在2C的场景中，如何构建深度学习平台？

客户直接参与模型计算的场景可能不会多，更多的场景应该还是模型把结果计算好存储起来，应用系统有针对性的把结果推送给客户或客户经理，比如智能投顾用于推荐产品信息，在这种场景下，高并发的场景会出现在结果库中，但是由于结果已经形成，已经无需复杂计算，这种情况下，数据库就可以支撑的起高并发，且数据库上层可以使用缓存增加并发。应当避免用户直接参与模型计算这种场景，更多的是要客户使用模型得到结果，比如用户输入一张图，输出告诉他是一张什么图，后台模型实际上已经计算好了，在这种场景下，模型相当于数据库，用户输入相当于一次查询请求，那么为了保证高并发，模型底层就需要做分布式存储和分布式计算。