员可以轻松地访问和使用它们。

IBM扩大了其位于旧金山的开源数据和AI技术中心的范围-以前称为Spark技术中心-涵盖了企业AI生命周期，该生命周期研究了AI和机器学习技术的范围，最初侧重于深度学习迪亚兹在上个月的IBM Think 2018大会上说。

这样做的目的是降低准入门槛，并使开辟人员更容易将AI和机器学习技术应用于业务流程。

作为此扩展的一部分，IBM增加了更多的数据科学家和AI工程师，从而催生了新项目，例如Model Asset eXchange(MAX)和深度学习结构(FfDL)(被称为“小提琴”)。

Diaz说，MAX是供数据科学家和AI开辟人员共享和使用使用机器学习引擎(例如TensorFlow，PyTorch和Caffe2)的模型的开源生态系统。它还提供了用于对这些模型进行分类，注释和部署以进行预测和推理的标准方法。开辟人员可以在IBM新的Watson Studio AI应用程序开辟平台中自定义模型。ABB首席数字官Guido Jouret表示，此外，开辟人员可以针对使用Watson Studio的生产工作负载(例如物联网应用程序)训练和部署MAX模型。

位于华盛顿特区的Cognilytica高级分析师Kathleen Walch说，IBM的MAX不仅幸免了开辟人员自己创建这些模型的成本和时间，而且他们还可以访问开源社区以不断添加和改进这些模型。

她说：“这有助于为没有足够数据或资源的较小公司制造公平的竞争环境。”

同时，FfDL为流行的开源框架TensorFlow，Caffe和PyTorch提供了云原生服务。它使用Kubernetes提供可扩展的，容错的深度学习框架。IBM Watson Studio的深度学习即服务功能基于FfDL。