如果你一直在关注，在过去的一年里，你已经注意到 Beam 发布了许多旨在简化机器学习的功能。从引入 RunInference 变换到不断改进 Beam Dataframes，这些都是 Beam 取得巨大进步的领域。然而，尽管开发进展迅速，但在最近之前，缺乏资源来帮助人们发现和使用这些新功能。

在过去的几个月里，我们一直在努力构建文档和笔记本，以使这些新功能更容易使用，并展示 Beam 如何用于解决常见的机器学习问题。我们现在很高兴推出这种全新改进的 Beam ML 体验！

要开始使用，我们鼓励您访问 Beam 的新 AI/ML 着陆页。我们提供了大量关于 多模型管道、使用指标进行推断、在线训练 等内容。

我们还引入了一些示例 Jupyter 笔记本，展示如何使用内置的 Beam 变换，如 RunInference 和 Beam Dataframes。

将来，我们将重点增加更多示例和笔记本。在我们的下一轮改进中，我们计划添加使用 RunInference 与 >30GB 模型、多语言管道、常见 Beam 概念和 TensorRT 的示例。我们还将添加示例，展示机器学习生命周期的其他部分，如使用 TFMA 进行模型评估、每个实体训练和更多在线训练。

希望您觉得这有用！与往常一样，如果您看到任何需要改进的地方，请 打开问题 或 提交拉取请求！