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第一季度,Twitter的月活跃用户数比预期中多增长了900万。自4月中旬以来,Twitter股价已上涨40%。(周林)

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架构上进行了分层抽象,实现上也只需要三步。第一步是创建一个Docker镜像,下面的Dockerfile例子是从TensorFlow项目中截取出来的,官方已经提供了一个可以运行的Docker镜像,通过加入定制的启动脚本就可以实现开发环境、模型训练以及模型服务等功能。第二步是实现一个标准的API服务,下面是一个Python实现的实例,用户发送一个启动训练任务的请求,服务端可以解析请求的参数和内容,并将任务提交到Kubernetes等后端集群中。第三步是生成Kubernetes所需的文件格式,下面的JSON文件大家也可以在GitHub中找到,实现了将分布式TensorFlow任务提交到Kubernetes集群中运行。我们通过简单的三个配置就可以完成机器学习任务从本地到云端的迁移过程,也就是实现了Cloud Machine Learning服务。前面提到云深度学习平台需要支持资源隔离和资源共享,这是如何实现的呢,其实Kubernetes本身就有这个抽象,用户可以在请求时申明需要的CPU、内存、甚至是GPU资源,通过cgroups、namespace等容器技术来实现资源隔离,而kube-scheduler实现了资源调度和资源共享等功能。实现自研或者公有云的Cloud Machine Learning平台,开发者可以很容易提交训练任务、创建模型服务等,但在一个真实的机器学习场景中,只解决计算资源的隔离和调度是远远不够的,我们还需要重新思考如何集成数据处理、特征工程等问题。

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责任编辑:朱振海

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