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IBM周三宣布对其深度学习软件发行包PowerAI进行重大更新，使数据科学家更快地部署深度学习模型，并使开发人员更容易将计算机视觉集成到他们的应用程序中。
分析人士表示，人工智能已经达到了一个临界点，它正被整合到几乎所有的服务、产品或集成中，但对于有兴趣利用人工智能的数据科学家和开发人员来说，仍然存在重大挑战。
金融服务等一些行业的数据科学家已经工作了至少5年或10年，但他们最近才开始采用深度学习方法。PowerAI“为他们提供了这些更高级的工具，使其更加容易和自动化，”IBM副总裁Sumit Gupta告诉ZDNet。“仍然有数据科学家在指导整个过程，但我们正在取消一些步骤。”
PowerAI于去年推出，旨在帮助数据科学家部署开源深度学习框架——包括TensorFlow、CAFFE、Torch、Theano、Chainer和Anaconda——这些框架运行在为人工智能构建的IBM Power System severs上，同时还有Nvidia gpu。该系统使用Nvidia的NVLink技术实现处理器之间的快速数据传输。
“实际上，PowerAI是深度学习的红帽子，”古普塔说。
为了更容易地部署这些深度学习框架，PowerAI更新包含了用于数据准备的新工具。IBM的新集群虚拟化软件Spectrum Conductor集成了Apache Spark，帮助实现数据集输入和调优的自动化。
“这听起来像是一个微不足道的步骤，但它实际上是这个社区的一个巨大痛点，”Gupta谈到数据准备时说。
一旦数据准备就绪，新的PowerAI还可以使用TensorFlow的分布式版本减少训练时间。利用gpu加速服务器的虚拟化集群，这个分布式版本可以将深度学习训练时间从几周减少到几个小时。
另外，一个新的软件工具DL Insight可以自动调整深度学习参数。古普塔说，数据科学家可以调整的参数有成千上万个，“弄清楚哪些旋钮需要大量的经验”。使用DL Insight，一个深度学习模型将快速地交付更准确的结果，而无需所有手动调整。
最后，升级后的PowerAI包括一个名为AI Vision的新软件工具，使那些对深度学习了解有限的开发人员能够培训和部署针对计算机视觉的深度学习模型。
古普塔说:“世界上有成千上万的公司试图进行图像分析，因为照相机变得非常便宜。“目前的挑战是，大多数使用深度学习的人必须对深度学习算法的工作原理有相当的了解。”
有了人工智能视觉，开发人员可以输入图像数据集，然后软件帮助选择最佳模型，使用什么框架，如何调整它，它提供了一个本质上经过训练的模型。它通过简单的前端界面将所有这些呈现给应用程序开发人员。
古普塔说，其中一个应用可能是电力公司的设备检查。公用事业公司可以使用无人机收集图像，然后利用计算机视觉发现问题，而不是手动检查基础设施。
他说:“世界上的每家电力公司不需要雇佣一群数据科学家，他们需要的是让认知图像分析变得更容易的工具。”