一个典型的深度学习平台,其大概技术框架是什么样的?

一个典型的深度学习平台,其大概技术框架是什么样的?涉及哪些关键组件?各自组件如何协作运行?

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rein07rein07  系统架构师 , 某证券
无标题1.png包含深度学习组件、大数据平台及底层硬件。各个组件之间的协作需要调度引擎、服务接口、开发IDE等工具进行协调,其实跟我们写大数据的计算任务没有本质区别。显示全部

无标题1.png

无标题1.png

包含深度学习组件、大数据平台及底层硬件。各个组件之间的协作需要调度引擎、服务接口、开发IDE等工具进行协调,其实跟我们写大数据的计算任务没有本质区别。

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证券 · 2018-01-30
浏览3851
riverplayriverplay  系统工程师 , IBM
以深度学习项目的管理为主线,包括场景的定义、数据的采集、数据的预处理、模型的选择、模型参数的定义、模型的训练、模型的优化、模型的验证、模型的发布和对外服务在对外服务中,随着数据的变化,需要对模型进行更新上述是一个闭环管理出了场景定义、数据采集,PowerAI Soluti...显示全部

以深度学习项目的管理为主线,包括场景的定义、数据的采集、数据的预处理、模型的选择、模型参数的定义、模型的训练、模型的优化、模型的验证、模型的发布和对外服务
在对外服务中,随着数据的变化,需要对模型进行更新
上述是一个闭环管理
出了场景定义、数据采集,PowerAI Solution可以参与其他的所有步骤,有兴趣的可以联系IBM相关同事

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系统集成 · 2018-01-31
浏览3602
faiy0000faiy0000  信息分析/架构师 , csc
需要结合项目需求,如果项目目标单一,case by case 就ok了。 直接采用tesnsorflow等工具,组织数据编写模型,训练模型, 测试级数据输出。 重点难点还在数据的组织,特征提取等。当然,要是不会手动做只能用一些公司集成的IDE工具了,但目前都不是特别成熟。...显示全部

需要结合项目需求,如果项目目标单一,case by case 就ok了。 直接采用tesnsorflow等工具,组织数据编写模型,训练模型, 测试级数据输出。 重点难点还在数据的组织,特征提取等。
当然,要是不会手动做只能用一些公司集成的IDE工具了,但目前都不是特别成熟。

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证券 · 2018-01-31
浏览3513

提问者

topzgm
topzgm0112
软件架构设计师People's Bank of China
擅长领域: 数据库服务器存储

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  • 发布时间:2018-01-30
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