IBM最近啟動了一系列項目，供開發人員訪問開放源代碼和服務以構建AI和機器學習應用程序。IBM負責開發商的業務拓展的IBM副總裁Angel Diaz表示，賣方希望使這些技術民主化，以便開放源代碼社區和企業內的開發人員可以輕松地訪問和使用它們。

IBM擴大了其位于舊金山的開源數據和AI技術中心的范圍-以前稱為Spark技術中心-涵蓋了企業AI生命周期，該生命周期研究了AI和機器學習技術的范圍，最初側重于深度學習迪亞茲在上個月的IBM Think 2018大會上說。

這樣做的目的是降低準入門檻，并使開發人員更容易將AI和機器學習技術應用于業務流程。

作為此擴展的一部分，IBM增加了更多的數據科學家和AI工程師，從而催生了新項目，例如Model Asset eXchange（MAX）和深度學習結構（FfDL）（被稱為“小提琴”）。

Diaz說，MAX是供數據科學家和AI開發人員共享和使用使用機器學習引擎（例如TensorFlow，PyTorch和Caffe2）的模型的開源生態系統。它還提供了用于對這些模型進行分類，注釋和部署以進行預測和推理的標準方法。開發人員可以在IBM新的Watson Studio AI應用程序開發平臺中自定義模型。ABB首席數字官Guido Jouret表示，此外，開發人員可以針對使用Watson Studio的生產工作負載（例如物聯網應用程序）訓練和部署MAX模型。

位于華盛頓特區的Cognilytica高級分析師Kathleen Walch說，IBM的MAX不僅避免了開發人員自己創建這些模型的成本和時間，而且他們還可以訪問開源社區以不斷添加和改進這些模型。

她說：“這有助于為沒有足夠數據或資源的較小公司創造公平的競爭環境。”

同時，FfDL為流行的開源框架TensorFlow，Caffe和PyTorch提供了云原生服務。它使用Kubernetes提供可擴展的，容錯的深度學習框架。IBM Watson Studio的深度學習即服務功能基于FfDL。