在甲骨文公司发布旨在简化人工智能项目的内部开发工具的代码的第二天，Salesforce.com Inc.也加入了竞争。

Salesforce今天开放了TransmogrifAI的源代码，这是一种用于自动执行AI计划的自产软件。该工具解决了与Oracle工具不同的任务。数据库巨头的目标是简化将模型连接到应用程序的任务，而Salesforce则致力于简化构建这些模型的过程。

开发AI并非易事。在Salesforce的情况下尤其如此，该公司处理近年来在爱因斯坦建立的整个机器学习功能集中的数千个组织的数据。

Salesforce必须为每个客户实施一个独立的模型，以满足将公司的记录分开的要求。这样做也有很强的技术动力：不同类型的信息需要不同类型的AI进行最佳处理。但是为每个项目从头开始手动创建神经网络几乎不可行，这就是TransmogrifAI诞生的方式。

该工具使工程师能够自动生成针对手头特定数据量身定制的机器学习模型。它被吹捧为现有AI自动化解决方案(例如Google LLC的基于云的AutoML服务)的一种更灵活的替代方案。根据Salesforce的说法，这些产品通常仅支持一组狭窄的用例，并且被设计用于处理非结构化数据(例如照片)，而不是结构化业务记录。

TransmogrifAI使创建AI涉及的所有主要任务自动化。从初始数据准备阶段开始，在此阶段中，该工具可以提取重要的详细信息，例如姓名和电话号码，同时丢弃不适用的细节。

从那里，TransmogrifAI将数据组织成AI模型可以使用的专用数字形式。然后，该工具针对准备好的记录运行各种不同的算法，直到找到最适合该项目的算法为止。

Salesforce声称该工具将其工程师创建模型所需的时间从数周缩短至数小时。该公司补充说，TransmogrifAI还具有可扩展性，能够支持具有数千到数百万条记录的项目。

根据Salesforce的说法，它在内部使用TransmogrifAI来部署“成千上万个特定于客户的机器学习模型”，每天进行约30亿次预测。该工具已经过大规模测试的事实应该吸引从事自己的AI项目的大型规避风险的企业。

TransmogrifAI用Scala编程语言编写，并在流行的开源数据处理引擎Spark上运行。Salesforce已在专用网站上发布了该工具的代码 以及开发人员文档。