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安擎(天津)计算机有限公司

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高人气的更好的安擎数据库存储服务器

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产品详情

高人气的更好的安擎数据库存储服务器的详细信息:

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延伸拓展
详情介绍:深圳深度学习平台云深度学习平台什么是云深度学习?随着机器学习的发展,单机运行的机器学习任务存在缺少资源隔离、无法动态伸缩等问题,因此要用到基于云计算的基础架构服务。云机器学习平台并不是一个全新的概念,Google、微软、亚马逊等都有相应的服务,这里列举几个比较典型的例子。一个是Google Cloud Machine Learning Engine,它底层托管在Google Cloud上,上层封装了Training、Prediction、Model Service等机器学习应用的抽象,再上层支持了Google的TensorFlow开源框架。亚马逊也推出了Amzon machine learning平台,它基于AWS的Iaas架构,在Iaas上提供两种不同的服务,分别是可以运行MXNet等框架的EC2虚拟机服务,以及各种图象、语音、自然语言处理的SaaS API。此外,微软提供了Azure Machine Learning Studio服务,底层也是基于自己可伸缩、可拓展的Microsoft Azure Cloud服务,上层提供了拖拽式的更易用的Studio工具,再上面支持微软的CNTK等框架,除此之外微软还有各种感知服务、图象处理等SaaS API,这些服务都是跑在Scalable的云基础平台上面。以上这些都是业界比较成熟的云深度学习平台,而在真实的企业环境中,我们为什么还需要实现Cloud Machine Learning服务呢?首先国外的基础设施并不一定是国内企业可以直接使用的,而如果只是本地安装了TensorFlow,那也只能在裸机上进行训练,本地默认没有资源隔离,如果同时跑两个训练任务就需要自己去解决资源冲突的问题。因为没有资源隔离,所以也做不了资源共享,即使你有多节点的计算集群资源,也需要人工的约定才能任务不会冲突,无法充分利用资源共享带来的便利。此外,开源的机器学习框架没有集群级别的编排功能,例如你想用分布式TensorFlow时,需要手动在多台服务器上启动进程,没有自动的Failover和Scalling。因此,很多企业已经有机器学习的业务,但因为缺少CloudMachine Learning平台,仍会有部署、管理、集群调度等问题。深圳深度学习平台如何实现Cloud Machine Learning平台呢?安擎(天津)计算机有限公司对云深度学习服务做了一个分层,一层是平台层,类似于Google cloud、Azure、AWS这样的IaaS层,企业内部也可以使用一些开源的方案,如容器编排工具Kubernetes或者虚拟机管理工具OpenStack。有了这层之后,还需要支持机器学习相关的功能,例如Training、Prediction、模型上线、模型迭代更新等,我们在Machine Learning Layer层对这些功能进行抽象,实现了对应的API接口。上面是模型应用层,就可以基于一些开源的机器学习类库,如TensorFlow、MXNet等。整个Cloud Machine learning运行在可伸缩的云服务上,包括了模型开发、模型训练,以及模型服务等功能,形成一个完整的机器学习工作流。


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